Skip to main content

Pediatric Radiology

Ausgabe 11/2022

Special issue on Artificial Intelligence in Pediatric Radiology

Inhalt (19 Artikel)

Artificial intelligence in pediatric radiology

Introduction to the artificial intelligence in pediatric radiology imaging special issue

Amaka C. Offiah, Safwan Halabi

Artificial intelligence in pediatric radiology

The current and future roles of artificial intelligence in pediatric radiology

Jeffrey P. Otjen, Michael M. Moore, Erin K. Romberg, Francisco A. Perez, Ramesh S. Iyer

Open Access Artificial intelligence in pediatric radiology

The augmented radiologist: artificial intelligence in the practice of radiology

Erich Sorantin, Michael G. Grasser, Ariane Hemmelmayr, Sebastian Tschauner, Franko Hrzic, Veronika Weiss, Jana Lacekova, Andreas Holzinger

Open Access Artificial intelligence in pediatric radiology

How does artificial intelligence in radiology improve efficiency and health outcomes?

Kicky G. van Leeuwen, Maarten de Rooij, Steven Schalekamp, Bram van Ginneken, Matthieu J. C. M. Rutten

Artificial intelligence in pediatric radiology

The requirements for performing artificial-intelligence-related research and model development

Anuj Pareek, Matthew P. Lungren, Safwan S. Halabi

Artificial intelligence in pediatric radiology

Artificial intelligence reporting guidelines: what the pediatric radiologist needs to know

Riwa Meshaka, Daniel Pinto Dos Santos, Owen J. Arthurs, Neil J. Sebire, Susan C. Shelmerdine

Artificial intelligence in pediatric radiology

Data governance functions to support responsible data stewardship in pediatric radiology research studies using artificial intelligence

Suranna R. Monah, Matthias W. Wagner, Asthik Biswas, Farzad Khalvati, Lauren E. Erdman, Afsaneh Amirabadi, Logi Vidarsson, Melissa D. McCradden, Birgit B. Ertl-Wagner

Open Access Artificial intelligence in pediatric radiology

Current and emerging artificial intelligence applications in chest imaging: a pediatric perspective

Steven Schalekamp, Willemijn M. Klein, Kicky G. van Leeuwen

Open Access Artificial intelligence in pediatric radiology

The role of artificial intelligence in paediatric cardiovascular magnetic resonance imaging

Andrew M. Taylor

Artificial intelligence in pediatric radiology

Current and emerging artificial intelligence applications for pediatric abdominal imaging

Jonathan R. Dillman, Elan Somasundaram, Samuel L. Brady, Lili He

Open Access Artificial intelligence in pediatric radiology

Current and emerging artificial intelligence applications for pediatric musculoskeletal radiology

Amaka C. Offiah

Open Access Artificial intelligence in pediatric radiology

The role of artificial intelligence in paediatric neuroradiology

Catherine Pringle, John-Paul Kilday, Ian Kamaly-Asl, Stavros Michael Stivaros

Artificial intelligence in pediatric radiology

Current and emerging artificial intelligence applications for pediatric interventional radiology

Sudhen B. Desai, Anuj Pareek, Matthew P. Lungren

Original Article

A comparison of bone age assessments using automated and manual methods in children of Indian ethnicity

Chirantap Oza, Anuradha V. Khadilkar, Shruti Mondkar, Ketan Gondhalekar, Arnav Ladkat, Nikhil Shah, Nikhil Lohiya, Hemchand Krishna Prasad, Prashant Patil, Madhura Karguppikar, Ankita Maheshwari, Dipali Ladkat, Neha Kajale, Pranay Goel, Vaman Khadilkar

Original Article

Development and evaluation of deep-learning measurement of leg length discrepancy: bilateral iliac crest height difference measurement

Min Jong Kim, Young Hun Choi, Seul Bi Lee, Yeon Jin Cho, Seung Hyun Lee, Chang Ho Shin, Su-Mi Shin, Jung-Eun Cheon

Original Article

Deep learning of birth-related infant clavicle fractures: a potential virtual consultant for fracture dating

Andy Tsai, P. Ellen Grant, Simon K. Warfield, Yangming Ou, Paul K. Kleinman

Original Article

Assessment of an artificial intelligence aid for the detection of appendicular skeletal fractures in children and young adults by senior and junior radiologists

Toan Nguyen, Richard Maarek, Anne-Laure Hermann, Amina Kammoun, Antoine Marchi, Mohamed R. Khelifi-Touhami, Mégane Collin, Aliénor Jaillard, Andrew J. Kompel, Daichi Hayashi, Ali Guermazi, Hubert Ducou Le Pointe

Original Article

A self-training deep neural network for early prediction of cognitive deficits in very preterm infants using brain functional connectome data

Redha Ali, Hailong Li, Jonathan R. Dillman, Mekibib Altaye, Hui Wang, Nehal A. Parikh, Lili He

Screening-Mammografie offenbart erhöhtes Herz-Kreislauf-Risiko

26.04.2024 Mammografie Nachrichten

Routinemäßige Mammografien helfen, Brustkrebs frühzeitig zu erkennen. Anhand der Röntgenuntersuchung lassen sich aber auch kardiovaskuläre Risikopatientinnen identifizieren. Als zuverlässiger Anhaltspunkt gilt die Verkalkung der Brustarterien.

S3-Leitlinie zu Pankreaskrebs aktualisiert

23.04.2024 Pankreaskarzinom Nachrichten

Die Empfehlungen zur Therapie des Pankreaskarzinoms wurden um zwei Off-Label-Anwendungen erweitert. Und auch im Bereich der Früherkennung gibt es Aktualisierungen.

Fünf Dinge, die im Kindernotfall besser zu unterlassen sind

18.04.2024 Pädiatrische Notfallmedizin Nachrichten

Im Choosing-Wisely-Programm, das für die deutsche Initiative „Klug entscheiden“ Pate gestanden hat, sind erstmals Empfehlungen zum Umgang mit Notfällen von Kindern erschienen. Fünf Dinge gilt es demnach zu vermeiden.

„Nur wer sich gut aufgehoben fühlt, kann auch für Patientensicherheit sorgen“

13.04.2024 Klinik aktuell Kongressbericht

Die Teilnehmer eines Forums beim DGIM-Kongress waren sich einig: Fehler in der Medizin sind häufig in ungeeigneten Prozessen und mangelnder Kommunikation begründet. Gespräche mit Patienten und im Team können helfen.

Update Radiologie

Bestellen Sie unseren Fach-Newsletter und bleiben Sie gut informiert.