Возможности повышения доступности МРТ-диагностики для населения с применением технологий искусственного интеллекта; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 2, № 1
| Parent link: | Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика: сетевое издание/ Национальный исследовательский Томский политехнический университет.— .— Томск: ТПУ, 2023-.— 2413-1830 Т. 2, № 1.— 2024.— С. 7-15 |
|---|---|
| Altres autors: | , , , |
| Sumari: | В настоящее время магнитно-резонансная томография (МРТ) является одним из основных методов медицинской визуализации и важным инструментом в исследовании человеческого мозга, сердца, опорно-двигательного аппарата и других частей тела. Появление данного метода является ярким примером междисциплинарного взаимодействия – над созданием аппаратов МРТ работали ученые и специалисты в области физики, математики, электроники, информатики и медицины. На протяжении уже пятидесяти лет ведется последовательная работа по развитию данного метода, тем не менее длительность МРТ-диагностики препятствует более широкому ее применению в клинической практике и снижает ее доступность для пациентов. Авторы статьи предполагают, что искусственный интеллект будет успешно интегрирован в процесс МРТ-диагностики и позволит повысить ее доступность для населения. Авторы отмечают, что наибольший потенциал применения искусственного интеллекта существует при реконструкции изображений для сокращения времени процедуры МРТ-диагностики Nowadays, magnetic resonance imaging (MRI) is one of the main medical imaging methods and an important tool in studying the human brain, heart, musculoskeletal system and other parts of the body. The emergence of this method is a striking example of interdisciplinary collaboration; scientists and specialists in the field of physics, mathematics, electronics, computer science and medicine worked on the creation of MRI devices. For fifty years, consistent work has been carried out to develop this method, however, the duration of MRI diagnostics prevents its wider use in clinical practice and reduces its accessibility to patients. The authors of the article suggest that artificial intelligence will be successfully integrated into the MRI diagnostic and will increase its accessibility to the population. The authors note that the greatest potential for using artificial intelligence exists in image reconstruction to reduce the time of the MRI diagnostic procedure Текстовый файл |
| Idioma: | rus |
| Publicat: |
2024
|
| Matèries: | |
| Accés en línia: | https://earchive.tpu.ru/handle/11683/82167 https://doi.org/10.18799/29495407/2024/1/45 |
| Format: | Electrònic Capítol de llibre |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=675667 |
MARC
| LEADER | 00000naa2a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 675667 | ||
| 005 | 20250117181050.0 | ||
| 090 | |a 675667 | ||
| 100 | |a 20241017d2024 k||y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 200 | 1 | |a Возможности повышения доступности МРТ-диагностики для населения с применением технологий искусственного интеллекта |d Possibilities of increasing the availability of MRI diagnostics for population using artificial intelligence technologies |z eng |f Дмитрий Андреевич Федоров, Дмитрий Викторович Дыбовский, Андрей Валерьевич Чукарин, Иван Юрьевич Труфанов | |
| 320 | |a Список литературы: с. 13-14 (22 назв.) | ||
| 330 | |a В настоящее время магнитно-резонансная томография (МРТ) является одним из основных методов медицинской визуализации и важным инструментом в исследовании человеческого мозга, сердца, опорно-двигательного аппарата и других частей тела. Появление данного метода является ярким примером междисциплинарного взаимодействия – над созданием аппаратов МРТ работали ученые и специалисты в области физики, математики, электроники, информатики и медицины. На протяжении уже пятидесяти лет ведется последовательная работа по развитию данного метода, тем не менее длительность МРТ-диагностики препятствует более широкому ее применению в клинической практике и снижает ее доступность для пациентов. Авторы статьи предполагают, что искусственный интеллект будет успешно интегрирован в процесс МРТ-диагностики и позволит повысить ее доступность для населения. Авторы отмечают, что наибольший потенциал применения искусственного интеллекта существует при реконструкции изображений для сокращения времени процедуры МРТ-диагностики | ||
| 330 | |a Nowadays, magnetic resonance imaging (MRI) is one of the main medical imaging methods and an important tool in studying the human brain, heart, musculoskeletal system and other parts of the body. The emergence of this method is a striking example of interdisciplinary collaboration; scientists and specialists in the field of physics, mathematics, electronics, computer science and medicine worked on the creation of MRI devices. For fifty years, consistent work has been carried out to develop this method, however, the duration of MRI diagnostics prevents its wider use in clinical practice and reduces its accessibility to patients. The authors of the article suggest that artificial intelligence will be successfully integrated into the MRI diagnostic and will increase its accessibility to the population. The authors note that the greatest potential for using artificial intelligence exists in image reconstruction to reduce the time of the MRI diagnostic procedure | ||
| 336 | |a Текстовый файл | ||
| 461 | 1 | |0 672190 |9 672190 |t Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика |o сетевое издание |f Национальный исследовательский Томский политехнический университет |c Томск |n ТПУ |d 2023- |x 2413-1830 | |
| 463 | 1 | |0 675648 |9 675648 |t Т. 2, № 1 |d 2024 |v С. 7-15 | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a искусственный интеллект | |
| 610 | 1 | |a магнитно-резонансная томография | |
| 610 | 1 | |a реконструкция изображений | |
| 610 | 1 | |a цифровизация здравоохранения | |
| 610 | 1 | |a медицинское программное обеспечение | |
| 610 | 1 | |a artificial intelligence | |
| 610 | 1 | |a magnetic resonance imaging | |
| 610 | 1 | |a image reconstruction | |
| 610 | 1 | |a digitalization of healthcare | |
| 610 | 1 | |a medical software | |
| 701 | 1 | |a Федоров |b Д. А. |g Дмитрий Андреевич | |
| 701 | 1 | |a Дыбовский |b Д. В. |g Дмитрий Викторович | |
| 701 | 1 | |a Чукарин |b А. В. |g Андрей Валерьевич | |
| 701 | 1 | |a Труфанов |b И. Ю. |g Иван Юрьевич | |
| 801 | 0 | |a RU |b 63413507 |c 20241017 | |
| 850 | |a 63413507 | ||
| 856 | 4 | |u https://earchive.tpu.ru/handle/11683/82167 |z https://earchive.tpu.ru/handle/11683/82167 | |
| 856 | 4 | |u https://doi.org/10.18799/29495407/2024/1/45 |z https://doi.org/10.18799/29495407/2024/1/45 | |
| 942 | |c CF | ||