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人工智能 (AI) 继续对物理学、自然语言处理、金融、人力资源、图像处理、蛋白质折叠 ( 1 ) 和病毒突变预测 ( 2 ) 等众多高度多样化的领域产生显著影响。广义上讲，人工智能是任何能够从示例数据或经验中学习如何执行任务的技术。这项技术与人类程序员或工程师提供大量且详尽的指令以执行任务的传统模式形成鲜明对比。人工智能的力量毋庸置疑，但与其他突破性技术一样，它的采用最初会引发担忧、怀疑甚至道德问题。特别是，人工智能在医学成像领域的应用已显示出巨大的潜力 ( 3 )，但一个关键问题是，当患者的生命经常受到威胁时，我们在多大程度上可以信任人工智能形成用于指导临床决策的图像。这篇简短的文章将探讨人工智能在 PET 图像形成或重建方面的方法、优势和问题（4），并将重点关注人工智能的一个分支学科，即深度学习（5）。我们将定义深度学习，然后将这个术语与人工智能互换使用。
PET 图像重建的人工智能
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