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工作流集成的脑肿瘤分割系统...
人工智能 (AI) 在医学成像任务中取得了巨大成果，并有可能在未来改善临床医生和患者的体验，但在将 AI 融入医学的道路上，存在许多实际、技术和社会挑战。在本文中，我们为 Helse Vest 的 AI 集成开发做出了贡献，并提出了一种与其现有研究 PACS 解决方案集成的脑肿瘤分割系统。我们调查了目前机器学习模型集成的可能性程度，以及是否需要额外的软件开发工作。所使用的机器学习模型是使用结合两个基于 Python 的深度学习库 fastai 和 MONAI 的库开发的。该库目前由 Mohn 医学成像和可视化中心 (MMIV) 的研究人员开发，我们将它与另一个最先进的框架进行比较，以量化其潜在的实用性。此外，我们将其部署在一个简单的交互式 Web 应用程序中。本论文包含三项研究，旨在讨论和回答我们的研究目标。所有研究均使用了 BraTS 2021 分割挑战赛数据集中的医疗数据，我们的项目是 MMIV 的 WIML 项目 [1] 的一部分。我们取得的成果为未来的开发人员在研究 PACS 中继续进行工作流集成机器学习开辟了道路，我们看到了未来研究的许多可能方向。
Bio-Psycho-Social因素与脑时代的关联
1卫生与功能系，挪威西部应用科学大学，卑尔根，挪威2号挪威2号挪威精神障碍研究中心（诺门特），心理健康与成瘾司，奥斯陆大学和奥斯陆大学医院，奥斯陆大学，挪威3 Mohn Mohn Medical Imaging and Imaging and Visualization Center（MMIV），挪威4号诺威郡，诺威郡，诺威郡，诺威郡，诺威郡，诺威郡。瑞士卢桑市CHUV和洛桑大学临床神经科学系6荷兰马斯特里奇特马斯特里奇特大学的卫生，医学与生命科学系7荷兰7荷兰市Maastricht大学7荷兰荷兰精神病学系，荷兰迪亚康尼医院医院，诺威郡8号，科斯洛，奥斯陆，奥斯陆，奥斯林，奥斯科，兰德，兰德，兰德。 10挪威卑尔根大学生物医学系11公斤杰布森神经发育疾病中心，奥斯陆大学奥斯陆大学，奥斯陆，挪威
预测脑肿瘤患者的生存率 - RUN
1 博洛尼亚大学生物医学和神经运动科学系，意大利博洛尼亚 40125 2 牛津大学生理学、解剖学和遗传学系，英国牛津 OX1 3PT 3 牛津大学医院 NHS 基金会放射学系，英国牛津 OX3 9DU 4 牛津大学临床磁研究成像中心，英国牛津 OX3 9DU 5 伯明翰大学癌症和基因组科学研究所，英国伯明翰 B15 2SY 6 莫恩医学成像和可视化中心 (MMIV)，Haukeland 大学医院放射学系，N-5021 卑尔根，挪威 7 牛津大学拉德克利夫医学系心血管医学分部，约翰拉德克利夫医院，英国牛津 OX3 9DU 8 医学中心 (CMO)，80058 Torre安农齐亚塔，意大利 9 NOVA 信息管理学院 (NOVA IMS)，Universidade NOVA de Lisboa, Campus de Campolide, 1070-312 Lisboa, Bulgaria 10 功能和分子神经影像学部，IRCCS Istituto delle Scienze Neurologiche di Bologna，40139 Bologna，意大利 11 信息与电气工程与应用数学系，大学萨勒诺, 84084 Fisciano, 意大利 * 通讯地址: fulvio.zaccagna@unibo.it;电话：+39-0514969951 † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。