МРТ всего тела и искусственный интеллект выявляют риск диабета
Время чтения: 2 мин. Место отложения жира в организме является основным фактором, определяющим, заболеет ли человек диабетом 2 типа. При этом подкожные отложения менее
Читать далееВремя чтения: 2 мин. Место отложения жира в организме является основным фактором, определяющим, заболеет ли человек диабетом 2 типа. При этом подкожные отложения менее
Читать далееВремя чтения: 2 мин. Когда пациенты проходят МРТ, их просят лежать неподвижно, потому что даже малейшее движение ухудшает качество изображений и может создавать размытые
Читать далееВремя чтения: 2 мин. Алгоритм искусственного интеллекта (ИИ) может выявлять признаки рака легких на снимках компьютерной томографии (КТ) за год до того, как их
Читать далееВремя чтения: 2 мин. Британские исследователи из Кембриджского университета и больницы Адденбрука разработали систему искусственного интеллекта, которая диагностирует различные формы деменции за одно сканирование
Читать далееВремя чтения: 2 мин. Исследователи из Университета RMIT в Мельбурне, Австралия, создали систему искусственного интеллекта, которая может выявлять рак простаты во время обычной компьютерной
Читать далееВремя чтения: 2 мин. Новый алгоритм глубокого обучения позволяет выявлять риск онкологических и сердечно-сосудистых заболеваний с помощью одного сканирования низкодозного компьютерного томогарфа. Технологию разработали
Читать далееВремя чтения: 3 мин. Алгоритм глубокого обучения под названием CXR-Age может оценивать биологический возраст пациента по рентгенограмме грудной клетки. Это дает более точно спрогнозировать
Читать далееВремя чтения: 2 мин. Ученые из Северо-Западного университета США разработали ИИ платформу для выявления COVID-19 по рентгеновским изображениям легких – DeepCOVID-XR, которая работает в
Читать далееВремя чтения: < 1 мин. Новый цифровой стетоскоп с системой шумоподавления, работающей по технологии ИИ, позволяет производить более точную диагностику патологий легких, включая COVID-19, даже
Читать далееВремя чтения: 3 мин. Алгоритм глубокого обучения смог обнаружить и количественно оценить области свободного воздуха на КТ изображениях, что позволяет радиологам повысить приоритетность пациентов
Читать далее