Deshalb verbessert sich die Bildqualität mit jeder weiteren Aufnahme. " Dieser Artikel könnte Sie auch interessieren
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Bessere und schnellere Ergebnisse durch Deep Learning
Künstliche Intelligenz und lernfähige Algorithmen – diese Begriffe werden in der Medizin zunehmend prominenter. Das zeigt sich auch in den Vortragsprogrammen internationaler Fachkongresse. Dort rückt der mögliche Einsatz der neuen Technologie immer mehr in den Fokus – so auch auf der "Medical Imaging"-Konferenz der International Society for Optics and Photonics (SPIE), die vom 16. -21. …
"Die selbstlernende Software optimiert das sogenannte Bildrauschen, d. h. Schlaganfall: CT-Auswertung mit künstlicher Intelligenz beschleunigt Therapieentscheidung. die grobkörnige Darstellung von Organen und Strukturen in den CT-Aufnahmen", nennt Prof. Dr. Ulf Teichgräber, Direktor des IDIR, einen entscheidenden Vorteil. Es profitieren nicht nur Patienten mit Kopf- oder Ganzkörper-Untersuchungen, sondern vor allem Betroffene von Herzerkrankungen oder Schlaganfällen, die eine exakte Diagnose in kurzer Zeit benötigen.
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Zu groß war die Sorge, in ein Fach einzusteigen, das es aufgrund der Fortschritte im Bereich der Artificial Intelligence vielleicht bald nicht mehr geben könnte. Inzwischen hat sich der Trend wieder umgekehrt, denn dazu wird es voraussichtlich nicht kommen. Künstliche Intelligenz diagnostiziert COVID-19 anhand von CT | heise online. Grund sind die vielen zwischenmenschlichen Kompetenzen, die unabdingbare Voraussetzung für eine erfolgreiche radiologische Tätigkeit sind: Kommunikation mit Patienten und Zuweisern, interdisziplinäre Arbeitsweise und der ganzheitliche Blick auf die aktuelle Situation des Patienten und nicht nur auf ein spezifisches Bildmuster. "Das sind Fähigkeiten, die kein noch so guter Computer übernehmen kann, dazu brauchen wir nach wie vor fähige und gut ausgebildete Fachleute", ist Schöpf zutiefst überzeugt. AI übernimmt die Zeitfresser Für ihn stellt künstliche Intelligenz eine hochpotente Möglichkeit dar, die Diagnosestellung mit den Mitteln einer immer weiter perfektionierten Bildauswertung gravierend zu verbessern. Wie kann man sich das konkret vorstellen?
Wenn die Radiologen des Universitätsklinikums Jena (UKJ) anhand von Computertomographie-Bildern eine COVID-19-Lungenentzündung von einer klassischen Lungenentzündung eindeutig unterscheiden wollen, ist dies eine Herausforderung. Deshalb setzt das UKJ seit neustem auf Künstliche Intelligenz (KI) in der COVID-19-Bildgebung und das als erstes Krankenhaus in Deutschland. "Die Künstliche Intelligenz kann in Sekundenschnelle automatisch COVID-19-verdächtige Areale in CT-Bildern erkennen, markieren und so die radiologische Diagnostik unterstützen. Die KI ersetzt allerdings nicht das gängige PCR-Testverfahren, da nicht alle mit SARS-CoV-2-infizierten Patienten eine COVID-19-Lungenentzündung entwickeln", erklärt Felix Güttler, technisch-kaufmännischer Leiter des Instituts für Diagnostische und Interventionelle Radiologie (IDIR) am UKJ. Die Computertomographie kommt bei Patienten mit Verdacht auf COVID-19 im Rahmen der Risikoeinschätzung in der Zentralen Notaufnahme des UKJ zum Einsatz. Ct künstliche intelligenz cf. "Die KI wurde darauf trainiert Krankheitszeichen in den CT-Bildern zu erkennen.
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Eine neue Lösung für die Patientenpositionierung von Siemens Healthineers verbessert die Bildgebung in der Computertomographie (CT): Der " FAST Integrated Workflow " besteht aus einer 3D-Kamera, Touch Panels und intelligenter Software. Das Programm errechnet, wie der Patient gelagert werden muss. Der Tisch des CTs fährt dann genau in die richtige Position. Ct künstliche intelligent systems. Diese Prozedur war bisher zeitintensiv und fehleranfällig; jetzt kann sie automatisiert und exakter erfolgen. So entsteht auf Anhieb ein gutes und genaues Bild des zu untersuchenden Organs. 95 Prozent aller Patienten nicht korrekt positioniert
Laut Studien sind 95 Prozent aller Patienten für eine CT-Aufnahme nicht korrekt positioniert. Für einen CT-Scan muss der Patient sehr genau im Zentrum des Scanners liegen, um gute Bildqualität bei geringstmöglicher Dosis zu gewährleisten. Laut den Studien können bereits Abweichungen von wenigen Zentimetern Rauschen verursachen oder eine höhere Dosis erfordern. Bisher arbeitet das klinische Personal mit Lasermarkern, die auf den Körper projiziert werden.
Die Treffsicherheit gibt Summers mit dem AUC-Wert (area under the curve) der ROC-Analyse (receiver operating characteristic) an, der Sensitivitt und Spezifitt kombiniert. Der Wert reicht von 0, 5 (reiner Zufall) bis 1 (sichere Diagnose). Die CT-Untersuchung erahnte den Typ-2-Diabetes hufig bereits vor der klinischen Diagnose. Der AUC-Wert betrug mehr als 2. 500 Tage vor der Diagnose 0, 79 (95-%-Konfidenzintervall 0, 76-0, 82). Er stiegt in den folgenden 2. Künstliche intelligenz ct. 500 Tagen bis zur Diagnose auf 0, 81 (0, 77-0, 84) an. Dies ist noch weit von einer Diagnose entfernt, knnte aber Hinweise fr weitere Untersuchungen liefern. In den ersten 2. 500 Tagen nach der Diagnose des Typ-2-Diabetes stieg der AUC-Wert auf 0, 84 (0, 81-0, 86) und danach auf 0, 92 (0, 87-0, 96). In diesem Fall wrde das CT jedoch nur das besttigen, was die Bluttests bereits ergeben haben. Die Studie wird sicher nicht dazu fhren, einen Typ-2-Diabetes mittels eines CT zu diagnostizieren. Auch fr die Frherkennung gibt es geeignetere Methoden.
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Ein Team um Ronald Summers vom Clinical Center der National Institutes of Health in Bethesda/Maryland hat hierzu die CT-Scans von 8. 992 Personen ausgewertet, die an einer Darmkrebsvorsorge teilgenommen hatten. Die wichtigsten Hinweise auf einen Typ-2-Diabetes waren eine verminderte Absorption der Rntgenstrahlen im Pankreas. Mastab sind hier die Hounsfield-Einheiten (HU), die die Abschwchung der Rntgenstrahlung in Gewebe beschreiben. Patienten mit Typ-2-Diabetes hatten einen Mittelwert von 18, 74 HU gegenber 29, 99 HU bei den Nicht-Diabetikern. Künstliche Intelligenz: Verschiedene Einsatzbereiche in der Medizintechnik. Unterschiede gab es beim viszeralen Fettvolumen mit im Mittel 235, 0 ml bei den Patienten mit und 96, 3 ml bei den Patienten ohne Typ-2-Diabetes. Die Deep-Learning-Software benutzte fr die Diagnose neben den beiden Fettparametern noch die fraktale Dimension im Pankreas (ein Ma fr die unterschiedliche Absorption der Rntgenstrahlung im Gewebe), das Ausma von atherosklerotischen Plaques in den Gefen in Hhe der Lendenwirbelsule, die Rntgendichte der Leber (eine Abschwchung zeigt eine Leberverfettung an) und den Body-Mass-Index des Patienten.
Dies ist besonders wichtig, weil dadurch die "Triage" zusätzlich zur Einschätzung des Arztes auf KI-Algorithmen gestützt werden kann, ob die Krankheit wahrscheinlich einen milden oder schweren Krankheitsverlauf beim Patienten hat. Wenn aus dem Prototyp ein in der täglichen Krankenhauspraxis verwendbares Verfahren geworden ist (wann schätzen Sie, wird das so weit sein? ), welche Vorteile werden Ärzte davon haben? Welche Bedeutung wird das für die Corona-Diagnostik haben? Sonntag: Die Thoraxbildgebung mit Thoraxradiografie und CT ist ein Schlüsselinstrument für die Diagnose und Behandlung von Lungenerkrankungen. Die klinische Rolle bei der Behandlung von COVID-19 ist noch unklar. Ein multidisziplinäres Gremium, das sich hauptsächlich aus Radiologen und Lungenärzten aus zehn Ländern zusammensetzt und Erfahrung mit der Behandlung von Patienten mit COVID-19 hat, hat dies kürzlich untersucht. Hier die drei Hauptresultate, die man eventuell ab 2022 als klinische Leitlinie ausarbeiten kann: Erstens: Die automatische Klassifikation durch Bildgebung ist bei Patienten mit Verdacht auf Corona
(COVID-19) und milden klinischen Merkmalen nicht angezeigt, es sei denn, sie haben ein hohes Risiko für das Fortschreiten der Krankheit.
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