【乳房】GE旗下先進3D乳房X光影像重建「Pristina Recon DL」獲得FDA上市前授權 文章出處 Businesswire 原文標題 GE HealthCare unveils Pristina Recon DL for ...
【心血管】利用「乳房動脈鈣化」堆積量，預測女性「心血管」疾病風險
【心血管】利用「乳房動脈鈣化」堆積量，預測女性「心血管」疾病風險 文章出處 Healthcare in Europe 原文標題 Mammography and AI open a new window into heart healt...
【乳房】「DeepTFormer」: 新型乳房X光影像去噪網路架構
【乳房】「DeepTFormer」: 新型乳房X光影像去噪網路架構 文章出處 Scientific Reports 原文標題 An enhanced denoising system for mammogram images usi...
【乳癌】使用乳房X光CNN快速與準確對「乳癌」進行分期
【乳癌】使用乳房X光CNN快速與準確對「乳癌」進行分期 文章出處 Informatics in Medicine Unlocked 原文標題 A convolution neural network for rapid and acc...
【乳癌】評估半自主AI篩檢乳房X光，減少假陽性的能力
【乳癌】評估半自主AI篩檢乳房X光，減少假陽性的能力 文章出處 RSNA 原文標題 A Semiautonomous Deep Learning System to Reduce False-Positive Findings in ...
【乳癌】「AsymMirai」: 用於1-5年「乳癌」風險預測的乳房X光攝影深度學習
【乳癌】「AsymMirai」: 用於1-5年「乳癌」風險預測的乳房X光攝影深度學習 文章出處 RSNA 原文標題 AsymMirai: Interpretable Mammography-based Deep Learning Mo...
【乳房】利用深度學習從「乳房」X光估計乳房密度
【乳房】利用深度學習從「乳房」X光估計乳房密度 文章出處 Eurekalert 原文標題 New deep learning challenge to estimate breast density from mammograms ...
【乳癌】比較乳房X光深度學習與傳統「乳癌」風險模型的篩檢準確性
【乳癌】比較乳房X光深度學習與傳統「乳癌」風險模型的篩檢準確性 文章出處 RSNA 原文標題 Comparison of the Diagnostic Accuracy of Mammogram-based Deep Learning...
【乳房腫塊】利用結合遷移學習和LSTM的深度學習，改進乳房X光影像中「腫塊」檢測和分類
【乳房腫塊】利用結合遷移學習和LSTM的深度學習，改進乳房X光影像中「腫塊」檢測和分類 文章出處 Scientific Reports 原文標題 Adapting the pre-trained convolutional ne...
【乳癌】結合AI病變檢測和乳房X光紋路特徵來評估「乳癌」風險
【乳癌】結合AI病變檢測和乳房X光紋路特徵來評估「乳癌」風險 文章出處 Radiology 原文標題 Assessing Breast Cancer Risk by Combining AI for Lesion Detectio...
【乳癌篩檢】深度學習可改善「BI-RADS 4」乳房X光檢查的風險分層，減少不必要的切片檢查
【乳癌篩檢】深度學習可改善「BI-RADS 4」乳房X光檢查的風險分層，減少不必要的切片檢查 文章出處 RSNA 原文標題 A Deep Learning Decision Support Tool to Improve Risk...
【乳癌】《iCAD: ICAD》宣布與《Google Health》合作，將AI技術導入2D乳房X光攝影系統
【乳癌】《iCAD: ICAD》宣布與《Google Health》合作，將AI技術導入2D乳房X光攝影系統 ▌ 文章出處 iCAD ▌ 原文標題 iCAD and Google Health Expand Integration of Google’s A...
【乳癌】評估AI支持的「乳房X光」篩檢準確性，以及減少放射科醫生看片診斷時間
【乳癌】評估AI支持的「乳房X光」篩檢準確性，以及減少放射科醫生看片診斷時間 ▌ 文章出處 THE LANCET Oncology ▌ 原文標題 Artificial intelligence-supported screen reading versus ...
