Prospective Deployment of Deep Learning in MRI: A Framework for Important Considerations, Challenges, and Recommendations for Best Practices.

Chaudhari, Akshay S; Sandino, Christopher M; Cole, Elizabeth K; Larson, David B; Gold, Garry E; Vasanawala, Shreyas S; Lungren, Matthew P; Hargreaves, Brian A; Langlotz, Curtis P

Chaudhari, Akshay S; Sandino, Christopher M; Cole, Elizabeth K; Larson, David B; Gold, Garry E; Vasanawala, Shreyas S; Lungren, Matthew P; Hargreaves, Brian A; Langlotz, Curtis P.

Afiliação

Chaudhari AS; Department of Radiology, Stanford University, Stanford, California, USA.
Sandino CM; Department of Radiology, Stanford University, Stanford, California, USA.
Cole EK; Department of Electrical Engineering, Stanford University, Stanford, California, USA.
Larson DB; Department of Radiology, Stanford University, Stanford, California, USA.
Gold GE; Department of Electrical Engineering, Stanford University, Stanford, California, USA.
Vasanawala SS; Department of Radiology, Stanford University, Stanford, California, USA.
Lungren MP; Department of Radiology, Stanford University, Stanford, California, USA.
Hargreaves BA; Department of Orthopaedic Surgery, Stanford University, Stanford, California, USA.
Langlotz CP; Department of Bioengineering, Stanford University, Stanford, California, USA.

J Magn Reson Imaging ; 54(2): 357-371, 2021 08.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32830874

Assuntos

Inteligência Artificial; Aprendizado Profundo; Algoritmos; Processamento de Imagem Assistida por Computador; Imageamento por Ressonância Magnética; Redes Neurais de Computação; Estudos Prospectivos; Reprodutibilidade dos Testes; Estudos Retrospectivos

Palavras-chave

MRI reconstruction; artificial intelligence; classification; convolutional neural networks; deep learning; segmentation

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Inteligência Artificial / Aprendizado Profundo Tipo de estudo: Guideline / Observational_studies / Prognostic_studies Idioma: En Revista: J Magn Reson Imaging Assunto da revista: DIAGNOSTICO POR IMAGEM Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

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