88 статей
Исследование представляет автоматизированный пайплайн на основе глубокого обучения (UNet) и радиомикой для сегментации и классификации опухолей молочной железы по ультразвуковым снимкам. Система достигает точности классификации 97,8% и среднего IoU 0,94231, что демонстрирует потенциал для снижения участия человека в диагностическом процессе.
Исследование описывает опыт настройки LLM-as-a-Judge для оценки качества автоматической генерации клинических сводок в радиологии. Авторы проанализировали данные 30 пациентов с КТ брюшной полости, сравнивали оценки экспертов и шести различных LLM, выявив критерии для эффективной настройки таких систем. Результаты показывают, что критерии, эффективные для оценки человеком, не всегда подходят для LLM-оценки.
Предложена объяснимая многомодальная система глубокого обучения для диагностики рака, объединяющая радиологические изображения и клинические данные с использованием внимания. Модель показала превосходство над одно-модальными подходами на наборах данных CBIS-DDSM, Duke Breast Cancer MRI и TCGA, обеспечив баланс между чувствительностью и специфичностью без потери точности.
Обзорный анализ применения искусственного интеллекта для ультразвуковой навигации при инъекциях в плечевой сустав. Исследование охватывает технологии сегментации анатомических структур, алгоритмы глубокого обучения и их влияние на точность процедур и клинические исходы. Результаты подтверждают улучшение показателей успешности инъекций и качества лечения пациентов.
Исследование MATCH 2 опубликовано в журнале Respiratory Medicine, оценивающее точность трехмерной навигации при роботизированной бронхоскопии с использованием встроенных технологий визуализации (цифровая томосинтез и усиленная флюороскопия). В исследовании с участием 31 пациента достигнуты показатели 96.7% диагностической эффективности и подтверждения попадания инструмента в lesion, что подтверждает высокую точность роботизированной навигации с реальной визуализацией для диагностики периферических легочных узлов.
GE HealthCare объявила о получении 510(k) одобрения FDA для View — нового облачного просмотрщика изображений в составе Genesis Radiology Workspace. Решение включает ИИ-инструменты для поддержки клинических решений и направлено на оптимизацию радиологических рабочих процессов, сокращение времени на интерпретацию и повышение эффективности работы радиологов.
NTT DATA и NVIDIA запустили платформу для масштабирования ИИ в предприятиях, интегрируя GPU-вычисления и программное обеспечение NVIDIA AI Enterprise. Один из трёх кейсов использования — онкологический исследовательский центр, применяющий платформу для анализа радиологии и оценки моделей для клинических исследований.
Philips представила новый КТ-сканер Rembra на ECR 2026 в Вене, оснащённый ИИ-оптимизированными рабочими процессами и детектором NanoPanel Precise XD. Система обеспечивает до 106 изображений в секунду и поддерживает до 270 исследований в день, что критично для экстренных случаев, таких как инсульт и травмы.
