Applicazioni dell’AI in radiologia
L’intelligenza artificiale (AI) sta cambiando radicalmente il panorama della radiologia, portando innovazioni in ogni fase del flusso di lavoro, dalla pianificazione dell’esame alla refertazione finale.
5. Segmentazione
La segmentazione delle immagini consiste nel creare delle regioni di interesse (ROI) o volumi di interesse (VOI), che include quelle parti di un’immagine che appartengono
11. Incertezza e calibrazione del modello
Valutazione dell’Incertezza e Calibrazione del Modello La valutazione dell’incertezza e la calibrazione del modello sono passaggi fondamentali per migliorare l’affidabilità e l’interpretabilità dei modelli di
9. Modelli di machine learning
Apprendimento Supervisionato L’apprendimento supervisionato è un tipo di machine learning in cui il modello viene addestrato su un dataset etichettato, ovvero ogni osservazione ha un
6. Estrazione di Features
Features Le features radiomiche sono parametri quantitativi estratti dalle immagini radiologiche e rappresentano l’input principale di un modello di radiomica. Queste features sono informazioni numeriche
8. Selezione delle Features
La Necessità di Selezione delle Features e Regolarizzazione Non tutte le features estratte sono utili per essere utilizzati nei modelli di radiomica, rendendo quindi necessarie
7. Preparazione dei dati
Preparazione dei Dati La precisione dei modelli radiomici può essere compromessa da scarsità di dati, fattori confondenti e problemi di squilibrio delle classi (class inbalance),
10. Training, Validation, Test
Un flusso di lavoro standard di machine learning comprende le fasi di training, validation e test, che richiedono la divisione del dataset originale in sottogruppi
2. Machine learning, deep learning
Machine learning, Deep learning Gli approcci di radiomica possono essere raggruppati in tre gruppi: Radiomica tradizionale (hand-crafted radiomics), vengono estratte dalle immagini features di natura matematica, presentate
Radiomica Step by Step
Radiomica Step by Step La radiomica rappresenta una delle maggiori innovazioni degli ultimi anni in radiologia e promette di rivoluzionare la medicina moderna. L’obiettivo della