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Baek Seung Dae (Department of Radiology Research Institute of Radiological Science and Center for Clinical Imaging Data Science (CCIDS) Yonsei University College of Medicine Seoul Korea.) Lee Joohee (Department of Radiology Research Institute of Radiological Science and Center for Clinical Imaging Data Science (CCIDS) Yonsei University College of Medicine Seoul Korea.) Kim Sungjun (Department of Radiology Research Institute of Radiological Science and Center for Clinical Imaging Data Science (CCIDS) Yonsei University College of Medicine Seoul Korea.) Song Ho-Taek (Department of Radiology Research Institute of Radiological Science and Center for Clinical Imaging Data Science (CCIDS) Yonsei University College of Medicine Seoul Korea.) Lee Young Han (Department of Radiology Research Institute of Radiological Science and Center for Clinical Imaging Data Science (CCIDS) Yonsei University College of Medicine Seoul Korea.)
저널정보
대한자기공명의과학회 Investigative Magnetic Resonance Imaging Investigative Magnetic Resonance Imaging 제27권 제2호
발행연도
2023.6
수록면
67 - 74 (8page)
DOI
10.13104/imri.2022.1102

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The application of artificial intelligence (AI) and deep learning (DL) in radiology is rapidly evolving. AI in healthcare has benefits for image recognition, classification, and radiological workflows from a clinical perspective. Additionally, clinical triage AI can be applied to triage systems. This review aims to introduce the concept of DL and discuss its applications in the interpretation of magnetic resonance (MR) images and the DL-based reconstruction of accelerated MR images, with an emphasis on musculoskeletal radiology. The most recent developments and future directions are also discussed briefly.
#Artificial intelligence #Deep learning #Musculoskeletal #Magnetic resonance imaging

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