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Rofo 2020; 192(11): 1012-1013
DOI: 10.1055/a-1072-7737
DOI: 10.1055/a-1072-7737
Brennpunkt
Mit künstlicher Intelligenz idiopathische interstitielle Pneumonien automatisch klassifizieren
Weitere Informationen
Publikationsverlauf
Publikationsdatum:
28. Oktober 2020 (online)

Wenn die hochauflösende CT eine gewöhnliche interstitielle Pneumonie nicht sicher bestätigt, sind zum Ausschluss einer idiopathischen pulmonalen Fibrose invasive Untersuchungen erforderlich. Wegen der Seltenheit der Erkrankung ist es für Radiologen schwierig, die notwendige Sicherheit bei der CT-Diagnostik zu erwerben. Ein computergestütztes System erkannte die typischen Muster und kam zu einer Diagnose.
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Literatur
- 1 Walsh SLF, Calandriello L, Silva M. et al. Deep learning for classifying fibrotic lung disease on high-resolution computed tomography: a case-cohort study. Lancet Resp Med 2018; 837-845 doi:10.1016/S2213-2600(18)30286-8