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Artificial intelligence in emergency neuroradiology: Current applications and perspectives - 13/12/24

Doi : 10.1016/j.diii.2024.11.002 
Bo Gong a, b, , Farzad Khalvati a, c, d, Birgit B. Ertl-Wagner a, d, e, Michael N. Patlas a
a Department of Medical Imaging, University of Toronto, Toronto, Ontario, M5T 1W7, Canada 
b Department of Computer Science. University of Toronto, Toronto, Ontario, M5S 2E4, Canada 
c Department of Diagnostic & Interventional Radiology, the Hospital for Sick Children, Toronto, Ontario, M5 G 1E8, Canada 
d Neurosciences and Mental Health, SickKids Research Institute, Toronto, Ontario, M5 G 0A4, Canada 
e Division of Neuroradiology, Department of Diagnostic & Interventional Radiology, The Hospital for Sick Children, Toronto, Ontario, M5 G 1E8, Canada 

Corresponding author.
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Friday 13 December 2024

Highlights

The applications of artificial intelligence in emergency neuroradiology have substantially expanded in depth and scope in the past few years.
Machine learning and deep learning algorithms are now used in several tasks related to acute ischemic stroke, acute intracranial hemorrhage, intracranial aneurysm and arteriovenous malformations.
The application of artificial intelligence in emergency neuroradiology is growing, calling for more development driven by clinical needs, attention to pediatric neuroimaging, and analysis of real-world performance.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abstract

Emergency neuroradiology provides rapid diagnostic decision-making and guidance for management for a wide range of acute conditions involving the brain, head and neck, and spine. This narrative review aims at providing an up-to-date discussion about the state of the art of applications of artificial intelligence in emergency neuroradiology, which have substantially expanded in depth and scope in the past few years. A detailed analysis of machine learning and deep learning algorithms in several tasks related to acute ischemic stroke involving various imaging modalities, including a description of existing commercial products, is provided. The applications of artificial intelligence in acute intracranial hemorrhage and other vascular pathologies such as intracranial aneurysm and arteriovenous malformation are discussed. Other areas of emergency neuroradiology including infection, fracture, cord compression, and pediatric imaging are further discussed in turn. Based on these discussions, this article offers insight into practical considerations regarding the applications of artificial intelligence in emergency neuroradiology, calling for more development driven by clinical needs, attention to pediatric neuroimaging, and analysis of real-world performance.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Artificial intelligence, Deep learning, Emergency neuroradiology, Machine learning

Abbreviations : ACA, AI, ASNR, ASPECTS, ASSR, AUC, AVM, CNN, CT, CTA, DL, DSA, DSC, DWI, FLAIR, ICA, MCA, ML, MRA, MRI, RSNA


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