Covid-19 Radiological Lung Imaging

Remarcăm în Covid-19 Radiological Lung Imaging o abordare interdisciplinară riguroasă, situată la intersecția dintre radiologia clinică, bioinformatică și ingineria sistemelor de inteligență artificială. Lucrarea, publicată de ELSEVIER SCIENCE, nu se limitează la o simplă trecere în revistă a algoritmilor, ci propune un cadru clasic de inteligență artificială aplicat diagnosticării precoce, esențial pentru protejarea personalului medical și eficientizarea triajului pacienților. Ne-a atras atenția în mod deosebit integrarea conceptului de „Explainable AI” (XAI), care oferă medicilor instrumente de validare a deciziilor automatizate prin hărți de căldură (heatmaps), transformând „cutia neagră” a algoritmilor într-un proces transparent. Această lucrare extinde cadrul propus de Applications of Artificial Intelligence in Medical Imaging de Abdulhamit Subasi cu date noi și specifice extrase din perioada pandemică, oferind o specializare profundă pe segmentarea leziunilor pulmonare. În contextul operei editorului Luca Saba, volumul reprezintă o evoluție firească de la studiile sale anterioare despre Computed Tomography și Imaging in Neurodegenerative Disorders, aplicând expertiza sa în neuroimagistică și protocoale CT la provocările unice ale patologiilor respiratorii acute. Structura cărții este organizată progresiv în trei secțiuni tehnice. Prima secțiune se concentrează pe radiografia toracică (X-Ray), abordând segmentarea prin serii U-Series. A doua secțiune analizează tomografia computerizată (CT) prin modele hibride de Deep Learning pentru caracterizarea sindromului de detresă respiratorie acută. Ultima parte introduce tehnici de optimizare și „pruning”, vitale pentru implementarea acestor soluții pe dispozitive medicale cu resurse de calcul limitate. Este un volum tehnic, ancorat în realitatea clinică, ce oferă soluții pentru inter-variabilitatea diagnosticelor în cadre multicentrice.