Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Kan artificiell intelligens ersätta kontrastmedel vid DT-undersökning?: En litteraturstudie
Luleå University of Technology, Department of Health, Education and Technology.
2025 (Swedish)Independent thesis Basic level (professional degree), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesisAlternative title
Can artificial intelligence replace contrast agents in CT scans? : A literature review (English)
Abstract [sv]

Bakgrund: Kontrastmedel används ofta vid diagnostiska datortomografiundersökningar (DT) för att förbättra bildkvalitén och tydliggöra strukturer i kroppen. Dock finns det risk för komplikationer, särskilt hos patienter med nedsatt njurfunktion eller allergier mot kontrastmedel. Med den senaste utvecklingen har artificiell intelligens (AI) framstått som en innovativ teknik för att hantera komplexa medicinska utmaningar. Genom att tillföra nya lösningar och effektivisera diagnostiska metoder bidrar AI till att höja både kvaliteten och precisionen inom medicinsk avbildning. Syfte: Syftet med denna studie var att undersöka om AI kan ersätta eller minska användningen av kontrastmedel vid DT-undersökning. Metod: Studien genomfördes som en allmän litteraturöversikt. Totalt inkluderades 13 vetenskapliga artiklar som analyserades för att identifiera AI-teknologiers effektivitet och tillämpbarhet. Resultat: Resultaten visar att AI kan generera syntetiska kontrastbilder (SCECT) med hög strukturell likhet och diagnostisk kvalitet, vilket möjliggör en minskning eller eliminering av kontrastmedel i många fall. AI-teknologier, med olika typer av nätverk och modeller, har också visat sig förbättra bildkvaliteten och minska risken för komplikationer. Dock kvarstår begränsningar, såsom behovet av ytterligare validering i större patientgrupper och utveckling av standardiserade protokoll. Slutsats: AI har potential att revolutionera användningen av kontrastmedel vid DT. Tekniken kan förbättra diagnostikens precision och samtidigt minimera risken för komplikationer. Ytterligare studier är nödvändiga för att säkerställa AI:s pålitlighet och möjliggöra dess breda tillämpning i klinisk praxis. 

Place, publisher, year, edition, pages
2025. , p. 35
Keywords [sv]
Artificiell intelligens (AI), Datortomografi (DT), Deep Learning (DL), Kontrastmedel, Kontrast-dos-optimering, Syntetiska kontrastbilder (SCECT)
National Category
Radiology and Medical Imaging
Identifiers
URN: urn:nbn:se:ltu:diva-112202OAI: oai:DiVA.org:ltu-112202DiVA, id: diva2:1949214
Educational program
Diagnostic Radiology Nursing, bachelor's level
Presentation
2024-12-17, 08:00 (Swedish)
Supervisors
Examiners
Available from: 2025-04-02 Created: 2025-04-02 Last updated: 2025-04-02Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(761 kB)13 downloads
File information
File name FULLTEXT02.pdfFile size 761 kBChecksum SHA-512
f28fa2c5e815a2a90f48ee5aaa98b6d1660979e3ef89e8368014a46d90512d7a1844b9aac72ceeb1189b54ae5bdaab1267ef3de62af6bf210fdd5b759605e53e
Type fulltextMimetype application/pdf

Search in DiVA

By author/editor
Sharmin, Kawshar
By organisation
Department of Health, Education and Technology
Radiology and Medical Imaging

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 13 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 40 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf