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World File Search System放射学
放射学紧急准备计划手册
准备是包括整个社区在内的共同责任，代表计划在各个层面上都涵盖了伙伴关系。通过与SLTT政府以及联邦政府，私营企业和志愿组织的合作，我们准备了有弹性的社区。这些准备努力增强了社区对不仅围绕NPP的放射学事故的反应和恢复的能力，而且还从该社区中的其他自然和人造危害中恢复了。我们认为，社区的放射性应急响应计划是社区全面紧急管理计划的关键部分。这个重要的计划概念多年来一直为REP社区提供了很好的服务，并且随着现有NPP进入退役，将来将继续为REP社区提供服务，下一代小型模块化和高级反应堆在线。
儿童资源：兽医放射学
今日兽医专业：放射科 一些兽医和兽医技师接受进一步培训，专攻某一特定医学领域。专门从事放射科的兽医可以通过检查医学图像（如 X 射线、MRI、CT 扫描和超声波）来诊断疾病或病症。放射科医生与其他兽医密切合作，将患者的医学图像发送给放射科医生进行检查和解释。
工业放射学的噪声源和后果
光子计数，基于直接转换或闪烁体）。他们的工业应用是由各个委员会（ASTM，CEN，ISO等）标准化的。是由X射线辐射的量子性质引起的，所有讨论的检测器都在其图像中显示出噪音。典型的噪声源是光子噪声，固定图案噪声是由检测器设计引起的，以及由物体结构和表面产生的噪声。检测器生产过程中不同的检测原理和制造局限性以不同的方式转移噪声贡献。作为结果，可以为不同的检测器建立基于可实现的图像质量的不同应用程序限制。此知识对于最佳检测器选择和暴露条件至关重要。这些不同的噪声源及其对图像质量的影响将在演讲中讨论。将从基本的检测原理开始实践外介绍，这表明在考虑图像质量方面时，每个检测原理在考虑图像质量方面时仍然具有自己的优势和缺点。关键字：数字工业放射学，图像质量，图像噪声，射线照相膜，计算射线照相，数字探测器阵列
人工智能对放射学报告的影响
最简单的方法是人工智能通过自动测量或分类来支持放射学报告，尽管这种功能可能对横断面成像更有益。更常见的是，人工智能可用于对放射学报告工作列表进行优先排序或分类——所有被确定为包含异常发现的图像或显示特定病理的图像。2,3医院可以使用优先级来标记需要紧急报告的病例，以减轻报告积压带来的风险。这种优先级是否真的能更快地诊断出紧急或关键发现目前正在研究中，包括检查肺癌途径和诊断时间的工作。4然而，工作列表优先级可能会导致意想不到的不良后果，例如对于没有关键发现的患者来说，焦虑会增加，结果可能会更糟，因为他们需要等待更长的时间才能得到结果（例如，胸部X光检查正常的高风险肺癌患者需要等待更长时间才能得到正常报告，因此延迟了胸部 CT 转诊）。
下一代放射学人工智能.pdf
放射学作为一门医学专业，极其依赖数据。因此，放射学是第一个遭受数据过载困扰的专业，也是第一个通过新技术正确利用数据而受益的专业。在这种背景下，人们对新一代放射学人工智能系统寄予厚望，这些系统可能会影响日常放射学工作流程。从一开始，人工智能生态系统就有两个驱动力。一方面是谈论长期趋势的远见卓识者。他们提出了愿景，营造了培育氛围并鼓励投资。另一方面，是专注于算法“细节”的技术专家。回想起来，如果没有这两个社区之间的合作，就不可能取得任何进展。现在是缩小这两个群体之间差距的时候了。为了成功实现向下一代人工智能的转型，人工智能生态系统必须对整个放射学工作流程采取整体观点。人工智能生态系统应该从谈论算法和模型转向涵盖临床结果以及人工智能增强工作流程带来的经济效益。为了取得成功，我们相信医学影像 AI 生态系统将发展成为一个三层系统，包括算法层、产品层和解决方案层。每一层都将解决整体解决方案的不同方面（并具有不同的关键绩效指标 (KPI)）。然而，只有所有三层的结合才能为该领域带来真正的价值。本白皮书回顾了 AI 的现状，并探讨了实现完整的三层解决方案概念所需的条件。它旨在帮助放射科医生、信息学专家和其他医疗保健专业人士了解 AI 的新方向以及下一代 AI 将如何使放射科医生和患者受益。
放射学教育中的人工智能
人工智能是一种无需编程即可模拟人类执行特定任务的计算机系统。在放射学中，人工智能已广泛应用于异常检测、解剖分割、图像质量评估和自然语言处理。人工智能已用于教育，但在放射学教育领域应用并不广泛。人工智能已被用来预测学生成绩和辍学率。人工智能在放射学教育中的应用非常有限，这一特定领域的研究空间很大。在 Pubmed 和 Google Scholar 上发现的关于这个主题的出版物很少。大多数已发表的文献并非专门关注这个主题，实际上都是关于人工智能的一般论文，只对人工智能的这一特定应用做了简要介绍。
诊断放射学中的人工智能
摘要：人工智能 (AI) 是近十年来医疗保健行业最具革命性的发展，其中诊断成像占比最大。机器学习和深度学习 (DL) 是人工智能的子类，在图像分析方面表现出突破性的性能。它们已成为图像分类和识别领域的最新技术。机器学习涉及从图像中提取重要的特征，而 DL 使用神经网络来解决此类问题并获得更好的性能。在这篇综述中，我们讨论了机器学习和 DL 在诊断放射学领域的当前应用。深度学习应用可分为医学影像分析和分析以外的应用。在医学影像分析领域，深度卷积神经网络用于图像分类、病变检测和分割。循环神经网络也用于从电子病历中提取信息，并增强卷积神经网络在图像分类领域的应用。生成对抗网络已明确用于生成高分辨率计算机断层扫描和磁共振图像，以及从相应的磁共振成像中映射计算机断层扫描图像。除了图像分析之外，DL 还可用于质量控制、工作流程组织和报告。
国际放射学委员会... - ICRP
出版物 100 人体消化道放射防护模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .5 出版物 96 在发生放射性袭击时保护人们免受辐射照射 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .7 出版物 92 相对生物效应 (RBE)、品质因数 (Q) 和辐射权重因数 (wF) . .8 出版物 91 评估电离辐射对非人类物种影响的框架 . . . . .8 出版物 90 产前辐照后的生物效应 (胚胎和胎儿) . ...
亚洲大洋洲放射学通讯
AOSR议员的成就：Evelyn Ho博士和Noriyuki Tomiyama教授了解我们的会员社会-Maca O Hadiology AssociationAOSR议员的成就：Evelyn Ho博士和Noriyuki Tomiyama教授了解我们的会员社会-Maca O Hadiology Association
牙科放射学（成人患者）
我们每天都会暴露于自然环境的辐射。这种“背景辐射”来自地球和我们周围的建筑材料，我们呼吸的空气，我们吃的食物，甚至来自外太空（宇宙射线）。辐射暴露在称为Sieverts（SV）的单位中测量。英国一个人接受的平均年度辐射剂量为2.7毫米（MSV）（资料来源：英格兰公共卫生，2016年）。，大约2.3 msv来自自然背景辐射。