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World File Search System放射学
分析3D打印材料作为潜在的放射学...
摘要：已经进行了研究，以分析和表征十种3D打印材料作为肺部器官的潜在放射性幻象。使用FDM型3D打印机打印了PLA，ABS，臀部，碳，碳，尼龙，TPU，PETG和木材的八种细丝，并使用SLA型3D打印机打印了两个树脂，PLA树脂和可洗的树脂。幻影的厚度变化为3 mm，6毫米和9毫米。8参数用于获得最佳材料，即材料密度，CT数，电子密度（NE），有效电子密度（EDG），每体积的电子密度（EDV），有效原子数（Zeff），材料成分元素和弹性模量。基于比较8个参数的值，用作肺部器官幻象材料的最可能是PLA。关键字：3D打印机，细丝，放射学，幻影，肺部[2023年11月7日收到；修订了2024年1月29日； 2月1日，2024年2月1日]印刷ISSN：0189-9546 |在线ISSN：2437-2110
放射学诊断程序 - Medicare Advantage覆盖范围
Medicare预防服务-MLN教育工具，网址为https://www.cms.gov/medicare/prevention/prevntiongeninfo/medicare-preventive-services/mps-quickreferencechart-1.html。本地覆盖范围的确定（LCD/本地覆盖范围文章（LCA）存在，并且需要在适用的情况下遵守这些政策。这些LCD/LCA可在https://www.cms.gov/medicare-coverage-database/search.aspx上找到。（2024年1月4日访问）计算机断层扫描（CT扫描）以获取覆盖指南，请参阅NCD有关计算机断层扫描（220.1）。本地覆盖范围确定（LCD）/本地覆盖范围文章（LCA）存在，并且在适用的情况下需要遵守这些政策。这些LCD/LCA可在https://www.cms.gov/medicare-coverage-database/new--creens/earch.aspx上找到。For states/territories with no LCDs/LCAs , for uses of CT scans not specifically addressed by the National Coverage Determination (NCD) for Computerized Tomography (220.1) , refer to the following for coverage guidelines: • For regions/states/territories involved in the UnitedHealthcare Radiology Prior Authorization and Notification Program , refer to the Medicare Advantage Plans Radiology and Cardiology Clinical Guidelines at https://www.uhcprovider.com/en/prior-auth-advance-notification/radiology-prior-authorization.html。•对于不参与联合医疗放射学的地区/州/国家/地区事先授权和通知计划，请参阅国家认可的准则，即Interqual®指南。Medicare没有CCT和CCTA的NCD。对于没有LCD/LCA的州/领土，请参阅以下内容的覆盖范围指南：（2024年1月4日访问）计算机断层扫描（CCT）和冠状动脉层析造影血管造影（CCTA）多探测器（多端tector-row/Multi-Slice）计算机心脏断层扫描（MDCT）也称为心脏计算机质量冠状动脉造影术（CCTA）或计算机术的心脏计算冠状动脉造影（CCTA）或Comput and Computic and the Heart and Core and Heart and Heart and Heart and Coronary Arteries。本地覆盖范围确定（LCD）/本地覆盖范围文章（LCA）存在，并且在适用的情况下需要遵守这些政策。有关特定的LCD/LCA，请参阅表中心计算机断层扫描和冠状动脉层析成像血管造影的表。
放射学保护的LATO Sensu研究生学位...
6.5-The PCI/INPE奖学金注册表格必须使用支持者的数据填写，并通过电子邮件发送，以及从2024年2月/2024年更新的Lattes Carriculum，以及随附电子邮件上的档案格式的亲属形式，直到将截止日期提交注册。不接受无亲属表格或没有拿铁课程或2024年2月之前的更新日期的请求将不接受。
对放射学充满信心：您的新 AI 助手就在这里
MISC-10295 Rev. 001 (11/24) Hologic Inc. ©2024 保留所有权利。Hologic、3D、3D 乳房 X 线摄影、Dimensions、Genius、Genius AI、Genius AI Pro、Intelligent 2D、Quantra、ImageChecker 和相关徽标是 Hologic, Inc. 及其子公司在美国和/或其他国家/地区的商标和/或注册商标。所有其他商标、注册商标和产品名称均为其各自所有者的财产。此信息仅供美国和其他市场的医疗专业人士使用，并非在禁止此类活动的地方进行产品招揽或促销。由于 Hologic 材料是通过网站、电子广播和贸易展览分发的，因此并不总是能够控制此类材料的出现位置。有关在特定国家/地区有哪些产品可供销售的具体信息，请联系您当地的 Hologic 代表。由 Therapixel 制造并由 Hologic 分销。
放射学 多个博士后职位可用：MRI ...
DEI 声明：我们重视多样性——无论是背景还是经历。我们需要来自不同背景和不同生活领域的人们来帮助构建神经成像的未来。我们是一支富有同情心、关怀备至、乐于助人的科学家和支持人员团队。我们深思熟虑并自我反省我们正在建立的团队和文化类型，寻找不仅自身能力强而且非常关心支持彼此成长的科学家。斯坦福大学是一个采取平权行动和提供平等机会的雇主，致力于增加其员工队伍的多样性。我们欢迎女性、少数族裔、退伍军人、残疾人和其他能为大学的研究和教学使命带来更多维度的人申请。
放射学人工智能：方法的系统评价和评估 (RAISE)
摘要 目的 目前，人工智能 (AI) 应用于临床放射学的研究已非常丰富。然而，这些研究的设计和质量各不相同，而且缺乏对整个领域的系统评价。本系统评价旨在确定所有使用深度学习进行放射学研究的论文，以调查文献并评估其方法。我们旨在确定文献中正在解决的关键问题，并确定所采用的最有效方法。方法 我们遵循 PRISMA 指南，对 2015 年至 2019 年发表的放射学人工智能研究进行了系统评价。我们发表的方案是前瞻性注册的。结果 我们的搜索产生了 11,083 个结果。审查了 767 篇全文，纳入了 535 篇文章。98% 是回顾性队列研究。纳入的患者中位数为 460。大多数研究涉及 MRI（37%）。神经放射学是最常见的亚专科。88% 的研究使用了监督学习。大多数研究进行了分割任务（39%）。37% 的研究使用最先进的模型进行性能比较。最常用的既定架构是 UNet（14%）。最常用的评估指标的中位性能为 Dice 0.89（范围 .49 – .99）、AUC 0.903（范围 1.00 – 0.61）和准确度 89.4（范围 70.2 – 100）。在 77 项对其结果进行了外部验证并允许直接比较的研究中，外部验证后的性能平均下降了 6%（范围从增加 4% 到下降 44%）。结论 本系统评价调查了 AI 在临床放射学中的重大进展。要点 • 虽然有许多论文报告了使用深度学习在放射学中取得的专家级结果，但大多数论文仅将狭窄范围的技术应用于狭窄的用例选择。• 文献以回顾性队列研究为主，外部验证有限，存在很高的偏见可能性。• 最近出现的 AI 扩展系统报告指南和前瞻性试验注册以及对外部验证和解释的关注表明，AI 的炒作有可能从代码转化为临床。
化学、生物、放射学、核能领域的创新 + ...
作者：P Maciejewski · 2022 — 化学、生物、放射和核 (CBRN) 危害，通常与爆炸物结合，构成大规模杀伤性武器 (WMD)。
发现差异：ChatGPT4-Vision 可以改变放射学人工智能吗？
标题：找不同：ChatGPT4-Vision 能否改变放射学人工智能？Brendan S Kelly1-4（通讯作者）、Sophie Duignan2、Prateek Mathur2、Henry Dillon1、Edward H Lee5、Kristen W Yeom5、Pearse Keane6、Aonghus Lawlor2、Ronan P Killeen 1. 附属机构 1. 爱尔兰都柏林圣文森特大学医院 2. 爱尔兰都柏林 UCD 数据分析洞察中心 3. 爱尔兰都柏林威康信托基金 - HRB，爱尔兰临床学术培训 4. 爱尔兰都柏林大学学院医学院 5. 斯坦福大学露西尔帕卡德儿童医院，美国加利福尼亚州斯坦福 6. 伦敦大学学院人工智能教授 摘要：OpenAI 的旗舰大型语言模型 ChatGPT 现在可以接受图像输入（GPT4V）。“找不同”和“医疗”被认为是新兴应用。医学图像的解释是一个动态过程，而不是静态任务。多发性硬化症的诊断和治疗取决于对放射学变化的识别。我们旨在比较 GPT4V 与训练有素的 U-Net 和 Vision Transformer (ViT) 的零样本性能，以识别 MRI 上的 MS 进展。纳入 170 名患者。随机使用 100 张未见过的配对图像进行测试。U-Net 和 ViT 的准确率均为 94%，而 GPT4V 的准确率仅为 85%。GPT4V 在 6 种情况下给出了过于谨慎的非答案。GPT4V 的准确率、召回率和 F1 分数分别为 0.896、0.915、0.905，而 U-Net 分别为 1.0、0.88 和 0.936，ViT 分别为 0.94、0.94、0.94。与经过训练的模型相比，GPT4V 的出色性能和无代码拖放界面表明，GPT4V 有可能颠覆 AI 放射学研究。然而，错误分类的病例、幻觉和过于谨慎的不回答证实，它尚未准备好用于临床。GPT4V 的广泛可用性和相对较高的错误率凸显了对非专业用户的谨慎和教育的必要性，尤其是那些无法获得专家医疗保健的用户。关键词：计算机视觉、变化检测、ChatGPT、大型语言模型、MRI、多发性硬化症。要点：
神经放射学亚专科研究指南
考试将由三个相等的部分组成；大脑，脊柱和头颈。小儿病例包括每个考试部分。每个部分将由60个可记分的单位组成（即个人问题）总共180个项目。有几种案例表现格式（请参见下面的示例问题）。最常见的格式将是多项选择问题。以这种格式，每种情况都将从图像或一组图像开始，并带有随附的临床信息。候选人将被要求选择最可能（或有时最少）诊断的候选人。候选人做出选择后，通常会问一到三个后续问题。候选人将有机会返回并查看原始图像，但将被阻止将其答案更改为先前的问题。后续问题将探讨候选人对第一个问题引入的疾病实体的临床，病理和治疗方面的知识。重要的是要注意，后续问题可能是指除对案件的“正确”诊断之外的其他实体。在某些情况下，随访问题将包括可能改变案件可能诊断的其他成像研究。因此，这种格式与先前的口服亚科考试中使用的格式非常相似。另一种格式是项目匹配案例。以这种格式为候选人提供诊断选项和图像集的列表。候选人将将图像匹配到正确的诊断。第三格式将用于解剖问题。此格式用于测试候选人区分具有相似外观或位置的病变的能力。将向候选人展示图像，并要求将标签放在特定的解剖结构上。