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探索放射线研究质量评分工具
最近，已引入并认可了由领先的成像社会引入并认可了放射组学研究的新共识指南（即放射组学研究的检查清单）和方法论放射素学评分（指标）。6,7 Clear旨在促进透明的报告实践，而指标为评估放射线学研究的方法学质量提供了标准化的工具。指标包括30个分布在五个条件下的项目，旨在适应放射线研究中几乎所有潜在的方法论方案iOS，从传统手工制作的方法到先进的深度学习计算机视觉模型。6指标的开发过程涉及一种修改后的Delphi方法和广泛的国际小组，以减轻偏见并专注于与医学成像有关的放射组研究的特定方面。格式化的欧洲医学成像学会认可了指标工具，其网站为最终质量得分提供了在线计算器，该计算器还考虑了项目条件（请在https：// https：// met ricsscore.github.io.io/metrics/metrics/metrics.html上获得）。6
使用超声心动图放射线特征和机器学习算法
由心肌中的铁沉积引起的抽象心力衰竭是β-丘脑贫血患者死亡率的主要原因。心脏磁共振成像（CMRI）T2*是用于检测心肌铁超负荷的主要筛选技术，但固有地存在一些局限性。在这项研究中，我们的目的是根据从超声心动图图像中提取的放射性特征和机器学习（ML）在具有正常左心室放射率（正常左心室放射率（LVEF）正常的左心室放射率（LVEFF> 55％）中提取的放射性特征（LVE> 55％）的患者，基于放射性图像图像和机器学习（ML）提取的放射性特征（ML）基于放射性图像和机器学习（ML）的放射性特征（LVE> 55％）中的放射性特征（由T2*CMRI检测）分开了β-核铁无症患者与没有心肌铁超负荷的患者。在91例病例中，有44例患有正常LVEF（> 55％）和T2*≤20ms的患者，其中包括对照组，其中47例LVEF> 55％和T2*> 20 ms的患者包括在研究组中。放射线特征。然后，使用了三种特征选择（FS）方法和六个不同的分类器。使用各种指标评估模型，包括ROC曲线（AUC）下的面积，准确性（ACC），灵敏度（SEN）和特异性（SPE）。Maximum relevance-minimum redundancy-eXtreme gradient boosting (MRMR-XGB) (AUC = 0.73, ACC = 0.73, SPE = 0.73, SEN = 0.73), ANOVA-MLP (AUC = 0.69, ACC = 0.69, SPE = 0.56, SEN = 0.83), and recursive feature elimination-K-nearest neighbors (RFE-KNN) (AUC = 0.65，ACC = 0.65，SPE = 0.64，SEN = 0.65）是ED，ES和ED＆ES数据集中的最佳模型。使用超声心动图图像和ML提取的放射线特征，可以预测铁超载引起的心脏问题。
放射线摄影级卫生科学学士NQF级别：8
代码：BHDRD1 SAQA ID：94832 X射线照相是射线照相的创建；通过将摄影膜或其他图像受体暴露于X射线来制作的照片。由于X射线穿透了固体物体，但被它们略微减弱，因此暴露导致的图片揭示了对象的内部结构。X射线照相仪应能够应用适用于临床表现的科学知识和技术，以在所选选修课中生产最佳图像质量；能够考虑设备，人力资源，质量保证和医疗保健需求，以计划，开发和应用全面的质量管理；能够管理射线照相服务；能够运用研究技能和原则，并能够将先进的道德原则应用于日常实践。
使用Operando Neutron放射线照相监视铅酸电池函数
1 Applied Physics II系，科学技术学院，UPV / EHU，Sarriena区Z / G，48940，Leioa，Basque < / div>
制造用于医疗设备开发的放射线，载有药物的可吸收聚合物
图4。在10-12周内释放了放射性，机械强度，Gadolinium（GD）和二吡啶胺（DPA）的纵向监测。（a）在Hounsfield单元（HU）中测量的放射性量，随着时间的流逝逐渐减少，反映了机械强度（B）的降低趋势，被评估为千克（kg）的损耗。（c，d）GD和DPA含量显示出稳定的减少，反映了它们在研究期间的受控释放。PPDO，聚-P-二恶酮。
方法论放射学评分（指标）：Eusomii认可的放射线研究质量评分工具
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：//创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。
使用MRI放射线特征和机器学习算法冠状动脉旁路后的心肌功能预测
摘要本研究的主要目的是预测使用放射线和机器学习算法的冠状动脉搭桥术后患者心脏MR（LGE-CMR）图像的心肌功能改善。总共选择了43例可见疤痕的患者在短轴LGE-CMR图像上，并且是CABG手术的候选者，并参与了这项研究。MR成像是使用1.5-T MRI扫描仪术前进行的。所有图像均由两位专家放射科医生（共识）进行了分割。在提取放射线特征之前，将所有MR图像重新采样至各向同性体素大小为1.8×1.8×1.8 mm 3。随后，将强度定量为64个离散的灰度，总共提取了93个特征。应用的算法包括平滑剪辑的绝对偏差（SCAD） - 载体支持向量机（SVM）和递归分区（RP）算法，作为该高维和非Sparse数据中二进制分类的可靠分类器。所有模型均通过重复的五倍交叉验证和10,000个自举重新示例验证。为CABG响应者/非响应者分类，选择了使用SCAD-拟合SVM和RP算法的十个功能和七个功能。考虑单变量分析，GLSZM灰度非均匀性 - 标准化功能具有最佳性能（AUC：0.62，95％CI：0.53-0.76），具有SCAD-PAD-PENALALALIZED SVM。关于多变量建模，SCAD-PENALIZIZED SVM的AUC为0.784（95％CI：0.64–0.92），而RP算法的AUC为0.654（95％CI：0.50-0.82）。总而言之，使用机器学习算法在多变量分析中单独或合并不同的放射线纹理特征，可提供有关CABG后患者心肌功能的预后信息。