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颅内脑膜瘤的体积测量
虽然误差百分比与线性体积估计无关，但较小的肿瘤在平面测量中表现出较大的误差指数。这部分是由于手动勾勒肿瘤边缘时包括了周围的体素，使得小病变在比例上受到附近组织的包含的影响更大。这种影响在多参数分割中得到了校正。在 T1CE 图像中，由于 DICOM 查看器软件上的信号插值，肿瘤与周围结构之间的界面在肉眼下可能变得略宽。因此，信号强度在肿瘤-实质界面处减弱，使得难以精确定义界限。多参数 VBM 不是
设计大数据时代的超声心动图
机器学习（ML）和大数据具有逆转性心血管成像的潜力。1在超声心动图中，ML已用于图像增强，查看分类和指导，量身定量甚至诊断。在有或没有ML的情况下，大数据分析可以为越来越多的可扩展结果的研究和质量改进提供动力。机器学习的性能与训练和测试的数据密不可分。1，2此外，有效且有效的数据存储和组织可以对医院系统和患者护理产生显着的好处。3然而，传统的超声心动图图片归档和通信系统（Echo-PAC）未签署以利用临床成像和相关元数据进行大数据分析。从历史上看，超声心动图数据设计仅在支持日常临床操作中所考虑。随着需要快速访问超声心动图数据的需求，并且在整个机构之间大规模访问，当前的数据设计跌至不可接受的短缺。例如，尽管有一致性的陈述，但在制造商中，元数据构成了数字成像和医学（DICOM）成像的通信（DICOM）成像并未达到最佳标准化，并且缺少特定的标签，这些标签极大地有助于数据挖掘，采用和预处理4（图1）。图像的发展受到烧毁的患者健康信息（PHI）的阻碍。在超声计算机上进行的测量并非与制造商之间的回声PAC接缝不可互操作，从而导致在购物车上获得的测量值经常丢失。5数据库
COVID-19、人工智能爱好者和玩具数据集
在计算机科学中，教科书谈到了“垃圾进，垃圾出”（GIGO）的概念；即低质量的输入数据会产生不可靠的输出或“垃圾”。当我们处理高度复杂的数据模式（例如 X 光片和计算机断层扫描）时，GIGO 就变得更加紧迫。任何深度网络的性能都直接取决于它学习的数据集的质量。可靠数据集的一个例子是像 Cancer Imaging Archive [ 1 ] 这样拥有大量专家工作成果的知名存储库 [ 2 ]。遵守 DICOM 标准并确保图像正确链接到支持元数据对于构建精心策划的数据集至关重要。最近几周，我们观察到一种趋势，即匆忙使用不当数据来训练 COVID-19 深度网络。AI 爱好者似乎不耐烦地创建自己的医学图像数据集，而没有寻求临床合作者来指导他们。这些数据集更像是通过手动收集可公开访问的图像（例如在线期刊和非同行评审档案中的预印本）而形成的“玩具集”。大多数时候，没有临床或医学能力的人工智能研究人员会创建自己的实验性“玩具”数据集，以进行初步调查并建立算法挑战框架。需要明确的是，从医学成像角度来看，“玩具数据集”并不是因为非常小且不符合 DICOM 标准而成为玩具，更重要的是因为它是由工程师和计算机科学家创建的，而不是由医生和医学/临床专家创建的。此类 COVID-19 图像数据集已在互联网上出现，
吉大港国家癌症研究所
SL。 没有教师的名字1 Jayanta Chakrabarti癌症基因体类型模式2。 Sankar Sengupta分子MICR开发，t 3。 Dona Sinha博士环境转移；红色4。 Sutapa Mukherjee Cell Biology，CA 5。 Dilip Kumar Ray DICOM图像剂量法和6。 Nabanita Chatterjee Cancer Immuno博士7。 Subhadip博士Hajra抗癌药物8。 Avik Biswas Molecular Onco Cancer Cancer Signal Tr 9。 ugir Hossain SK Design and Syn Incation Aga 10 Subhasis barik t Cell Developm 11 Sankhadeep Dutta Molecular Canc Canc申请程序：有兴趣和符合条件的CARD（可在CNCI网站上找到：https：///wwww.cnc to ugirhossainsk@cnci.ac.ac.in offersementk@ccnci.ac.in offerrise n nosect and Single noss Prister < oSL。没有教师的名字1 Jayanta Chakrabarti癌症基因体类型模式2。Sankar Sengupta分子MICR开发，t 3。Dona Sinha博士环境转移；红色4。Sutapa Mukherjee Cell Biology，CA 5。Dilip Kumar Ray DICOM图像剂量法和6。Nabanita Chatterjee Cancer Immuno博士7。Subhadip博士Hajra抗癌药物8。Avik Biswas Molecular Onco Cancer Cancer Signal Tr 9。ugir Hossain SK Design and Syn Incation Aga 10 Subhasis barik t Cell Developm 11 Sankhadeep Dutta Molecular Canc Canc申请程序：有兴趣和符合条件的CARD（可在CNCI网站上找到：https：///wwww.cnc to ugirhossainsk@cnci.ac.ac.in offersementk@ccnci.ac.in offerrise n nosect and Single noss Prister <o
使用深度学习进行肿瘤大小估计和 3D 模型查看
在花费大量时间尝试所有可能的格式后，作者选择了 TIFF（标签图像文件格式）格式。在 TIFF 格式中，图像和与图像相关的数据信息都存储在文件中。将 DICOM 扫描转换为 TIFF 格式后，进行了规范化，将像素阵列规范化为 256 个交叉 256 个图像，因为每个受试者的每幅图像在受试者和位置之间各不相同。对图像进行规范化后，将彩色图像从 RGB 格式转换为灰度格式，因为这可以减少计算要求。处理 RGB 格式的图像比处理灰度需要更多的 GPU 计算能力和资源。除了规范化和灰度转换之外，作者还尝试
AI Rad Companion Research CT 肺炎分析原型
• 肺炎检测：禁用处理。通常，建议保持此选项为开启，否则将不会处理任何病例 • 生成结构化报告：如果开启，将生成基于 TID1500 模板的带有数值结果的 DICOM 结构化报告（开启） • 高不透明度分割阈值：HU 中的阈值，高于该阈值的不透明度将被视为高不透明度分割 • 可视化单个肺叶（开启）或仅左/右肺（关闭）的分割轮廓 • 打开/关闭 MPR 系列每个切片中量化结果的可视化 • 打开/关闭高不透明度分割轮廓的可视化 • 分割轮廓的厚度：分割轮廓的像素数 • 窗口（中心/宽度）：带有分割轮廓叠加的结果系列的默认窗口参数。 • 显示体积渲染：如果关闭，将不会生成体积渲染系列。
神经解剖学的数字化创新
图 1. 三维 (3D) 打印工作流程。艺术表现形式说明了 3D 打印工作流程的关键方面。A：生成和获取 3D 医学图像数据（医学数字成像和通信 [DICOM]）。B：分割感兴趣的解剖区域。C：编辑和制作可 3D 打印的立体光刻 (STL) 文件。D：STL 文件的后期制作和模型打印准备。E：将模型文件（通常通过通用串行总线设备）传输到打印机并启动 3D 打印过程（可能需要几个小时）。F：打印和后处理，包括清洁和固化 3D 打印模型。G：模型的最终检查（可能需要进一步清洁、干燥和抛光）（1、2）。
使用slantlet变换与增强的骑士旅游算法
摘要这项研究介绍了一种新颖且可靠的水印方案，用于医学脑MRI DICOM图像，以同时解决高度不可识别和鲁棒性的挑战。该计划确保隐私控制，内容身份验证和防止重要的电子患者记录信息的脱离。为增强了不可识别的性，引入了动态可见性阈值参数。可嵌入的区域和不可安装的区域被定义为增强鲁棒性，并且基于slantlet Trans-形式的增强的骑士旅行算法将嵌入序列置于增加安全性。该方案以超过当代技术的峰值信噪比（PSNR）评估，取得了显着的结果。广泛的实验证明了对各种攻击的韧性，较低的位错误率（BER）和高归一化互相关（NCC）值。所提出的技术优于现有方法，强调其在医学图像水印中的出色性能和有效性。
脑肿瘤放射基因组学分类
摘要 - RSNA-MICCAI 脑肿瘤放射基因组学分类挑战赛[1]旨在通过对多参数 mpMRI 扫描（T1w、T1wCE、T2w 和 FLAIR）进行二元分类来预测胶质母细胞瘤中的 MGMT 生物标志物[2]状态。数据集分为三个主要队列：训练集、验证集（在训练期间使用），测试集仅在最终评估中使用。图像要么是 DICOM 格式[3]，要么是 png 格式[4]。使用不同的架构来研究该问题，包括 3D 版本的 Vision Transformer (ViT3D)[5]、ResNet50[6]、Xception[7] 和 EfficientNet-b3[8]。AUC 被用作主要评估指标，结果显示 ViT3D 和 Xception 模型都具有优势，在测试集上分别达到 0.6015 和 0.61745。与其他结果相比，考虑到任务的复杂性，我们的结果被证明是有效的。通过探索不同的策略、不同的架构和更多样化的数据集可以取得进一步的改进。
三维锥形束计算机化...
背景 CBCT 是一种获取三维射线图像的方法，在牙科领域越来越受欢迎。生成的图像易于使用，并且比传统的二维射线照片提供更多信息。三维成像能够捕获骨骼和软组织，然后可以一起或单独显示（图 1）。与螺旋 CT 和扇形 CT 等早期 CT 技术一样，可以观察到“逐片”轴向、矢状和冠状图像，但 CBCT 软件还结合了参考线，使这些切片的定位变得不那么复杂。例如，即使只观察冠状视图或完整图像的一小部分，矢状切片视图中的线也会指示正在分析的切片或对象的高度和位置（图 2）。CBCT 本质上是数字化的，它使用计算机程序从一系列 250 到 300 张二维图像构建三维体积。CBCT 术语反映了这一重点。例如，体素用于代替像素，因为它指的是体积而不是二维空间。图像文件是 DICOM（数字成像和