XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRADIOLOGY
放射学中的可持续性
1外科和癌症系，英国伦敦帝国学院医学院，伦敦帝国学院2 2号放射学系，帝国学院医疗保健NHS Trust，伦敦，英国，英国3国际放射学会，弗吉尼亚州雷斯顿，美国4号放射学系，Grandview Medical Center，Al Al Al Grandview Medical Center，Al Al Birmingham，Al Al Al，美国5加拿大温哥华，卑诗省温哥华7号放射学系，泌尿外科和肾脏病科，曼苏拉大学曼苏拉大学，埃及8埃及8埃及放射与核医学学会（ESRNM），开罗，埃及9 Monash Health，Clayton，Clayton，Clayton，VIC，VIC，VIC，VIC，VIC，VIC，VIC，VIC，VIC，澳大利亚10 Northwest Radiologists，Weastraist，澳大利亚，韦斯特郡，美国11 MONSASH，CLAY，CLAY，CLAY，CLAY，CLAY，CLAY，CLAY，CLAY，CLAY，CLAY，CLAY，CLAY，波多黎各大学医学院放射学，波多黎各圣胡安13威斯康星大学，威斯康星州麦迪逊大学，美国威斯康星州麦迪逊市14号医学成像系，多伦多，多伦多，多伦多，加拿大，加拿大，多伦多市多伦多大学医学成像联合系，大学医学成像多伦多大学医学成像，多伦多大学健康网络（UHN）和西尼卫生系统（UHN）和西尼（Sinai Health System）（UHN）。美国加利福尼亚州加利福尼亚州，美国加利福尼亚州17号马来西亚吉隆坡公园医学中心18号放射学和医学成像技术系，MISR科学技术大学，10月6日，埃及市，密歇根大学，密歇根大学，密歇根州安阿伯，密歇根州安阿伯
绿色放射学：如何发展可持续放射学
reveves K.无线电应用。2023; 52：30--210。Aquae Fund。液压，碳和生态学。马德里。[访问2023年3月21日]编织：https：//www.fundaquaquaquaquaquae.org/wiki/wiki/stree-sheets -to-concrete-concerning-a-a-undo-a-a-undo-a-a-mondo-mondo/11。课程H，Adamel C，伤害J-A，Beauty Boussel，Boussel，
放射学的未来派趋势
I.引言将来会影响放射学的各种关键收入。这些是大数据分析，人工智能，云存储，机器人和智能机器，3D打印，增强现实和虚拟现实（AR＆VR），放射基因组学，大脑计算机接口等万维网遥控性影响全球放射线服务以及放射学成像和患者数据的易于访问性。[1] II。 人工智能（AI）AI有助于尽早发现疾病过程，确定隐藏的异常，增加患者的可及性并增加偏远/农村患者进入的偏远地区覆盖范围。 [2] AI还减少了放射学人员的短缺。 [3] iii。 提高精度和高级成像精度药物的自动化已成为疾病治疗和预防的方法。 因此，放射线学已发展为新的放射学领域。 使用放射线学，放射科医生和计算机使用深度学习来帮助AI查找像素的模式。 精确医学和放射线学将继续增长，随之而来的是某些放射科医生的任务是自动化的机会，留下了更多的时间去做其他工作，例如介入放射学。 iv。 高级成像技术在放射学中有许多新技术。 [4]当前正在发展和流行。 与放射线学，光声成像和Terahertz成像一起起作用，并发挥重要作用。 这些技术将允许与当前可能的更详细和准确地拍摄身体的图像。[1] II。人工智能（AI）AI有助于尽早发现疾病过程，确定隐藏的异常，增加患者的可及性并增加偏远/农村患者进入的偏远地区覆盖范围。[2] AI还减少了放射学人员的短缺。[3] iii。提高精度和高级成像精度药物的自动化已成为疾病治疗和预防的方法。因此，放射线学已发展为新的放射学领域。使用放射线学，放射科医生和计算机使用深度学习来帮助AI查找像素的模式。精确医学和放射线学将继续增长，随之而来的是某些放射科医生的任务是自动化的机会，留下了更多的时间去做其他工作，例如介入放射学。iv。高级成像技术在放射学中有许多新技术。[4]当前正在发展和流行。与放射线学，光声成像和Terahertz成像一起起作用，并发挥重要作用。这些技术将允许与当前可能的更详细和准确地拍摄身体的图像。V.放射基因组学
放射物理学要领
本书是过去 19 年来为放射科住院医师和技师讲课的成果。这两套讲座涵盖了相同的主题，但重点和深度根据两门课程进行了调整。本书的目的是提供一本入门级教科书，不要求学生学习过近期的物理课程。它从基本原理开始，以便班上的每个人都有相同的背景和统一的术语。那些觉得自己数学不太好的学生建议彻底复习第一章中介绍的基本概念。一些物理概念已被简化，以便更好地理解。本书不是一本自己动手的教科书。它是为在有能力的老师的指导下学习而设计的。许多放射科物理学生的最初动机是通过国家委员会或注册考试。本书的主要目的是培养对放射学物理原理的理解，以便利用它们进行高质量的放射检查。本书包含了通过国家委员会和注册考试所需的所有基本材料。使用这些物理讲义的绝大多数学生都轻松通过了考试。整本教科书都使用国际单位制。然而，“老式”单位，如伦琴、rad、rem 和 mCi，在今天的放射科中是实实在在的，而且在未来一段时间内还会继续使用。因此，大多数示例问题都同时介绍了“老式”单位和国际单位制单位。问题是课本不可分割的一部分。学生应该仔细研究示例问题以及每章末尾的问题。一个具有平方根、对数和指数函数的计算器是必不可少的。我要感谢黛比·萨蒂的热情帮助，她经历了多次打字修改。我要感谢学生和住院医生，特别是 AM 博士
儿科放射学中的人工智能
引言尽管人工智能 (AI) 在放射学中的应用被大肆宣传，但与乳腺、肿瘤学或神经影像学等其他专科相比，儿科影像学却被忽视了。1 部分原因可能在于成人医学的工作量相对较大，方便提供大型训练数据集，从而有可能更多地实现常规任务的自动化（例如，癌症筛查应用）。儿科放射学的实践本身就具有挑战性，例如在许多情况下需要采用更“亲自动手/人性化”的方法（例如，透视和超声研究，在检查期间保持儿童冷静），并且由于儿童发育不同阶段的正常发现差异很大，数据的异质性更大。尽管如此，人工智能仍然可以证明对增强儿童影像服务有帮助，特别是考虑到目前放射科劳动力短缺（英国只有 38.5% 的机构可以全天候提供儿科放射科意见）2 和国家经济困难——这可能会导致恶性循环，即工作和培训机会减少，甚至无法获得专家意见。
放射学中的人工智能（AI）
人工智能 (AI) 的出现，尤其是大型语言模型 (LLM)（如 ChatGPT 4.0）在医疗保健领域，尤其是在放射学领域具有巨大的潜力。本研究检查了 ChatGPT 4.0（2023 年 7 月 20 日版本）在解决美国神经放射学杂志 (AJNR)“本月病例”诊断测验中的准确性。我们评估了 ChatGPT 4.0 在四周内每周提供患者病史和影像学发现时的诊断准确性，使用了 AJNR“本月病例”门户网站中的 140 个病例（从 2011 年 11 月到 2023 年 7 月）。总体诊断准确率为 57.86%（140 个病例中的 81 个）。诊断性能在脑部、头颈部和脊柱亚组中有所不同，准确率分别为 54.65%、67.65% 和 55.0%。这些发现表明，ChatGPT 4.0 等人工智能模型可以作为放射诊断的有用辅助手段，从而有可能增强患者护理并彻底改变医学教育。
下一代放射学人工智能
多模式研究当同一病变通过不同模式成像时（例如 CT 和 MRI），挑战更大。在这种情况下，AI 不仅可用于病变检测和描绘，还可用于不同模式的发现之间的配准。请注意，在某些情况下无法进行直接图像配准。例如，提供身体投影的 X 射线不能直接与提供身体横截面的超声波结合。在这些情况下，需要基于对所讨论对象的理解进行更抽象的配准。此外，相关信息可能由非成像模式（如临床信息、基因组学或其他组学）提供。AI 系统很可能为组合与特定患者诊断相关的不同数据提供一个理想的平台。
普通放射科（儿童患者）
我们与盖伊医院和圣托马斯医院合作，成立了“国王健康伙伴学术健康科学中心”。我们共同努力为患者提供尽可能最好的护理，因此您可能会发现我们邀请您到盖伊医院或圣托马斯医院就诊。为了确保您遇到的每个人都能获得有关孩子健康状况的最新信息，我们可能会在医院之间共享有关孩子的信息。