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放射学研究更新 2024 年 7 月，第 30 期
资助 马里兰干细胞研究基金会向诊断放射学和核医学系的教职员工和博士后提供了多项资助： 教授 Miroslaw Janowski 博士获得了为期两年、金额为 350,000 美元的发现资助，用于研究“大脑体内基因组编辑的计算方法”。该项目将与马里兰大学帕克分校副教授 Brian Pierce 博士合作开展。其目的是将计算方法应用于基于干细胞的策略，以编辑大脑中的经典 ALS 突变。 研究助理 Chengyan Chu 博士获得了为期两年、金额为 345,000 美元的发现资助，用于研究“人类 GRP 作为药物工厂对脑小血管疾病神经炎症的局部调节”。其目标是移植经过 mRNA 改造的人类神经胶质祖细胞 (hGRP)
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
放射学研究更新2024年4月，第29期
Gullapalli年轻调查员奖是为了纪念他的。颁奖典礼授予了新兴的研究人员，其中五项隶属于诊断放射学和核医学系：研究人员Lukasz Kalkowski，博士和Jinghui Wang，博士；博士生Shriya Madan；和UMBC本科生Mikolaj Walczak和Colleen Russel。Gullapalli Young研究者奖是由宾夕法尼亚大学放射学教授的大量捐款，以及该系主办的Alavi-Bradley研讨会的赞助商。部门成员在活动中无所不在，医学博士Dheeraj Gandhi，在“ Mr Mring Fus Fus：Image LageDeride Fus：Next Frontier in Image Lagided（非手术）神经外科手术中进行了主题演讲。”在受邀的演讲者中
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。
放射学研究更新2023年8月，第27期
IN THE NEWS Vasken Dilsizian, MD appeared in numerous media outlets: “Local Cancer Research and Treatment Initiatives”, FOX-5 (WTTG-TV), Washington, DC, http://ow.ly/lhhj50Ms RyQ “Doctor Explains Ways Nuclear Medicine Can Fight Cancer”, NBC Bay Area (KNTV-TV) news, San Francisco, CA https：//www.nbcbayarea.c om/news/news/hews/watch- doctor-explains-ways-ways-核 - 米医学 - 尼斯 - 搏斗 - 搏击 - cancer/3140326“防止压力：对您的心脏的影响” CBS-DC（WUSA-TV），华盛顿 - TV），华盛顿州，华盛顿，DC HTTPS：// /5581BC26-3307-42E0-AB6C-18DE28CAD418“压力如何影响您的心脏健康” Fox- 5 dc（WTTG-TV），华盛顿，DC https:///www.fox5dc.fox5dc.co m/why why whate at o a at a a a a i at o a a i at o a a a i at a a a a i ITS的使用工具斯克里普斯新闻报道。在YouTube上看到它。
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。
评论文章医学物理和放射学中的机器学习和深度学习概述
引言在过去的几十年里，人工智能 (AI) 及其突破性技术改变了我们周围的整个世界。鉴于其在许多学科中强大的自动化功能，人工智能是现代生活中最伟大的进步，也是世界第四次工业革命 (1)。考虑到患者检测和计算能力的根本技术在逐步提高 (2)，社区对用于医疗领域的 ML 和 DL 算法的使用有着浓厚的兴趣。先进的 AI 技术代表了医学物理问题的独特专业解决方案，作为在放射学和 RO 应用中有效和合法地使用 ML 和 DL 的一种手段。最近研究的一个关键主题展示了成功的高级数据分析方法对医学物理学的影响，同时讨论了自动化的缺点 (3-5)。这项工作是基于最近的在线资源对可公开访问的官方出版商的科学和医学文献的回顾。
