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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。
放射科人工智能的成功背后隐藏着失败
引言自2005年Rubin等人发表了关于从CT扫描中检测肺结节的论文[1]以来，关于计算机算法表现优于放射科医生的报道一直存在。当时，这些技术被称为计算机辅助诊断，可以将其视为现在被广泛称为人工智能（AI）的某种前身。过去5年，硬件技术的进步促进了具有数百万个参数的深度神经网络的训练，成倍地加快了AI出版的速度。然而，和其他科学领域一样，AI在放射学领域的成功会被大张旗鼓地发表和宣传，而失败则不会被讨论或公开。事实上，大多数AI失败都是从个人经历中发现的，或者在社交媒体上以推文或博客文章的形式分享时发现的。在本文中，我们讨论了报告人工智能在放射学领域的成功时经常遇到的一些陷阱，从不同的角度来看，这些陷阱可能会被视为失败。
人工智能 (AI) 在放射学领域的应用
摘要：背景：在过去十年中，人们对将人工智能 (AI) 应用于放射学以改进诊断程序的兴趣日益浓厚。AI 具有潜在优势，涵盖成像链的所有步骤，从诊断测试的处方到测试报告的传达。AI 在放射学领域的应用也对诊断时的医患沟通提出了挑战。本系统综述重点关注 AI 在癌症诊断沟通中实施时的患者角色以及患者与医生之间的人际交往技巧。方法：从 1990 年到 2021 年在 PubMed、Embase、Medline、Scopus 和 PsycNet 上进行了系统搜索。搜索词为：（“人工智能”或“智能机器”）和“通信”、“放射学”和“肿瘤学诊断”。遵循 PRISMA 指南。结果：共识别出 517 条记录，5 篇论文符合纳入标准并进行了分析。大多数文章强调了 AI 在放射学中的技术支持的成功，却以牺牲患者对 AI 的信任和以患者为中心的癌症疾病沟通为代价。根据结果讨论了实际意义和未来指南。结论：事实证明，AI 有助于帮助临床医生进行诊断。未来的研究可能会通过提供有关 AI 有利用途的充分信息以及通过对医患诊断沟通进行充分培训来提高医疗依从性，从而提高患者的信任度。
ACR 放射科住院医师培训项目健康课程
背景：医疗失误相当复杂，对该主题的深入分析已导致从指责文化转变为促进无指责环境的安全文化。沿着这一思路，质量改进的概念已获得发展势头，组织通过持续流程实施系统以防止发生错误，该流程不断评估潜在问题并提出新方法以确保问题得到纠正。创建多层系统控制可以降低故障/错误发生的可能性，但没有一个系统是万无一失的。尽管研究发现绝大多数医疗失误是由系统性问题而非个人因素引起的，但人为因素仍然与医疗失误有关。詹姆斯·里森 (James Reason) 提出了“瑞士奶酪”人为失误陷阱模型，将人为失误比作瑞士奶酪上的洞。该模型解释道，尽管危险和事故之间有多层防御措施，但每层都存在缺陷（漏洞），一旦这些缺陷出现，就可能导致事故发生。
使用多模式放射学的神经胶质瘤分类... -orca
摘要。神经胶质瘤是脑肿瘤，死亡率高。该肿瘤有各种等级和子类型，并且治疗过程相应地变化。临床医生和肿瘤学家根据视觉检查放射学和组织学数据来诊断并诊断这些肿瘤。但是，此过程可能是耗时且主观的。计算机辅助方法可以帮助临床医生做出更好，更快的决定。在本文中，我们提出了使用放射学和组织病理学图像同时，提出了将神经胶质瘤自动分类为三种亚类型的管道。所提出的方法实现了用于放射性和组织学模式的不同分类模型，并通过结合方法将它们结合在一起。分类算法最初通过深度学习方法执行瓷砖级（用于组织学）和切片级别（用于放射学）进行分类，然后将瓷砖/切片级的潜在特征合并为全幻灯片和全磁盘子和全磁性子类别的预测。使用CPM-RadPath 2020挑战中提供的数据集评估了分类算法。提议的管道达到了0.886的F1得分，共同的KAPPA得分为0.811，平衡精度为0.860。所提出的模型对各种特征的端到端学习的能力使其能够对神经胶质瘤肿瘤亚型的可比预测。
放射学在早期检测和诊断癌症中的作用。
4。Riyadh国王萨尔曼医院的技术员X射线X射线5。Riyadh国王萨尔曼医院的技术员X射线X射线6。Riyadh国王萨尔曼医院的技术员X射线7.Riyadh国王萨尔曼医院的技术员X射线X射线
人工智能在诊断和介入放射学中的应用与挑战
它将输出输入到第一个隐藏层，然后是第二个，最后到输出层（每层都由松散地由神经元建模的节点组成）。机器学习和深度学习都需要训练期，其中有两种不同类型：监督学习和无监督学习。监督学习利用标记数据，因此用于分类和回归，而无监督学习使用未标记数据，因此只能通过聚类和降维来识别模式。机器学习可用于放射学，识别特定病症或将图像分割成几部分。机器学习的一些应用方式包括通过超声（US）检测脂肪肝、通过计算机断层扫描（CT）表征颈动脉斑块以及通过定量冠状动脉CT血管造影预测病变特异性缺血[1,2]。在这种情况下应用机器学习有几个优点和缺点。机器学习可以处理大量数据并识别可能无法检测到的趋势和模式。然而，充分的训练需要大量高质量的数据集。而深度学习可以进行更复杂的分类以及自动特征提取和学习。人们经常使用涉及一定程度人为参与的混合策略。ANN 系统在历史上受到计算能力和训练数据不足的限制。然而，考虑到相对较新的技术和数学进步，以及大数据的可用性，ANN 系统正在重新评估其在医学成像中的应用 [1]。放射科医生一直处于医学技术的前沿，在引导 AI 融入医学方面处于领先地位 [2]。鉴于工作量增加，预测将 AI 融入放射科将协助放射科医生，而不是指导或取代放射科医生，使他们在患者护理中发挥更核心的作用，因为它可以通过图像分类和结果/风险预测提供诊断支持 [3,4]。本文献综述将提供人工智能在医学成像中的应用历史背景，强调人工智能在介入放射学中的应用方式，并承认医生在实施过程中可能面临的挑战。它还将提供克服这些问题的各种建议。
IHE 放射学白皮书 – 影像中的 AI 互操作性
3.6.3 执行推理 ................................................................................................................ 81 3.6.4 创建结果 ................................................................................................................ 82 3.6.5 传递结果 ................................................................................................................ 83 3.6.6 使用结果 ................................................................................................................ 85 3.7 反馈用例 ................................................................................................................ 87 120
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。
圣卢克医院放射科的历史
在1923年医务人员的医生中有几名具有全国性的声誉。亚瑟·赫兹勒（Arthur Hertzler）博士撰写了《马与越野车医生》，该医生是1930年代的全国畅销书。他创立了周末工作的Halsted诊所，然后乘火车去了堪萨斯城，在这里他在KU任教，并在一周内在圣卢克进行了手术。他是医务人员的第一任总统。洛根·克伦登宁（Logan Clendenning）博士撰写了一本全国联合的专栏文章以及几本书。彼得·博汉（Peter Bohan）博士被认为是当时的杰出老师，也是一位出色的从业者。