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为当地影像科或放射治疗科制定研究策略
个人和医疗机构参与研究的好处是多方面的，影响深远的。研究的重点仍然是生成证据并将其转化为实践，以确保高质量的护理并改善患者的治疗效果；此外，研究还具有专业、劳动力、地位和经济优势。作为更广泛的联合健康专业人员 (AHP) 群体的一部分，放射技师可以通过影响流程、途径、技术和人员的研究活动推动可持续变革。这需要促进一种接受变革的探究和批判性思维文化，同时鼓励、支持和发展临床部门内基于研究的活动。CoR 研究战略已经制定了发展和帮助指导这些变革的战略目标。
深部脑刺激的神经影像学进展
摘要：深部脑刺激是多种脑部疾病的成熟疗法，其潜在适应症正在迅速扩大。神经影像学通过改进解剖结构描绘以及最近脑连接组学的应用，推动了深部脑刺激领域的发展。这些疾病的旧有病变定位理论已经发展为较新的基于网络的“回路病”，通过使用先进的神经影像学技术（如扩散纤维束成像和 fMRI），可以直接评估体内这些脑回路。在这篇综述中，我们结合使用超高场 MR 成像和扩散纤维束成像来强调目前美国批准的深部脑刺激适应症的相关解剖结构：特发性震颤、帕金森病、耐药性癫痫、肌张力障碍和强迫症。我们还回顾了有关使用 fMRI 和扩散纤维束成像来了解深部脑刺激在这些疾病中的作用，以及它们在手术定位和设备编程中的潜在用途的文献。
适当使用标准：高级影像护理场所
Carelon 采用客观和基于证据的标准，并在确定医疗服务的医疗适当性时考虑个人情况和当地提供系统。Carelon 指南只是提供专业医疗服务的指南。这些标准旨在根据患者的独特情况指导提供者和审阅者提供最合适的服务。在所有情况下，在应用指南时都应使用符合良好医疗实践标准的临床判断。指南决定是基于请求时提供的信息做出的。预计医疗必要性决定可能会随着新信息的提供或基于患者病情的独特方面而改变。治疗临床医生对有关患者护理的治疗决定以及证明和证明所请求服务的医疗必要性具有最终权力和责任。指南不能替代医生或其他医疗保健专业人员的经验和判断。任何寻求应用或参考指南的临床医生都应根据个人临床情况使用独立的医疗判断来确定任何患者的护理或治疗。
神经影像学研究博士后助理职位
资格要求：申请人必须近期获得电气和计算机工程、生物医学成像、医学物理学或相关学科的博士学位，并具有以第一作者同行评审出版物为证明的先前研究经验。强大的组织能力、高度的独立性和主动性、出色的沟通能力、出色的计算机熟练程度以及与其他小组成员和合作者有效合作的能力是必不可少的。图像处理经验（例如 MATLAB、python 和图像分析软件包）是必不可少的。理想的候选人应积极性高、可靠，并且在独立工作或合作工作时同样高效。
利用 ALOS/PALSAR 影像监测滑坡变形
本研究的目的是提出一种以地形学为指导的方法来解释由差分干涉合成孔径雷达 (D-InSAR) 创建的 L 波段 ALOS/PALSAR 干涉图。干涉图用于估计两个快速大型滑坡（法国东南部的 Poche、La Valette）的变形模式。包裹和展开的相位值用于解释不同的运动类型（旋转、平移和复杂滑动）和两个范围的表面位移率。检测到两个滑坡的运动子单元，并确定受扩大或退化影响的区域。InSAR 得出的位移率与地面测量值以及 C 波段和 X 波段卫星 SAR 传感器的位移远程估计值一致。结果证明了 L 波段 ALOS/PALSAR 图像在监测土壤表面状态发生重大变化并被植被覆盖的活跃滑坡方面的潜力。 © 2014 Elsevier BV 保留所有权利。
老年心理健康研究的神经影像学研究
霍华德·J·艾森斯坦（Howard J.1995年，Aizenstein博士毕业于Urbana-Champaign的伊利诺伊大学，获得了MD和计算机科学博士学位（计算学习理论）。 他完成了一般性和成人精神病学的居住（1999年），老年精神病学研究金（2000），以及功能性神经影像学研究奖学金（2001），均在匹兹堡大学，西方精神病学研究所和临床上。 他于2001年加入了匹兹堡大学的教师，目前是精神病学副教授，在生物工程系进行了次要任命。 Aizenstein博士是认知神经科学领域的75篇文章和书籍章节的作者或合着者。 他的研究计划使用不同的融合方法，传统的计算机任务以及结构和功能磁共振成像，以识别影响老年人的记忆，注意力和学习的关键大脑结构，以及在抑郁症治疗过程中它们如何改变。 他的研究由美国国家心理健康研究所（NIMH）和国家老龄研究所资助。1995年，Aizenstein博士毕业于Urbana-Champaign的伊利诺伊大学，获得了MD和计算机科学博士学位（计算学习理论）。他完成了一般性和成人精神病学的居住（1999年），老年精神病学研究金（2000），以及功能性神经影像学研究奖学金（2001），均在匹兹堡大学，西方精神病学研究所和临床上。他于2001年加入了匹兹堡大学的教师，目前是精神病学副教授，在生物工程系进行了次要任命。Aizenstein博士是认知神经科学领域的75篇文章和书籍章节的作者或合着者。他的研究计划使用不同的融合方法，传统的计算机任务以及结构和功能磁共振成像，以识别影响老年人的记忆，注意力和学习的关键大脑结构，以及在抑郁症治疗过程中它们如何改变。他的研究由美国国家心理健康研究所（NIMH）和国家老龄研究所资助。
个性化的，同类的精神神经影像学设计...
精神神经影像学面临严格性和可重复性的挑战，这些挑战促使重新考虑研究设计的相对优势和局限性。由于资源的高需求和不同的推论目标，当前的设计差异强调了样本量，测量广度和纵向评估。在这个概述和观点中，我们为科学目标和资源限制的这种平衡提供了当前精神神经影像学研究设计的指南。通过启发式数据立方体对比关键设计特征，我们讨论了小样本，精确纵向研究（例如个性化研究和同伙）和大型样本，最小纵向，人口研究的折衷。精确研究通过干预和跟踪纵向过程来支持人体内机制的测试。人群研究支持跨多方面个体差异的概括测试。提出的相互验证模型（RVM）旨在递归地以顺序利用这些互补设计，以积累证据，优化相对强度并朝着改善长期临床效用而建立。
神经影像学中的人工智能：临床应用
随着深度学习 (DL) 的出现，人工智能 (AI) 正在迅速改变人类的生活，更不用说神经放射科医生的生活了。在过去的几年中，DL 已经应用于神经影像学前沿的许多研究。它已显示出改变放射学各个角落实践的潜力。通过减少检测脑转移瘤 (BM) (1, 2) 的繁琐工作以及预测胶质母细胞瘤的基因突变和患者生存率 (3, 4) 以改善受运动伪影 (5) 阻碍的图像质量，AI 现已准备好充分发挥其能力。在这篇综述中，我们将重点介绍 AI 在神经影像学中的四大类临床应用：1) 检测/诊断，2) 预测，3) 图像质量改进，和 4) 临床工作流程改进。
采用人工智能技术的放射影像诊断支持软件
最近，已有数款图像诊断支持软件产品根据日本《药品和医疗器械法》获得批准或认证。 它还可用于临床环境中的高级医疗治疗。预计未来将有更多影像诊断软件被引入临床。然而，在实际临床中使用这些技术时，不仅需要根据需要遵守《医药品及医疗器械法》规定的使用说明，还需要管理软件的质量（包括因重新学习而导致的性能变化）和对用户进行教育等各种问题。本指南对该类软件临床使用的注意事项及管理方法提出了一定的看法。
神经影像学的技术、优势和局限性
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