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生命分子成像（LMI）
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基于斑点的成像（SBI）应用，具有光谱光子计数检测器的新建立的最佳成像（最佳成像和断层扫描）LA
摘要：基于斑点的成像（SBI）是一种先进的X射线成像技术，除了吸收信号外，还测量相位和暗场信号。SBI使用随机波前调节器生成斑点，需要两个图像：一个单独具有斑点模式，另一个具有样品和斑点。SBI重建算法通过比较这两个图像来检索三个信号（传输，折射和暗场）。在SBI中，斑点可见性在检索三个信号中起着至关重要的作用。将技术从同步加速器源转化为紧凑的实验室设置时，源源的连贯性和可用分辨率中的局限性降低会产生较低的斑点可见性，从而阻碍了相位和暗场信号的检索。在这种情况下，直接检测CDTE X射线光子计数检测器（XPCD）提供了一个有吸引力的解决方案，因为它们允许高检测效率和最佳的空间分辨率增强斑点可见性。在这项工作中，我们介绍了新建立的最佳成像（最佳成像和断层扫描）实验室，用于托管在Elettra Synchrotron（意大利Trieste）的X射线成像。SBI的设置具有高达15 µm的分辨率，包括XPCD和电荷整合平面面板检测器（FPD）来获取SBI数据。总结了将SBI应用程序从同步器设施转移到紧凑的实验室设置时的主要限制因素。通过比较使用两个检测器获得的SBI图像来讨论XPCD比FPD的优点。简要介绍了通过使用XPCD的多阈值获取的光谱分解方法的潜力。本工作中显示的结果代表了实现多模式和多分辨率X射线设施的第一步。
基于磁共振成像的磁共振成像牙科植入物手术 - 一项临床初步研究
2。Tahmaseb A，Wu V，Wismeijer D，Coucke W，EvansC。静态计算机辅助植入物手术的准确性：系统的综述和荟萃分析。临床口腔植入物res。2018; 29（增刊16）：416-435。 3。 Wismeijer D，Joda T，Flugge T等。 第5组ITI共识报告：数字技术。 临床口腔植入物res。 2018; 29（增刊16）：436-442。 4。 周W，刘Z，Song L，Kuo CL，Shafer DM。 影响引导植入手术准确性的临床因素 - 系统综述和荟萃分析。 j Evid的凹痕实践。 2018; 18（1）：28-40。 5。 de felice F，Di Carlo G，Saccucci M，Tombolini V，Polimeni A. 儿童牙科锥体计算机断层扫描：临床有效性和由于辐射暴露而引起的癌症风险。 肿瘤学。 2019; 96（4）：173-178。 6。 wu th，Lin WC，Chen WK，Chang YC，Hwang JJ。 预测牙科计算机断层扫描的癌症风险。 j dent res。 2015; 94（1）：27-35。 7。 Ludlow JB，Timothy R，Walker C等。 牙科CBCT的有效剂量 - 对九个CBCT单位的已发表数据和其他数据的元分析。 dentomaxillofac radiol。 2015; 44（1）：20140197。 8。 Agbaje Jo，de Casteele EV，Salem AS，Anumendem D，Lambrichts I，Politis C.跟踪下肺泡神经：其在Surgical Planning中的影响。 临床口腔调查。 2017; 21（7）：2213-2220。 9。 灰色CF，Redpath TW，Smith FW。 J口服抗议。2018; 29（增刊16）：416-435。3。Wismeijer D，Joda T，Flugge T等。第5组ITI共识报告：数字技术。临床口腔植入物res。2018; 29（增刊16）：436-442。 4。 周W，刘Z，Song L，Kuo CL，Shafer DM。 影响引导植入手术准确性的临床因素 - 系统综述和荟萃分析。 j Evid的凹痕实践。 2018; 18（1）：28-40。 5。 de felice F，Di Carlo G，Saccucci M，Tombolini V，Polimeni A. 儿童牙科锥体计算机断层扫描：临床有效性和由于辐射暴露而引起的癌症风险。 肿瘤学。 2019; 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脑肿瘤成像中的人工智能
摘要：人工智能 (AI) 的应用正在加速向患者量身定制的脑肿瘤管理模式转变，实现每个个体的最佳肿瘤功能平衡。基于 AI 的模型可以对诊断和治疗过程的不同阶段产生积极影响。虽然组织学研究仍然难以取代，但在不久的将来，放射组学方法将允许对病变进行互补、可重复和非侵入性表征，协助肿瘤学家和神经外科医生选择最佳治疗方案和化疗中的正确分子靶点。人工智能驱动的工具已经在手术规划中发挥重要作用，界定病变的范围（分割）及其与大脑结构的关系，从而允许在合理可接受的范围内进行精准脑外科手术，以保持生活质量。最后，人工智能辅助模型可以预测并发症、复发和治疗反应，从而提出最合适的后续治疗方案。展望未来，人工智能模型有望整合生化和临床数据来分层风险并指导患者进行个性化筛查方案。
四肢成像 - X-Ray Lady
将您的答案转移到提供的空白答题纸上并填写您的信息。复印一份答题纸以作记录 互动考试中心：立即获取您的分数并下载证书！点击“在线考试”选项卡在我们的网站上注册或联系我们的办公室。 在线答题纸：访问我们的网站并点击“在线考试”选项卡。答题纸将每天在办公室评分，证书将在 1-2 个工作日内通过电子邮件发送。 普通邮件：将副本邮寄至 X-Ray Lady，6511 Glenridge Park Place Suite 6, Louisville, KY 40222。最多需要 10 天的周转时间。 传真：如果您的执照到期日是在提交答案后的 2 周内，请将副本传真至 (502) 327-7921。请务必确认我们收到了您的答题纸。 证书颁发 您的证书将在当天或下一个工作日评分。您必须获得至少 75% 的分数才能通过课程。成功完成后，交互式测试中心将生成您的证书 — 请打印并保存您的证书以作记录。如果您通过邮寄、电子邮件或传真方式发送答题纸证书，除非另有说明。邮寄证书需要 5 到 7 个工作日。
人工智能与急性中风成像
摘要：人工智能技术是一个快速发展的领域，在急性中风成像方面有许多应用，包括缺血性和出血性亚型。早期识别急性中风对于及时干预以降低发病率和死亡率至关重要。人工智能可以帮助中风治疗模式的各个方面，包括梗塞或出血检测、分割、分类、大血管闭塞检测、艾伯塔中风计划早期 CT 评分分级和预测。特别是，卷积神经网络等新兴人工智能技术在有效和准确地执行这些基于成像的任务方面显示出良好的前景。本综述的目的有两个：首先，描述中风成像中的人工智能方法和可用的公共和商业平台；其次，总结当前人工智能驱动的急性中风分类、监测和预测应用的文献。
遥感光谱成像 - 华盛顿
■ 用于遥感陆地特征和物体的光谱成像是高空间分辨率、大孔径卫星成像系统的替代方案。光谱成像的早期应用面向地面覆盖分类、矿物勘探和农业评估，采用少量精心选择的光谱带，分布在电磁波谱的可见光和红外区域。这些早期多光谱成像传感器的改进版本至今仍在使用。一种新型传感器——高光谱成像仪也已出现，它采用数百个连续的波段来检测和识别各种天然和人造材料。这篇概述文章介绍了光谱成像的基本要素，并讨论了传感器以及目标检测和分类应用的历史演变。O
人工智能：指导临床成像和……
在 AI 指导声明发布后，SoR 工作组成立。该工作组最初于 2020 年 9 月召开，为期六个月。该小组的主要目的是代表放射学工作者在 AI 技术开发中的声音，旨在加强和支持临床成像和放射治疗中的患者护理。此外，该小组还打算充当联络点，并提供临床、教育和研究相关的放射学建议。此外，该小组还将与寻求共同开发医疗技术的利益相关者建立、加强和扩大伙伴关系。工作建议文件被认为是传达英国放射学工作者对 AI 声音的合适媒介。工作组还强调了许多其他想法和建议，包括一项英国范围的调查，以及与国家医疗服务体系 (NHS) 内其他 AI 小组建立联系的机会，这些小组也独立于 NHS。
成像领域的人工智能技术回顾......
摘要——2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行正在全球蔓延。X 射线和计算机断层扫描 (CT) 等医学成像在全球抗击 COVID-19 的斗争中发挥着至关重要的作用，而最近出现的人工智能 (AI) 技术进一步增强了成像工具的功能并帮助了医学专家。我们在此回顾了医学成像界 (由人工智能赋能) 对 COVID-19 的快速反应。例如，人工智能赋能的图像采集可以显著帮助实现扫描过程的自动化，还可以重塑工作流程，最大限度地减少与患者的接触，为成像技术人员提供最佳保护。此外，人工智能可以通过准确区分 X 射线和 CT 图像中的感染来提高工作效率，从而促进后续量化。此外，计算机辅助平台可帮助放射科医生做出临床决策，即疾病诊断、跟踪和预后。因此，在这篇综述文章中，我们涵盖了与 COVID-19 相关的整个医学成像和分析技术流程，包括图像采集、分割、诊断和随访。
分子成像中的人工智能
我将进一步关注机器学习，这是人工智能的一个子领域，其中算法将一组训练数据作为输入，并构建一个模型，该模型体现与特定任务或结果（例如分类）相关的数据中变量之间的关联。机器学习研究人员进一步将这一学科细分为无监督和监督机器学习以及强化学习。无监督机器学习算法只将训练数据作为输入，并生成类；也就是说，它们将样本分成互斥的组，这些组对人可能有意义，也可能没意义。对于二维数据，我们的视觉系统是实时、大规模并行无监督机器学习的一个很好的例子：我们可以立即感知到像素簇，即使它们形状不寻常并且对我们来说没有任何意义。相反，在监督机器学习期间，每个训练数据点都标有它所代表的类（例如肿瘤与正常）；这个标签代表监督，就像教授可能传授给学员关于 PET 检查中特定明亮体素集合代表什么的知识一样。应用于生物医学图像数据的大多数机器学习算法都是监督式的。最后，强化学习代表了机器学习