XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System放射学
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，
诊断和介入放射学中的人工智能：我们现在在哪里？
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
探索Brats Dataset上神经胶质瘤等级分类的放射学标准
∗ xlim laboratory, 11 bd Marie and Pierre Curie, 86360 Chasseneuil-du-Poitou, France email address: Paul.dequidt@univ-poitiers.fr (Paul Dequidt) 1 Xlim Laboratory, UMR CNRS 7252, University of Poitiers, Poitiers, France 2 Dactim-Mise, LMA, UMR CNRS 7348法国POITIERS，POITIERS，POITIERS 3西门子医疗保健SAS，圣丹尼斯，法国4公共实验室CNRS-SIEMENS I3M 5M 5 5号5M 5号放射科，圣艾蒂安大学，法国圣维蒂安，法国6号，6 Chru de Tours，Chru De Tours，UMR 1253 Ibrain，Inserm tours，Inserm，Inserm，Inserm torem，inserm tormer，Iserm tormer，Inserm tore omer，inserm tours，inserm torem，inserm torem，con Picardie，Picardie Jules Verne大学（UPJV）
肿瘤学中的放射学解释
该计划还解决了针对小儿和跨性别人群的独特放射学考虑因素，以及成像在介入肿瘤学中的创新应用。为了增强学习和参与，将跨学科研究整合整合，并利用交互式工具来增强关键概念。此外，课程结束后，与会者将获得在线教学大纲，其中包括教师演讲的录制视频。
机器学习和人工智能在肺栓塞放射学检测中的进展
肺栓塞 (PE) 是一种临床上难以诊断的疾病，症状从无症状到危及生命的不等。及时诊断取决于临床评估、D-二聚体检测和放射影像。计算机断层肺血管造影 (CTPA) 被认为是黄金标准成像方式，尽管由于读者依赖性，某些病例可能会被遗漏，导致患者预后不良。因此，实施更快、更准确的诊断策略至关重要，以帮助临床医生及时诊断和治疗 PE 患者并降低发病率和死亡率。机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 是医学领域（包括放射影像）中新兴的工具，有可能提高诊断效果。我们对研究的回顾表明，与放射科医生相比，计算机辅助设计 (CAD) 和 AI 工具在 CTPA 上识别 PE 方面表现出相似的优越灵敏度和特异性。几种工具展示了在放射扫描中识别轻微 PE 的潜力，显示出有希望帮助临床医生大幅减少漏诊的能力。然而，必须设计复杂的工具并进行大规模临床试验，以将人工智能融入日常临床环境并制定其伦理适用性指南。机器学习和人工智能还可以帮助医生制定个性化的管理策略，以改善患者的治疗效果。
利用机器学习得出的解剖 MRI 图谱对痴呆症进行放射学分类
与本文无关的竞争性经济利益：OC 报告称，他已收到 AskBio（2020 年）的咨询费，已收到 Expression Santé（2019 年）的撰写普通观众短文的费用，已收到 Palais de la découverte（2017 年）的普通观众演讲演讲费，并且他的实验室已收到 Qynapse（2017 年至今）的资助（支付给该机构）。他的实验室成员与 myBrainTechnologies（2016 年至今）共同指导了一篇博士论文。OC 的配偶是 myBrainTechnologies（2015 年至今）的员工。OC 已向世界知识产权组织国际局提交了一项专利（PCT/IB2016/0526993、Schiratti JB、Allassonniere S、Colliot O、Durrleman S、一种确定生物现象时间进程的方法以及相关方法和设备）（2016 年）。
社论：放射学癌症诊断的人工智能应用
癌症仍然是对人类生命的最显着威胁之一，早期发现特别具有挑战性。放射学成像是识别癌症的主要工具，但早期的迹象通常是微妙的，导致可能遗漏的可治疗癌症（1）。人工智能（AI）具有巨大的承诺，是帮助放射科医生进行癌症检测的强大工具（2）。AI算法在癌症识别，分割和评估中表现出了令人印象深刻的能力（3，4）。然而，这些算法的不透明性质（通常称为其“黑盒”特征）引起了人们对它们的可解释性和临床预测的验证能力的担忧（5）。需要解决一些新出现的挑战，以有效地将AI整合到癌症检测中。在数据策划期间，公开可用的数据集通常受到扫描仪技术和成像协议中的小规模，不完整的标签或可变性的限制，这限制了其适用性（6）。在开发阶段，AI算法在很大程度上取决于专家放射科医生的手动注释，并且当应用于来自不同医院或协议的数据时，其性能可能会下降（7）。此外，当前的AI模型在处理部分或嘈杂标签，管理长尾数据分布以及适应持续学习（8）等问题上遇到了困难（8）。），头颈肿瘤分割（Zhang和Ray），乳腺癌亚型分类（Sun等）和风险因素识别（Dianati-Nasab等人。）和直肠癌生存风险预测（SHU为了增强AI作为可靠和用户友好的工具的临床采用，有必要开发可以与放射科医生协同工作的AI系统，并将人类专业知识和AI的优势结合起来，以改善癌症检测和患者的结果（9）。This Research Topic has curated articles on the applications of AI models, especially the machine learning models of Random Forest (RF), Neural Networks (NN), Bootstrap Aggregating Classi fi cation and Regression Trees (Bagged CART), Extreme Gradient Boosting Tree (XGBoost), and elastic net, and deep learning models of convolutional neural network (CNN), U-Net, ResNet, and multi-head attention fusion,对于脑肿瘤分割的任务（Luque等人），偶然发现了乳房质量分类（Ma等人
X射线专家：放射学中可预测的错误
医疗错误是结果，但如果没有对过去案件的艰苦审查，就难以研究。i应用算法工具来衡量最常见的医学评估之一中的错误程度和性质：胸部X射线解释。使用大型医院的匿名医疗记录，我将放射科医生关于心脏健康的主张与相同的机器学习预测进行了比较，并使用外源给予的血液测试在两者之间进行裁定。至少有58％的放射科医生会犯错误，发出的报告可以预见，这些报告误解了患者心脏健康的严重程度。纠正这些错误会将假阴性率降低23.5％，假阳性率降低了7.6％，而代表性不足和诊断不足的患者群体的准确性明确提高了。审慎的算法基准选择表明，大约三分之二的错误是可以解释的，因为个人放射科医生做出不一致的决策（表现不佳的“个人边界”），而三分之一反映了人类实践与算法预测之间的差距（A”机器边界）。与医学文献中的主要假设相比，错误并不能反映放射学家超重的显着信息；相反，它们系统地对患者风险的信号有系统地反应。在一起，这些结果表明，算法工具的比较强度在于它们的潜力减少人类判断的过多变异性。
刘易斯大学放射学项目手册...
关于放射学项目 4 ● 简史 4 ● 使命 4 ● 项目目标和成果 5 ● JRCERT 标准 6 ● 认证 6 学术项目 7 ● 课程概述 7 ● 课程描述 8 学术政策和程序 11 ● 出勤政策 11 ○ 个人休假 11 ○ 请假 11 ○ 病假和重返岗位 11 ○ 学业进展（不按顺序） 11 ○ 退学流程 12 ○ 课堂出勤 12 ○ 临床出勤 13 ○ 无故缺勤 14 ○ 出勤时间记录 14 ● 大学非计划关闭 14 学生健康要求 15 ● 传染病 15 ● 遵守健康和安全要求 15 ● 所需的学生健康和安全记录 15 ● 学生对持续合规的责任 15 ● 与健康记录相关的费用15 ● 健康保险 16 ● 专业责任保险 16 ● 临床体验期间受伤 16 ● 医疗限制 16 技术标准要求 16 工作场所危害 16 骚扰政策 17 行为标准 17 旅行 18 ● 前往临床站点 18 ● 前往学校相关活动 18 评分政策 18 ● 评分标准 18
