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World File Search System放射学
放射学技术申请-2025。 ...
East Central College Applied Science学位放射技术副学士已获得放射技术教育联合审查委员会（JRCERT）的全面批准。数据包中所述，这是一个70个学时的课程（包括20个学时的先决条件和50个课程学时），其中包括校园内课堂和实验室时间以及各种医疗保健设施的临床经验。一旦被选中参加该计划，学生应在二十个月 / 5个学期内完成全日制放射技术计划。通识教育课程可以在进入计划之前全日制或兼职完成。毕业后，学生将获得放射技术应用科学学位的副学士学位，并有资格申请坐在美国放射技术专家登记处，以获得RT（R）。
R1神经放射学课程
•第19章颅神经•第20章颞骨成像•第22章腹侧和中央颅骨基础：鼻窦，卖出，帕拉斯尔和轨道区域•第23章腺体：腺体，唾液，甲状腺和甲状腺功能疗法和甲状旁腺成像•第24章粘膜癌：粘膜癌：颈部和颈部差异•第25章 - 诊断25次•自我评估考试介绍性视频：CT头的大脑介绍：方法和原理https：//www.youtube.com/watch?v=fepvxmrur70&t=3200s颅内出血的成像（Wintermark博士）19:16 min min min min https://www.asnr.org/neurocurriculum/imaging-of-intracranial-hemorrhages/ MRI脑序列-Radiology Video教程https://wwwww.youtube.com/watch?v=dyxegy-x1n8&t=24S介绍大脑的MRI https://www.youtube.com/watch?v=co7qyu21qku
利用变分自动编码器进行生成主动学习，用于兽医学放射学数据生成
摘要 — 近年来，随着人们对宠物保健的兴趣日益浓厚，兽医对计算机辅助诊断 (CAD) 系统的需求也随之增加。由于缺乏足够的放射学数据，兽医 CAD 的发展陷入停滞。为了克服这一挑战，我们提出了一种基于变分自动编码器的生成主动学习框架。此方法旨在缓解兽医 CAD 系统可靠数据的稀缺问题。本研究利用了包括心脏扩大放射图像数据和慢性肾病超声图像数据的数据集。在删除注释并标准化图像后，我们采用了一个数据增强框架，该框架包括数据生成阶段和用于过滤生成数据的查询阶段。实验结果表明，当通过该框架生成的数据添加到生成模型的训练数据中时，射线图像中的 frechet 起始距离从 84.14 减小到 50.75，超声图像中的 frechet 起始距离从 127.98 减小到 35.16。随后，当生成的数据被纳入分类模型的训练中时，混淆矩阵的真负数也从射线照片上的 0.16 提高到 0.66，超声图像上的真负数从 0.44 提高到 0.64。所提出的框架有可能解决医学 CAD 数据稀缺的挑战，从而促进其发展。
Radboud University的生物正交化学 使用3D生物打印的自体微型操纵同源脂肪组织来处理糖尿病足溃疡 带有bortezomib拯救疗法的标志... 月经周期期间性激素的生理波动对葡萄糖代谢和肠道菌群的影响 pentoxifyline是成人患者重度抑郁症的新型附加疗法：一项随机，双盲，安慰剂对照试验 总结了flap和颅内的优势... 甲丙氨酸甲板-Thieme Connect 更新在儿科中使用血小板素受体激动剂 使用氧化石墨烯Nan 光子计数检测器CT - 肌肉骨骼放射学领域的首次体验 田间研究和因子IX变体固定的相关研究... 在免疫疾病的临床试验中编辑间充质干细胞
摘要在过去的二十年中，生物正交化学对各种与化学相关的领域进行了深远的影响，包括化学生物学和药物递送。这种变革性的进步源于涉及化学家和生物学家的协作努力，强调了跨学科研究的重要性。在此帐户中，我们在拉德布德大学的分子与材料研究所内的生物正交化学发展。化学因素从狭窄的炔烃和烷烃跨越了药物释放和生物缀合策略，反映了生物正交化学提供的广泛范围。通过反思起源于拉德布德大学的化学反应，该帐户强调团队合作是在推动生物方性化学方面取得重大进展的重要性。1引言2提供BCN作为化学生物学和3的强大生物串管工具，以便于可用的点击释放式转换 - 环状烯4给出分子指南5下一代生物缀合策略：动态点击化学6结论6结论
GAA-FGF14共济失调（SCA27B）中的神经放射学发现
此版本的版权持有人于2024年5月16日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.02.16.24302945 doi：medrxiv preprint
知识图形增强视觉到语言的放射学报告生成的多模型
摘要。当前的自动放射学深度学习模型包括视觉编码器和文本解码器，但通常缺乏产生临床相关，易于阅读和准确的报告所必需的语义深度和上下文理解。由于医学成像的复杂性质以及放射学报告中的专业语言和医学术语，情况更具挑战性。当前深度学习模型中域特定知识的差距强调了将专业放射学专业知识纳入高级语言模型的方法。在这项研究中，我们提出了一个知识图形增强的视觉到语言多模型，用于放射报告生成，以利用现有的医学和放射学知识图。我们探讨了预训练多模型模型的对比学习方法，以学习模态的联合嵌入，包括图像，图形和文本。我们的研究不仅通过证明知识图在增强深度学习模型中的潜力来为语义Web研究的领域做出贡献，还旨在通过以更高的准确性自动化放射学报告过程，从而彻底改变放射学报告过程，从而减少放射学家的工作量并减轻人为错误的风险。
欧洲儿科神经放射学大会
我们很高兴地宣布欧洲神经放射学会 (ESNR) 和欧洲儿科放射学会 (ESPR) 之间建立了开创性的合作关系，并与匈牙利神经放射学会和匈牙利放射学会儿科分会合作，举办第 1 届欧洲儿科神经放射学大会！
放射学中的无代码机学习
机器学习模型可以帮助临床医生和研究人员在放射学内部的许多任务中，例如诊断，分类，分割/测量和质量保证。为了更好地利用机器学习，我们已经开发了一个平台，该平台允许用户在不需要任何编程知识的情况下标记数据和训练模型。该技术堆栈由用于用户交互，Python，Pytorch和Monai的打字稿Web应用程序组成，用于机器学习，DICOM WADO-RS可从临床系统中检索数据，以及用于模型管理的Docker。作为系统的第一个试验，研究人员将其用来训练锁骨断裂检测模型，作为IRB批准的回顾性研究的一部分。研究人员在13个部位的2,039名患者中标记了4,135个锁骨X光片。平台将数据自动将数据分为培训，验证和测试集，并训练了模型，直到验证损失平稳。然后该系统返回了接收器操作特征曲线，AUC，F1和其他指标。所得模型以90％的敏感性，87％的特异性和88％的精度鉴定锁骨骨折，AUC为0.95。此模型性能等于文献中报道的类似模型。最近，我们的系统用于训练模型，以识别包含个人身份信息（PII）的超声框架。验证后，该模型被用来帮助识别用于研究的大型数据集。这个首先的系统简化了模型开发和部署，并为在医疗保健中使用AI开辟了令人兴奋的新途径。
亚洲大洋洲放射学通讯
AOSR议员的成就：Evelyn Ho博士和Noriyuki Tomiyama教授了解我们的会员社会-Maca O Hadiology AssociationAOSR议员的成就：Evelyn Ho博士和Noriyuki Tomiyama教授了解我们的会员社会-Maca O Hadiology Association
临床神经放射学中的人工智能工具
摘要 基于人工智能 (AI) 的商业软件正在进入神经放射学的临床实践。因此，使用软件作为医疗设备 (SaMD) 的法医学方面变得越来越重要。这些法医学问题需要跨学科的方法，并可能影响我们日常工作的方式。在本文中，我们试图解决三个主要主题：医疗事故责任、基于人工智能的医疗设备的监管以及共享医学影像数据的隐私保护，从而重点关注欧盟和美国的法律框架。由于许多提出的概念非常复杂，而且部分概念尚未解决，因此本文并非旨在全面，而是发人深省。目标是让临床神经放射学家参与辩论，并让他们能够在未来积极塑造这些主题。