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World File Search System放射学
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
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。
放射学人工智能的伦理问题：伦理和社会影响的回顾
人工智能 (AI) 正在医学领域得到应用，以改善医疗保健并促进健康公平。基于人工智能的技术在放射学中的应用有望通过提高准确性和简化个性化决策来提高诊断性能。虽然这项技术有可能改善医疗服务，但需要仔细考虑许多伦理和社会影响，以避免对个人和团体造成有害后果，特别是对最脆弱的人群。因此，提出了几个问题，包括 (1) 在医学和生物医学研究中使用人工智能会引发哪些类型的伦理问题，以及 (2) 如何在放射学中解决这些问题，特别是在乳腺癌的情况下？为了回答这些问题，对学术文献进行了系统回顾。在五个电子数据库中进行了搜索，以查找自 2017 年以来发表的关于放射学人工智能伦理主题的同行评审文章。审查结果表明，该讨论主要解决了与医疗人工智能相关的期望和挑战，特别是偏见和黑箱问题，并且提出了各种指导原则以确保人工智能合乎道德。我们发现，人工智能应用的若干伦理和社会影响仍未得到充分探索，需要更加关注解决潜在的歧视性影响和不公正现象。最后，我们从哲学和 STS 的角度对这些问题和已发现的话语空白进行了批判性反思，强调未来在放射学人工智能发展中需要融入社会科学视角。
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。
COVID-19 疫苗：放射学评估：优、劣、丑
自第一例 COVID-19 病例报告以来，已经过去了近 4 年。迄今为止，该疾病已感染近 6.5 亿人，夺走了 600 多万人的生命。该疾病深刻影响了世界的地缘政治、社会经济和公共卫生结构，并且仍在继续影响。人们很快意识到，有效的疫苗是解决这场灾难的唯一办法，在这场大流行开始后不到一年的时间里，几个研究小组就开发出了针对 SARS-CoV-2 的疫苗。2020 年 12 月开始的疫苗接种运动在数月内达到了前所未有的规模，在近两年内，全球已分发了超过 130 亿剂疫苗，68.5% 的世界人口至少接种了一剂 COVID-19 疫苗。COVID-19 疫苗已被证明是控制大流行的有效工具。但尽管 COVID-19 疫苗已被证明有效且安全，但它最初并没有
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。
Chernobyl事故在经合组织国家的放射学影响
根据1960年12月14日在巴黎签署的公约的第一条，并于1961年9月30日生效，经济合作与发展组织（OECD）应促进设计的政策： - 为实现最高的可持续经济增长和实现最高的可持续经济增长和就业，并在成员国的生活水平上不断增长，同时维持金融稳定的发展，以维持金融稳定的发展，以贡献世界的发展，以实现世界的经济发展； - 在经济发展过程中为成员以及非成员国的经济增长做出贡献； - 根据国际义务，以多边，非歧视性的基础为世界贸易的扩张做出贡献。经合组织的原始成员国是奥地利，比利时，加拿大，丹麦，法国，德国联邦共和国，希腊，冰岛，冰岛，爱尔兰，意大利，卢森堡，卢森堡，挪威，荷兰，荷兰，荷兰，葡萄牙，西班牙，瑞典，瑞典，瑞典，瑞士，瑞士，瑞士，王国，王国，国王，国王和美国。以下各国随后通过在以下日期的日期加入：日本（1964年4月28日），芬兰（1969年1月28日），澳大利亚（1971年6月7日）和新西兰（1973年5月29日）。
基于网络的会议：放射学教育者需要了解的内容
过去十年左右的技术进步使我们能够通过网络与他人进行语音和视频会议。这项技术已广泛应用于医学界。最基本的——简单的群组音频电话会议——现在已成为标准，并且大大减少了面对面会议的出差需求。肿瘤委员会等多学科会议通过让场外的提供者与专业专家讨论患者护理算法而得到了增强 ( 1 4 )。将讲座从一个站点广播到另一个站点使学习者能够从机构、地区、国家或国际上获得高质量的教育。这已创造性地部署在医学（包括住院医师培训）、牙科、护理、足病学、精神病学、药理学以及农村和全球卫生等领域的各种环境中 ( 5 14 )。基于网络的教学是大规模开放在线课程的基础。它已用于患者教育和支持小组 ( 14 )。 RSNA、ARRS 和 AIUM 等放射学多日会议在现场会议的同时举办“虚拟”会议，一些会议可能完全是虚拟的 (15)。这些技术为医疗保健系统内或全球范围内的远程教学开辟了无数可能性
放射学在早期检测和诊断癌症中的作用。
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