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b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。 34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院，美国马萨诸塞州波士顿 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
宾夕法尼亚州立大学新肯辛顿放射科学系...
a. PG 43 - $128.00 b. PG43dt - $47.00 c. PG43r - $49.00（第二年续订） d. 除开始临床轮换的药物测试外，由于行为可疑而进行的药物测试也是额外费用。学生将负责临床站点与药物测试相关的任何/所有费用。 3. 书籍 - 每位学生将为所有课程购买书籍。两年的书籍费用约为 $2500.00 4. 责任保险 - 取决于公司。许多学生从健康提供者服务组织购买 - 每年约 $45.00。学生可以自由地从任何公司购买责任保险。有关责任保险的详细信息，请参阅《学生手册》。责任保险必须每年续订。 5. 铅标记器 - 每套约 $46.00。使用以下链接订购铅标记器。标记是着装要求的一部分，在完成临床轮换时必须随身携带。
在技术方面揭示了放射科医生的见解...
达沃医生学院公司。使用便利抽样方法是由于参与者的工作性质和可用性的。进行了深度访谈（IDI），以收集研究人员和一位采用Colaizzi方法来识别新兴主题并从分类陈述中群体的主题进行协作的数据。八（8）个主题出现并揭示了两个主要思想。主要思想的前四个主题（1）对技术进步的考虑；对绩效的预测，图像解释中的长期影响，图像解释中的优势和缺点，及其影响影响放射学家的判断。The last four themes under major idea (2) management of technological advancement namely: taking responsibility, taking responsibility in case threatened to be replaced, clinicians' dependency on for image interpretation, and how it will disrupt work routine and schedule.产生了六（6）个主题以总结研究。未来的研究人员应更深入地研究放射科医生对人工智能（AI）的看法，尤其是对于复杂的方式。推荐定性和定量方法以进行全面的理解。关键词：技术进步，人工智能，放射学，现象学，Negros Island I.简介
放射科医生可以做五件事来提高他们的技术商数
• 图像存档和通信系统 (PACS) 和放射信息系统 (RIS)：可靠的视图框时代已经一去不复返；如今这些技术无处不在，任何放射科医生都不可避免地要了解它们的功能。除了基本知识之外，放射科医生还需要了解报告效率，这实际上会影响放射科医生的工作效率。例如，使用高效的悬挂协议可以大大优化图像审查过程。查看器热键确保平移、缩放、窗口和滚动等常用过程只需一个操作即可完成，这也更符合人体工程学。与任何电子产品一样，PACS/RIS 系统具有许多功能，一开始花一些时间熟悉这些功能可以节省很多时间。1,2
美国妊娠前期词汇：美国放射科医师协会……
妊娠早期超声是一种常见的诊断性影像学检查。孕早期超声检查的指征包括确认妊娠、确定妊娠日期、观察心脏活动、阴道出血、确定妊娠位置和数目、盆腔疼痛、临床因素以及对先前影像学发现的随访（1-3）。尽管多个学会都一致认同孕早期影像学指南（1），并且有基于共识的可靠超声检查结果标准来预测哪些妊娠不会进展（3），但对于病历（包括超声报告）和与患者沟通中常用的术语缺乏共识。许多当前使用的术语没有明确定义，使用不一致，含义随时间而演变，或者放射科医生、临床医生和患者可能对其有不同的解释。
放射科学项目 (DMS/RT/RAD)
放射治疗师是精通医学放射治疗艺术和科学的医疗保健专业人员。接受放射治疗的大多数患者患有癌症。与手术和化疗一样，放射治疗为这些患者提供了战胜疾病的最佳机会。该职业的主要重点领域是患者的护理和评估，模拟、规划和实施利用直线加速器产生的辐射和放射性同位素的治疗。护理目标包括治愈、缓解症状和改善患者的生活质量。利用高科技设备和创新治疗方法来最大限度地提高治疗效果。放射治疗师必须具备出色的技术技能，但也必须具有同理心和有效的沟通能力。密切的患者互动以及与放射肿瘤学家、物理学家、护士和其他医学专家的专业团队合作能带来很大的满足感。放射治疗是“人性化的技术”。
放射科医生需要知道的
摘要：医学成像中深度学习的快速发展显着增强了人工智能的能力，同时引入了挑战，包括需要大量培训数据以及标记和分割的劳动密集型任务。生成的对抗网络（GAN）已作为解决方案出现，为数据增强提供合成图像生成，并通过CGAN，Cyclegan和StyleGan等模型来简化医疗图像处理任务。这些创新不仅提高了图像增强，重建和分割的效率，而且还为无监督的异常检测铺平了道路，从而显着降低了对标记数据集的依赖。我们对医学成像中GAN的调查涉及其各种体系结构，选择适当的GAN模型的考虑以及模型培训和绩效评估的细微差别。本文旨在为盖恩技术新手提供透彻理解的放射科医生，通过使用Cyclegan和Pixel2Style2pixel（PSP）commbined styleth的样式进行两个说明性示例，通过对脑成像中的gans进行实际应用和评估。它对医学成像研究中gan的变革潜力进行了全面的探索。最终，本文努力使放射科医生提供有效利用gan的知识，从而鼓励该领域的进一步研究和应用。
乳腺放射科医生的末日来临了吗？
人工智能 (AI) 席卷了放射学，尤其是乳房 X 光检查的解读，最近我们看到有关 AI 在乳房放射学中潜在用途的出版物数量激增。乳腺癌给国家医疗服务体系 (NHS) 带来了很大负担，截至 2018 年，乳腺癌是英国第二大常见癌症。过去十年，乳腺癌新病例呈上升趋势，而存活率一直在提高。NHS 乳腺癌筛查计划提高了存活率。筛查计划的扩展导致乳房 X 光检查增多，从而给放射科医生带来了更多工作，而重复读取的问题进一步加剧了工作量。引入计算机辅助检测 (CAD) 系统来帮助放射科医生，但结果发现并未达到提高读取员表现的预期结果。CAD 系统的不可靠性导致了乳腺成像领域研究和应用开发的激增。机器学习在乳腺放射学中的应用取得了成功，这导致人们提出 AI 将取代乳腺放射科医生的想法。当然，AI 在放射学中有许多应用和潜在用途，但它会取代放射科医生吗？我们回顾了许多关于 AI 在乳腺放射学中的应用的文章，为未来的放射科医生和放射科医师提供有关此主题的完整信息。本文重点介绍 AI 在放射学中的基本原理和术语、潜在用途以及 AI 在放射学中的局限性。我们还分析了文章并回答了 AI 是否会取代放射科医生的问题。
放射科创伤病例 CT 扫描脑部检查中切片厚度变化导致图像质量差异分析
提交日期：2024 年 5 月 4 日 修订日期：2024 年 6 月 11 日 接受日期：2024 年 7 月 3 日 发布日期：2024 年 7 月 3 日 摘要 在 RSI Siti Rahmah Padang 的放射科设施中，对创伤病例 CT 扫描脑部检查中切片厚度变化对图像质量的差异进行了分析研究。本研究旨在确定创伤病例 CT 扫描脑部检查中 3 毫米、5 毫米和 7 毫米不同切片厚度的图像质量差异，以及在创伤病例的 CT 扫描脑部检查中，哪种切片厚度能够产生最佳图像质量以确立诊断。本研究于 2022 年 1 月至 2022 年 6 月进行，采用定量研究和实验方法，采用目的抽样技术，并使用加权平均分数公式和 SPSS Friedman 方法处理分发给受访者的问卷数据。根据加权平均得分公式，切片厚度变化3 mm、5 mm和7 mm的最高均值为3 mm的切片厚度，均值为3.64，对比度分辨率均值为3.67，噪声为3.49，创伤病例CT脑部检查骨窗结果平均为t3.74。根据Friedman方法的SPSS结果发现，创伤病例CT脑部检查中3 mm、5 mm和7 mm切片厚度变化的结果存在显著差异（p值<0.05），这表明Hₒ被拒绝而Hₐ被接受。CT脑部检查中显示创伤的良好切片厚度变化是骨窗中3 mm的切片厚度，因为如果有非常小的骨折，可以更清楚地看到。关键词：脑 CT 扫描，创伤，切片厚度，对比度分辨率背景