XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System放射科
2025 年 CPT 编码更新 - PBS 放射科业务
• 76014 ：由经过培训的临床工作人员对 MR 安全植入物和/或异物进行评估，包括从适当来源（例如手术报告、影像报告、医疗器械数据库、器械供应商、先前影像审查）识别和验证植入物组件，分析各个组件和系统的当前 MR 状况，并咨询已发布的专业指导意见并提交书面报告；最初 15 分钟（仅收取技术费用） • +76015 ：每增加 30 分钟，最多 3 个单位（仅收取技术费用） • 76016 ：由负责 MR 程序安全的医生或其他合格医疗保健专业人员进行 MR 安全性确定，包括审查指示的 MR 检查的植入物 MR 状况、分析进行 MR 检查的风险与临床益处、确定 MR 设备、附件设备和进行检查所需的专业知识，并提交书面报告
十年后人工智能会支持或取代神经放射科医生吗？
神经放射学主要处理中枢和周围神经系统、脊柱、头颈部和脊髓的异常识别。 CT 和 MRI 是神经放射学中最常进行的两种扫描。 4 作为 2021 年 NHS 诊断成像数据集 (DID) 的一部分收集的数据显示，除 2020-2021 年外，自 2012/13 年以来，进行的 CT 和 MRI 扫描数量逐年增加。 2020-2021 年的下降归因于 COVID-19 大流行。 5 随着劳动力短缺加剧，以及进行的神经放射学扫描数量不断增加，人们可能会担心扫描错误的原始数量也会增加。 DID 还显示，MRI（脑部）的中位测试报告时间从 2012-2014 年的 2 天逐渐增加到 2014-2020 年期间的 3 天。 5
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。
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
放射科医生训练的 AI 模型，用于识别不理想的胸部
五种用于识别导致 CXR 不理想情况的不同原因的 AI 模型具有很高的灵敏度、特异性和准确性，可用于识别未包括的解剖结构、不当暴露、大量患者旋转、低肺容量以及遮挡肺部或纵隔可见性的上覆解剖结构造成的不理想情况。所有 5 种 AI 模型的性能在不同患者年龄组、性别和放射线投影中保持一致。使用来自我们内部多机构联盟的 CXR 数据，我们能够从端到端训练五个 AI 模型。这一过程包括数据识别、报告整理、参考数据标记标准，以便在 3278 个 CXR 子集上进行模型训练和测试，整个过程在不到 8 周的时间内没有任何数据科学家或工程师的帮助。同时，我们能够将训练数据集限制在三个站点，并在其余两个站点的 CXR 上建立“本地”通用性。
样本4年学位计划 - BSRT-放射科学科学学士
•BIOL 1134 ANAT＆PHYS I *•ENGL 1103或1123或1143•PSYC 1103 GEN PSYC或SOCL 1133 SOCL介绍•POLS 1333 AMER GOVT I•文化和全球理解
COVID-19 疫苗强制接种：对放射科运营的影响及缓解策略
部门也不例外。在疫情初期，为了减缓疾病传播，由于门诊和非紧急影像学检查被推迟，放射科的影像量急剧下降，收入也随之下降 [1,2]。来自放射科在应对最早一波疫情时的报告和经验分享有助于其他部门做好准备，因为它们描述了影响程度（例如，预计按专科和治疗方式划分的影像量减少情况），并提出了缓解策略以最大程度地减少生产力损失并优化人员配置 [2-4]。随着疫情起起伏伏，影像量最终恢复到疫情前的水平；然而，研究表明，整个医疗系统（包括医生、护士和辅助人员）的焦虑和倦怠感增加，医护人员的压力也显而易见 [5,6]。COVID-19 变种的出现以及新疾病激增的持续威胁加剧了这些影响。
加拿大放射科医生关于医学成像中环境可持续性的声明
需要立即采取战略行动来改善环境可持续性并减少气候变化的不利影响。气候变化已经对加拿大人的健康不利，与恶化的空气污染和野火烟雾有关，极端天气事件的频率和强度增加以及媒介传播和传染病的扩大。一方面，放射学通过在医疗成像设备和用品的生产，制造，运输和使用过程中产生温室气体排放和废物来促进气候危机。另一方面，放射学部门还容易受到洪水，极端温度和电力故障的设备和基础设施损害的影响，以及由于受伤和疾病而引起的劳动力短缺，潜在地破坏了放射学服务并增加了成本。加拿大放射科医生协会（CAR）对加拿大环境可持续放射学的倡导既包括最小化放射学服务对环境的有害影响，又可以优化放射学部门对不断增长的健康需求的弹性以及与气候变化相关的疾病模式的增长和变化的疾病模式。该声明提供了具体的建议和途径，以帮助指导放射学家，医学成像领导团队，行业合作伙伴，政府和其他主要利益相关者，以过渡到环境可持续性，净零和气候韧性放射学组织。对加拿大医学成像的独特方面进行了具体考虑。最后，强调了加拿大环境可持续的放射学计划，政策和成就。
深度学习模型与放射科专家合作对脑肿瘤进行分类
摘要：大脑由称为神经元的神经细胞组成，是神经系统的中心。神经细胞通过相互作用而快速异常生长，这种现象被称为脑瘤。未确诊或延迟诊断的脑瘤会导致死亡。虽然这取决于经验，但手动诊断和分类脑瘤对医生来说是一项挑战。基于人工智能的计算机系统可以利用硬件技术的发展和日益增加的数据量帮助医生检测脑瘤。本研究提出了一种基于深度学习的系统，使用预先训练的 EfficientNet-B0 模型将脑 MRI 图像分类为肿瘤或正常。我们的放射科医生验证了一个包含 3000 张脑 MRI 图像的公共数据集。该数据集分为 70% 训练、20% 验证和 10% 测试。在训练后的测试阶段，预先训练的 EfficientNet-B0 模型实现了高性能，准确率为 99.33%，灵敏度为 99.33%，F1 分数为 99.33%。此外，在测试图像的评估中，我们的放射科专家检查了 Grad-CAM 方法获得的热图。评估结果表明，预训练的 EfficientNet-B0 深度模型在其预测中选择了正确的焦点区域，并且由于其可解释的结构，可用于临床肿瘤检测。关键词：脑肿瘤、MRI、深度学习、EfficientNet、Grad-CAM。
酪氨酸激酶抑制剂治疗非小细胞肺癌脑转移：放射科医生入门指南
摘要：近年来，对于继发于非小细胞肺癌的脑转移患者的治疗选择迅速增多。作为手术和放射治疗的重要辅助手段，全身疗法如今已成为许多非小细胞肺癌患者转移性中枢神经系统疾病肿瘤管理的重要组成部分。这篇综述文章旨在为放射科医生提供指南，概述全身疗法在转移性非小细胞肺癌中的作用，重点介绍酪氨酸激酶抑制剂。我们将描述血脑屏障在全身疗法发展中的重要作用。本综述的最后部分将概述当前基于影像学的治疗反应指南。我们将讨论神经肿瘤学反应评估标准的实用性，重点介绍如何使用反应标准来评估接受全身疗法和传统疗法治疗的患者。