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World File Search System放射科
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系统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。
人工智能快速识别2019冠状病毒病（COVID-19）
1 美国纽约州纽约市伊坎医学院生物医学工程与成像研究所 2 美国纽约州纽约市伊坎医学院遗传学与基因组科学系 3 四川大学华西医院放射科，四川成都 4 美国纽约州纽约市伊坎医学院诊断、分子与介入放射科 5 浙江大学附属第二医院放射科，浙江杭州 6 安徽省蚌埠市蚌埠医学院第一附属医院放射科 7 广东省生物医学成像重点实验室，中山大学附属第五医院，广东珠海 8 广西壮族自治区南溪山医院放射科 9 安徽省阜阳市第二人民医院放射科 10 亳州市骨科中国安徽省亳州创伤医院影像中心 11 武汉大学人民医院放射科，中国湖北省武汉市 12 美国纽约市东河医学影像中心
辅助医疗专业的创新：营养师的补充处方和治疗放射科医生的独立处方的评估
NP-DTR 非处方营养师和治疗放射技师 ONS 口服营养补充剂 OOP 自付费用 OTC 非处方药 PAG 项目咨询组 PERT 胰酶替代疗法 PGD 患者组指导 PIS 参与者信息表 PN 肠外营养 POM 处方药 PSD 患者具体指导 PPI 患者公众参与 PPV 患者公众声音 QALY 质量调整生命年 RD 注册营养师 RT/RTT 放射治疗师 SCoR 放射技师协会 SP 补充处方/补充处方者 TRaDiP 治疗放射技师评估 独立处方和营养师补充处方 TPN 完全肠外营养 TR 治疗放射技师 TR-IP 治疗放射技师独立处方/者 英国 英国 美国 美国 WTP 支付意愿
人工智能助力快速诊断 COVID-19 患者
1 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院生物医学工程与成像研究所。2 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院遗传学与基因组科学系。3 四川大学华西医院放射科，成都，中国。4 美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院诊断、分子与介入放射科。5 浙江大学第二附属医院放射科，杭州，中国。6 蚌埠医学院第一附属医院放射科，蚌埠，中国。7 中山大学附属第五医院广东省生物医学成像重点实验室，珠海，中国。8 桂林南溪山医院放射科。9 阜阳市第二人民医院放射科。
儿童资源：兽医放射学
今日兽医专业：放射科 一些兽医和兽医技师接受进一步培训，专攻某一特定医学领域。专门从事放射科的兽医可以通过检查医学图像（如 X 射线、MRI、CT 扫描和超声波）来诊断疾病或病症。放射科医生与其他兽医密切合作，将患者的医学图像发送给放射科医生进行检查和解释。
CT：头部扫描|健康在线CT：头部扫描|健康在线
熟练阅读CT扫描的放射科医生将审查和解释您的CT图像。放射科医生不会与您谈论结果。放射科医生将向向您介绍扫描的提供商发送详细报告。您自己的提供商将与您交谈您的扫描结果。
基于人工智能的计算机辅助设计的不同优势...
目的：本研究评估了基于人工智能的乳腺超声计算机辅助诊断 (AI-CAD) 如何影响不同工作流程中不同经验水平的放射科医生之间的诊断表现和一致性。方法：纳入了 2017 年 4 月至 2018 年 6 月期间拍摄的 472 名女性的 492 个乳腺病变（200 个恶性肿块和 292 个良性肿块）图像。六名放射科医生（三名经验不足 [<1 年经验] 和三名经验丰富 [10 - 15 年经验]）分别在有和没有 AI-CAD 帮助的情况下审查了美国图像，首先按顺序审查，然后同时审查。计算并比较了放射科医生和 AI-CAD 之间的诊断表现和观察者间一致性。结果：实施 AI-CAD 后，无论经验和工作流程如何，特异性、阳性预测值 (PPV) 和准确度均显著提高（P 值均<0.001）。同时读取时，受试者工作特征曲线下的总面积显著增加，但仅限于缺乏经验的放射科医生。使用 AI-CAD 时，乳腺影像报告和数据库系统 (BI-RADS) 描述符的一致性通常会增加（κ =0.29 - 0.63 至 0.35 - 0.73）。与经验丰富的放射科医生相比，缺乏经验的放射科医生更容易接受 AI-CAD 结果，尤其是在同时读取时（P<0.001）。对于经验不足和经验丰富的放射科医生而言，同时读取的最终评估结果从 BI-RADS 2 或 3 变为 BI-RADS 高于 4a 或反之亦然的转换率也显著高于连续读取（总体而言，分别为 15.8% 和 6.2%；P<0.001）。结论：无论经验水平如何，使用 AI-CAD 解释乳腺超声检查均可提高放射科医生的特异性、PPV 和准确性。AI-CAD 在同时读取时可能效果更好，可以提高放射科医生之间的诊断性能和一致性，尤其是对于经验不足的放射科医生而言。
乳腺癌筛查项目中人工智能图像分析的应用：测试准确性的系统评价
回顾性研究将人工智能系统与原始放射科医生的临床决策进行了比较，包括 79 910 名女性，其中 1 878 名在筛查后 12 个月内检测到癌症或间期癌症。在这些研究评估的 36 个人工智能系统中，有 34 个（94%）比单个放射科医生的准确度低，并且所有系统的准确度都低于两名或两名以上放射科医生的共识。五项规模较小的研究（1 086 名女性，520 例癌症）存在较高的偏倚风险，且对临床的普遍性较低，报告称，所有五个评估的人工智能系统（作为独立的系统来替代放射科医生或作为阅读辅助工具）都比单个放射科医生在实验室中阅读测试集更准确。在三项研究中，用于分类的人工智能筛查出了 53%、45% 和 50% 的低风险女性，但也筛查出了 10%、4% 和 0% 的放射科医生发现的癌症。
神经肿瘤学进步
BioMedical Engineering Group，NeoSoma Inc.，NeoSoma Inc.，美国马萨诸塞州格罗顿，美国马萨诸塞州（原始机构地址：44 Farmers Row，Groton，Massachusetts，USA 01450）（A.H.A，A.A，A.A.，M.H.，M.H. ）;瑞士伯尔尼大学Artorg生物医学工程集团（M.Me.，M.R。 ）;埃及开罗大学医学院放射科（A.B.，M.Q.，S.M.，M.M. ）;美国德克萨斯州休斯顿休斯顿卫理公会医院放射科（P.D.，S.H.F. ） ）;加利福尼亚大学洛杉矶分校放射科，美国加利福尼亚州洛杉矶（K.N. ） ）;马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州的放射科（S.R. ） ）;马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州的放射科（V.K.，A.K.，T.S。 ）;美国康涅狄格州纽黑文市耶鲁大学医学院放射科（A.Ku. ）;瑞士苏黎世大学辐射肿瘤学系（N.A.，J.W。 ）;德国开罗和雷根斯堡大学医院雷根斯堡大学医院辐射肿瘤科（A.B. ）;佛罗里达大学放射科，美国佛罗里达州盖恩斯维尔大学（R.D.J.，I.T。 ）;美国新泽西州爱迪生的Hackensack Meridian Health JFK医学中心HACKENSACK MERIDIAN HEALTH SHITHER CENTRAL NEUROLOGY/ NEURO-CONCOLOGY部（J.C.L. div> ）;加利福尼亚大学洛杉矶分校，美国加利福尼亚州洛杉矶分校（C.R.，B.M.E。）BioMedical Engineering Group，NeoSoma Inc.，NeoSoma Inc.，美国马萨诸塞州格罗顿，美国马萨诸塞州（原始机构地址：44 Farmers Row，Groton，Massachusetts，USA 01450）（A.H.A，A.A，A.A.，M.H.，M.H.）;瑞士伯尔尼大学Artorg生物医学工程集团（M.Me.，M.R。）;埃及开罗大学医学院放射科（A.B.，M.Q.，S.M.，M.M.）;美国德克萨斯州休斯顿休斯顿卫理公会医院放射科（P.D.，S.H.F.）;加利福尼亚大学洛杉矶分校放射科，美国加利福尼亚州洛杉矶（K.N.）;马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州的放射科（S.R.）;马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州马萨诸塞州的放射科（V.K.，A.K.，T.S。）;美国康涅狄格州纽黑文市耶鲁大学医学院放射科（A.Ku.）;瑞士苏黎世大学辐射肿瘤学系（N.A.，J.W。）;德国开罗和雷根斯堡大学医院雷根斯堡大学医院辐射肿瘤科（A.B.）;佛罗里达大学放射科，美国佛罗里达州盖恩斯维尔大学（R.D.J.，I.T。）;美国新泽西州爱迪生的Hackensack Meridian Health JFK医学中心HACKENSACK MERIDIAN HEALTH SHITHER CENTRAL NEUROLOGY/ NEURO-CONCOLOGY部（J.C.L. div>）;加利福尼亚大学洛杉矶分校，美国加利福尼亚州洛杉矶分校（C.R.，B.M.E。）
ai-corona：用于胸部 CT 扫描中 COVID-19 诊断的放射科医生助理深度学习框架
1 伊朗德黑兰基础科学研究所 (IPM) 计算机科学学院 2 伊朗德黑兰沙希德贝赫什提大学医学科学与技术研究所 3 伊朗德黑兰沙希德贝赫什提大学物理系伊本西纳多学科实验室 4 伊朗德黑兰沙希德贝赫什提大学物理系 5 伊朗德黑兰伊朗科学技术研究组织 (IROST) 电气工程与信息技术系 6 伊朗德黑兰沙希德贝赫什提大学计算机科学与工程系 7 伊朗德黑兰沙希德贝赫什提医科与健康服务大学国家结核病和肺部疾病研究所 (NRITLD) 气管疾病研究中心 8 伊朗德黑兰沙希德贝赫什提医科与健康服务大学国家结核病和肺部疾病研究所 (NRITLD) 慢性呼吸道疾病研究中心9 伊朗德黑兰沙希德贝赫什提医科大学国家结核病和肺部疾病研究所 (NRITLD) 病毒学研究中心 10 伊朗设拉子医科大学放射学系医学成像研究中心