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放射线摄影级卫生科学学士NQF级别：8
代码：BHDRD1 SAQA ID：94832 X射线照相是射线照相的创建；通过将摄影膜或其他图像受体暴露于X射线来制作的照片。由于X射线穿透了固体物体，但被它们略微减弱，因此暴露导致的图片揭示了对象的内部结构。X射线照相仪应能够应用适用于临床表现的科学知识和技术，以在所选选修课中生产最佳图像质量；能够考虑设备，人力资源，质量保证和医疗保健需求，以计划，开发和应用全面的质量管理；能够管理射线照相服务；能够运用研究技能和原则，并能够将先进的道德原则应用于日常实践。
探索放射线研究质量评分工具
最近，已引入并认可了由领先的成像社会引入并认可了放射组学研究的新共识指南（即放射组学研究的检查清单）和方法论放射素学评分（指标）。6,7 Clear旨在促进透明的报告实践，而指标为评估放射线学研究的方法学质量提供了标准化的工具。指标包括30个分布在五个条件下的项目，旨在适应放射线研究中几乎所有潜在的方法论方案iOS，从传统手工制作的方法到先进的深度学习计算机视觉模型。6指标的开发过程涉及一种修改后的Delphi方法和广泛的国际小组，以减轻偏见并专注于与医学成像有关的放射组研究的特定方面。格式化的欧洲医学成像学会认可了指标工具，其网站为最终质量得分提供了在线计算器，该计算器还考虑了项目条件（请在https：// https：// met ricsscore.github.io.io/metrics/metrics/metrics.html上获得）。6
定量成像（放射线学）和人工智能在精确肿瘤学中的新作用
癌症是致命的疾病，是全球第二大死亡的原因。癌症治疗是一个复杂的过程，需要一种基于多模式的方法。癌症检测和治疗始于筛查/诊断，并一直持续到患者还活着。筛查/诊断疾病是癌症管理的开始，并且继续进行疾病的分期，计划和提供治疗，治疗监测以及持续的监测和随访。成像在癌症管理的所有阶段都起着重要作用。常规肿瘤学实践认为，所有患者在疾病类型中均相似，而生物标志物亚群则是一种疾病类型的患者，这会导致精确肿瘤学的发展。放射线过程的利用促进了在精确肿瘤学中找到应用的各种成像生物标志物的进步。过去，许多研究人员研究了成像生物标志物和人工智能（AI）在肿瘤学中的作用。现有文献暗示了成像生物标志物和AI在肿瘤学中的作用的日益增加。但是，也对放射线特征的稳定性也受到质疑。放射线群落已经认识到，放射线特征的不稳定性对基于放射素的预测模型的全球概括构成了危险。为了在肿瘤学中建立基于放射素的成像生物标志物，需要优先建立放射线特征的鲁棒性。这是因为在一个机构中开发的放射线模型在其他机构中经常表现不佳，这很可能是由于放射性特征不稳定性所致。为了概括肿瘤学中的基于放射素的预测模型，包括定量成像网络（QIN），定量成像生物标志物联盟（QIBA）和图像生物标记标准化计划（IBSI）的许多计划已发起以稳定辐射特征。
使用超声心动图放射线特征和机器学习算法
由心肌中的铁沉积引起的抽象心力衰竭是β-丘脑贫血患者死亡率的主要原因。心脏磁共振成像（CMRI）T2*是用于检测心肌铁超负荷的主要筛选技术，但固有地存在一些局限性。在这项研究中，我们的目的是根据从超声心动图图像中提取的放射性特征和机器学习（ML）在具有正常左心室放射率（正常左心室放射率（LVEF）正常的左心室放射率（LVEFF> 55％）中提取的放射性特征（LVE> 55％）的患者，基于放射性图像图像和机器学习（ML）提取的放射性特征（ML）基于放射性图像和机器学习（ML）的放射性特征（LVE> 55％）中的放射性特征（由T2*CMRI检测）分开了β-核铁无症患者与没有心肌铁超负荷的患者。在91例病例中，有44例患有正常LVEF（> 55％）和T2*≤20ms的患者，其中包括对照组，其中47例LVEF> 55％和T2*> 20 ms的患者包括在研究组中。放射线特征。然后，使用了三种特征选择（FS）方法和六个不同的分类器。使用各种指标评估模型，包括ROC曲线（AUC）下的面积，准确性（ACC），灵敏度（SEN）和特异性（SPE）。Maximum relevance-minimum redundancy-eXtreme gradient boosting (MRMR-XGB) (AUC = 0.73, ACC = 0.73, SPE = 0.73, SEN = 0.73), ANOVA-MLP (AUC = 0.69, ACC = 0.69, SPE = 0.56, SEN = 0.83), and recursive feature elimination-K-nearest neighbors (RFE-KNN) (AUC = 0.65，ACC = 0.65，SPE = 0.64，SEN = 0.65）是ED，ES和ED＆ES数据集中的最佳模型。使用超声心动图图像和ML提取的放射线特征，可以预测铁超载引起的心脏问题。
使用放射线学和机器学习区分脑肿瘤的辐射坏死和转移性进展
（Am J Clin Oncol 2023; 00：000 - 000）B雨转移通常很难管理，通常会降低患者的生活质量，从而表现出迹象和症状，例如头痛，人格变化，记忆力，癫痫发作等。不同的治疗技术，例如全脑放射疗法，立体定向放射外科手术（SRS），伽马刀等。已用于治疗脑转移。目前，由于多叶胶胶的设计以及无需过滤器的光束（FFF）的发明，SRS被广泛用于治疗脑转移。1不幸的是，辐射坏死（RN）是该治疗技术的常见不良影响，因为将高剂量的辐射递送到一个分数或几个分数中。该技术被称为低分定位式放射疗法。2015年，Kohutek等人2报道说，使用SRS Technique在25.8％的治疗脑病变中观察到RN。Minniti等人3进行了一项研究，研究了SRS治疗后脑放射性症的风险，并显示24％的治疗病变发生了RN。诊断患有神经系统症状的患者通常接受诊断测试，包括磁共振成像（MRI）。4后续成像通常是为了监测放射疗法的治疗效果，以评估治疗反应，例如完全或部分反应，进行性疾病，稳定疾病等。不幸的是，由于血脑屏障的破坏，RN和肿瘤的过程在常规MRI序列上看起来相似。5因此，对于临床医生和放射科医生来说，至关重要的任务是将RN和肿瘤复发与这些MRI图像区分的能力。最近，放射素学已用于医学中，包括放射疗法，以预测或评估治疗结果。不同的研究已经使用放射线学进行了分析和评估后续图像。6 - 8在该领域，MRI起着至关重要的作用，因为MR图像能够产生有关大脑和其他颅骨结构的卓越解剖信息，这些信息比其他成像方法更清晰，更详细。此外，MRI是一种无创和无损的方法，可反复检查肿瘤以评估对治疗的反应，因此可以将其整合到治疗策略中。6放射素学是一种从医学图像中提取可最小数据的方法，并在肿瘤学中广泛使用。从MR成像中提取这些数据并将其与潜在的组织动态联系起来具有扩大癌症成像研究范围的巨大潜力。此外，放射线学是一种无创方法，可提供无限信息，可用于癌症检测，预后确认，对治疗的反应前词和疾病监测
使用MRI放射线特征和机器学习算法冠状动脉旁路后的心肌功能预测
摘要本研究的主要目的是预测使用放射线和机器学习算法的冠状动脉搭桥术后患者心脏MR（LGE-CMR）图像的心肌功能改善。总共选择了43例可见疤痕的患者在短轴LGE-CMR图像上，并且是CABG手术的候选者，并参与了这项研究。MR成像是使用1.5-T MRI扫描仪术前进行的。所有图像均由两位专家放射科医生（共识）进行了分割。在提取放射线特征之前，将所有MR图像重新采样至各向同性体素大小为1.8×1.8×1.8 mm 3。随后，将强度定量为64个离散的灰度，总共提取了93个特征。应用的算法包括平滑剪辑的绝对偏差（SCAD） - 载体支持向量机（SVM）和递归分区（RP）算法，作为该高维和非Sparse数据中二进制分类的可靠分类器。所有模型均通过重复的五倍交叉验证和10,000个自举重新示例验证。为CABG响应者/非响应者分类，选择了使用SCAD-拟合SVM和RP算法的十个功能和七个功能。考虑单变量分析，GLSZM灰度非均匀性 - 标准化功能具有最佳性能（AUC：0.62，95％CI：0.53-0.76），具有SCAD-PAD-PENALALALIZED SVM。关于多变量建模，SCAD-PENALIZIZED SVM的AUC为0.784（95％CI：0.64–0.92），而RP算法的AUC为0.654（95％CI：0.50-0.82）。总而言之，使用机器学习算法在多变量分析中单独或合并不同的放射线纹理特征，可提供有关CABG后患者心肌功能的预后信息。
基于放射线的机器学习绩效，用于神经肿瘤的三类问题：测试水的时间？
简单摘要：先前的放射线研究已经解决了两类肿瘤分类问题（胶质母细胞瘤（GBM）与原发性CNS淋巴瘤（PCNSL）（PCNSL）或GBM相比转移）。但是，这种方法容易出现偏见，并排除其他常见的脑肿瘤类型。我们通过包括三种最常见的脑肿瘤类型（GBM，PCNSL和转移）来解决现实生活中的临床问题。我们使用不同的MRI序列组合研究了两个关键问题：基于肿瘤子区域（坏死，增强，水肿和联合增强的增强和坏死面罩）的性能变化，以及基于选择的分类符号模型/特征选择组合的性能指标。我们的研究提供了证据，表明基于放射素学的三类肿瘤分化是可行的，并且嵌入模型的性能要比具有先验特征选择的模型更好。我们发现，T1对比度增强是具有与多参数MRI相当性能的单个最佳序列，并且模型性能根据肿瘤子区域和模型/特征选择方法的组合而变化。
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X. 常见脊椎矫正放射线视图的描述和功效 建议 19 种常见脊椎矫正放射线视图和运动评估程序适用于脊椎半脱位生物力学成分的常规定性和/或定量评估。这些放射线视图具有可靠性、有效性和临床结果数据，证明了它们在临床脊椎矫正实践中的临床实用性。使用这些放射线视图和程序时，应在开始脊椎矫正治疗干预之前确定脊椎半脱位机械成分的基线值。通过这种方式，可以确定对护理的反应。
然而，PCCRP 小组的立场是，由于大多数脊椎按摩临床医生使用射线照相术（见第 III 和 IV 节）来确定特定干预的禁忌症、脊椎半脱位类型（如第 V 节所定义）和确切的治疗干预，因此举证责任应放在那些希望限制脊椎按摩术中使用射线照相术的人身上。换句话说，Whalen 8 和其他人有责任证明，不使用射线照相术时的患者安全性和结果是相同的，与在所有可能的患者表现中将其用于特定脊椎按摩干预时相比。不幸的是，没有证据表明，与使用脊柱射线照相术相比，在脊椎按摩临床实践中不使用脊柱射线照相术时的结果有所改善或相当。因此，射线照相术是标准。