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World File Search System胸部
用于分析胸部 CT 图像的人工智能
本简报中的胸部成像人工智能 (AI) 技术是独立的软件平台，使用机器或深度学习算法来分析或解释放射图像。一些技术允许将图像从医院传输到软件平台，该平台托管在 NHS 认可的安全数据中心。该软件使用专有算法分析胸部 DICOM（医学数字成像和通信）图像。图像分析可以直接发送回医院，以便使用医院系统（例如图片存档和通信系统 (PACS)）和一些使用 DICOM 和 HL7 等协议的放射信息系统进行查看。一些技术还可能允许使用 Web 界面上传和查看图像和分析。
胸部MRI图像的定量分析，用于良性恶性诊断肺固体结节
方法：招募了总共333例肺结核（训练队列中的233例，在验证队列中为100例）。从MRI图像（CE T1W和T2W）中提取了总共2,824个放射线特征。逻辑回归（LR），幼稚的贝叶斯（NB），支持向量机（SVM），随机森林（RF）和极端梯度提升（XGBOOST）分类器用于构建预测模型，并在应用最佳预测模型后为每个患者获得了放射线学分数（RAD分数）。临床因素和RAD分数共同基于多元逻辑回归分析构建了一个nom图模型，并使用接收器操作特征曲线（AUC）下的区域评估了五个预测模型的诊断性能。
基于卷积神经网络的胸部X射线图像动态肺场的三阶段注册管道
1 1，深圳Lanmage医疗技术公司，有限公司，深圳市，广东，中国广东，2 Neusoft Medical System Co.，2.中国申阳大学的生命与健康管理学院，第6次放射学系，广州医科大学第二附属医院，中国广州，7七国卫生科学与环境工程学院，宁岑技术大学，宁岑，宁津，中国，8工程学研究中心，医学成像研究中心，<1，深圳Lanmage医疗技术公司，有限公司，深圳市，广东，中国广东，2 Neusoft Medical System Co.，2.中国申阳大学的生命与健康管理学院，第6次放射学系，广州医科大学第二附属医院，中国广州，7七国卫生科学与环境工程学院，宁岑技术大学，宁岑，宁津，中国，8工程学研究中心，医学成像研究中心，<
新生儿复苏期间的胸部压缩
有效递送的胸部压缩将导致血氧仪上明显的脉动。一旦开始胸部压缩，如果先前使用较低的浓度，则通常将灵感的氧气增加到100％。按时间胸部压缩是需要的，然后应该已经尝试尝试以较低的氧气浓度来实现自发循环的步骤，并且将尝试增加心率。因此，尝试增加补充氧气浓度似乎是谨慎的。然而，在这种情况下，动物研究在自发循环的情况下没有100％氧气比空气的优势，而且没有人类研究。anzcor建议，如果使用100％的氧气，则应在心率恢复后尽快断奶。
胸部肿瘤
胸部肿瘤学在胸部癌症（尤其是肺癌）的治疗策略方面取得了重大进步。当前的方法包括手术，采用了最小的侵入性技术，例如桶和大鼠，以及晚期辐射疗法，例如立体定向身体放射疗法（SBRT）和质子疗法。化学疗法仍然是标准的，尤其是基于铂的方案，而靶向疗法（例如EGFR和Alk Inhibetors）基于肿瘤突变提供精确治疗。免疫疗法，尤其是pembrolizumab等检查点抑制剂，已经成为管理高级癌症的核心，通常与化学疗法结合使用。新兴策略正朝着个性化医学迈进，分子谱分析指导治疗选择。新的免疫疗法，例如CAR-T细胞疗法和肿瘤淋巴细胞（TIL）疗法，正在发育中，以及新型的靶向疗法（如KRAS抑制剂）。辐射的进步，包括自适应和闪光放射疗法，正在提高精度和结果。liquid活检正在作为早期检测和监测的工具，而癌症疫苗和人工智能正在探索以进行更有效的治疗计划和个性化方法。，这些策略正在塑造胸腔癌的更量身定制，有效的治疗方法的未来。该活动将深入探讨这些主题，以为参与者提供最新的信息，可用于更有效的胸腔癌患者的效率管理和护理。
利物浦心脏和胸部医院NHS基金会信托
利物浦心脏和胸部医院（LHCH）为北威尔士默西塞德郡的人们，曼岛以及兰开夏郡和柴郡的部分地区提供医学和外科手术心理服务。该集水区的人口为280万。医院提供了一系列侵入性和非侵入性诊断性心肺设施。有两个专用的心脏MRI扫描仪和心脏CT扫描仪，心脏诊断中的大型心脏成像部门将所有超声心动图模式。有七个用于诊断程序的心脏导管实验室，PCI，结构性心脏病，电生理学和消融以及起搏。We have a hybrid pacing theatre used approximately 40% of the time for cardiac devices (the remaining sessions are for aneurysm surgery/aortic stenting/TAVI) During the last year, over >5000 MRI scans, >1000 pacing procedures, >1700 catheters, >2900 PCI procedures (800 PPCIs) and >1300 EP procedures were performed and more than 400 complex pacing/device程序。该中心是NHS基金会信托基金，在过去的几年中，该基金会的发展已经发生了很大的发展。由于主要资本投资，中心能够提供：
基于 AI 的临床特征、实验室检查和胸部 CT 多模态整合可改善住院患者的 COVID-19 结果预测
娜塔莉·拉索 1.2 、萨米·阿马里 1.2 、艾米莉·舒泽努 3 、雨果·戈尔泰斯 4 、保罗·赫伦特 5 、马修·德维尔德 4 、萨默·索利曼 4 、奥利维尔·梅里尼亚克 2 , 玛丽-波琳·塔拉巴尔 4 , 让-菲利普·拉马克 1,2 , 雷米·杜波伊斯 5 , 尼古拉斯·卢瓦索 5 , 保罗·特里谢莱尔 5 , 艾蒂安·本杰巴尔 5 , 加布里埃尔·加西亚 1 , 科琳巴雷吉耶 1,2 , 曼苏里亚梅拉德 6 , Annabelle Stoclin 7 、Simon Jegou 5 、Franck Griscelli 8 、Nicolas Tetelboum 1 、Yingping Li 2,3 、Sagar Verma 3 、Matthieu Terris 3 、Tasnim Dardouri 3 、 Kavya Gupta 3 分、Ana Neacsu 3 分、Frank Chemouni 7 分、Meriem Sefta 5 分、Paul Jehanno 5 分、Imad Bousaid 9 分、Yannick Boursin 9 分、Emmanuel Planchet 9 分、Mikael Azoulay 9 ，乔斯林·达查里 5 ，法比安·布鲁波特 5 、阿德里安·冈萨雷斯 5 、奥利维尔·德阿纳 5 、让-巴蒂斯特·希拉蒂 5 、凯瑟琳·舒特 5 、让-克里斯托夫·佩斯凯 3 、雨果·塔尔博特 3 、艾洛迪·普罗尼耶 5 、吉尔斯·温里布5、托马斯·克洛泽尔（Thomas Clozel）5、法布里斯·巴莱西（Fabrice Barlesi）6、玛丽-弗朗斯·贝林（Marie-France Bellin）2.4、迈克尔·G·B·布鲁姆（Michael G. B. Blum）5*。
人工智能在分析胸部 X 光片中 COVID-19 肺炎迹象方面的潜力 Ginneken, B. van 2021，文章/致编辑的信（放射学，299，1，（2021），第 E214-E215 页）
大约一年前，一种新型冠状病毒开始从中国武汉传播。由此引发的疫情在许多方面都是史无前例的，其中之一就是它引发的科学出版物数量。PubMed 已经列出了 70,000 多篇关于 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 的论文。《放射学》上的第一篇出版物描述了 COVID-19 肺炎的 CT 表现，发表于 2020 年 2 月 6 日。迄今为止，《放射学》已发表了 40 篇关于该主题的原创研究文章。这些研究产生了重大影响：2020 年《放射学》杂志中引用次数最多的 12 篇论文（使用谷歌学术统计的数据）均为有关 COVID-19 的论文，甚至排名第 12 位的文章的引用次数也是 2019 年《放射学》杂志中引用次数最多的文章的两倍。（有趣的是，2019 年引用次数最多的 12 篇《放射学》出版物均涉及人工智能 [AI] 的应用。）
AI检测的胸部X射线异常的系统优先级用于优化的肺癌检测
表1：胸部X射线发现的三种优先策略中AI系统的性能指标，包括灵敏度，特异性，正预测值（PPV）和负预测值（NPV）。ppv：阳性预测价值 - 真正阳性的AI阳性病例的比例。npv：负预测价值 - 真正负面因素的AI阴性案例的比例。fpr：误报率 - AI标记的非癌症案件的比例。fnr：假阴性率 - AI错过的癌症病例的比例。