教学课程资源库 更多>>

关键词： 医学影像学   传统教学法   在线直播   自学   混合式教学  

摘要： 目的探讨传统教学法、“在线直播+自学”法、混合式教学法在医学影像学本科教学中的教学效果。方法采用回顾性分析法将2019年3月—2021年3月在吉林大学第二医院进行医学影像学理论课学习的临床医学五年制学生,分为三组。A组为2016级学生,共66人,采用传统教学法授课;B组为2017级学生,共72人,采用“在线直播+自学”法授课;C组为2018级学生,共69人,采用线上线下结合的混合式教学法授课。通过对期末理论考试成绩进行分析评价教学效果。结果三组期末理论课考试成绩B组成绩明显高于A和C组,差异有统计学意义(P<0.01),A组与C组成绩比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论“在线直播+自学”的教学方式更利于学生掌握影像学的理论知识。

关键词： 阿尔茨海默病   深度学习模型   分类诊断   轻度认知障碍   医学影像   磁共振成像  

摘要： 阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease,AD）是一种中枢神经系统退行性疾病。随着全球人口结构的变化，其所带来的社会经济负担日益沉重。目前，基于大脑神经磁共振影像的临床分析是AD诊断的主要手段。近年来，深度学习方法在AD早期诊断领域取得了突破性进展，然而现有文献对不同研究者所采用的神经网络模型缺乏系统性梳理。为系统总结神经网络模型在AD分类诊断中的应用现状，本文首先介绍了常用的AD影像数据集；其次，依据模型出现及应用的时间脉络，重点分析了LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet及3D-CNN在AD分类诊断中的应用原理与性能表现。通过对比分析这些模型在公开数据集上的分类诊断效果，总结了当前研究中存在的问题，并对未来研究方向进行了展望。本文综述旨在帮助初学者快速把握该领域研究动态，并为后续相关研究提供参考。

关键词： 多学科协作   案例教学法   医学影像   实习带教  

摘要： 目的 探索多学科协作诊疗（multidisciplinary team, MDT）联合案例教学法（case-based learning,CBL）教学模式在医学影像专业学生的实习带教应用效果及应用价值。方法 选取2023年1月—2024年1月在四川省人民医院温江医院（成都市温江区人民医院）超声医学科和放射科轮转的49名医学影像专业医学生为研究对象，随机分为两组，其中试验组24名，对照组25名。两组学生在超声医学科及放射科分别轮转8周，入科均进行第一次理论测试，每两周进行1次疑难病例讨论，其中试验组采用MDT联合CBL，对照组只采用CBL教学法。各科室轮转结束后对两组学生进行第二次理论测试，并进行电子问卷满意度调查。对比分析两组学生两次理论测试成绩、每次疑难病例讨论发言得分及满意度问卷结果。结果 两组学生参加培训后的理论测试得分均较培训前明显增高（P<0.05）。从第4次至第8次疑难病例讨论，试验组学生得分逐渐高于对照组（P<0.05）。满意度问卷调查结果显示，试验组各项评分均高于对照组（P<0.05）。结论 相对采用单一的CBL教学法，MDT联合CBL更能增加医学影像专业实习生的学习兴趣，学生的临床思维能力及对疾病的综合诊断能力也有更大的提升。

关键词： 医学图像   多模态融合   图像分类   深度学习  

摘要： 系统分析了多模态融合技术在医学影像图像分类领域的最新研究进展，重点探讨了不同模态融合策略及它在分类任务中的应用效果。当前研究表明，多模态融合技术在提升分类性能方面具有显著优势，并展现出在临床辅助决策中的潜力。然而，当前仍存在数据集共享不足、文本模态利用有限、融合策略与医学知识结合不紧密等挑战。未来需推动大规模公开数据集的构建，优化图文模态深度融合策略，以促进多模态融合技术在医疗场景中的广泛应用。

摘要： AI 赋能为医学影像技术专业传统教学困境带来突破。通过智能辅助诊断教学、虚拟病例模拟等方式,可提升教学效率与质量。还能优化课程设计、丰富教学资源,增强学生实践能力与创新思维,助力医学影像技术专业教学适应新时代需求,培养高素质专业人才。

关键词： 医学影像检查   患者焦虑   个性化护理干预   依从性   焦虑自评量表(SAS)   Medical Imaging Examinations   Patient Anxiety   Personalized Nursing Interventions   Compliance   Self-Rating Anxiety Scale (SAS)  

摘要： 目的：医学影像检查(如MRI、CT、PET-CT等)因其封闭空间、高噪音、辐射风险及潜在的疾病确诊压力，常引发患者焦虑情绪，影响检查的顺利进行及患者的身心健康。本研究旨在探讨医学影像检查过程中患者焦虑的诱发机制，分析个性化护理干预的效果，并构建一套针对不同患者群体的护理干预体系，以提高影像检查的依从性和患者舒适度，优化医疗体验。方法：本研究采用混合研究方法，包括问卷调查、焦虑评估量表(SAS)、访谈分析及护理干预实验。选取在我院接受MRI、CT或PET-CT检查的患者360例，按照随机分组原则分为实验组(180例)和对照组(180例)。对照组接受常规护理，包括检查前常规告知及基本安慰。实验组实施个性化护理干预，具体包括：(1) 心理疏导：通过医护人员详细讲解检查流程，提供正面情绪支持；(2) 环境优化：降低检查室噪音，提供舒适的候诊环境；(3) 音乐疗法：允许患者佩戴耳机播放舒缓音乐，以降低紧张感；(4) 认知行为干预：向患者提供放松训练方法，如深呼吸训练及渐进性肌肉放松训练。数据采用SPSS 26.0软件进行统计分析，通过t检验、方差分析评估干预效果。结果：研究结果显示，医学影像检查前，360例患者中约74.2%(267例)表现出不同程度的焦虑情绪，主要表现为心率加快(63.9%)、手心出汗(57.8%)、紧张不安(70.5%)等。焦虑程度与患者年龄、文化水平、过往检查经验及疾病严重程度呈正相关(P < 0.05)。护理干预后，实验组患者的SAS评分由(57.85 ± 4.21)显著下降至(37.92 ± 3.68)，而对照组患者的SAS评分仅从(57.65 ± 4.08)下降至(51.82 ± 3.57)，两组间差异具有统计学意义(P < 0.01)。此外，实验组患者的影像检查依从率由原来的84.6%提升至95.7%，而对照组的依从率仅提高至87.3%。在主观体验方面，实验组患者对护理服务的满意度(91.8%)显著高于对照组(77.9%)。结论：医学影像检查可诱发较高比例的患者焦虑，影响检查质量及患者依从性。基于个性化护理干预体系的实施，包括心理疏导、环境优化、音乐疗法及认知行为干预，可有效降低患者焦虑水平，提高检查顺利率及患者满意度。本研究证实，针对不同患者群体采用综合性护理措施，能够优化影像医学服务质量，为临床护理实践提供科学依据，具有重要的临床推广价值。

关键词： 铁蛋白纳米颗粒   药物递送   肿瘤靶向   疫苗开发   医学影像   纳米医学   基因工程   药物装载  

摘要： 随着纳米医学快速发展,铁蛋白作为一种天然存在的蛋白质纳米颗粒,具有独特的结构和稳定性,具备在医学载体上的应用潜力而受到广泛关注。近年来研究表明,铁蛋白纳米颗粒(Ferritin nanoparticles,FNPs)可以通过基因工程改造提升药物在体内的靶向性和靶向效率,在疫苗开发、肿瘤治疗及医学影像等领域显示出良好的应用前景。该文阐述了FNPs的结构及制备方法,综述了其在多领域的研究进展与递送机制,探讨FNPs目前面临的临床转化与安全性局限,展望了FNPs作为纳米医学载体的未来前景,以期为FNPs在生物医疗领域的应用研究提供参考。

关键词： 人工智能   医学影像物理学   教学策略  

摘要： 人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的迅猛发展为医学影像物理学教学改革注入了新的内容和活力。如何有效运用AI提升教学效果,已成为当前医学影像物理学教学改革的重要议题。在这一背景下,本研究基于医学影像物理学教学中的现存问题,分析在医学影像物理学教学中应用AI面临的挑战,并结合教学案例,给出了AI在医学影像物理学教学中的具体应用策略。旨在为医学影像物理学教学改革提供方向与参考,助力培养具备实践操作能力、跨学科合作能力及终身学习能力的高素质医学影像技术专业人才。

关键词： 人工智能   大模型   基础模型   数据安全   临床可解释性  

摘要： 医学影像大模型在肿瘤诊疗领域展现出广阔的应用前景，其强大的高维特征提取与数据分析能力为肿瘤精准诊疗带来了革命性突破，推动了肿瘤精准诊疗范式的革新。然而，当前该领域的研究仍面临诸多挑战与技术瓶颈。本文基于人工智能（artificial intelligence， AI）大模型的研究背景，从医学影像大规模数据集构建、大模型算法优化、算力资源需求及应用场景四个维度系统总结了医学影像大模型在医学领域的应用现状，并对医学影像大模型在肿瘤精准诊疗中的未来发展方向进行前瞻性展望，以期为肿瘤的精准诊疗带来实用性指导意见。