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关键词： 中文核心期刊要目总览   中国临床医学影像杂志  

摘要： 2023年12月26日,《中国临床医学影像杂志》编辑部接到北京大学图书馆《中文核心期刊要目总览》2023年版编委会通知,《中国临床医学影像杂志》入编《中文核心期刊要目总览》2023年版(即第10版)之“特种医学”类的核心期刊。

关键词： 人工智能   医学影像诊断学   教学改革   路径  

摘要： 医学影像诊断学作为医学影像技术专业的一门重要的专业核心课程,其传统的教学模式已远远落后于医学影像技术专业的快速发展,教学上存在影像资源较为匮乏、教学模式僵化、评价反馈方式单一等问题。人工智能(AI)为该课程教学过程实现智能化、个性化提供了可能,并为实现交互性奠定技术基础。该研究基于现有技术基础与教学实践,提出AI赋能医学影像诊断学教学改革的路径创新思路和初步的实践框架——建设AI+医学影像诊断教学平台、创新人机协同“双师课堂”教学模式、开展多元教学评价与反馈,并进一步剖析其落地需应对的医学影像数据标准化、教师角色转型与能力断层、学生适应性差异与技术依赖风险等核心挑战,助力“AI+医学影像智能辅助诊断”和“AI+医学教学”的应用。

关键词： 医学影像   人工智能   发展措施  

摘要： 人工智能是一门新兴的技术科学。它能够借助计算机系统模拟、延伸和扩展人类思维与行为,完成特定任务。如今,计算机技术的飞速发展为人工智能提供了强大支撑,使其被广泛应用于各个行业领域。将人工智能技术应用于医学影像诊断时,该系统能够通过对医学影像数据进行分析与处理,输出临床诊断相关结果,为医务人员提供高效可靠的辅助诊断,有效提升工作效率。人工智能在疾病诊断、肿瘤分型、基因表达模式和预后评价等领域的应用得到了越来越多的重视。然而,目前该技术在医疗卫生方面还面临着巨大技术难题和瓶颈:缺少相应的技术规范和标准,深度学习和机器学习方法的可重现性不足,以及临床适用性有待提升。为此,必须加大对医学影像技术的研究力度,推动其在医疗实践中的实际应用。

关键词： 教学   医学影像学   功能磁共振成像   增强现实   临床医学专业   实习生  

摘要： 目的探讨基于增强现实(augmented reality,AR)技术的功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)融合重建在临床医学专业实习生医学影像学教学中的应用效果。方法选取2023年6月至8月在华中科技大学同济医学院学习的2019级五年制临床医学专业40名实习生为研究对象,采用简单随机法分为试验组和对照组,每组20名。试验组采用AR技术辅助的fMRI融合重建教学系统开展医学影像学教学,对照组采用传统教学方式进行医学影像学教学。采用自编问卷对两组实习生进行教学效果评价调查,包括学习兴趣程度和认知负荷。另外对试验组实习生进行新教学模式接受度调查。采用独立样本t检验、卡方检验、Pearson相关分析、描述性统计等方法分析数据。结果在兴趣程度上,试验组实习生对知识兴趣度提升评分(4.10±0.79)分、学习主动性提高评分(3.85±0.75)分、联系性思考评分(3.95±1.05)分等均高于对照组的(3.35±0.61)分、(3.35±0.67)分、(3.20±0.62)分。在认识负荷上,试验组实习生对掌握三维想象能力难易评分(4.70±0.47)分、课程轻松度评分(4.35±0.49)分、课程印象评分(4.05±0.89)分等均高于对照组的(2.70±0.47)分、(3.20±0.62)分、(3.15±0.59)分。以上对比差异均具有统计学意义(均P<0.05)。试验组实习生的学习兴趣与认知负荷间存在更多正向相关性(r=0.58~0.81,均P<0.05)。16名(80.0%)试验组实习生乐意接受AR辅助的新教学模式。结论与传统教学方式相比,基于AR的fMRI融合重建教学能够显著提高实习生学习兴趣,降低认知负荷,并获得较高接受度,具有较好的教学应用潜力。

关键词： 骨科   人工智能   诊断   预测   医学影像   深度学习  

摘要： 医学影像在骨科疾病的诊疗中占据重要地位,传统的影像诊断方法主要依赖于临床医生的个人经验,易造成误诊和漏诊。近年来,人工智能(AI)技术发展迅速,为骨科影像学发展提供了契机。AI技术能够从海量的X线片、CT平扫及三维重建图片、磁共振成像(MRI)等影像数据中提取主要特征并进行分析,可以显著提升疾病的检出率。本文拟结合最新研究进展综述AI技术在X线片、CT平扫及三维重建、MRI、超声三维重建等影像学检查中的应用情况,探讨AI技术在骨科影像诊断与预测中的潜在价值,并分析AI技术应用于骨科疾病诊断领域的"瓶颈"问题。

摘要： 《实用医学影像杂志》(双月刊,双月30日出刊,国内外公开发行,国际标准连续出版物ISSN 1009-6817,国内连续出版物号CN 14-1281/R,邮发代号22-195,定价20元/册),为山西省卫生健康委员会主管,山西医药卫生传媒集团有限责任公司主办的专业学术期刊。本刊面向医学影像专业及临床各专业学科的广大医务人员,重点反映我国普通放射、CT、磁共振、介入放射、核医学、超声、放疗等方面的新技术、新进展、新成果以及各种影像机械检修、投照及机器应用,同时刊登临床各专业学科医生应用影像技术诊治的新经验、新手段和新技术。

关键词： 肺结核   深度学习   人工智能   计算机辅助诊断   医学影像学  

摘要： 由于受新型冠状病毒疫情影响,世界各国长期以来呈总体下降趋势的结核病患病率及死亡率自2019年底以来开始呈现上升趋势。尽管结核病可防可治,但在高负担地区仍然缺乏足够的筛查方式及疾病随访工具,从而导致误诊和治疗延误。肺结核影像学表现具有多样性,通常使用胸部X线或电子计算机断层扫描(CT)筛查及诊断肺结核,结合计算机辅助诊断(CAD)可用于自动检测、诊断结核病,并鉴别诊断。通常我们将CAD分为两大类:计算机辅助检测(CADe)和计算机辅助诊断(CADx)。近年来,人工智能的新起,已经替代传统CAD算法,在肺结核病的影像诊断及鉴别诊断中表现出巨大潜力。它为研究人员提供了新的技术手段和研究方向,用以开发准确、快速、有效以及自动化的肺结核筛查、诊断及鉴别诊断的工具。本综述将介绍肺结核筛查、影像诊断、鉴别诊断等最新人工智能算法及效能,并对其应用、不足及展望进行综述。

关键词： 胃肠道恶性肿瘤   医学影像   计算机辅助诊断   深度学习  

摘要： 胃肠道恶性肿瘤是全球公共卫生的重要威胁。传统医学影像存在海量数据处理效率低下、肿瘤异质性识别有限及医师主观差异等诸多局限性。近年来,计算机辅助诊断(computer-aided diagnosis,CAD)技术展现出重要价值。CAD的关键技术包括影像组学、机器学习和深度学习。传统影像组学依赖于手工特征提取与机器学习模型,存在流程繁琐、模型简单、泛化能力不足等瓶颈。深度学习具有强大的图像自动分割和自动特征提取能力、优秀的表示能力及泛化能力,能够出色地处理大规模和高维度数据。本文重点综述了基于医学影像的深度学习技术在胃肠道恶性肿瘤筛查、诊断、治疗及预后等方面的最新研究进展。

关键词： CBL融合   反馈教学法   医学影像诊断学  

摘要： 探索CBL融合及时反馈教学法在教学过程性评价中的作用。方法:在2024级医学影像技术专业医学影像诊断学课程中,采用CBL融合及时反馈教学法进行教学与过程性评价,通过计算学生成绩并结合问卷调查反馈教学效果。结果:学生成绩均达到优秀或良好水平,且对该教学方法的接受度与支持度较高。结论:CBL融合及时反馈教学法以病案实践为基础,结合实时反馈机制,能够客观评估学生的学习过程、实践能力和综合素质,契合过程性评价的理念,并有助于学生高效学习。

关键词： 超声波   妊娠畸形   医学影像   二维超声   四维超声  

摘要： 探究四维超声在妊娠畸形的医学影像诊断中的应用。方法 抽取近2021年5月-2024年4月内本院接收的的100例妊娠畸形检出孕妇,观察组和对照组患者各50例。对照组接受二维超声检查,观察组接受四维超声检查,比较两组妊娠畸形检出情况、诊断准确率以及漏诊情况。结果 以分娩或引产结局为金标准,观察组检出率、诊断准确率(94.00%、96.00%)均高于对照组(80.00%。84.00%),漏诊事件发生率(2.00%)低于对照组(16.00%),p<0.05。结论 在医学影像诊断中的应用中,四维超声能够有效提升妊娠畸形的检出率,并且经过分娩和引产证实,四维超声的诊断准确率明显提升,减少漏诊时间的发生,四维超声在妊娠畸形的医学影像诊断中效果显著。