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关键词： 信息类课程   科研团队   临床医生   医学图像处理   医学影像   主动性和积极性   课程定位   实用技术  

摘要： 一、医学图像处理课程内容和背景医学图像处理技术可对各种医学影像进行加工和处理,是一种辅助临床医生进行诊断的实用技术,受到科研团队重视。由于图像处理理论性强、内容抽象、算法较多,设计的理论方法既包含时域又包含频域,学生要有很好的数学基础才能理解。但由于有限教学时间限制以及理论涉及的知识面广,很难在短时间内将知识讲透彻,因此学生主动性和积极性下降。二、课程定位存在问题1.课程内容需明确《医学图像处理》属于信息类课程.

摘要： 《中国医学影像技术》杂志于1985年创刊,是由中国科学院主管,中国科学院声学研究所主办的国家级学术期刊。刊号:ISSN 1003-3289,CN 11-1881/R。为百种中国杰出学术期刊(2011、2012年)、中国精品科技期刊、中国科技核心期刊、中国科学引文数据库核心期刊、《中文核心期刊要目总览》收录期刊、荷兰《医学文摘》收录源期刊、英国《科学文摘》收录源期刊、俄罗斯《文摘杂志》收录源期刊、WHO《西太平洋地区医学索引》(WPRIM)来源期刊、《日本科学技术振兴机构中国文献数据库》(JSTChina)收录期刊。

关键词： 中华医学会   影像技术   河南省医学会   医学影像   河南省郑州市   实践技能   郑州大学  

摘要： 为了促进我国医学影像技术学专业的发展,提高专业人员理论、基础、研究、实践技能、管理水平。由河南省医学会主办,中华医学会影像技术分会协办,郑州大学第一附属医院承办的“中华医学会影像技术分会第十二次全国医学影像技术学青年与专业学术大会暨河南省医学会影像技术学分会全委与学组会议”,将于2020年7月3~5日在河南省郑州市召开线上网络大会。大会围绕“聚精绘影像,聚力抗新冠”这一主题,将邀请国内外医学影像基础.

关键词： 人工智能医学影像技术   胰腺神经内分泌肿瘤   病理分级   应用现状  

摘要： 胰腺神经内分泌肿瘤具有复杂性、多变性,临床中发病概率较低,具有一定的恶化概率。胰腺神经内分泌肿瘤的组织学分级于治疗措施的制定以及预后效果息息相关。如果可以在手术前对患者的肿瘤分级进行了解,则可以给治疗措施提供依据以及方向,有利于预后评估。随着医学科技的逐渐发展,人工智能也在不断现金,人工智能医学影像技术中包括深度学习、影像组学以及纹理分析技术三项代表技术,可以深入分析并阐释图像表征信息,表明图像表征信息和肿瘤分级之间的关系。本篇文章,作者对人工智能医学影像技术在胰腺神经内分泌肿瘤分级中的应用进展进行研究,现阐述如下。

关键词： 专家述评   医学影像学   学术期刊   病例讨论   学术动态   病例报告   ISSN   短篇报告  

摘要： 《医学影像学杂志》由中华人民共和国科学技术部、中华人民共和国新闻出版总署批准,山东省医学影像学研究所、山东省医学影像学研究会共同主办的国内外公开发行的全国性学术期刊,国内统一连续出版物号:CN37-1426/R,国际标准连续出版物号:ISSN 1006-9011,月刊。本刊设有以下栏目:专家述评、论著、实验研究、研究生园地、综述、短篇论著、病例报告、QA、QC、临床教学、病例讨论、国内外学术动态等。1投稿要求1. 1文稿:文章应具有先进性、科学性和实用性,选题新颖,文辞通顺,重点突出,论点明确,数据可靠,无剽窃及抄袭之处。论著、实验研究、研究生园地文章一般不超过5000字,短篇论著应在3500字以内,短篇报告1000字。

关键词： 核心版   中国科技期刊引证报告   《中国医学影像技术》   中国科学技术信息研究所   发布会   中国科技论文统计   北京国际会议中心   相关数据  

摘要： 由中国科学技术信息研究所主持的“2018中国科技论文统计结果发布会”于2019年11月19日在北京国际会议中心举行。《中国医学影像技术》杂志在《2019版中国科技期刊引证报告》(核心版)的相关数据为.

关键词： 深度学习   医学影像   神经网络  

摘要： 医学影像是放射科医生做出医学诊断的重要依据。但随着医学影像技术的快速发展,逐渐增多的影像图像和复杂的图像信息对医生的工作产生了巨大的挑战。而深度学习是人工智能研究中最热门的领域,在处理大数据和提取有效信息方面具有优势,因此逐渐成为分析医学影像方面的首选方法。本文阐述了深度学习的概念,并简要总结深度学习在医学影像中的常见模型,包括卷积神经网络、循环神经网络、深度置信网络和自动编码器。卷积神经网络的基本结构是卷积层、池化层和全连接层;循环神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成;深度置信网络的基础是玻尔兹曼机;自动编码器包含编码层、隐藏层和解码层。通过对CT肺结节和MRI脑部疾病的分类,阐明目前深度学习在疾病自动分类上准确性较高;通过分割左心室、椎旁肌肉和肝脏的结构,可见深度学习方法在医学图像分割上与人为分割具有一致性;深度学习在肺结节和乳腺癌疾病的检测上已相对成熟。但目前为止,仍存在标注的样本量少和过拟合的问题,希望通过共享图像数据库来解决此问题。总之,深度学习在医学影像中具有广阔前景,且对临床医生的工作具有重大意义。

摘要： 《中国医学影像技术》杂志于1985年创刊,是由中国科学院主管,中国科学院声学研究所主办的国家级学术期刊。刊号:ISSN 1003-3289,CN 11-1881/R。为百种中国杰出学术期刊(2011、2012年)、中国精品科技期刊、中国科技核心期刊、中国科学引文数据库核心期刊、《中文核心期刊要目总览》收录期刊、荷兰《医学文摘》收录源期刊、英国《科学文摘》收录源期刊、俄罗斯《文摘杂志》收录源期刊、WHO《西太平洋地区医学索引》(WPRIM)来源期刊、《日本科学技术振兴机构中国文献数据库》(JSTChina)收录期刊。

关键词： 图像处理技术   医学影像学   教学   意义  

摘要： 目的:研究图像处理技术在医学影像学教学中的意义。方法:取2019级医学影像学选修课学生100名,其中50名接受传统教学设为对照组,50名接受运用图像处理技术的教学方式设为观察组,对比教学效果。结果:观察组学生考核理论成绩、实践阅片成绩均优于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:运用图像处理技术在医学影像学教学中,能明显提高学生成绩。