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关键词： 互联网+   MDT   乳腺疾病   乳腺癌   医学影像学   影像教学  

摘要： 文章分析"互联网+教育"的内涵与优势,明确乳腺疾病影像教学中存在的现实问题,突破传统影像教学的局限性,以"互联网+"为契机、以学生为中心,通过构建医学影像学互联网平台、组建以影像为中心的乳腺MDT团队,整合影像教学资源、讨论与学习,。针对影像住院医师及学生们对乳腺疾病临床诊疗认知的不足,强化影像学征象分析、定期开展乳腺疾病教学读片赛及疑难病例讨论、短期见习、教学查房等,从而优化乳腺疾病影像教学模式,以解决临床问题为导向的转化型教学,指导及培养影像住院医师及学生们适应互联网时代的学习方法。

关键词： 医学影像   检查技术   教学方法   实训模式  

摘要： 医学影像检查技术作为高职高专医学影像专业一门重要的专业课,根据国家的对高职高专的学生的要求,应加强对学生的实训技能操作。检查技术实训课是我校影像技术专业课程中的一个重要环节,一般实训教学主要依靠教师课堂讲授加上实际演示之后,再让学生进行分组练习。此种方法虽可以反复巩固学生的理论知识,但是学生一直处于被动接受的状态,课堂积极性差,达不到主动去学习和练习的目的。下面,我将以探讨以一种全新的教学模式来提高实训课的教学效果。

关键词： 医学教育   骨骼肌肉   医学影像学   病例报告   读片窗   放射学   介入治疗   临床放射学杂志  

摘要： 《临床放射学杂志》是一份面向国内外公开发行的医学影像学学术性刊物。以"保证质量、具有特色、重视临床、普及提高"为办刊宗旨。辟有:读片窗、中枢神经放射学、头颈部放射学、胸部放射学、腹部放射学、骨骼肌肉放射学、介入治疗、小儿放射学、实验研究、医学教育、综述、临床初探、病例报告等栏目。

关键词： 医学影像专业   CT/MRI   图像后处理   临床实践  

摘要： CT/MRI图像后处理是医学影像专业研究生临床实践的重要课程之一。做好CT/MRI图像后处理教学工作具有重要意义。理论与上机相结合的教学方法;从简单到复杂,逐个部位掌握的教学策略;图像后处理质量控制反馈机制三位一体的教学手段能够使医学影像专业研究生更快更好地适应图像后处理临床实践工作。

关键词： TBL   CBL   医学影像诊断学   实验教学  

摘要： 针对医学影像学专业本科生学习医学影像诊断学过程中侧重理论学习、缺乏临床思维、临床实践能力差、影像学图像分析思路不规范等问题,我们在医学影像诊断学实验课中探索TBL联合CBL教学,发现这样的教学既可以充分体现以学生为中心,促进学生主动学习思考,又可以培养学生的团队协作精神,有利于提高人才培养质量。

关键词： 人工智能   中枢神经系统疾病   医学影像   深度学习   神经网络   影像组学  

摘要： 随着计算设备的发展与算法的不断改进,人工智能在医学影像领域得到了深入的应用,有望进一步提升临床诊断效率与准确性。该文聚焦中枢神经系统疾病影像学应用领域,综合描述并分析人工智能在脑肿瘤、脑血管疾病和神经退行性疾病影像学中的应用,总结人工智能在应用中存在的问题,展望人工智能与医学影像领域结合的发展前景。

关键词： 影像系本科生   导师指导   科研能力  

摘要： 科研对医学生越来越重要,本科生接触科研不仅可以提升自身水平、利于深造和就职,还利于解决临床上未被认知的现象、提高临床诊治水平等。对西南医科大学医学影像系在校学生进行问卷调查,回收问卷159份,问卷结果显示:其中50人有在导师指导下参与科研项目的经历,且低年级参加科研项目的学生人数甚少。在临床科研导师合理培训下参与科研项目的影像系本科生的科研思维和实际操作能力均有所提高。

关键词： PACS   远程会诊技术   构建与应用  

摘要： 通讯技术、信息技术的高速发展,为国内远程医学事业开辟了一条新的发展道路。远程会诊以最新、最好的面貌为患者提供更具安全及经济的医疗服务。立足于PACS远程医学影像会诊体系可进行医学信息、资料共享及专家远程会诊目的的实现。远程会诊体系能够为患者、当地医务人员及非当地专家建立沟通桥梁,经专家会诊进一步对重症病症实施精准判断。文章以本院为例,全面分析PACS远程医学影像会诊系统构建及相关性应用问题,现做如下综述。

关键词： 医学影像   远程诊断   平台   评价  

摘要： 目的:运用定性和定量评价方法,初步评价区域平台的工作情况、成效和经验,查找主要问题,提出相应政策建议。方法:采用“问卷调查”、“定性访谈”等方法,评价区域平台的相关情况。结果:通过对远程平台各相关因素进行分析,其中对平台报告质量评价最好(4.70),但报告时限评价一般(4.16)。结论:开展区域平台工作势在必行,需要顶层设计和完整各项配套政策,更需要基层医疗机构认同和信任,以及广泛推广应用。

关键词： 人工智能研究   数字化图像   医疗大数据   内窥镜图像   医疗档案   医学检查   医学影像   医疗实践  

摘要： 人工智能(artificial intelligence)在医疗行业介入最多的部门当属医学影像/图像较为集中的科室,包括放射科、病理科、超声科和内窥镜相关科室。随着医疗实践中计算机的普及与应用,尤其是最近10年医学检查的自动化程度提高,电子化医疗档案与数字化医学影像呈暴发式增长,丰富的医疗大数据成为人工智能研究的宝贵资源。病理科是依赖于医疗图像诊断疾病、特别是诊断肿瘤的部门,但传统的病理学图像载体是玻璃切片,使得人工智能介入病理学图像诊疗过程有别于放射科影像、超声科影像和内窥镜图像(这些影像学科室在检查过程中形成的图像即是数字化图像)。该文面向病理学与医疗影像研究的人工智能研发人员,介绍病理学图像的特点以及人工智能研究的相关进展。