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关键词： 隐式神经表示   稀疏视角   医学影像重建   自注意力机制   感兴趣窗口  

摘要： 稀疏视角断层重建对于临床实践中减少辐射剂量具有重要意义。近年来,隐式神经表示(Implicit Neural Representation,INR)方法在医学图像的稀疏视角断层重建领域得到广泛应用,并展示了卓越的性能。然而,传统INR方法将每个采样点单独作为输入,忽视了邻近采样点之间的内在联系,从而削弱了重建效果。为解决上述问题,本文提出了一种新的INR方法。该方法首先将相邻射线上的邻近采样点重新组织成一系列感兴趣窗口,随后将上述感兴趣窗口输入到一个配备跳跃连接的Transformer查询网络中。利用Transformer网络的自注意力机制,该方法能够深入学习各个感兴趣窗口内采样点之间的内在联系,从而显著提升重建图像的质量。本文在锥束计算机断层扫描(Cone-beam Computed Tomography,CBCT)和平行束单光子发射计算机断层扫描(Single-photon Emission Computed Tomography,SPECT)两种断层成像模态上进行了大量的数值实验,与现有的先进INR方法Freq-NAF相比,本文所提方法在稀疏视角条件下的重建精度和图像可视化方面均表现出更优异的性能。特别是在胸部CBCT数据集,所提方法的峰值信噪比(Peak Signal-to-noise Ratio,PSNR)比Freq-NAF方法提高了0.45 dB。

关键词： 间质性肺病   基本病理改变   诊断效能   间质纤维化   全民健康   定量CT   影像组学   医学影像学  

摘要： 间质性肺病(interstitial lung disease,ILD)是一组由各种病因所致的以弥漫性肺实质、肺泡炎症和间质纤维化为基本病理改变的肺部异质性病变。ILD“防、诊、治、控”是实现全民健康2030的关键路径,是亟待解决的重大公共卫生问题。医学影像学是评估ILD的发生发展重要工具,定量CT、影像组学、人工智能等新技术应用,提升了影像学在ILD诊断效能,为临床提供了客观鲁棒的循证诊疗依据。本专栏旨在分享影像学新技术在ILD诊疗评估的经验及研究成果,互通有无,共同推动间质性肺病影像诊断效能。欢迎全国同道积极投稿。

关键词： 数字孪生   实验教学   检查技术   医学影像  

摘要： 作为元宇宙的重要底层技术之一,数字孪生与各种实验教学的结合正在加快落地。CT检查技术是医学影像技术专业的一个重要课程模块,但在实验教学中存在过度依赖医院实体设备、实验机时十分有限、检查过程环节多、规范多、缺乏交互性等现实难题。该文构建了一种基于机理建模和数字人体模型相结合的数字孪生CT检查技术虚拟仿真平台,展示了平台框架结构和模型基础,介绍了部分仿真案例和功能模块,并分析了使用该平台的教学效果。该平台不仅打破了学习时空的限制,还提供了沉浸式、多角度的CT检查技术实验环境,有助于开展相关专业的实验教学,赋能教育新形态,改善实践新体验。

关键词： 北京高校图书馆   文献计量学研究   科技工作者   中国科协   影像技术学   医学影像   期刊工作研究会   专家评议  

摘要： 《放射学实践》是由国家教育部主管,华中科技大学同济医学院主办,与德国合办的全国性影像学学术期刊,创刊至今已40周年。遵照同行评议、价值导向、等效应用原则,国内各大学会、协会、组织机构通过科技工作者推荐、专家评议、结果公示等规定程序,《放射学实践》杂志入选中国科协发布10大领域《我国高质量科技期刊分级目录》业内认可的较高水平期刊。《放射学实践》杂志再次入选2023年版北京大学和北京高校图书馆期刊工作研究会共同主持的国家社会科学基金项目“学术期刊评价及文献计量学研究”研究成果——《中国核心期刊要目总览》。本刊坚持服务广大医学影像医务人员的办刊方向,关注国内外影像医学的新进展、新动态,全面介绍X线、CT、磁共振、介入放射及放射治疗、超声诊断、核医学、影像技术学等医学影像方面的新知识、新成果,受到广大影像医师的普遍喜爱。

关键词： 国际先进技术   科学技术协会   吕国   人工智能   河南省科学技术   医学影像   海南大学   自然科学院  

摘要： 2024年12月14日,由南阳医学高等专科学校、南阳市科学技术协会、张仲景国医研究院共同主办的医学影像与人工智能高质量发展会议在南阳成功举办。河南省科学技术协会主席吕国范、南阳市人民政府市长路红卫、副市长杨曙光,首都医科大学附属北京佑安医院教授、俄罗斯自然科学院院士李宏军,海南大学教授、国际先进技术与工程院院士段玉聪,南阳医专党委书记柳明伟、校长范真,南阳市科学技术协会主席李培迁等领导专家出席活动。

关键词： 医学影像   人工智能   数据库   算法   模型  

摘要： 随着人工智能(artificial intelligence,AI)技术的飞速发展,医学影像与AI的结合正推动医疗领域的深刻变革。本文梳理了中国医学影像AI的最新进展,并从政策引导、数据支撑、模型创新以及临床应用等方面进行深入分析,同时探讨了未来发展趋势。未来医学影像AI的发展将聚焦于复合型人才的培养、伦理法规的完善和新技术的突破,以推动医学影像AI在疾病诊疗中的更广泛应用。

关键词： 医学影像   图像分割   波自注意力机制   波随机编码器  

摘要： 在光谱三维CT数据中,传统卷积的全局特征捕捉能力不足,而全尺度的自注意力机制则需要大量的计算资源.为了解决这一问题,本文引入一种新视觉注意力范式(wave self-attention,WSA).相比于ViT技术,该机制使用更少的资源获得同等的自注意力信息.此外,为更充分地提取器官间的相对依赖关系并提高模型的鲁棒性和执行速度,本文为WSA机制设计了一种即插即用的模块——波随机编码器(wave random encoder,WRE).该编码器能够生成一对互逆的非对称全局(局部)位置信息矩阵.其中,全局位置矩阵用来对波特征进行全局性的随机取样,局部位置矩阵则用于补充因随机取样而丢失的局部相对依赖.本文在标准数据集Synapse和COVID-19的肾脏和肺实质的分割任务上进行实验.结果表明,本文方法在精度、参数量和推理速率方面均超越了nnFormer、Swin-UNETR等现有模型,达到了SOTA水平.

关键词： 医学影像学   中医临床   四诊   功能性磁共振成像  

摘要： 医学影像学是中医四诊的延伸,能够将四诊信息整合为直观的影像学表现,为中医诊疗、临床实践及科研工作提供了重要支持,并为中医四诊的客观化提供了可靠的依据。该文主要探讨医学影像学在中医诊疗、中医临床及中医科研等多领域的应用,以期为中医临床能够充分利用好现代医学影像检查技术提供一定参考。

关键词： 医学影像   关键点检测   深度学习   神经网络   技术进展   应用前景  

摘要： 随着深度学习技术的迅速发展,关键点检测技术在医学影像分析中的应用受到广泛关注,尤其在超声、CT和MRI等医学影像中表现出巨大的潜力。文章首先回顾了传统的关键点检测技术与基于深度学习的关键点检测技术在医学影像中的应用,重点分析了卷积神经网络(CNN)、Hourglass网络和Transformer模型的特点与优势;随后讨论了关键点检测在医学影像中的实际应用,包括人体姿势估计、器官与肿瘤的分割与定位等领域的应用。此外,文章还总结了当前技术面临的挑战,如数据不足、图像噪声、跨设备泛化等问题,并提出了可能的解决方案。最后,结合深度学习的最新进展,本文展望了医学影像中关键点检测技术的未来发展趋势,旨在为医学影像分析中的关键点检测技术的研究与应用提供理论支持和发展思路。With the rapid development of deep learning technology, the application of keypoint detection technology in medical image analysis has received widespread attention, especially in medical images such as ultrasound, CT, and MRI, showing great potential. The article first reviews the application of traditional keypoint detection techniques and deep learning based keypoint detection techniques in medical imaging, with a focus on analyzing the characteristics and advantages of convolutional neural networks (CNN), Hourglass networks, and Transformer models;Subsequently, the practical applications of keypoint detection in medical imaging were discussed, including human pose estimation, segmentation and localization of organs and tumors, and other fields. In addition, the article also summarizes the challenges currently faced by technology, such as severe data shortages, image noise, cross device generalization, and proposes possible solutions. Finally, based on the latest advances in deep learning, this article looks forward to the future development trends of keypoint detection technology in medical imaging, aiming to provide theoretical support and development ideas for the research and application of keypoint detection technology in medical image analysis.

关键词： 互联网教学   医学影像   影响   对策  

摘要： 互联网教学对于传统教育模式及形态产生了巨大改变。具体到医学影像技术专业,互联网教学对传统课堂教学带来诸多优势,例如:突破时空局限,实现移动教学,为学生提供个性化学习方案,实现教育资源的共享,培养学生协作能力,全面提升学生素质。本文主要分析了互联网教学特点,对当前医学影像技术专业教学存在的问题进行分析,剖析了互联网教学对医学影像专业的影响,如师生互动与交流、平面成像与立体成像教学、实习阶段学生实践能力培养等,从多方面入手,全面阐述互联网教学下医学影像技术专业教学对策,提高医学影像互联网教学水平。