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关键词： CSCD核心库   中国医学影像学杂志  

摘要： 中国科学院文献情报中心发布的中国科学引文数据库(Chinese Science Citation Database,CSCD)2023-2024年来源期刊遴选结果显示,《中国医学影像学杂志》再次入选CSCD核心库。

关键词： 医学影像学   本科生   PDCA循环法   PBL教学法  

摘要： 探究PDCA循环法结合PBL教学法在医学影像学本科生实习教学中的效果。方法 纳入医学影像学本科实习生60名(2023年1月至2024年12月),随机分为对照组(传统教学方法)、观察组(PDCA循环法+PBL教学法)各30例,对比教学效果。结果 观察组考核成绩及优良率均更高,且各维度综合能力评分、教学满意度评分更高,有统计学差异(P<0.05)。结论 PDCA循环法+PBL教学法具有突出应用优势。

关键词： DICOM   法医临床学   伤残等级   医学影像学  

摘要： 随着对司法鉴定公正的重视加深，医学数字成像和通信（digital imaging and communications in medicine，DICOM）文件作为法医临床鉴定中关键的影像学依据，其重要性日益凸显，但目前缺乏具体标准指导。本文通过分析4起鉴定案例中DICOM的应用，展示了其提升鉴定准确性的作用，旨在探讨DICOM在法医临床标准化的需求、实践策略及面临的挑战，为制定相应标准提供实证参考。

关键词： 双水印   隐私保护   医学影像   DWT  

摘要： 医学影像中包含了患者的大量隐私信息，在线传输时可能会面临信息泄露的风险。针对这一问题，提出了一种彩色医学影像的双水印隐私保护方法DSPLC。首先将患者的隐私信息进行霍夫曼编码（Huffman），将编码后的信息隐藏到医学水印影像中生成双水印。其次，为了保证通信过程中医疗信息的安全性，使用结合混沌映射和脱氧核糖核酸（Deoxyribonucleic Acid， DNA）编码的方法对双水印进行加密。最后为了确保宿主医学影像的视觉可用性，使用4L-离散小波变换（Discrete Wavelet Transform， DWT）和2L-奇异值分解（Singular Value Decomposition， SVD）的方法将加密后的双水印隐藏到宿主医学影像中。实验结果表明，所提方法具有更好的不可感知性、更强的鲁棒性和更高的安全性。此外，DSPLC同样适用于灰度医学影像。

关键词： 中文核心期刊要目总览   中国医学影像学杂志  

摘要： 《中国医学影像学杂志》被《中文核心期刊要目总览》2023年版(第10版)收录2023年12月26日,《中国医学影像学杂志》再次入编《中文核心期刊要目总览》2023年版(即第10版)之临床医学类的核心期刊,既是对《中国医学影像学杂志》办刊质量和学术水平的充分肯定,也体现了广大读者、作者和业界专家对本刊的认可。

关键词： 人工智能+   体医工   跨学科融合   教学模式  

摘要： “人工智能+”背景下,本文探究了“体、医、工”跨学科融合教学模式。通过分析当前教学模式的现状,引入跨学科融合教学的可能性。通过在优化课程设置、提升教学手段创新以及重塑评价体系等方面的实践举措,以及评估与反思实践效果等方式,探索融合教学模式提升了学生的综合素养的路径,培养符合“人工智能+”背景下发展需要的高素质复合型人才。

关键词： 医学影像学   思政教育   CBL-MDT   教学  

摘要： 在高等教育体系中,思政教育是对学生进行思想政治引导和价值观塑造的重要环节。作为医学专业必修课程之一,“医学影像学”课程具有独特的思政要素。将思政教育融入专业课程中,可以解决专业教育和思政教育分离的问题,实现知识传授与价值引领的统一。这对于培养新时代影像医学人才所需的专业素养、理想信念、道德品质和法治意识至关重要。介绍了CBL-MDT教学模式,并阐述了将思政教育融入医学影像学CBL-MDT教学模式中的必要性和可行性,旨在探索其在培养高素质医学影像专业人才方面的应用。

关键词： CSCD核心库   中国医学影像学杂志  

摘要： 中国科学院文献情报中心发布的中国科学引文数据库(Chinese Science Citation Database,CSCD)2023-2024年来源期刊遴选结果显示,《中国医学影像学杂志》再次入选CSCD核心库。《中国医学影像学杂志》为CSCD核心库来源期刊、《中文核心期刊要目总览》收录期刊、中国科技核心期刊、中国科协《高质量科技期刊分级目录》收录期刊、《科技期刊世界影响力指数(WJCI)报告》期刊、中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊等。《中国医学影像学杂志》每一次的进步都离不开各位编委、审稿专家、广大作者和读者的鼎力支持和关注!我们将不忘初心,再接再厉,为各位医学影像专业同道提供更好的服务和交流的平台!

关键词： 医学影像分割技术   CT   MRI   疾病诊断  

摘要： 医学影像分割技术是将数字图像划分为多个具有相似特征的区域或对象的重要方法。医学影像分割技术是人工智能领域的一个重要分支,它可以利用算法和模型对CT(计算机断层扫描)、MRI(磁共振成像)等多种医学影像进行处理和分析,从而识别和分割出特定的结构或异常区域,为疾病诊断和治疗方案的制定提供有力支持。