建立MRI技术实验室若干问题的思考

与其他医学成像技术比,医用磁共振成像具有众多的优点,因此,在临床上和科学研究中倍受青睐。随着近年来磁共振成像设备的装机容量逐年提高,市场对专业人才的需求也不断扩大。如何面向市场培养合格的磁共振成像技术专业人才,是医学影像工程专业面临的一个重要课题。通过对目前磁共振成像技术教学中存在问题的分析,该文就建立磁共振成像技术实验室的必要性以及如何在科研和教学中充分发挥实验室的效能等诸多问题进行了探讨。     

筹建核磁共振成像技术实验室的探索与思考

医用核磁共振成像技术是一门综合性的学科,其优越性明显,临床应用领域不断得以扩展,市场对于磁共振方面的技术人才需求也在不断增加。该文在大量前期调研的基础上就如何建设一个培养学生真正切实有效地掌握磁共振成像技术的磁共振实验室做了一定探索,提出了一点建设性意见。     

基于三维双路径网络与K均值聚类算法的肺结节良恶性鉴别方法（英文）

目的：为了提高肺癌早期诊断的准确性,本文使用机器学习,可以有效地帮助放射科医生区分肺结节的良恶性。创新点：基于三维双路径网络（3D DPN）辅助K均值聚类分析区分良恶性肺结节,类别分析可以有效地表示良恶性肺结节的多种潜在亚型。方法：在这项研究中,我们提出了一种基于3D DPN并辅以聚类分析来识别良恶性肺结节的新分类方案。首先,根据四位放射科医生的标注结果,从计算机断层扫描（CT）图像中截取以肺结节为中心,尺寸为64×64×64的像素单元;并训练pre-3D DPN模型提取卷积神经网络（CNN）特征。随后,采用随机森林特征选择算法滤除不相关的特征,并采用K均值聚类算法生成聚类标签。最后,使用具有新聚类标签的数据训练3D DPN对肺结节进行良恶性分类。结果：使用肺影像数据联盟-影像数据库资源计划（LIDC-IDRI）数据库中的966个肺结节进行实验验证,最终所提方法的分类准确率、敏感度、特异度及接受者操作特性曲线（ROC）下面积（AUC）分别达92.86%、94.44%、91.94%及96.43%。此外,从上海胸科医院（SCH）收集了67个结节进行临床验证,获得的准确率为86.57%。结论...