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    閱片

    • 人工智能輔助閱片在計算機體層成像鑒別診斷惡性肺結(jié)節(jié)中的價值
      探討人工智能輔助閱片在計算機體層成像(CT)鑒別診斷惡性肺結(jié)節(jié)中的價值。方法:收集2021年8月~2023年8月在本院放射科接受胸部CT檢查并明確存在肺結(jié)節(jié)的患者176例(208個結(jié)節(jié)),分別進行CT檢查及人工、人工智能(AI)閱片,根據(jù)閱片方式不同分為人工組、AI組。對比不同胸部CT閱片方式的肺結(jié)節(jié)檢出情況、檢出時間、性質(zhì)鑒別準確性差異。結(jié)果:人工組共檢出結(jié)節(jié)125個,檢出率為60.10%;AI組共檢出結(jié)節(jié)205個,檢出率為98.56%。AI組的不同直徑

      中國醫(yī)療器械信息 2023年23期2024-01-19

    • 人工智能軟件在兒童發(fā)育相關(guān)疾病骨齡評估中的臨床應用
      齡評估結(jié)合能提高閱片效率,減少醫(yī)師閱片的主觀性,提高骨齡評估的可重復性與準確性[7-8]。本文具體探討與分析了人工智能軟件在兒童發(fā)育相關(guān)疾病骨齡評估中的臨床應用,以促進人工智能軟件的應用,現(xiàn)報道如下。1 資料與方法1.1 一般資料選取2020年5月—2022年12月在江蘇省鹽城市射陽縣人民醫(yī)院診治的84例發(fā)育相關(guān)疾病兒童作為研究對象。在84例患兒中,男44例,女40例;年齡2~11歲,平均年齡(7.89±0.14)歲;平均身高(126.59±10.13)c

      中華養(yǎng)生保健 2023年22期2023-12-05

    • 冠脈CTA 人工智能輔助閱片對不同年資規(guī)培醫(yī)生工作效能影響的研究
      A 人工智能輔助閱片對不同年資規(guī)培醫(yī)生工作效能的影響,以期為培養(yǎng)適應“AI+”診療模式的高素質(zhì)醫(yī)師提供參考經(jīng)驗。1 資料與方法1.1 一般資料回顧性搜集2022 年6 月—7 月在梅州市人民醫(yī)院接受冠脈CTA 檢查的44 例患者,其中男性25 例,女性19例,年齡為47~83 歲,平均年齡(65.39±9.69)歲。納入標準:①患者行冠脈CTA 及冠狀動脈血管造影(coronary angiogram,CAG)檢查,且臨床及檢查資料完整;②在圖像儲存和傳輸

      影像研究與醫(yī)學應用 2023年16期2023-11-10

    • AI 輔助軟件對疲勞狀態(tài)下住培醫(yī)生檢出肋骨骨折的提升作用
      力對影像圖像進行閱片,極易產(chǎn)生視覺疲勞及注意力不集中,由此造成的誤診或漏診屢見不鮮[2]。住培醫(yī)生是放射科承擔大量閱片診斷工作的一線人員,準確診斷肋骨骨折是其必須掌握的核心技能之一。然而,隨著醫(yī)院診療量的劇增,放射科閱片負荷及工作時長顯著增加,使得住培醫(yī)生常處于滿負荷工作的疲勞狀態(tài),導致漏診或誤診肋骨骨折的情況時有發(fā)生。近年隨著AI 算法的不斷發(fā)展,AI 輔助診斷軟件在提升住培醫(yī)生疾病診斷效能方面展現(xiàn)出良好的應用前景[3-4]。因此,本研究將探討AI 輔助

      影像研究與醫(yī)學應用 2023年15期2023-10-27

    • 精細化分點式閱片在盲插鼻腸管后腹部X線片判斷中的應用研究*
      員的鼻腸管X線片閱片能力至關(guān)重要。精細化管理強調(diào)的是以科學管理為基礎(chǔ),以精與細為特征,努力以最優(yōu)化的手段與方法實現(xiàn)最理想的結(jié)果[10]。本研究通過制訂精細化分點式閱片法,應用于鼻腸管腹部X線片的閱片,取得良好效果,現(xiàn)報道如下。1 資料與方法1.1 一般資料選取2019年1月至2021年12月本院神經(jīng)外科重癥監(jiān)護室由于病情需要行床旁盲插鼻腸管進行腸內(nèi)營養(yǎng)的患者為研究對象。納入標準:(1)年齡大于或等于18歲;(2)符合腸內(nèi)營養(yǎng)的適應證;(3)《重癥病人早期腸

      重慶醫(yī)學 2023年18期2023-10-11

    • 不同年資住培醫(yī)師應用AI 提升腦動脈瘤檢出效能的初步研究
      微小,且住培醫(yī)師閱片經(jīng)驗相對不足,導致存在動脈瘤漏診風險。近年,人工智能(artificial intelligence,AI)在提高影像診斷準確性,縮短閱片時間等方面展現(xiàn)出良好的前景,且在輔助住培醫(yī)師診斷方面具有提升作用[3-4]。因此,本研究將探討低、高年資住培醫(yī)師應用人工智能提升動脈瘤檢出效能的價值,旨在為AI 在放射科培訓工作中的推廣提供依據(jù)。1 資料與方法1.1 一般資料回顧性選取2021 年12 月—2022 年2 月在梅州市人民醫(yī)院行頭部CT

      影像研究與醫(yī)學應用 2023年14期2023-09-28

    • 住培醫(yī)師應用人工智能提升胸部CT 肋骨骨折檢出率的價值
      人才,胸部CT 閱片是其必須掌握的核心技能之一。然而,由于放射科胸部CT 閱片工作量巨大,且肋骨骨折多為急診外傷患者,而住培醫(yī)師閱片經(jīng)驗積累有限,導致在閱片實踐工作中難免發(fā)生誤診或漏診情況。隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展,基于AI 的醫(yī)學影像輔助診斷技術(shù)在不同疾病的診斷中得到廣泛應用[2]。多項研究表明,AI 輔助診斷技術(shù)在協(xié)助影像醫(yī)師提升閱片速度,縮短診斷時間,提高診斷準確率等方面表現(xiàn)出巨大的潛力[3-4]。住院醫(yī)師規(guī)范化培訓是醫(yī)學生向醫(yī)生角色轉(zhuǎn)換的

      影像研究與醫(yī)學應用 2023年12期2023-08-17

    • 前列腺影像報告與數(shù)據(jù)系統(tǒng)的學習曲線研究
      標準1.2.2 閱片考核及反饋建立考核數(shù)據(jù)庫及進行閱片考核,具體如下:(1)考核數(shù)據(jù)庫建立:通過PACS 系統(tǒng)選取50 例接受前列腺磁共振檢查的病例組成考核數(shù)據(jù)庫。入組病例需滿足以下條件:①磁共振檢查序列完整,包含T2加權(quán)成像、擴散加權(quán)成像及動態(tài)增強掃描序列;②磁共振圖像清晰,無明顯金屬或運動偽影,不影響PI-RADS 的分析。最終,共選取50 個病例的磁共振圖像,并由2 名具有豐富前列腺MRI 診斷經(jīng)驗的醫(yī)師進行重新閱片及評分作為參考標準。然后,將50

      中國繼續(xù)醫(yī)學教育 2023年15期2023-08-15

    • 人工智能對放射科實習生和住培醫(yī)師檢出肺結(jié)節(jié)的輔助價值
      ,由于胸部CT 閱片量大,閱片耗時間,且初學者自身能力或經(jīng)驗不足,常導致肺結(jié)節(jié)漏診的情況時有發(fā)生。因此,如何提高實習生和住培醫(yī)師篩查肺結(jié)節(jié)的檢出效能,已成為臨床實踐教學中的重要課題。人工智能(AI)是一門新興的科學技術(shù),近年越來越多應用于醫(yī)學領(lǐng)域,尤其是肺結(jié)節(jié)AI 輔助診斷技術(shù)日趨成熟,在肺結(jié)節(jié)的診斷及教學中得到廣泛關(guān)注[3-5]。因此,本文旨在探討AI 對實習生和住培醫(yī)師篩查肺結(jié)節(jié)的輔助價值,以期為AI 在臨床及教學工作中的應用提供參考依據(jù)。1 資料與方

      影像研究與醫(yī)學應用 2023年11期2023-08-06

    • 高、低年資住培醫(yī)生應用人工智能檢出腦轉(zhuǎn)移瘤的價值
      承擔著較大部分的閱片工作[1]。然而,由于住培醫(yī)生閱片經(jīng)驗欠缺,且疲于面對日益繁重的影像閱片工作,導致腦轉(zhuǎn)移瘤漏診時有發(fā)生。近年文獻報道,醫(yī)學影像人工智能(artificial intelligence,AI)在疾病的檢出、診斷及鑒別診斷等方面表現(xiàn)出良好的應用前景,并且對住培醫(yī)生等經(jīng)驗欠缺者具有重要輔助價值[2-3]。因此,本研究旨在探討高、低年資住培醫(yī)生應用AI檢出顱腦轉(zhuǎn)移瘤的應用價值,以期為AI在住培教學工作中的推廣提供參考依據(jù)。1 資料與方法1.1

      影像研究與醫(yī)學應用 2023年10期2023-07-18

    • 人工智能在提高放射科住培醫(yī)師診斷肺栓塞效能中的應用
      科主要教學對象及閱片一線力量,肺動脈CTA是其重要培訓及工作內(nèi)容。然而,由于放射科日益增多的CT閱片工作量,以及住培醫(yī)師經(jīng)驗積累不足,導致快速識別及診斷肺栓塞存在一定的挑戰(zhàn)性。近年來,人工智能(artificial intelligence,AI)技術(shù)發(fā)展迅猛,并逐漸成為幫助放射科醫(yī)生解釋醫(yī)學圖像的重要工具,在醫(yī)學影像輔助診斷及教學方面展現(xiàn)出良好的應用前景[3]。因此,本研究將探討人工智能在提高放射科住培醫(yī)師檢出肺栓塞效能中的價值。1 資料與方法1.1 一

      影像研究與醫(yī)學應用 2023年9期2023-07-04

    • 基于深度學習的人工智能影像輔助診斷系統(tǒng)對肺結(jié)節(jié)的診斷效能評價
      了影像診斷醫(yī)師的閱片負擔,從而可能導致肺結(jié)節(jié)的漏診[3]。隨著人工智能(artificial intelligence,AI)技術(shù)的進步,通過深度學習算法對肺結(jié)節(jié)進行識別、分類、重建及降噪處理,能夠提取影像圖像上肺結(jié)節(jié)的主要特征,對肺結(jié)節(jié)的早期發(fā)現(xiàn)及病變良惡性質(zhì)的判斷等進行預測[4-5]。本研究旨在通過比較AI影像輔助診斷系統(tǒng)與常規(guī)人工閱片在肺結(jié)節(jié)檢出率以及對肺惡性結(jié)節(jié)定性的靈敏度、特異度、假陽性率、假陰性率等方面的差異,探討AI影像輔助診斷系統(tǒng)診斷胸部C

      新鄉(xiāng)醫(yī)學院學報 2022年11期2022-12-05

    • 人工智能對肺磨玻璃結(jié)節(jié)的良惡性分析
      人工智能(AI)閱片和放射科醫(yī)師閱片對肺部磨玻璃結(jié)節(jié)進行良、惡性的結(jié)果判讀。AI閱片是將462例高分辨胸部CT數(shù)據(jù)分別傳輸至由醫(yī)療公司提供的基于深度學習模型的AI軟件,自動分析出肺GGN的數(shù)量、部位、大小、形態(tài)、邊界以及相應的CT數(shù)值。放射科醫(yī)師閱片是由兩位經(jīng)驗豐富的對病理結(jié)果不知情的放射科醫(yī)師(分別具有5年和10年的胸部CT判讀經(jīng)驗)獨立對放射學特征(如:位置、大小、形態(tài)、邊界等)進行良、惡性分析評估。對每個GGN分析的放射學特征進行分析。所有CT結(jié)果均

      影像研究與醫(yī)學應用 2022年19期2022-11-18

    • 兩種方法檢測結(jié)核分枝桿菌的價值分析
      用熒光顯微鏡人工閱片(簡稱人工閱片)和自動掃描儀檢測結(jié)果進行比較。1 資料與方法1.1一般資料 收集本院疑似為結(jié)核病患者的133例合格痰標本(膿痰47例,血痰9例,黏液痰77例),同時進行抗酸桿菌涂片和結(jié)核分枝桿菌培養(yǎng)。1.2儀器與試劑 寧波舜宇儀器有限公司生產(chǎn)的結(jié)核分枝桿菌FS400顯微鏡掃描系統(tǒng)(簡稱FS400)、寧波舜宇儀器有限公司生產(chǎn)EX30/DMEX30生物熒光顯微鏡。珠海貝索金胺O染色液、珠海貝索中性羅氏培養(yǎng)基、珠海貝索抗酸染色液(萋尼氏法)、

      檢驗醫(yī)學與臨床 2022年19期2022-10-10

    • 人工智能輔助系統(tǒng)在宮頸病變細胞學診斷中的應用效果研究
      高工作效率,減輕閱片人員工作量,為宮頸癌的篩查提供了可行性方案[5]。以往已有一些研究[6-9]將AI作為病理診斷的輔助性工具進行嘗試,多集中于將TCT標本的病變細胞進行標記或者分為陰、陽性,缺乏對病變細胞的分級。湖南品信研發(fā)的吉米娜風險分層的AI輔助診斷系統(tǒng)應用視覺卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合細胞顯微成像分析技術(shù)依照TBS(the bethesda system)診斷系統(tǒng)(2014版)嘗試對病變細胞進行分級診斷。本文試圖通過比較AI輔助閱片與人工閱片的可靠性指標,來

      癌變·畸變·突變 2022年5期2022-10-09

    • 人工智能輔助閱片的胸部CT 在肺結(jié)節(jié)良惡性鑒別診斷中的應用研究
      診率,且大幅提供閱片工作效率[4]。鑒于此,本研究旨在分析2019年1月—2021年6月50例于青州市人民醫(yī)院采用人工智能輔助胸部CT 鑒別診斷肺結(jié)節(jié)良惡性的臨床價值?,F(xiàn)報道如下。1 資料與方法1.1 一般資料選取本院收治的肺結(jié)節(jié)患者50例作為研究對象。其中男19例,女31例;年齡35~75歲,平均(49.96±5.13)歲。研究經(jīng)醫(yī)學倫理委員會批準。1.2 納入與排除標準納入標準:符合《肺結(jié)節(jié)診治中國專家共識(2018年版)》[5]中肺結(jié)節(jié)診斷者;精神狀

      世界復合醫(yī)學 2022年6期2022-08-23

    • ThinPrep玻片掃描分析影像系統(tǒng)在子宮頸細胞學中的臨床應用
      ,提高制片質(zhì)量和閱片水平,進而實現(xiàn)計算機輔助閱片或自動閱片成為細胞學領(lǐng)域追求的目標。近年來,借助人工智能技術(shù),計算機輔助閱片助力宮頸癌篩查的研究越來越深入,且應用更加廣泛[1-4],2014年版TBS (the Bethesda system)明確規(guī)定,計算機輔助閱片系統(tǒng)可用于宮頸脫落細胞學,并對其臨床應用進行了規(guī)定[5]。2017年12月,北京協(xié)和醫(yī)院開始使用美國食品藥品監(jiān)督管理局(Food and Drug Administration,FDA)認證的

      協(xié)和醫(yī)學雜志 2022年4期2022-07-30

    • 一種帶有閱片燈的法醫(yī)專用工作臺
      現(xiàn)有技術(shù)中,帶有閱片燈的法醫(yī)工作臺在閱片時,只能站著通過手持片子在閱片燈前進行閱覽,導致在閱覽過程中無法進行記錄,加大了工作量,使用不方便,閱片燈放置在工作臺上,在操作人員工作過程中誤撞,會導致閱片燈損壞,進而影響法醫(yī)工作,因此需要一種帶有閱片燈的法醫(yī)專用工作臺來滿足人們的需求。關(guān)鍵詞:法醫(yī);司法鑒定;工作臺;閱片實用新型內(nèi)容:本實用新型的目的在于提供一種帶有閱片燈的法醫(yī)專用工作臺,以解決上述背景技術(shù)中提出的站著通過手持片子進行閱覽加大了工作量,不便于記錄

      智慧醫(yī)學 2022年6期2022-07-07

    • 人工智能輔助分析技術(shù)在子宮頸細胞癌前病變篩查中的應用價值
      階段子宮頸細胞學閱片人員匱乏以及診斷經(jīng)驗不足[5-6],難以滿足子宮頸癌篩查的需求。人工智能與醫(yī)療相結(jié)合實現(xiàn)的人工智能細胞學輔助閱片系統(tǒng)可以緩解醫(yī)療人員不足與巨大需求之間的矛盾,對子宮頸癌早期篩查的意義重大。本文使用人工智能細胞學輔助閱片系統(tǒng)分析既往樣本的診斷準確性、特異性和敏感性等指標,驗證人工智能輔助閱片系統(tǒng)在子宮頸細胞學檢查中的作用和價值。1 材料與方法1.1 臨床資料收集2019年1月~2020年12月河南省人民醫(yī)院提供的既往切片存檔數(shù)據(jù),2019

      臨床與實驗病理學雜志 2022年1期2022-03-29

    • 基于云影像的CTTM 聯(lián)合Sandwich 教學法在本科生影像閱片課中的應用
      郝強,邵成偉影像閱片課是醫(yī)學影像學臨床實踐教學的關(guān)鍵課堂,是理論課的鞏固與實踐[1]。傳統(tǒng)的影像閱片課的形式偏重教員講授,短時間內(nèi)集中展示多種疾病的影像圖片,這種教學方法雖涉及知識面廣,但本科學員理論基礎(chǔ)不實、閱片經(jīng)驗不足,課堂收獲有限,獨立面對影像圖片時仍不知何處著眼。此外,傳統(tǒng)影像閱片課中學員的積極性和主觀能動性發(fā)揮不夠,拓展學習不足。如何改進影像閱片課的教學方法,高質(zhì)、高效地培養(yǎng)學員對疾病影像征象的判讀、分析、歸納和邏輯推理能力,是目前影像診斷思維教

      海軍醫(yī)學雜志 2022年1期2022-03-23

    • 結(jié)合CT閱片手繪肝臟解剖圖教學法在肝膽外科教學中的應用
      30601)CT閱片是肝膽外科醫(yī)生的必備技能。通過對CT圖像的連續(xù)層面觀察構(gòu)建一個空間結(jié)構(gòu),利用醫(yī)學影像信息系統(tǒng)(Picture Archiving and Communication Systems,PACS)的圖像處理、測量、標注、灰度值等功能,獲得病灶性質(zhì)、位置、與周圍血管關(guān)系等重要信息,有助于評估病灶的空間結(jié)構(gòu)關(guān)系,確定手術(shù)方案。然而,閱片能力不是一朝一夕可以提高的[1-2]。手繪能力近來受到臨床外科重視,通過手繪可以將頭腦中模糊的圖像可視化[3-

      衛(wèi)生職業(yè)教育 2022年5期2022-03-22

    • 人工智能閱片在體檢肺結(jié)節(jié)篩查中的應用價值
      增加了放射醫(yī)師的閱片負擔,從而容易導致肺結(jié)節(jié)的漏診。近年來,隨著人工智能(artificial intelligence,AI)技術(shù)的不斷成熟,其在肺結(jié)節(jié)篩查中的應用也逐漸被認可[4]。本研究旨在評估基于深度學習的AI 技術(shù)在篩查體檢人群中肺結(jié)節(jié)中的應用價值。1 資料與方法1.1 一般資料 回顧性分析2020 年9~12 月于本院接受低劑量肺CT 掃描,并檢出肺內(nèi)至少1 個≥3 mm 非鈣化結(jié)節(jié)的體檢者150 例,男102 例,女48 例;年齡29~87

      中國現(xiàn)代藥物應用 2022年4期2022-03-17

    • 采用多閱片者多病例設(shè)計評估AI輔助醫(yī)療產(chǎn)品臨床試驗的樣本量估算和應用*
      目的 探索基于多閱片者多病例研究設(shè)計的人工智能輔助醫(yī)療器械或軟件進行確證性臨床試驗的病例和閱片者樣本量的選擇依據(jù)和方法。方法 以某三甲醫(yī)院收集的某胸部CT影像輔助診斷系統(tǒng)用于肺結(jié)節(jié)診斷的試驗數(shù)據(jù)為例,采用R軟件對數(shù)據(jù)進行方差分析和診斷準確度統(tǒng)計,以方差和協(xié)方差分析的結(jié)果為依據(jù)對計劃開展的正式試驗樣本量進行估算,同時探索分析不同參數(shù)組合條件下的樣本量變化情況。結(jié)果 7名具有不同胸部CT閱片經(jīng)驗的影像科醫(yī)生對回顧性納入的200例病例影像分別在AI輔助條件和無A

      中國衛(wèi)生統(tǒng)計 2022年1期2022-03-17

    • 多光譜眼底成像人工智能對視網(wǎng)膜動脈硬化的早期識別效能
      不完整。1.2 閱片者分組依據(jù)閱片方式的不同將閱片者分為4組,即采用AI 閱片的AI 組;由3名具有5年以上眼底照片和眼底檢查經(jīng)驗的眼科醫(yī)師組成的高年資眼科醫(yī)師組;由3名具有5年以下眼底照片和眼底檢查經(jīng)驗的眼科醫(yī)師組成的低年資眼科醫(yī)師組;由3名無既往眼科檢查經(jīng)驗,在本研究開始前經(jīng)過系統(tǒng)閱片培訓的心血管內(nèi)科醫(yī)師組成的心血管內(nèi)科醫(yī)師組。1.3 多光譜眼底圖像標注采用分級標注多光譜眼底圖像,共3級,即無眼底動脈硬化表現(xiàn);小動脈反光帶增寬,輕度或無小動靜脈壓迫;較

      醫(yī)療裝備 2022年3期2022-03-06

    • 基于多光譜眼底成像開發(fā)的人工智能對糖尿病視網(wǎng)膜病早期體征的識別
      2方法1.2.1閱片者分組:依據(jù)閱片方式的不同將閱片者分為四組:①采用AI系統(tǒng)閱片定義為AI組;②由3名具有5年以上眼底照片和眼底檢查經(jīng)驗的眼科醫(yī)師組成的高年資眼科醫(yī)師組;③由3名具有5年以下眼底照片和眼底檢查經(jīng)驗的眼科醫(yī)師組成的低年資眼科醫(yī)師組;④由3名無既往眼科檢查經(jīng)驗,在本研究開始前經(jīng)過系統(tǒng)閱片培訓的內(nèi)分泌醫(yī)生組成的內(nèi)分泌醫(yī)師組。1.2.2多光譜眼底圖像的標注:均采用分級標注,共四級:①無微血管瘤或出血點;②1個象限存在微血管瘤或出血點;③1~3個象

      吉林醫(yī)學 2022年2期2022-02-22

    • 多光譜眼底疾病人工智能識別系統(tǒng)對視網(wǎng)膜靜脈阻塞的識別研究*
      科醫(yī)師和年輕醫(yī)師閱片標注的難度大,學習曲線長,不利于不同資質(zhì)的醫(yī)師開展疾病篩查,而人工智能閱片克服了不同醫(yī)師的知識構(gòu)成不同、標注時的心理狀態(tài)與精力存在差異以及隨著時間推移帶來的記憶力和理解力的改變等主觀差異的影響,通過人工智能和多光譜眼底成像技術(shù)的結(jié)合能夠提升閱片質(zhì)量和閱片速度,從而提升臨床安全和診斷效率。故本研究采用診斷試驗的研究方法,以150張經(jīng)過專家標定的可能患有不同類型視網(wǎng)膜靜脈阻塞的多光譜眼底圖像作為閱片標注的參考標準,比較AI組、高年資眼科醫(yī)師

      醫(yī)學理論與實踐 2022年2期2022-02-10

    • ORH方法在評價肋骨骨折多閱片者診斷試驗中的應用*
      助臨床診斷試驗多閱片者的診斷結(jié)果。方法 選擇400例疑似肋骨骨折患者的CT圖像,其中經(jīng)專家(金標準)確診骨折188例,未骨折212例。分別采用兩種不同方式閱片:一是3位低年資醫(yī)生單獨進行閱片;二是先使用人工智能(artificial intelligence,AI)輔助檢測軟件標記疑似骨折區(qū)域后,再由3位低年資醫(yī)生閱片,簡稱AI+醫(yī)生閱片。最后對其靈敏度和特異度進行分析。結(jié)果 將單獨醫(yī)生閱片和AI+醫(yī)生閱片的結(jié)果分別與金標準閱片結(jié)果進行一致性比較:AI+醫(yī)

      中國衛(wèi)生統(tǒng)計 2021年6期2022-01-19

    • 人工智能系統(tǒng)在CT肺小結(jié)節(jié)篩查中的準確率及檢出時間分析
      而常規(guī)的人工CT閱片耗費時間長,由于醫(yī)生的視覺疲勞也容易造成肺結(jié)節(jié)漏診的情況出現(xiàn)[4]。隨著近年來人工智能(artificial intelligence,AI)技術(shù)的逐步成熟,將AI聯(lián)合人工的閱片方法也逐漸興起。本研究依托于AI技術(shù),分析AI技術(shù)、人工技術(shù)及人工與AI聯(lián)合對于肺結(jié)節(jié)篩查的應用效果,分析AI智能系統(tǒng)的有效率,引導其發(fā)展方向。特選擇于牡丹江醫(yī)學院附屬紅旗醫(yī)院進行高分辨率CT體檢篩查的患者,分別運用不同方法進行肺結(jié)節(jié)篩查?,F(xiàn)報道如下。1 資料與

      中國醫(yī)藥科學 2021年21期2021-12-10

    • 人工智能對早期肺癌結(jié)節(jié)良惡性鑒別能力探究
      算應用到 CT 閱片,是有效、快速、準確篩查肺部結(jié)節(jié)的一條捷徑。本研究參考病理和影像學數(shù)據(jù)結(jié)果,探討AI技術(shù)對肺癌早期結(jié)節(jié)良惡性鑒別的臨床應用價值。資料與方法一、研究對象2015年1月—2020年10月江蘇大學附屬醫(yī)院診治的因肺結(jié)節(jié)入院且病理確診為肺癌的患者中選取382例,其中包含胸部CT影像為SN的患者191例、胸部CT影像為GGN的患者191例,收集所有病理確診為惡性結(jié)節(jié)患者的胸部CT,另外,搜集術(shù)后病理診斷為良性的肺結(jié)節(jié)患者的胸部CT 156例,其中

      臨床肺科雜志 2021年12期2021-12-01

    • 基于MRI的腎囊性病變2005版BosniakⅡ~Ⅲ類閱片者間一致性分析
      sniak 分類閱片者一致性的研究多采用CT 閱片結(jié)果[2-4]。文獻檢索顯示,Bosniak 分類的閱片者間變異度大(6%~75%),尤其是在Ⅱ~Ⅲ分類中[5-6]。這是因為Ⅰ類和Ⅳ類CRM 影像特征較為典型,易于鑒別;而Ⅱ~Ⅲ類的CRM 囊腫形態(tài)多樣、影像特征復雜而不易鑒別。Bosniak 各類囊性病變惡性概率變異度也較大,如Bosniak Ⅱ、ⅡF、和Ⅲ的惡性比例分別為9% (95%CI:5%~14%)、18% (95%CI:12%~26%)、51%

      解放軍醫(yī)學院學報 2021年5期2021-08-14

    • AI技術(shù)在宮頸癌及癌前病變細胞學篩查中的應用分析
      細胞學圖像與人工閱片的結(jié)果,探討AI在細胞學篩查中的應用價值。1 材料與方法1.1 樣本來源 收集2020年1 月1日至2021年1月30日于德清縣人民醫(yī)院和杭州艾迪康醫(yī)學檢驗中心進行常規(guī)宮頸癌及癌前病變篩查的液基薄層細胞學檢測(TCT)涂片2000例。其中,德清縣人民醫(yī)院1000例,杭州艾迪康醫(yī)學檢驗中心1000例;篩查對象的年齡為18~76歲,平均(42±6.5)歲。1.2 研究方法 (1)TCT涂片標本制作:按照杭州海世嘉公司規(guī)程,使用特制的宮頸刷收

      浙江臨床醫(yī)學 2021年6期2021-07-21

    • 人工智能自動閱片技術(shù)用于HIV/AIDS人群結(jié)核病主動篩查效果的研究
      e,AI)自動化閱片技術(shù)通過大量經(jīng)人工標注的肺結(jié)核影像樣本進行自主學習,由此構(gòu)成的肺結(jié)核識別方案可對數(shù)字X線攝影(digital radiography, DR)圖像中的肺結(jié)核影像特征進行自動化識別,從而實現(xiàn)基于DR圖像的肺結(jié)核自動篩查功能[3]。目前,我國寧夏等地均在普通肺結(jié)核篩查中采用了AI自動化閱片技術(shù),以提高結(jié)核病的檢出率[4-5]。為此,筆者擬探討AI自動化閱片技術(shù)在HIV感染者中篩查結(jié)核病的可行性。資料和方法1.研究對象:采用回顧性研究方法,選

      中國防癆雜志 2021年6期2021-06-02

    • 人工智能輔助低、高年資規(guī)培醫(yī)師對CT 肺結(jié)節(jié)檢測效能的對比研究
      師已逐漸成為一線閱片的主力軍,但因閱片量大、規(guī)培醫(yī)師自身能力或經(jīng)驗不足,常導致漏診、誤診發(fā)生,尤其是在肺結(jié)節(jié)的診斷方面[1]。因此,如何提高規(guī)培醫(yī)師對肺結(jié)節(jié)的檢測效能并縮短閱片時間,已成為臨床工作的重點。計算機硬件水平的提升和深度學習等核心技術(shù)的發(fā)展,推動了人工智能的發(fā)展,在醫(yī)學影像領(lǐng)域,人工智能擁有人腦遠不能及的計算和圖像識別能力,能對數(shù)據(jù)及圖像進行高效的分析和識別,在肺結(jié)節(jié)篩查方面具有良好的輔助診斷作用[2-3]。本研究旨在探討不同年資規(guī)培醫(yī)師在CT

      中國中西醫(yī)結(jié)合影像學雜志 2021年2期2021-03-31

    • 人工智能輔助512層螺旋CT三維掃描對肺惡性結(jié)節(jié)診斷價值
      掃描,分別經(jīng)AI閱片及人工閱片。統(tǒng)計分析人工閱片及AI閱片用時、人工閱片及AI閱片對不同直徑、不同部位肺惡性結(jié)節(jié)檢出情況。 結(jié)果 AI閱片用時為(0.51±0.13)min/例,短于人工閱片的(2.98±1.01)min/例,差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05);AI閱片對直徑>10 mm的肺惡性結(jié)節(jié)檢出率(98.41%)與人工閱片(95.24%)間比較,差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05),AI閱片對直徑<5 mm、直徑5~10 mm的肺惡性結(jié)節(jié)檢出率為(97.

      中國現(xiàn)代醫(yī)生 2021年31期2021-01-05

    • 人工智能識別軟件輔助閱片在胸部CT肺結(jié)節(jié)檢出中的應用價值
      層重建。1.3 閱片方法(1)醫(yī)師閱片:由3名具有5年以上工作經(jīng)驗的放射科醫(yī)師共同完成閱片,對肺結(jié)節(jié)大小、形態(tài)、位置、內(nèi)部結(jié)構(gòu)、密度、邊緣情況進行觀察,并給出診斷報告。(2)人工智能識別軟件輔助閱片:利用神州德信醫(yī)學成像技術(shù)公司提供的基于深度學習模型的人工智能軟件輔助閱片,將胸部CT原始數(shù)據(jù)傳輸至人工智能工作站,由系統(tǒng)自行對肺結(jié)節(jié)標識和標記,由以上3名醫(yī)師共同對人工智能軟件輔助標記的結(jié)節(jié)進行篩選后確認肺結(jié)節(jié),并給出診斷報告。1.4 統(tǒng)計學分析采用SPSS

      醫(yī)療裝備 2020年22期2020-12-15

    • 人工智能輔助診斷肺結(jié)節(jié)的臨床價值分析
      是診斷結(jié)果通常受閱片的醫(yī)師影響,存在一定的漏診。當前,人工智能備受醫(yī)學界關(guān)注,對臨床診斷具有重要意義[1]。下文將探究人工智能在肺結(jié)節(jié)診斷中的價值,報道如下。1.資料與方法1.1 一般資料分析我院2018 年2 月—2019 年10 月我院收治的66 例肺結(jié)節(jié)患者,男34 例,女32 例。年齡38 ~76 歲,平均年齡(52.68±2.31)歲。排除標準:肺結(jié)核、肺結(jié)核直徑≤5mm、惡性腫瘤患者。所有患者及家屬均知曉此次實驗目的,自愿參與,并經(jīng)倫理委員會批

      醫(yī)藥前沿 2020年19期2020-11-09

    • 人工智能輔助診斷肺結(jié)節(jié)的臨床價值研究
      然而,其結(jié)果受到閱片者主觀方面的影響大,這意味著缺乏經(jīng)驗的放射科醫(yī)生更容易誤診或漏診。人工智能(artificial intelligence,AI)在醫(yī)學診斷領(lǐng)域的應用備受國內(nèi)外學者關(guān)注,其中肺結(jié)節(jié)篩查系統(tǒng)憑借深度學習記憶及強大圖片識別功能,能充分顯示肺結(jié)節(jié)診斷的內(nèi)在價值[3]。本研究參考病理和影像學結(jié)果,比較AI與醫(yī)師閱片對磨玻璃結(jié)節(jié)(ground glass nodule,GGN)和惡性肺結(jié)節(jié)的診斷情況,以指導臨床應用。1 對象與方法1.1 研究對象

      中國全科醫(yī)學 2020年7期2020-04-21

    • 基于緊密型醫(yī)聯(lián)體的區(qū)域PACS系統(tǒng)
      成員單位提供委托閱片、遠程審核閱片服務(wù),并承擔醫(yī)聯(lián)體成員單位未開展的影像檢查項目。2 設(shè)計思路目前各地已經(jīng)建設(shè)的區(qū)域PACS系統(tǒng)里面,一部分是區(qū)域PACS系統(tǒng)與醫(yī)院已經(jīng)建成的院內(nèi)PACS系統(tǒng)相對獨立,需要將區(qū)域PACS系統(tǒng)直接與每家醫(yī)院的影像設(shè)備對接,申請機構(gòu)的影像設(shè)備通過DICOM接口將患者資料和圖片通過區(qū)域PACS系統(tǒng)發(fā)送到閱片中心,閱片中心的醫(yī)生在區(qū)域PACS系統(tǒng)的閱片平臺上進行閱片,完成閱片后通過區(qū)域PACS平臺將報告發(fā)回給申請機構(gòu)[3]。這種方式

      甘肅科技 2020年5期2020-03-10

    • 全身骨顯像智能閱片系統(tǒng)在新冠肺炎疫情期間線上核醫(yī)學影像讀片教學訓練中的應用
      用全身骨顯像智能閱片系統(tǒng)配合開展遠程線上核醫(yī)學影像讀片網(wǎng)絡(luò)教學的可行性及教學效果評價。方法:選取四川大學華西臨床醫(yī)學院臨床本科五年制第五年醫(yī)學生共56名作為研究對象,按隨機數(shù)字表法分為對照組(n=28,觀看教師錄播視頻+典型病例PPT對照解讀訓練模式)和實驗組(n=28,觀看教師錄播視頻+在線智能閱片系統(tǒng)訓練模式)。分別在學生課程前、課程結(jié)束后,對學生進行全身骨顯像閱片能力考核。課程結(jié)束后,通過問卷調(diào)查了解學生對兩種教學模式的滿意度,對比兩種模式的教學效果

      現(xiàn)代職業(yè)教育·高職高專 2020年10期2020-01-05

    • 閱片列表在耳科住院醫(yī)師顳骨CT影像閱片教學的應用與實踐
      具備良好顳骨影像閱片能力是耳科手術(shù)醫(yī)師必備條件,如何培養(yǎng)和提高耳科手術(shù)醫(yī)師顳骨影像閱片能力是臨床教學重要關(guān)注點。臨床實踐過程中,我們發(fā)現(xiàn),影像科所發(fā)的耳科影像報告參差不齊,常會出現(xiàn)漏診、誤診等不足,而且多從影像學科角度描述,與臨床手術(shù)醫(yī)師關(guān)注點及要求標準不一致,對手術(shù)醫(yī)師閱片不一定有幫助。目前,國內(nèi)外有關(guān)顳骨影像研究大多為顳骨影像在中內(nèi)耳手術(shù)中作用與意義[1-2],但如何對耳科手術(shù)醫(yī)師進行顳骨影像閱片教學,從手術(shù)醫(yī)師關(guān)注點和角度,提高手術(shù)醫(yī)師影像閱片能力,

      醫(yī)學教育研究與實踐 2019年6期2019-12-04

    • 兒童左右手X線骨齡攝片比較研究
      N骨齡圖譜法進行閱片,閱片前應設(shè)定統(tǒng)一的評價標準,并進行嚴格培訓且考核合格后才允許閱片,在正式閱片前選取其中50例攝片,用以評估閱片結(jié)果的可靠性,間隔1個月后再次進行閱片,評估同一閱片人不同時間閱片結(jié)果是否存在顯著差異。閱片由經(jīng)過培訓后的2位經(jīng)驗豐富的放射科醫(yī)生進行,2名閱片人員中任一位提出不一致的意見,均應進行討論并最終確認[5]。4 結(jié)果4.1 閱片可靠性分析:閱片人1和閱片人2的2次閱片結(jié)果相比無統(tǒng)計學差異,閱片人1的2次閱片結(jié)果相比無統(tǒng)計學差異,閱

      中國傷殘醫(yī)學 2019年17期2019-12-02

    • 閱片列表對培訓耳外科進修醫(yī)師閱讀顳骨CT片能力的作用
      耳科顳骨影像CT閱片教學,帶教老師講解的條理及系統(tǒng)性,和進修醫(yī)師準確閱片會影響到耳外科術(shù)前評估及術(shù)中精確判斷。因此,臨床帶教需加強進修醫(yī)師顳骨影像學分析研究能力的培訓。目前國內(nèi)外有關(guān)顳骨影像研究[1-3]大多為顳骨影像如CT、MRI在中內(nèi)耳手術(shù)中作用與意義,但如何對臨床手術(shù)醫(yī)師進行顳骨影像閱片教學,從手術(shù)醫(yī)師關(guān)注點和角度,提高手術(shù)醫(yī)師顳骨影像閱片能力,在臨床教學領(lǐng)域中尚未見相關(guān)文獻及研究報道。本組研究從耳外科臨床常見疾病(中耳膽脂瘤)的顳骨CT閱片著手,結(jié)

      醫(yī)學教育管理 2019年5期2019-11-22

    • 放射科專業(yè)基地教學閱片流程與規(guī)范的探討
      10003)教學閱片是影像醫(yī)學與核醫(yī)學專業(yè)學員(包括實習醫(yī)師、進修醫(yī)師、住院醫(yī)師等)臨床實踐教學的關(guān)鍵課堂。規(guī)范有效的教學閱片是提升臨床教學水平的重要環(huán)節(jié),是培養(yǎng)合格醫(yī)學人才的重要保證,也是師資隊伍同質(zhì)化建設(shè)的重要抓手。筆者從事放射科臨床實踐教學及管理工作十余年,結(jié)合新時期我國住院醫(yī)師規(guī)范化培訓6 大核心勝任力框架,以放射科住院醫(yī)師規(guī)范化培訓過程中的教學閱片為例,探討教學閱片的基本流程與規(guī)范,從而為放射科專業(yè)基地教學閱片活動的規(guī)范化實施提供參考和借鑒。1

      中國畢業(yè)后醫(yī)學教育 2019年3期2019-10-09

    • 計算機輔助檢測系統(tǒng)(CAD)在16層CT低劑量肺癌篩查肺結(jié)節(jié)檢出中的應用價值
      后,分別采取人工閱片、CAD閱片、人工+CAD輔助閱片(聯(lián)合閱片)等方法進行判讀,其中,人工閱片由2名影像科診斷經(jīng)驗豐富的醫(yī)師閱片,作出診斷;CAD閱片需將原始數(shù)據(jù)傳送至CAD系統(tǒng)中,采用肺結(jié)節(jié)分析軟件自動識別圖像,作出診斷。1.3 觀察指標:比較人工閱片與CAD閱片的判讀時間。以穿刺活檢病理診斷結(jié)果為參照,計算人工閱片、CAD閱片、聯(lián)合閱片對肺癌的診斷靈敏度、特異度、準確率,靈敏度=真陽性例數(shù)/(真陽性+假陰性)例數(shù)×100%,特異度=真陰性例數(shù)/(真陰

      中國醫(yī)藥指南 2019年23期2019-09-24

    • 偽彩色圖像增強技術(shù)在DR胸片影像診斷應用研究
      發(fā)展,相對于傳統(tǒng)閱片技術(shù),在電子信息技術(shù)發(fā)展背景下,許多新型、高效的閱片技術(shù)被研發(fā)推廣開來。能夠及時、準確的發(fā)現(xiàn)患者病灶。但是由于技術(shù)與人視力限制,在各種X片中很難將所有病灶檢出。對此采用電腦軟件進行增強,能夠有效提升診斷效率與病灶檢出率。1 一般資料與方法1.1 一般資料從2017年2月—2018年3月來我院放射科就診的患者96名為例進行研究。所有病患都采用DR胸部正位與CT胸部檢查,且均由胸部CT證實病灶存在。其中資料中有男性患者37名,女性患者59名

      影像研究與醫(yī)學應用 2019年1期2019-01-21

    • 實習醫(yī)師以共同閱片和第二閱片者模式使用計算機輔助檢測系統(tǒng)在低劑量CT中的應用研究
      量肺癌篩查CT的閱片者的一致性和隨訪建議,在排除小結(jié)節(jié)的情況下[12,13]。有兩篇文獻在標準劑量胸部CT中探討CAD對胸外惡性腫瘤患者肺結(jié)節(jié)的檢出率[14,15],并未見關(guān)于CAD在低劑量胸部CT對胸外惡性腫瘤患者檢測結(jié)節(jié)敏感性的報道。本研究我們假設(shè)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的人工智能CAD系統(tǒng)對于實習醫(yī)生在低劑量兩種CT掃描劑量中對肺結(jié)節(jié)的診斷性能顯著提高,包括對胸外惡性腫瘤患者的小結(jié)節(jié)。評估CAD對亞實性肺結(jié)節(jié)檢出的敏感性相關(guān)研究相對較少[16],因

      放射學實踐 2018年10期2018-10-25

    • 不同閱片者對肺亞實性結(jié)節(jié)臨床處理一致性的影響
      項研究發(fā)現(xiàn),不同閱片者對于實性結(jié)節(jié)的評估具有較高的一致性,而對于亞實性結(jié)節(jié)的分類及臨床處理策略存在較大差異[5-6]。在這些研究中,閱片者來自不同的工作地點,且為10年以上(10~30年)高年資醫(yī)生,并未分析10年以下以及不同工作場所對結(jié)節(jié)分類及管理的影響情況。因此本研究通過不同醫(yī)院的不同級別放射診斷醫(yī)生對同一組亞實性結(jié)節(jié)進行評估,以進一步分析影響閱片者間一致性的因素。1 資料和方法1.1 一般資料 回顧2016年1月至2017年1月在我院確診為腺癌的亞實

      浙江醫(yī)學 2018年10期2018-06-13

    • 前列腺癌體積對PI-RADS v2檢出效能的影響:基于逐層切片病理檢查
      醫(yī)師(前列腺MR閱片經(jīng)驗分別為2和16年)按照PI-RASD v2標準在PACS上進行獨立盲法評分(對患者的臨床資料和既往影像診斷均不知情)。PI-RADS評分的臨床意義[5]:1分,臨床顯著癌的可能性非常??;2分,臨床顯著癌的可能性較??;3分,臨床顯著癌的可能性不確定;4分,臨床顯著癌的可能性較大;5分,臨床顯著癌的可能性非常大。當PI-RADS評分≥3則認為病變?yōu)榭梢申栃园l(fā)現(xiàn)。閱片的流程是按照實際臨床工作情況設(shè)定,由兩位閱片者分別對mpMRI圖像逐層進

      放射學實踐 2018年4期2018-05-04

    • MRMC方差分析在影像診斷試驗多閱片者多病例研究設(shè)計中的應用
      在影像診斷試驗多閱片者多病例研究設(shè)計中的應用尚美霞1姚 晨1康曉平2△閻小妍3影像診斷試驗 多閱片者多病例 MRMC方差分析 方差分量對影像診斷技術(shù)的臨床試驗研究越來越多,評價影像診斷技術(shù)診斷性能的指標和方法也層出不窮,ROC曲線分析法由于其不用固定明確的診斷界值而成為目前國內(nèi)外公認的比較評價2種或2種以上的影像診斷手段效能差異性的客觀標準的統(tǒng)計學方法[1-2]。但臨床影像診斷系統(tǒng)是由影像診斷技術(shù)和診斷醫(yī)生共同構(gòu)成的,臨床醫(yī)生的專業(yè)水平和識別能力存在差異,

      中國衛(wèi)生統(tǒng)計 2017年5期2017-11-07

    • CT和MRI對乙肝肝硬化背景下肝細胞癌診斷評分的一致性:基于LI-RADS的多中心、個體內(nèi)對照研究
      態(tài)增強MRI兩個閱片單元進行獨立盲法讀片,每位閱片者每個單元讀片結(jié)束后需等待至少一個月方能進入下個讀片單元。通過Kappa檢驗對兩位閱片者間的評分一致性進行分析。結(jié)果:兩位閱片者對51例HCC患者CT圖像進行評價,LI-RADS評分分別為4.13±1.10和4.07±1.13,一致性中等(Kappa=0.550);而基于平掃聯(lián)合動態(tài)增強MRI,兩位閱片者的LI-RADS評分分別為4.61±0.65和4.31±0.91,一致性一般(Kappa=0.398)。

      放射學實踐 2016年4期2016-11-26

    • 探討新型宮頸癌細胞學篩查技術(shù)Integrated Imager的應用價值
      胞視野),在醫(yī)生閱片時,自動化顯微鏡根據(jù)坐標值自動定位每個可疑視野并呈現(xiàn)給醫(yī)生進行診斷,如果 22 個目標視野均正常,則可判定為陰性結(jié)果。國內(nèi)使用 I2的單位較少,相關(guān)資料非常有限,究竟 I2能起到怎樣的作用,其在國內(nèi)運用的前景如何,諸多數(shù)據(jù)尚待實際應用來得以完善。1 材料與方法收集同一人閱讀診斷的 23 876 例病例和使用 I2閱片的 3447 例病例,對這兩組的制片時間、閱片時間、陽性檢出率、活檢診斷相符率、微生物檢出率進行比較,并對建議細胞學活檢(

      中國醫(yī)藥生物技術(shù) 2016年4期2016-09-05

    • 健康快車是幫助窮人的為什么要關(guān)注糖尿病患者?
      查全面啟動暨糖網(wǎng)閱片師頒證儀式”在京舉行。原衛(wèi)生部副部長黃潔夫、健康快車創(chuàng)會主席方黃吉雯、國家衛(wèi)生計生委國際交流與合作中心主任高衛(wèi)中、項目捐助機構(gòu)——李嘉誠基金會中國事務(wù)經(jīng)理王秀英。來自健康快車19家糖網(wǎng)中心的19名參加英國網(wǎng)上糖網(wǎng)閱片師培訓的醫(yī)生和19名拍片技術(shù)人員,來自4家“中央閱片鑒定中心”的代表等人員出席儀式。>>糖尿病患者幾乎都會患“糖網(wǎng)病”儀式上,黃潔夫副部長對我國患糖尿病情況及開展糖尿病患者視網(wǎng)膜病變篩查的重要性進行了介紹。 據(jù)其介紹:糖網(wǎng)病

      社會與公益 2016年8期2016-05-30

    • 基于交互式閱片系統(tǒng)的CBL教學法在影像診斷學實踐教學中的應用研究
      00)基于交互式閱片系統(tǒng)的CBL教學法在影像診斷學實踐教學中的應用研究胡 芳1,王志強1*,羅紅纓1,李 濤1,周定中1,張盛甫2,朱柏霖2,曹 順1(1.湘南學院醫(yī)學影像系;2.郴州市第一人民醫(yī)院,湖南 郴州 423000)目的:評價基于交互式閱片系統(tǒng)的案例式教學法在醫(yī)學影像診斷學課程實踐教學中的教學價值。方法:課程結(jié)束后進行實踐考核,對比分析兩組的考核成績。結(jié)果:實驗組考核成績優(yōu)于對照組(P<0.01)。結(jié)論:本研究中,新的教學方法優(yōu)于傳統(tǒng)教學方法,并

      中國高等醫(yī)學教育 2015年9期2015-04-13

    • 新課改背景下語文個性化閱讀教學策略研究
      位。加強醫(yī)學生的閱片技能培養(yǎng),為今后臨床工作打下堅實的影像診斷基礎(chǔ),已提到影像診斷學的教學日程。這就要求對以往的影像診斷學的教學進行改革,加大閱片訓練的力度?!娟P(guān)鍵詞】 影像診斷學 閱片能力隨著醫(yī)學的發(fā)展,影像學檢查作為一種輔助手段,在指導臨床診斷和治療方面的重要作用日益顯現(xiàn)。在21世紀的教學模式中,以學生為中心,實踐為中心的主動式教學將成為主流,真正調(diào)動學生的學習積極性和主動性,同時利用各種網(wǎng)上資源,使學生建立完整的概念,以提高教學效果,提高學生的閱片

      教育界·上旬 2014年5期2014-07-19

    • 磁共振二維常規(guī)序列成像對膝關(guān)節(jié)軟骨缺損的診斷價值
      性,同時分析三位閱片者之間的評分一致性。結(jié)果 二維FSE序列對膝關(guān)節(jié)軟骨缺損的檢出有較高的敏感度、特異度和準確度分別為81%、85.4%和83.5%。FSE圖像與關(guān)節(jié)鏡評分結(jié)果相比,表現(xiàn)了中等到好的一致性,Kappa=0.557-0.676(P<0.001)。各位閱片者兩兩間對膝關(guān)節(jié)軟骨缺損的評分表現(xiàn)了很好的一致性,Kappa=0.672-0.718(P<0.001)。結(jié)論 二維FSE序列對膝關(guān)節(jié)軟骨顯示良好,對軟骨缺損分級有較高的診斷價值。同時,該序列對

      中國CT和MRI雜志 2014年6期2014-06-27

    • 影像診斷試驗中多閱片者研究的設(shè)計與分析
      影像診斷試驗中多閱片者研究的設(shè)計與分析尚美霞1姚 晨2閻小妍3康曉平1Δ影像診斷試驗評價的診斷方法很多,目前研究常見的X線、CT以及磁共振成像的診斷原理大體一致,都是通過對人體掃描,將重建的圖像顯示在顯示屏或者其他的載體上,供影像醫(yī)生讀片并對疾病的影像診斷結(jié)果做出判斷[1]。因此影像診斷試驗的實際準確度其實是診斷儀器以及使用這些儀器的影像科醫(yī)生之間的“合并準確度”[2],但在真實的臨床應用中不同的影像科醫(yī)生之間閱歷、知識水平和能力存在很大差別,對于影像圖片

      中國衛(wèi)生統(tǒng)計 2014年2期2014-03-10

    • DICOM光盤在腹部CT檢查互認制度中的可行性研究
      工作站與傳統(tǒng)膠片閱片法對全腹部CT病灶診斷能力的差異,探討應用DICOM光盤提高全腹部CT影像檢查互認制度的可行性。方法分析比較膠片閱片法和影像診斷工作站法對145例全腹部CT病灶的檢出情況,著重比較病灶的檢出率,并用卡方檢驗進行統(tǒng)計學分析。結(jié)果膠片閱片法和影像診斷工作站法病灶檢出能力差異存在統(tǒng)計學意義(P<0.01),應用影像診斷工作站法明顯優(yōu)于于膠片閱片法。結(jié)論應用影像診斷工作站閱片可顯著提高全腹部CT病灶的檢出能力,證明DICOM光盤有助于影像檢查互

      海南醫(yī)學 2012年22期2012-04-09

    • 在影像診斷學實訓課中應用電子閱片庫效果探討
      實訓課中應用電子閱片庫效果探討王 帥,楊友誼(南陽醫(yī)學高等??茖W校,河南 南陽 473000)影像診斷學;實訓課;電子閱片庫影像診斷學是醫(yī)學影像技術(shù)專業(yè)的專業(yè)課,學好該課程需要閱讀大量病例、影像圖片。隨著數(shù)字化影像設(shè)備在現(xiàn)代化影像診斷、教學和科研中的普遍應用,國內(nèi)各大醫(yī)院都在進行全數(shù)字化信息和網(wǎng)絡(luò)化改造,CR、DR設(shè)備不斷引進,X線影像步入數(shù)字化影像之列。新的數(shù)字化影像設(shè)備帶來了更為清晰、更易管理的圖像。1 應用電子閱片庫的必要性高職高專類醫(yī)學影像實訓室擔

      衛(wèi)生職業(yè)教育 2010年7期2010-08-15

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