DuDoTransGAN:双域生成对抗网络用于CT金属伪影消除
研究开发了一种无监督双域生成对抗网络DuDoTransGAN,用于配对与非配对CT的金属伪影消除。在配对合成数据上,其PSNR为38.19 dB,SSIM为0.975,RMSE为5.65;在非配对临床膝关节CT数据上,伪影去除等评分均为无监督方法中最高,且医师选择率达45%。
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研究开发了一种无监督双域生成对抗网络DuDoTransGAN,用于配对与非配对CT的金属伪影消除。在配对合成数据上,其PSNR为38.19 dB,SSIM为0.975,RMSE为5.65;在非配对临床膝关节CT数据上,伪影去除等评分均为无监督方法中最高,且医师选择率达45%。
本研究回顾性纳入57例患者,评估了基于新型运动校正算法的重建在光子计数探测器CT中对自体与人工心脏瓣膜图像质量的影响。与标准重建相比,运动校正重建在所有心脏相位和所有评估类别中均显著改善了图像质量并减少运动伪影(均P<0.001),其中收缩期改善最明显,尤其在RR间期10%处。客…
本系统综述分析了2018至2025年间发表的63项研究,评估成人CT检查的诊断参考水平(DRL)及其国际差异。结果显示,不同检查类型和地区的DRL存在显著变异,例如头部CT的CTDIvol范围为38.2至117.6 mGy,DLP范围为512至1943 mGy·cm。这些差异可能…
本系统综述评估了基于CT和PET/CT的机器学习方法在区分原发性肺癌与肺转移瘤及肺癌组织学亚型分类中的表现。共纳入22项研究,中位代表性AUC为0.889(IQR 0.820-0.936),其中原发性/转移性鉴别为0.923,组织学亚型分类为0.874;但仅5项研究使用独立外部测…
该研究分析了COVID-19疫情前、中、后急诊科患者CT辐射暴露的变化。
该文提出一种选择社区的方法,用于高效开展公平导向的放射科质量改进干预,并将其应用于「推荐额外影像」的依从性。该方法关注在放射科质量改进中纳入公平性考量。
该回顾性研究分析被监禁患者对放射科随访影像建议的依从性,发现随访影像利用不足。研究提示这一特殊群体的随访建议落实存在障碍。
本文为《美国放射学会杂志》在线发表的一篇评论文章,作者为 Gretchen Green。文章标题涉及人工智能在临床前沿之外的照护应用,场景涵盖北极至太空。目前仅提供标题与作者信息,未包含具体正文内容。
本研究通过网络问卷调查44个国家231名影像专业人员(主要为诊断技师和放射科医生)对碘对比剂环境影响和可持续性使用的知识、态度和实践。结果显示60%的机构有可持续性政策,但废弃物管理不一致(26%从未参与),患者认知度低(47%认为患者完全不了解环境影响),年轻专业人员(25-4…
核心结论 儿童自闭症谱系障碍(ASD)目前主要依靠临床行为学诊断,常规结构影像(MRI/CT)不作为诊断手段,但功能MRI(特别是静息态fMRI)的脑网络分析已显示出辅助诊断潜力——研究显示基于rs-fMRI的动态脑网络模型诊断ASD的准确率可达87.32%、AUC为0.863[…
涵盖AI技术在影像诊断中的应用以及肌骨系统影像学的最新研究进展。
放射专业住院医师置信职业行为指标体系的构建与验证研究
结果显示,SIM-DLR显著降低噪声、提高病灶CNR,在整体图像质量、病灶检出信心、轮廓勾画及骨侵犯显示方面评分均优于常规增强HIR,尤其对高强化血供丰富病变效果更佳。
本综述总结了光子计数探测器CT(PCD-CT)在肿瘤影像学中的实际应用。PCD-CT通过改进能量分辨率、降低电子噪声和常规采集多能量数据,克服了传统双能CT的低keV图像噪声高和工作流程复杂的限制。40 keV左右的低keV虚拟单能成像和碘基重建可提高病灶检出、肿瘤范围评估和诊断…
核心结论 头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)的乏氧评估主要依赖功能/分子成像而非常规形态学检查。PET/CT 分子探针显像是乏氧评估金标准(<sup 18</sup F-FMISO、<sup 18</sup F-FAZA 等),MRI 功能序列(DWI/BOLD/DCE-MRI)可无…
颅脑创伤术后影像评估与人工智能研究进展
医学影像人工智能在肝癌中的应用研究进展
本研究纳入3303名体检者,应用定量CT技术测量内脏脂肪面积、肝脏脂肪含量及骨密度,分析其与心脏代谢指数的相关性。结果显示CMI与内脏脂肪面积、肝脏脂肪含量呈独立正相关(ρ=0.586、0.372,均P<0.001),与骨密度呈微弱负相关(ρ=-0.086,P<0.001),提示…
本文提出一个三场景框架用于评估影像检查的正当化:场景1为不成像临床风险显著超过辐射风险(如阑尾炎、卒中、肺栓塞等急症);场景2为低增益重复检查导致辐射累积可能超过诊断获益;场景3为双方证据不足需依赖临床决策规则和共同决策。文章建议临床专科组织制定纳入累积暴露评估的成像频率指南。
Vibe编程是用户用自然语言描述需求、由大语言模型生成代码的工作流程,使无编程基础的临床医生能够创建支持临床工作的工具。放射科因长期接触影像AI、数字基础设施和信息系统而最适合采用这一技术,使放射科医生从被动AI用户转变为临床工作流程协调者。作者通过一位非开发者放射科医生用约4小…