人工智能在医疗影像诊断领域的研究进展

作为深度学习等人工智能技术最先突破的领域,图像识别技术现已广泛应用于图片搜索、人脸识别、自动驾驶等领域,而近年来该技术在医疗影像诊断领域的应用也日渐受到学界关注,基于此,本文就人工智能参与医疗影像诊断的方式展开分析,并对人工智能参与医疗影像诊断的发展现状、发展趋势进行详细论述。

基于AI视觉技术的医疗影像辅助诊断系统在放射科质量管理中的应用效果

探讨AI视觉技术用于放射科医疗影像辅助诊断系统质量管理中应用价值。方法 2020年3月-2021年3月,放射科未引入AI视觉技术开展医疗影像辅助诊断系统管理,2021年4月-2022年4月,放射科引入AI视觉技术开展医疗辅助诊断系统管理,对比AI视觉技术引入前后放射科管理质量、质量管理满意度差异。结果 引入AI视觉技术后,放射科各项质量管理指标均优于引入前,P<0.05;引入AI视觉技术后,放射科质量管理满意度评分均较引入前高,P<0.05。结论 放射科质量管理期间引入AI视觉技术开展辅助管理,能够增强放射科管理质量,有利于提升医院整体管理水平。

医疗电子影像诊断仪测试和维修实训平台的设计与实现

本文以医疗电子影像诊断仪实训平台的研制为主题,描述该实训平台的整体构成,剖析主要电路模块的功能,重点阐述实训平台中各测试点及模拟故障点设置的基本理念,介绍该平台能实现的实训项目。该平台可为医疗电子类人才的培养提供一种实用、有效的实训教学手段。

“医疗电子影像诊断仪”实训平台的设计与实现

本文以"医疗电子影像诊断仪"实训平台的研制为主题,描述了该实训平台的整体构成,剖析了主要电路模块的功能,重点阐述了实训平台中各测试点及模拟故障点设置的基本理念,介绍了该平台能实现的实训项目。该平台可为医疗电子类人才的培养提供一种实用、有效的实训教学手段。

医疗影像显示器质量控制标准和方法专家共识

引言随着医疗影像设备的应用和医疗系统的日趋成熟和发展,医院内显示器的使用量逐步增加,如何选择专业的医疗影像显示器成为医院和生产厂家关注的重点。医疗影像显示器在医疗影像诊断中替代了胶片的地位,成为医学影像的最终呈现者,影响着医生对患者的观察和诊断。越来越多的专家和科室管理者逐步认识到医疗影像显示器质量控制的重要性。

抓好数字医疗影像系统的“最后一里”建设——无锡市人民医院以HP Color LaserJet CP4005n实现精准高效诊疗经验谈

伦琴发现的X射线,不仅在物理学领域引起巨大反响,也开创了人类医学发展的新纪元。借助X光设备,医生第一次得以洞察人体内肉眼所无法看到的器官变化。20世纪50年代以来,自然科学技术领域最尖端技术的在医学设备上的持续应用,驱动着医疗影像诊断设备飞速发展。特别是以CT、MRI、DR等为代表的医疗影像技术和设备的全面进步,正在为医院提升诊疗水平创造了空前有利条件。借助世界医学领域最前沿的分子影像学设备,医生已能清晰地洞察人体器官的细微变化,为科学诊疗提供更加有效的依据。

瑞能医疗:国产CT球管是怎样“炼成”的——对话瑞能医疗董事长宋文昌

瑞能医疗是医疗影像诊断设备CT核心部件-X射线管组件（CT球管）的全方位医疗解决方案提供者。公司筹建于2005年，总部位于广东珠海，是高举“CT球管+中国造”大旗的中国民族品牌CT球管的践行者。公司是国家高新技术企业，拥有全球领先的核心技术、雄厚的资本实力和顶尖的人才优势，目前已经建立了研发、生产、营运三个中心和4500m2的中国高端医疗设备CT球管及“国家火炬”计划产业化示范基地。

基于AI视觉技术的医疗影像辅助诊断系统在放射科质量管理中的应用效果

目的:探究基于AI视觉技术的医疗影像辅助诊断系统在放射科质量管理中的应用效果。方法:医院从2019年7月开始在放射科中实施基于AI视觉技术的医疗影像辅助诊断系统。2019年1~6月为实施前和2019年7~12月为实施后。比较实施前后放射科质量管理情况。结果:实施后后受检者等待出片时间、单次检查成本费用、单个部位检查耗时及诊断报告不合格率均显著低于实施前(P<0.05)。实施后放射科工作人员对质量管理的评分明显高于实施前(P<0.05)。结论:基于AI视觉技术的医疗影像辅助诊断系统在放射科质量管理中的应用可显著提高放射科工作人员的工作效率与工作质量,降低医院的医疗成本,提高医院管理的信息化水平。

多兼容标准自助成像仪——乐凯LK601

为解决医疗影像设备的图像输出，乐凯公司于2014年末，开发研制成功了国内第一台多兼容标准自助热敏成像仪--LK601型医用自助干式成像仪。用LK601可以从医疗影像诊断设备（CR、DR、CT、MR、DSA、超声）或医疗影像处理系统（RIS、PCAS）获取医疗影像的一种硬拷贝输出。它是采用直热式热敏成像技术直接在医用干式热敏胶片上成像，具有不需冲洗加工、输出快速、操作简便、无环境污染等优点。