随着大数据时代的到来，基于机器学习的人工智能技术，尤其是人工神经网络技术发展迅速，相关研究已涉及口腔医疗多个领域，特别在口腔三维解剖特征的自动化分割与识别方面具有巨大的应用前景，可辅助口腔医师及技师完成繁琐重复的手工操作，并更高效精确地完成诊断与诊疗计划制订。本文简要总结人工神经网络在口腔三维解剖特征的分割与识别领域的应用现状与现存问题，为相关研究与临床应用提供参考。

由中国医师协会、中国医师协会医学技师专业委员会主办，河北省医师协会、河北省人民医院承办，河北省医师协会医学技术专业委员会、石家庄市医师协会医学技术专业委员会协办的中国医师协会医学技师专业委员会2022年学术大会于5月27日至29日召开，会议以线上会议形式举办。来自全国31个省、自治区、直辖市的7 362名代表参加了会议。多位国内医学影像技术、病理技术学、眼视光技术学和放射治疗技术学基础与临床研究的专家参加了本次会议，会议在“规范引领、融合创新”的主题下就本领域的新理论、新技术、新方法和新应用等作了多场精彩的大会主旨发言和专题报告。

目的:分析中国放射治疗师的基本职业情况，为放射治疗师队伍的建设提供参考。方法:采用自行编制的放射治疗师基本情况调查表，通过网络问卷调查的方式分发和回收调查表，对中国30个省级行政区域的放射治疗师基本情况进行统计分析，调查时间为2021年5月7日至2021年6月15日。结果:30个省级行政区域共获取2 928份有效问卷，男女性别比例为69∶31,平均年龄35岁(18~65岁)。大部分接受调查的放射治疗师来自三甲医院，比例为84.7%；博士研究生、硕士研究生、本科、大专以及中专所占比例分别为0.2%、6.9%、76.6%、14.9%和1.4%；主任技师、副主任技师、主管技师、技师以及技士所占比例分别为0.5%、5.8%、32.5%、52.2%和8.2%；职业年限为0~、5~、10~、20~年的所占比例分别为33.74%、25.79%、25.51%和14.96%；放射治疗师的专业来源主要为影像医学/影像技术专业(45.9%)、临床医学专业(19.1%)和生物医学工程专业(11.9%)。结论:中国放射治疗师总体年龄结构呈年轻化趋势，队伍规模正迅速发展壮大，用人单位应重视放射治疗师的职业规划继续教育，提高放射治疗师的专业技术能力，以更好地适应新时代对放射治疗技术人才的需求。

CT在头颈部病变诊疗中发挥着重要作用。既往发布的头颈部CT检查规范和专家共识已不能完全满足目前的临床需求。为进一步规范头颈部CT检查，同时合理降低辐射剂量，中华医学会放射学分会头颈学组和中华医学会影像技术分会辐射防护学组联合，组织专业内相关专家编写本共识，从适应证、检查技术、辐射剂量优化和图像后处理四个方面对头颈部各个部位的CT检查进行阐述和总结，旨在为全国各级医院放射医师和技师提供参考。

数字X线摄影（DR）具有快速、低辐射、高空间分辨率等优点，可以减少儿童影像检查的辐射剂量，降低电离辐射损伤，是临床中儿科影像学常用的检查手段。但目前国内尚无统一的儿童DR检查的规范化参数标准。为了更加规范儿童DR应用，中华医学会影像技术分会和中国医师协会医学技师专业委员会牵头组织国内专家确立儿童DR检查总则，制订儿童常用X线摄影体位共识，旨在降低受检儿童辐射剂量并提升DR解决临床问题的能力。

2019年12月在湖北省武汉市出现的不明原因肺炎疾病，国家卫生健康委员会将其命名为新型冠状病毒肺炎（COVID-19）。影像学是临床诊断COVID-19的重要指标，放射科技师与护士直接面对患者，处于抗疫第一线，感染风险大。为进一步规范全国COVID-19影像检查的院内感染防控，保护医患安全，中华医学会影像技术分会牵头组织全国委员和国内相关医院专家讨论编写了本推荐意见。本推荐意见阐述了放射科抗击COVID-19疫情中的应急管理，分区检查，个人防护用品规范使用的培训、考核与督查等内容，同时阐述了放射技师需要学习并掌握COVID-19的典型影像学表现，不同疾病患者同时检查的流程优化和消毒规范，旨在指导放射科技师面对疫情强化防范意识，做好自我防护，且针对不同的设备配置客观条件和待检者规范有序进行影像检查，预防院内交叉感染。

目的:探讨以案例为基础的学习（case-based learning，CBL）联合以问题为基础的学习（problem-based learning，PBL）的教学方法在医学影像技师进修培训中的应用效果。方法:选择四川大学华西医院2017级和2018级在放射科进修培训的46名影像技师为研究对象，分为试验组和对照组，每组23名。试验组采用CBL联合PBL的教学方法，对照组采用基于讲授学习（lecture-based learnin，LBL）的教学方法。比较两组态度评分、阶段考试、结业考试和操作考试成绩，并问卷调查两组的自我价值肯定情况。采用SPSS 17.0进行卡方检验、独立样本 t检验和Mann-Whitney U检验。 结果:试验组进修技师阶段考试2、阶段考试3、结业考试和操作考试的成绩均高于对照组[（91.17±2.59）分vs.（85.26±3.03）分、（92.00±1.86）分vs. （87.43±3.23）分、（92.39±2.08）分vs. （87.04±2.93）分、（85.70±5.48）分vs. （80.87±5.57）分]，差异有统计学意义（ P<0.05）。问卷调查显示，试验组在学科兴趣的激发、探索精神的培养、自学能力的锻炼、临床思路的建立、疑难问题的分析、实际操作的掌握、自我价值的肯定等7个方面均优于对照组，差异有统计学意义（ P<0.05）；在理论知识的巩固方面，差异没有统计学意义（ P>0.05）。 结论:CBL联合PBL的教学方法在医学影像技师进修培训中的合理运用，有助于提高进修技师的学习积极性、自学能力、临床分析能力、实际操作能力和理论知识的长期巩固。

图像重建算法是CT算法中的核心。近年来深度学习图像重建（DLIR）算法逐渐应用于临床，显著改善CT的图像质量和辐射剂量，在疾病的诊断中发挥重要作用。为推动 DLIR在我国的规范化应用，中国医师协会放射医师分会和医学技师专业委员会、中华医学会影像技术分会和中国医学装备协会放射影像装备分会组织专家参考大量文献并结合我国的临床实践，经过多次讨论达成以下共识，包括DLIR的技术特点和临床前实验研究，以及在头颈、心脏大血管、胸部、腹部、骨肌、儿童、急诊和能谱方面的临床应用。

目的:调研中国急诊医学影像现状，为急诊医学影像的规范发展、科学管理和大数据研究提供数据支持。方法:本研究由中国急诊医学影像数据库协作组发起，于2022年8月12日至10月19日，通过问卷调查的方式全面调查国内以数字化X线摄影术（DR）和CT为主的急诊医学影像现状的相关数据，包括急诊影像人员、设备、工作量、危急值报告流程、人工智能（AI）应用现状5个方面。结果:全国共123家医院参与完成了调查。调查显示69.1%的急诊DR/CT报告由住院医师及以上人员完成。应用于急诊患者影像检查的DR品牌有21家，CT品牌有10家，MR品牌有8家。调研的三级医院及二级医院2022年1月至6月DR检查量中位数分别为4 642、2 015例，CT检查量中位数分别为16 512、3 762例。三级医院急诊白班、夜班DR平均单班次工作量主要为≤20、21~50份，急诊白班、夜班CT平均单班次工作量主要为21~50、51~100份，而二级医院急诊白班/夜班DR/CT平均单班次工作量均主要为≤20份。危急值报告流程方面，74.8%的急诊影像医师和84.6%的急诊影像技师采取电话/短信通知临床医师或患者家属。AI在急诊影像的整体部署率为60.2%。有75%的受访者认为未来AI能够从急诊筛查、辅助诊断和流程优化等方面改善急诊影像工作。结论:DR和CT为主的急诊影像存在报告医师年资普遍偏低，影像设备品牌丰富多样，检查量及医师人均工作量大，尤以三级医院为著，危急值报告流程仍主要依赖传统手段等现状。目前AI在急诊影像领域初露头角，未来发挥AI在急诊影像智能全流程方面的巨大潜能仍任重道远。

创伤性急重症常情况危急，急需快速、有效的影像学检查辅助诊断。DR检查具备直接、快速成像的优势，被广泛应用于临床急诊医学。但是，目前对于创伤性急重症患者DR检查技术尚无统一完善的技术规范。中华医学会影像技术分会和中国医师协会医学技师专业委员会牵头组织国内相关医学影像技术专家，经多次讨论修改拟定本共识，阐述了创伤性急重症患者DR检查原则、流程、注意事项、适用范围和摄影策略，旨在规范创伤性急重症患者DR检查技术，为我国广大放射影像技术工作者提供指导依据，从而更好地服务于临床诊断和治疗措施的制定。