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技师读片模式联合PBL在影像技师继续教育中的应用
编辑人员丨1周前
四川大学华西医院放射科每月一次的"技师读片模式联合PBL"教学，以问题图像及典型案例为导向，引导技师在仔细阅读图像（即读片）的基础上，积极思考并提出解决问题的具体方法；并指定人员对相关疾病、影像学表现、诊断要求、常规扫描方案、操作规范、常见问题及图像后处理等内容进行详细讲解，以达到对影像技师进行继续教育的目的。
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编辑人员丨1周前
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广东省放射诊疗工作人员个人剂量监测调查水平的探讨
编辑人员丨1周前
目的:探讨广东省放射诊疗工作人员个人剂量监测调查水平。方法:采用方便抽样方法，以2016—2019年委托广东省职业病防治院个人剂量监测室进行个人剂量监测的广东省放射诊疗工作人员为调查对象，对其个人剂量进行监测与分析。结果:2016—2019年分别监测诊断放射学、牙科放射学、核医学、放射治疗、介入放射学和其他应用工作人员53 674、2 563、5 001、16 687、22 272和2 087人次，超过调查水平(1.25 mSv)的分别有76、6、18、28、133和2人次，非真实剂量者分别占67.1%、100%、55.6%、82.1%、76.7%和100%。诊断放射学、牙科放射学、核医学、放射治疗、介入放射学和其他应用工作人员周期剂量当量第99百分位数( P99)分别为0.37、0.39、0.67、0.35、0.54和0.30 mSv，周期剂量当量均值分别为0.07、0.06、0.11、0.06、0.07和0.05 mSv。对各组人员周期剂量当量值两两比较，差异均有统计学意义( Z＝-26.139~-2.681, P<0.001)。 结论:考虑超过目前调查水平数据的高不真实性和人工成本的因素，建议近似地将0.40 mSv/3个月作为目前诊断放射学、牙科放射学、放射治疗、其他应用放射工作人员的调查水平，将0.70 mSv/3个月作为目前核医学和介入放射学放射工作人员的调查水平。
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编辑人员丨1周前
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基于Faster R卷积神经网络构建胸部X线片异物智能检测模型的可行性研究
编辑人员丨1周前
目的:构建基于Faster R卷积神经网络的后前位胸部X线片异物智能检测模型，并评估模型的性能。方法:回顾性分析2019年6月至2020年3月浙江省人民医院和淳安县人民医院的成人后前位DR胸片5 567张，其中含异物胸片4 247张。分为异物训练集（2 911张异物胸片）、验证集（1 456张，733张含异物、723张无异物）和测试集（1 200张，603张含异物、597张无异物）。每张胸片的异物经过2名放射住院医师标注和1名高年资放射技师审核校正后的结果作为参考金标准。采用受试者操作特征（ROC）曲线及曲线下面积分析深度学习模型在测试集中区分胸片有无异物的效能，采用精准率-召回率曲线及平均精确度（mAP）分析模型在不同层级的稳定性。最后分析不同位置、患者性别、患者年龄对于深度学习模型的异物召回率的影响。结果:测试集中，深度学习模型诊断胸片是否含有异物的灵敏度为93.2%（562/603），特异度为92.6%（553/597），F1分数为0.94，ROC曲线下面积为0.97，mAP值为0.69。对于不同位置的异物，肺野内和肺野外的异物检测的召回率分别为91.2%（674/739）和89.0%（1 411/1 585）。对于不同性别的患者，男性和女性的异物检测召回率分别为87.3%（337/386）和90.0%（1 745/1 938）。对于不同的年龄分段，18~38岁的异物检测召回率为92.5%（1 041/1 126），39~58岁的异物检测召回率为89.7%（505/563），59~78岁的异物检测召回率为83.5%（335/401），≥79岁的异物检测召回率为85.9%（201/234）。结论:构建的基于深度学习的成人后前位胸部X线片异物检测模型具有很高的灵敏度和稳定性，可以快速准确地识别胸片中的异物。
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编辑人员丨1周前
