简介:摘要在大数据时代背景下,医学影像数据也迅速积累,基于神经网络的深度学习算法日渐成熟,特别是卷积神经网络,已经迅速成为分析医学图像的重要方法,为实现医学影像的自动分析及辅助诊断提供了新的契机。本文综述深度学习算法在医学影像学的最新研究进展。首先,介绍深度学习算法的模型及框架,及其在医学影像学中的应用,并从深度学习应用最多的几个类型及领域具体分析研究进展,最后,总结研究动向,预测研究趋势,并提出深度学习在医学影像研究中可能存在的问题及建议。
简介:摘要目的对腹部实质性脏器损伤采用医学影像的诊治价值予以探究。方法纳入本院2016年3月~2017年3月收治的腹部实质性脏器损伤损伤患者82例,手术前现代医学影像诊断结果作为观察组,手术和临床诊断结果为对照组。并对2组患者的检查结果予以分析。结果观察组82例患者检查结果显示有38例腹部单一脏器损伤患者,其中肝损伤、脾损伤、肾脏损伤分别有12例、13例、13例;41例多脏器损伤;3例无脏器损伤。观察组患者检查符合率95.12%。对照组82例患者检查结果显示有38例腹部单一脏器损伤患者,其中肝损伤、脾损伤、肾脏损伤分别有13例、14例、14例;41例多脏器损伤;0例无脏器损伤。2组患者诊断结果的对比(P>0.05)。结论对腹部实质性脏器损伤采用医学影像的诊治价值较高,具有诊断准确性与便捷性,可为临床治疗提供有利条件,还可以及时发现其他病症的出现,具有预防疾病的效果。
简介:摘要医疗设备是保障医院实施救治过程中安全性与有效性的重要组成部分,对医疗设备进行必要的维修管理是确保其在医疗活动中正常运行以及保障患者治疗效果的关键因素。医疗设备维修管理系统,其目的在于对医疗设备维修管理进行信息化改进,包括院办公室客户端、各科室办公室客户端以及设备维修管理人员客户端等三部分,系统分为四大模块,即登录模块、医疗设备维修管理信息查询模块、医疗设备维修管理信息输入及输出模块以及设备相关信息(文字、图像、数据等)模块。通过使用医疗设备维修管理信息系统,可极大降低医疗设备维修管理人员工作强度,显著提高工作效率,将医疗设备维修管理信息公开化,使医院各部门及时掌握设备使用情况,尽量减少在工作中由于医疗设备故障而导致的误诊、漏诊现象,避免治疗过程中发生的医疗事故,保障患者临床疗效及生命安全,对维持医患和谐关系、降低医患纠纷发生率具有重要贡献。
简介:临床医学专业学位硕士研究生教育与住院医师规范化培训"双轨合一"模式在国内已广泛开展,这一模式要求在3年内同时实现住院医师规范化培训和临床型专业研究生培养的双重目标,旨在让专业学位硕士研究生能够系统地学习临床诊疗技术,具备较强的临床思维和分析能力,并掌握一定的临床科学研究方法。这是针对硕士研究生以培养学术型人才为主向以培养学术型和应用型人才并重的战略转变。"双轨合一"培养模式在对医学影像学专业硕士学位研究生毕业要求中明显提高了临床技能考核的分量.强化了临床培养的理念。因此,如何适应新形势发展要求,提升"双轨合一"临床教学水平.是值得临床教学工作者积极探索的课题。