高、低年资规培医师应用PI-RADS教学的培训效果分析

目的 探讨高、低年资规培医师应用前列腺影像报告与数据系统(PI-RADS)进行教学的培训效果分析.方法 选择2019年7月-2020年6月在医院培训的9名规培医师,分为:高年资试验组、高年资对照组、低年资试验组、低年资对照组.试验组接受PI-RADS教学培训,对照组接受传统教学.结果 在高年资规培医师,试验组诊断信心高于对照组,差异有统计学意义(P＜0.05),诊断完成时间低于对照组,差异有统计学意义(P＜0.05),诊断准确率稍高于对照组,但差异无统计学意义(P＞0.05).在低年资规培医师,试验组诊断信心高于对照组,差异有统计学意义(P＜0.05),诊断完成时间低于对照组,差异有统计学意义(P＜ 0.05),诊断准确率高于对照组,差异有统计学意义(P＜ 0.05).结论 高、低年资规培医师应用PI-RADS教学可有效提高培训效果,且对低年资规培医师效果更佳.     

高、低年资规培医师应用PI-RADS教学的培训效果分析

目的 探讨高、低年资规培医师应用前列腺影像报告与数据系统(PI-RADS)进行教学的培训效果分析.方法 选择2019年7月-2020年6月在医院培训的9名规培医师,分为:高年资试验组、高年资对照组、低年资试验组、低年资对照组.试验组接受PI-RADS教学培训,对照组接受传统教学.结果 在高年资规培医师,试验组诊断信心高于对照组,差异有统计学意义(P＜0.05),诊断完成时间低于对照组,差异有统计学意义(P＜0.05),诊断准确率稍高于对照组,但差异无统计学意义(P＞0.05).在低年资规培医师,试验组诊断信心高于对照组,差异有统计学意义(P＜0.05),诊断完成时间低于对照组,差异有统计学意义(P＜ 0.05),诊断准确率高于对照组,差异有统计学意义(P＜ 0.05).结论 高、低年资规培医师应用PI-RADS教学可有效提高培训效果,且对低年资规培医师效果更佳.     

放射科规范化培训医师科研现状调查及对策研究

目的 对梅州市人民医院放射科住院医师规范化培训医师的科研活动、科研态度及科研培训需求情况调查,并针对科研现状提出对策。方法 2020年6月至2021年6月采用调查问卷方式对梅州市人民医院放射科3个年级共20名住培医师进行调查,调查问卷内容包括住培医师基本信息、科研活动、科研态度及科研培训需求4部分共29个条目。结果 调查结果显示,8名（40%）住培医师参加过临床科研活动,12名（60%）住培医师未参加过临床科研活动。14名（70%）住培医师认为在住培阶段进行临床科研是必要的,18名（90%）住培医师认为临床科研能力对影像诊断工作有帮助,13名（65%）住培医师有撰写临床科研论文的想法,16名（80%）住培医师认为如果医院开展临床科研相关培训,会积极参加。结论 放射科住培医师科研能力薄弱,但科研态度积极,对科研培训需求高,建议通过转变教学观念和改进带教模式、加强科研理论教学和实践训练、制定考核激励机制等方面提升住培医师的科研能力。     

基于多模态数据构建前列腺癌诊断预测模型

目的探讨基于临床、多参数磁共振成像联合经直肠超声弹性数据对前列腺癌的诊断价值。方法回顾性分析2021年11月至2023年3月期间在梅州市人民医院同时进行了经直肠前列腺二维超声、前列腺实时应变弹性成像、前列腺计算机断层扫描和多参数磁共振成像(MP-MRI)检查及前列腺穿刺活检的患者资料。收集患者年龄、身高、体重、游离血清前列腺特异性抗原(fPSA)、总前列腺特异性抗原(tPSA)、fPSA/tPSA、MRI前列腺影像报告和数据系统(PI-RADS)评分和超声弹性值。用多因素logistics回归构建四个前列腺癌诊断预测模型进行对比, 选取最优模型构建列线图。采用受试者工作特征(ROC)曲线评价不同模型的诊断性能, 采用校准曲线评价列线图的诊断性能。结果共纳入117例患者117个前列腺病灶, 47个良性前列腺病变和70个前列腺癌病灶, 良恶性病灶患者年龄、fPS A、tPSA、fPSA/tPSA、PI-RADS评分以及超声弹性值差异有统计学意义(均P<0.01)。临床模型(年龄+tPSA+fPSA+fPSA/tPSA)、MRI模型(PI-RADS评分)、超声弹性模型、临床+MRI+超...     

磁共振弹性成像在前列腺疾病中的应用与进展

软组织的弹性(硬度)变化与其病理过程有着密切的联系。磁共振弹性成像(MRE)是一种无创评估软组织生物力学属性的MR成像新技术,可以通过定量测量软组织的弹性信息,为前列腺疾病的检出和诊断提供客观依据。近年来MRE在前列腺疾病方面的应用已成为研究热点。主要阐述MRE的成像原理以及在前列腺疾病中的应用进展。     

基于MRI影像组学特征构建膀胱尿路上皮癌病理分级预测模型的价值

目的探讨基于MRI影像组学特征构建膀胱尿路上皮癌病理分级预测模型的价值。方法搜集经手术病理证实的100例膀胱尿路上皮癌患者,其中低级别尿路上皮癌（LGUC）28例和高级别尿路上皮癌（HGUC）72例。通过随机分层抽样方法以7∶3的比例分为训练组及测试组。使用ITK-SNAP软件勾画T₂WI、扩散加权成像（DWI）、表观扩散系数（ADC）图的肿瘤三维容积感兴趣区（VOI）,然后导入A.K.软件提取影像组学特征。依次采用方差法、最小冗余最大相关法（mRMR）和最小绝对收缩选择算法（LASSO）进行特征筛选和降维。应用Logistic回归算法构建预测模型,绘制受试者工作特征曲线（ROC）评价模型效能,并在测试组中验证。结果通过Logistic回归算法构建4个影像组学的模型:T₂WI单序列预测模型、DWI单序列预测模型、ADC单序列预测模型及T₂WI+DWI+ADC联合预测模型。在基于MRI影像组学的单序列预测模型中,ADC单序列预测模型鉴别LGUC与HGUC的曲线下面积（AUC）值最高（训练组和测试组分别为0.825、0.81...     

人工智能在放射科阅片教学中的应用现状及前景展望

放射科是一门专业性和实践性很强的临床辅助诊断学科,阅片教学对于培养合格的放射科医学人才具有重要意义。文章就当前放射科阅片教学模式现状及不足进行分析,包括教师教学理念陈旧、教学效率低下、师生互动性差、学生学习兴趣不高、学习主动性差等。为适应人工智能（artificial intelligence,AI）时代下医学教育发展趋势,“AI+教育”模式应运而生并席卷整个医学教育行业。文章对近年人工智能在放射科阅片教学中的应用现状进行总结,并结合上述现状及不足提出了人工智能在放射科阅片教学中的前景展望：包括转变教学理念,构建新型“AI+教育”模式;激发学生学习兴趣,调动学习主动性;促进工作效率,提升教学质量和效率;强化法律与伦理意识,推动合理合法应用人工智能。