醫學影像學網路培訓

A. 醫學影像學技術技士考試網上培訓班

您好，您可以看一下我們網校醫學影像學技術的助考之星題庫軟體。

B. 對醫學影像學技術進步的認識及展望

醫學影像學發展新形勢有著不斷的發展。

醫學影像學中的許多技術已經在科學研究的工業中獲得了廣泛的應用。醫學影像學的發展受益於現代計算機技術的突飛猛進，其與圖像處理，計算機視覺，模式識別技術的結合產生了一個新的計算機技術分支－醫學圖像處理。

本專業培養具有基礎醫學、臨床醫學和現代醫學影像學的基本理論知識及能力，能在醫療衛生單位從事醫學影像診斷、介入放射學和醫學成像技術等方面的醫學高級專門人才。

(2)醫學影像學網路培訓擴展閱讀：

現代醫學是循證醫學，醫學影像學包涵了多種影像檢查、治療手段，已成為臨床最大的證源。值得一提的是，醫學影像學發展的趨勢是多種影像檢查手段的融合和優化選擇。此外，醫學影像學專業內部也需要信息交流和相互融合。

醫學影像學的發展表現為幾個方面，圖像數字化是影像發展的基本需要；設備網路化可以提高設備的使用及保障效率；診斷綜合化能優化多種影像檢查，提高診斷的准確率；分組系統化能更緊密的與臨床結合，充分發揮綜合影像的優勢；而存檔無片化則是實現數字化管理。

C. 醫學影像學具體要學哪些課程

所有臨床學科以及影像物理，影像圖像處理，單片機，斷層解剖等這些與影像有關的課
另外就是每個系都要學的英語政治類。
《系統解剖學》，《局部解剖學》，《斷層解剖學》，《診斷學》，《內科學》，《外科學》，《婦產科學》，《兒科學》，《神經病學》、《五官科》等臨床醫學相關課程；《醫學影像診斷學》《超聲診斷學》、《專業英語》、《醫學影像電子學》、《醫學影像檢查技術學》、《醫學影像設備學》、《核素診斷學》、《介入放射學》等影像學相關課程。

D. 有沒有什麼途徑可以學習醫學圖像專業

建議樓主別學了，現在正規的醫院都要求是全日制學校畢業的，而且沒有醫學圖像這個專業，只有醫學影像學這個專業，這個是五年制本科，只對面全日制高中招生的。如果樓主手頭有錢的話可以報個成人的，那個是只要交錢就能買的文憑，但是醫院都不承認的

E. 醫學影像學本科畢業後要參加三年規培嗎

要。

委派單位，培訓基地和培訓對象三方簽訂委託培訓協議，具有研究生身份的培訓對象執行國家研究生教育有關規定，住院醫師規范化培訓屬於畢業後教育，這是全國性政策，是高等院校醫學類專業本科及以上學生，不去規培進了醫院以後，以住院醫師身份接受的系統化，規范化培訓。

其培訓期間的生活補助由培訓基地負責發放，畢業後必須接受為期3年的規范化培訓，財政給予適當補助。

(5)醫學影像學網路培訓擴展閱讀：

醫學影像學本科畢業注意事項：

在醫學影像設備的不斷發展下，醫學影像技術的日新月異，醫學影像學的CT，MR，介入，普放，超聲和核醫學等亞學科逐漸建立，醫學影像學越來越被臨床醫學依賴，醫學影像技術學科也逐漸形成。

醫學影像技術現在需求還行，但卻是個經驗活，經驗越多，知道的就越多，就越吃香。將來基本工資和其他醫生差不多，但獎金明顯不如臨床大夫。不過工作輕松，壓力相對要小，福利或許也高一些。

F. 醫學影像技術

醫學影像技術專業培養適應我國社會主義現代化建設和醫療衛生事業發展需要的，德、智、體全面發展，具有基礎醫學、臨床醫學和現代醫學影像必備的基本理論知識和基本技能，從事臨床影像檢查、診斷與治療技術工作的高級技術應用性專門人才。

就業面向：各級醫療機構從事醫學影像檢驗、診斷和介入、操作及設備的維護與營銷工作；放射治療工作。

主幹課程：《基礎醫學》、《臨床醫學》、《醫學影像學》、《影像設備結構與維修》、《醫學成像技術》、《攝影學》、《影像診斷學》、《介入放射學》、《影像物理》、《超聲診斷》部分高校按以下專業方向培養：放射治療技術。

知識技能：掌握基礎醫學、臨床醫學、電子學的基本理論、基本知識；掌握醫學影像學范疇內各項技術（包括常規放射學、CT、核磁共振、DSA、超聲醫學、核醫學、介入醫學等）及計算機的基本理論和操作技能。

具有運用各種影像診斷技術進行疾病診斷的能力；熟悉有關放射防護的方針、政策和方法，熟悉相關的醫學倫理學；了解醫學影像學各專業分支的理論前沿和發展動態。

G. 醫學影像學怎麼學

醫學影像學習方法
1.學好醫學基礎知識是學好本門課的保證。現代影像診斷是通過人體組織器官異常密度、回聲、頻譜及信號變化來反映病變存在的,這些不同的影像特徵代表著疾病的病理演變過程。只有學好相關的基礎課程,才有可能學好醫學影像學。①應學好化學、物理學、電子計算機等學科。有助於理解醫學影像設備的成像原理,正確使用各種檢查器械。②應熟悉大體解剖和斷面解剖。有助於正確認識影像解剖,鑒別正常、異常和變異,才能對病變部位準確的認識、定位和描述。③應掌握病理解剖學和病理生理學。將病理基礎與醫學影像徵象有機聯系將大大有助於對所見影像徵象的理解與掌握,並對疾病做出正確診斷。

2.學好醫學臨床知識是學好本門課的鋪墊。醫學影像專業醫師要面對內、外、婦、兒諸科病人,他們又需是全科醫師,所以影像專業醫師應有堅實的臨床醫學基礎。同樣的疾病可能有不同的影像表現,而不同的疾病亦可能有類似的影像表現。一個臨床知識和經驗較差的醫師,很難進行疾病的鑒別診斷。脫離臨床實踐,單從影像分析,有可能導致誤診,但過多依賴臨床同樣也可能出現錯誤,影像結合臨床才能做出正確的診斷。

3.掌握每章內容的概述是學好該章節內容的基礎。醫學影像學的每個章節前都有一段概述,在概述中主要是介紹該章內容的重點和特點,學好概述對掌握全章節主要內容十分重要。每一章都介紹各種檢查方法的禁忌症和適應症,以及一些基本病變的影像學表現,這些內容是診斷的基礎,也是臨床對各種檢查方法選用的憑據,
4.重視理論聯系實際是學好本門課的關鍵。應重視實訓教學和實踐操作,在實踐中逐步培養自己分析、綜合解決問題的能力。應多看圖片、多看病例,設法搜集病例資源,注意觀察閱讀正常影像表現,培養對異常影像表現的辨別能力及描述能力,注重實習報告的書寫等基本功訓練,書寫報告時要求達到認識准確,語言精煉,並有分析鑒別,從而達到科學性、邏輯性、客觀性。

5.重視外語學習可更好的勝任專業工作。由於我國醫學影像設備大多為外國進口,機器操作為人機對話形式,不掌握外語無異於文盲或半文盲,就不能很好的勝任專業工作。何況現代知識更新快,更新周期短,能閱讀外文專業書籍可追蹤本專業國際學術動態,努力縮短與世界先進水平的距離。要參加新知識講座、各種臨床外語查房、病例討論、國際學術講座等,可開拓視野,改變學習信息面過窄的狀況,便於與國際接軌

H. 醫學影像學會被人工智慧取代嗎

近年來，人工智慧(AI)以各種方式進入了日常生活，從智能手機的語言識別工具到金融交易的分析，到自動駕駛汽車的演算法，以及各種棋盤游戲，醫學影像非常有可能是不久後的一個根本性的轉變。

AI智能影像產品可以幫助放射科醫生提升診斷的准確率、節省工作量不斷加大的放射科醫生的時間，以及可以進行良惡性檢測和自動生成檢測報告等。本文將從國外媒體報道和國內AI醫療影像企業盤點兩方面來解讀。

用人工智慧給醫學影像增加價值

在未來的5到10年內，人工智慧很可能從根本上改變診斷成像。雖然這絕不能取代放射科醫生，但它可以幫助滿足日益增長的成像檢查需求，防止診斷錯誤，並使生產力持續提高。

人工智慧時代的影像

「很容易預測到，人工智慧將越來越多地應用到醫學成像系統中，」義大利醫生Francesco Sardanelli在一篇關於放射學主導趨勢的社論中評論道。

同樣的，根據最近的一項民意調查，超過50%的醫學領導者期望人工智慧在監測和診斷方面的發揮重要的作用。盡管在成像領域的某些方面，人工智慧已經是一種常見的應用，但市場分析預測到在未來5到10年，人工智慧將進一步發光發熱。一些新的人工智慧方法，如「深度學習」，可以為定量、標准化和個性化成像鋪平道路，同時有助於防止診斷錯誤，同時還能持續提高生產力。

哈佛醫學院的放射學家基思·德雷爾(Keith Dreyer)在美國的一次專家會議上強調，「有意義的人工智慧將會提高質量、效率和結果」，根據最近的一項民意調查，超過50%的全球衛生保健領導人期望人工智慧在監測和診斷方面的作用能夠擴大。

改變准則的挑戰

有幾個因素同時使AI融入放射學中。首先，在世界上許多國家，隨著對診斷成像的需求不斷上升，在放射學方面接受培訓的醫生遇到了短缺問題，這就導致了對工作效率和生產力更高的需求。例如，在2012年至2015年期間，英國的放射科顧問工作人員增加了5%，而同期CT和MR掃描的數量分別增加了29%和26%。如今，基本上放射科醫生每3 - 4秒就要解釋一個圖像。

其次，隨著數據的不斷增多，如今掃描儀的圖像解析度不斷提高。事實上，醫療數據的總體數據每三年翻一番。放射學在未來很有可能會從定性解釋轉為定量准則，從廣泛的數據集中推導出臨床相關的信息。「圖像不僅僅是圖片，它們更是數據，」美國國家放射學家Robert Gillies和他的同事們說。然而，這種轉換需要很多自動化程序，至少其中一部分會在人工智慧領域中出現。

最重要的是，錯誤診斷是一個尚未解決的問題。研究表明，有大概4%的錯誤診斷概率，錯誤率根據各個案例不同而變化，並且嚴重依賴於程序。此外，被忽視的病理結果不僅導致更糟糕的患者結果，而且也導致患者買單的機會。

人工智慧可以幫助克服這些挑戰，對於有效率的、基於數據的、且容易出錯的診斷來說，AI是不可或缺的一部分。該領域一系列驚人的進展為這種樂觀提供了足夠理由。

讓AI成為臨床的一部分

人工智慧在醫學成像領域的應用並不算是新的，然而演算法在目前是新的，它比傳統的應用更強大。與以往的人工智慧方法不同（美國在上世紀90年代末首次引入人工智慧技術，主要用來篩查乳房x光檢查，然而這有許多缺點），如今的技術會被證明是革命性的。

特別是深度學習，一種創新的機器學習方法，是分析成像數據的非常有力工具。深度學習依賴於被稱為人工神經網路(ANNs)的計算機程序，這種神經網路受到大腦中神經生物結構的啟發，在圖像識別任務中，這樣的ANNs的錯誤率現在只有幾個百分點。

例如，一項初步研究表明，當使用兩種深度神經網路進行圖像分析，放射科醫生僅僅評估可疑病例的情況下，幾乎所有的肺結核病例都可以在胸片上檢測到。這樣的工作流程可能具有重大的實際意義，特別是在那些缺少放射科醫生的地區。其他的臨床人工智慧應用范圍包括CT的肺結節的改進檢測、對腦組織和神經疾病的定量分析、成像生物標記、對心血管病人的死亡率風險評分。

今天，人工智慧已經在加速放射科的工作。例如西門子Healthineers開發了一款基於AI的診斷軟體「syngo.via」。它可以自動檢測解剖結構、獨立給椎體和肋骨編號、幫助精確的覆蓋不同的測試。公司目前擁有400項專利和申請，並支持與頂級醫院開展各種研究合作，以推廣該領域。

顯然，在實踐中實施人工智慧將需要跨學科合作，所以放射學專家在其中發揮了重要作用。對於證明每一種新演算法的益處、考慮許可程序和技術標準的要求來說，這也是至關重要的。

然而，先進的人工智慧方法很可能會在診斷成像中設置一個基準，不僅允許更高的自動化和生產力，而且還史無前例地使用了超出人類認知限度的定量成像數據。

「這些即將到來的發展並不會取代醫生的角色,但將為醫生們提供高度精確的工具來檢測疾病、以一種容易理解的方式來分層風險、優化特定病人的治療方式和進一步的測試,」洛杉磯 Cedars-Sinai 醫療中心的Piotr Slomka和他的同事在最近的一次專家評審中寫道。

具體地說，在一些領域，比如說心臟成像，已經形成了定量導向，人工智慧的採用可能非常迅速。然而，在許多其他領域，基於人工智慧的演算法很快就會把它們自己變成虛擬的「第二讀者」，從而使放射學朝著更有價值和更高效的治療方向發展。