医学影像学网络培训

A. 医学影像学技术技士考试网上培训班

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B. 对医学影像学技术进步的认识及展望

医学影像学发展新形势有着不断的发展。

医学影像学中的许多技术已经在科学研究的工业中获得了广泛的应用。医学影像学的发展受益于现代计算机技术的突飞猛进，其与图像处理，计算机视觉，模式识别技术的结合产生了一个新的计算机技术分支－医学图像处理。

本专业培养具有基础医学、临床医学和现代医学影像学的基本理论知识及能力，能在医疗卫生单位从事医学影像诊断、介入放射学和医学成像技术等方面的医学高级专门人才。

(2)医学影像学网络培训扩展阅读：

现代医学是循证医学，医学影像学包涵了多种影像检查、治疗手段，已成为临床最大的证源。值得一提的是，医学影像学发展的趋势是多种影像检查手段的融合和优化选择。此外，医学影像学专业内部也需要信息交流和相互融合。

医学影像学的发展表现为几个方面，图像数字化是影像发展的基本需要；设备网络化可以提高设备的使用及保障效率；诊断综合化能优化多种影像检查，提高诊断的准确率；分组系统化能更紧密的与临床结合，充分发挥综合影像的优势；而存档无片化则是实现数字化管理。

C. 医学影像学具体要学哪些课程

所有临床学科以及影像物理，影像图像处理，单片机，断层解剖等这些与影像有关的课
另外就是每个系都要学的英语政治类。
《系统解剖学》，《局部解剖学》，《断层解剖学》，《诊断学》，《内科学》，《外科学》，《妇产科学》，《儿科学》，《神经病学》、《五官科》等临床医学相关课程；《医学影像诊断学》《超声诊断学》、《专业英语》、《医学影像电子学》、《医学影像检查技术学》、《医学影像设备学》、《核素诊断学》、《介入放射学》等影像学相关课程。

D. 有没有什么途径可以学习医学图像专业

建议楼主别学了，现在正规的医院都要求是全日制学校毕业的，而且没有医学图像这个专业，只有医学影像学这个专业，这个是五年制本科，只对面全日制高中招生的。如果楼主手头有钱的话可以报个成人的，那个是只要交钱就能买的文凭，但是医院都不承认的

E. 医学影像学本科毕业后要参加三年规培吗

要。

委派单位，培训基地和培训对象三方签订委托培训协议，具有研究生身份的培训对象执行国家研究生教育有关规定，住院医师规范化培训属于毕业后教育，这是全国性政策，是高等院校医学类专业本科及以上学生，不去规培进了医院以后，以住院医师身份接受的系统化，规范化培训。

其培训期间的生活补助由培训基地负责发放，毕业后必须接受为期3年的规范化培训，财政给予适当补助。

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医学影像学本科毕业注意事项：

在医学影像设备的不断发展下，医学影像技术的日新月异，医学影像学的CT，MR，介入，普放，超声和核医学等亚学科逐渐建立，医学影像学越来越被临床医学依赖，医学影像技术学科也逐渐形成。

医学影像技术现在需求还行，但却是个经验活，经验越多，知道的就越多，就越吃香。将来基本工资和其他医生差不多，但奖金明显不如临床大夫。不过工作轻松，压力相对要小，福利或许也高一些。

F. 医学影像技术

医学影像技术专业培养适应我国社会主义现代化建设和医疗卫生事业发展需要的，德、智、体全面发展，具有基础医学、临床医学和现代医学影像必备的基本理论知识和基本技能，从事临床影像检查、诊断与治疗技术工作的高级技术应用性专门人才。

就业面向：各级医疗机构从事医学影像检验、诊断和介入、操作及设备的维护与营销工作；放射治疗工作。

主干课程：《基础医学》、《临床医学》、《医学影像学》、《影像设备结构与维修》、《医学成像技术》、《摄影学》、《影像诊断学》、《介入放射学》、《影像物理》、《超声诊断》部分高校按以下专业方向培养：放射治疗技术。

知识技能：掌握基础医学、临床医学、电子学的基本理论、基本知识；掌握医学影像学范畴内各项技术（包括常规放射学、CT、核磁共振、DSA、超声医学、核医学、介入医学等）及计算机的基本理论和操作技能。

具有运用各种影像诊断技术进行疾病诊断的能力；熟悉有关放射防护的方针、政策和方法，熟悉相关的医学伦理学；了解医学影像学各专业分支的理论前沿和发展动态。

G. 医学影像学怎么学

医学影像学习方法
1.学好医学基础知识是学好本门课的保证。现代影像诊断是通过人体组织器官异常密度、回声、频谱及信号变化来反映病变存在的,这些不同的影像特征代表着疾病的病理演变过程。只有学好相关的基础课程,才有可能学好医学影像学。①应学好化学、物理学、电子计算机等学科。有助于理解医学影像设备的成像原理,正确使用各种检查器械。②应熟悉大体解剖和断面解剖。有助于正确认识影像解剖,鉴别正常、异常和变异,才能对病变部位准确的认识、定位和描述。③应掌握病理解剖学和病理生理学。将病理基础与医学影像征象有机联系将大大有助于对所见影像征象的理解与掌握,并对疾病做出正确诊断。

2.学好医学临床知识是学好本门课的铺垫。医学影像专业医师要面对内、外、妇、儿诸科病人,他们又需是全科医师,所以影像专业医师应有坚实的临床医学基础。同样的疾病可能有不同的影像表现,而不同的疾病亦可能有类似的影像表现。一个临床知识和经验较差的医师,很难进行疾病的鉴别诊断。脱离临床实践,单从影像分析,有可能导致误诊,但过多依赖临床同样也可能出现错误,影像结合临床才能做出正确的诊断。

3.掌握每章内容的概述是学好该章节内容的基础。医学影像学的每个章节前都有一段概述,在概述中主要是介绍该章内容的重点和特点,学好概述对掌握全章节主要内容十分重要。每一章都介绍各种检查方法的禁忌症和适应症,以及一些基本病变的影像学表现,这些内容是诊断的基础,也是临床对各种检查方法选用的凭据,
4.重视理论联系实际是学好本门课的关键。应重视实训教学和实践操作,在实践中逐步培养自己分析、综合解决问题的能力。应多看图片、多看病例,设法搜集病例资源,注意观察阅读正常影像表现,培养对异常影像表现的辨别能力及描述能力,注重实习报告的书写等基本功训练,书写报告时要求达到认识准确,语言精炼,并有分析鉴别,从而达到科学性、逻辑性、客观性。

5.重视外语学习可更好的胜任专业工作。由于我国医学影像设备大多为外国进口,机器操作为人机对话形式,不掌握外语无异于文盲或半文盲,就不能很好的胜任专业工作。何况现代知识更新快,更新周期短,能阅读外文专业书籍可追踪本专业国际学术动态,努力缩短与世界先进水平的距离。要参加新知识讲座、各种临床外语查房、病例讨论、国际学术讲座等,可开拓视野,改变学习信息面过窄的状况,便于与国际接轨

H. 医学影像学会被人工智能取代吗

近年来，人工智能(AI)以各种方式进入了日常生活，从智能手机的语言识别工具到金融交易的分析，到自动驾驶汽车的算法，以及各种棋盘游戏，医学影像非常有可能是不久后的一个根本性的转变。

AI智能影像产品可以帮助放射科医生提升诊断的准确率、节省工作量不断加大的放射科医生的时间，以及可以进行良恶性检测和自动生成检测报告等。本文将从国外媒体报道和国内AI医疗影像企业盘点两方面来解读。

用人工智能给医学影像增加价值

在未来的5到10年内，人工智能很可能从根本上改变诊断成像。虽然这绝不能取代放射科医生，但它可以帮助满足日益增长的成像检查需求，防止诊断错误，并使生产力持续提高。

人工智能时代的影像

“很容易预测到，人工智能将越来越多地应用到医学成像系统中，”意大利医生Francesco Sardanelli在一篇关于放射学主导趋势的社论中评论道。

同样的，根据最近的一项民意调查，超过50%的医学领导者期望人工智能在监测和诊断方面的发挥重要的作用。尽管在成像领域的某些方面，人工智能已经是一种常见的应用，但市场分析预测到在未来5到10年，人工智能将进一步发光发热。一些新的人工智能方法，如“深度学习”，可以为定量、标准化和个性化成像铺平道路，同时有助于防止诊断错误，同时还能持续提高生产力。

哈佛医学院的放射学家基思·德雷尔(Keith Dreyer)在美国的一次专家会议上强调，“有意义的人工智能将会提高质量、效率和结果”，根据最近的一项民意调查，超过50%的全球卫生保健领导人期望人工智能在监测和诊断方面的作用能够扩大。

改变准则的挑战

有几个因素同时使AI融入放射学中。首先，在世界上许多国家，随着对诊断成像的需求不断上升，在放射学方面接受培训的医生遇到了短缺问题，这就导致了对工作效率和生产力更高的需求。例如，在2012年至2015年期间，英国的放射科顾问工作人员增加了5%，而同期CT和MR扫描的数量分别增加了29%和26%。如今，基本上放射科医生每3 - 4秒就要解释一个图像。

其次，随着数据的不断增多，如今扫描仪的图像分辨率不断提高。事实上，医疗数据的总体数据每三年翻一番。放射学在未来很有可能会从定性解释转为定量准则，从广泛的数据集中推导出临床相关的信息。“图像不仅仅是图片，它们更是数据，”美国国家放射学家Robert Gillies和他的同事们说。然而，这种转换需要很多自动化程序，至少其中一部分会在人工智能领域中出现。

最重要的是，错误诊断是一个尚未解决的问题。研究表明，有大概4%的错误诊断概率，错误率根据各个案例不同而变化，并且严重依赖于程序。此外，被忽视的病理结果不仅导致更糟糕的患者结果，而且也导致患者买单的机会。

人工智能可以帮助克服这些挑战，对于有效率的、基于数据的、且容易出错的诊断来说，AI是不可或缺的一部分。该领域一系列惊人的进展为这种乐观提供了足够理由。

让AI成为临床的一部分

人工智能在医学成像领域的应用并不算是新的，然而算法在目前是新的，它比传统的应用更强大。与以往的人工智能方法不同（美国在上世纪90年代末首次引入人工智能技术，主要用来筛查乳房x光检查，然而这有许多缺点），如今的技术会被证明是革命性的。

特别是深度学习，一种创新的机器学习方法，是分析成像数据的非常有力工具。深度学习依赖于被称为人工神经网络(ANNs)的计算机程序，这种神经网络受到大脑中神经生物结构的启发，在图像识别任务中，这样的ANNs的错误率现在只有几个百分点。

例如，一项初步研究表明，当使用两种深度神经网络进行图像分析，放射科医生仅仅评估可疑病例的情况下，几乎所有的肺结核病例都可以在胸片上检测到。这样的工作流程可能具有重大的实际意义，特别是在那些缺少放射科医生的地区。其他的临床人工智能应用范围包括CT的肺结节的改进检测、对脑组织和神经疾病的定量分析、成像生物标记、对心血管病人的死亡率风险评分。

今天，人工智能已经在加速放射科的工作。例如西门子Healthineers开发了一款基于AI的诊断软件“syngo.via”。它可以自动检测解剖结构、独立给椎体和肋骨编号、帮助精确的覆盖不同的测试。公司目前拥有400项专利和申请，并支持与顶级医院开展各种研究合作，以推广该领域。

显然，在实践中实施人工智能将需要跨学科合作，所以放射学专家在其中发挥了重要作用。对于证明每一种新算法的益处、考虑许可程序和技术标准的要求来说，这也是至关重要的。

然而，先进的人工智能方法很可能会在诊断成像中设置一个基准，不仅允许更高的自动化和生产力，而且还史无前例地使用了超出人类认知限度的定量成像数据。

“这些即将到来的发展并不会取代医生的角色,但将为医生们提供高度精确的工具来检测疾病、以一种容易理解的方式来分层风险、优化特定病人的治疗方式和进一步的测试,”洛杉矶 Cedars-Sinai 医疗中心的Piotr Slomka和他的同事在最近的一次专家评审中写道。

具体地说，在一些领域，比如说心脏成像，已经形成了定量导向，人工智能的采用可能非常迅速。然而，在许多其他领域，基于人工智能的算法很快就会把它们自己变成虚拟的“第二读者”，从而使放射学朝着更有价值和更高效的治疗方向发展。