医学影像学
不入流的医学影像学入门常识。
概览
医学影像学是一门通过非侵入性成像手段对人体内部结构和功能进行观察和诊断的学科，涵盖放射科、超声科、核医学等多个领域。在人工智能技术快速发展的助力下，该领域成为医学中发展速度最快的分支之一，尤其是在影像分析方面，AI已经能够辅助诊断，如在肺部图像中发现病灶，生成初步报告。未来，这种能力可能扩展到更多领域，如骨折和脑部病变的识别。
学科
医学影像学可以细分为多个方向，各领域有独立的规培证书：
放射影像学（Radiographic Imaging）
利用放射线（X射线）、计算机断层扫描（CT）、核磁共振成像（MRI）等成像技术对人体内部进行非侵入性检查的学科。
- X射线（X-ray）：通过利用不同组织对X射线的吸收差异，生成骨骼、肺部等组织的二维影像，广泛用于骨折、肺炎、骨质病变等的诊断。
- 计算机断层扫描（CT）：通过旋转的X射线束和计算机技术对身体的某个部位进行分层成像，能够提供比常规X光更详细的横断面图像。CT广泛用于检测头部创伤、癌症、血管异常等。
- 核磁共振成像（MRI）：通过磁场和射频波来生成人体内部组织的详细影像，特别适用于软组织、神经系统和关节的成像。MRI的优势在于没有辐射危害，常用于脑部、脊髓和肌肉骨骼系统的病变诊断。
超声影像学（Ultrasonography）
利用高频声波来生成实时的影像，用于检查内部器官、血流和胎儿发育等。
- B超（B-mode Ultrasound）：最常见的二维超声模式，利用声波反射生成的图像广泛应用于腹部、妇产科等领域，用于检查肝脏、胆囊、胰腺等内部器官。
- 心脏超声（Echocardiography）：通过声波成像心脏的解剖结构和功能状态，帮助评估心脏的泵血功能、瓣膜病变、先天性心脏病等。
- 介入超声（Interventional Ultrasound）：用于引导微创操作，如超声引导下的穿刺活检、肿瘤消融等。其实时性和无辐射特性使其在介入治疗中广泛应用。
核医学（Nuclear Medicine）
使用放射性药物（放射性同位素）来成像和评估身体的功能和代谢活动。放射性药物通过特定的代谢途径聚集在特定组织或病灶部位，借助特殊的相机如PET（正电子发射断层扫描）或SPECT（单光子发射计算机断层扫描）来捕捉放射性同位素的分布。
- 肿瘤诊断：核医学通过识别肿瘤的代谢特性，如在PET扫描中肿瘤组织通常表现为高代谢的热点，帮助早期发现和评估癌症。
- 代谢疾病诊断：例如通过骨扫描检查骨质疏松、骨肿瘤转移等代谢性骨病，或通过甲状腺扫描评估甲状腺功能。
职业要求
医学影像学从业者需要具备扎实的医学基础知识，包括系统解剖学、局部解剖学和断层解剖学等课程。在此基础上，需要掌握大量图谱和病例，通过看片写报告、审阅和改进诊断报告来逐步提升专业能力。此外，AI有望在更复杂的影像学领域内进行病灶识别和辅助诊断。影像学从业者需要紧跟技术进步，不断更新自己的技能，适应快速变化的行业环境。
语言
在现代医学中，拉丁语是许多医学术语的根源。德国在19世纪和20世纪初的医学研究处于世界领先地位，许多医学概念和术语都起源于德语。英语作为医学交流的通用语，融合了拉丁语和德语的精华，并不断发展。 医学词源学：探究医学术语的起源和演变。 医学命名法：了解医学术语的构成规则和命名原则。 双语或多语医学词典：查阅不同语言之间的医学词汇对应关系。
医院信息体系
医院信息化体系包括HIS、LIS和PACS，三者相互关联。
HIS （Hospital Information System，医院信息系统） 是一个大的平台，它将医院的各个部门连接起来。 LIS（Laboratory Information System，实验室信息系统）是HIS的一个子系统，负责管理医院的检验业务。 PACS（Picture Archiving and Communication System 医学影像存档与通信系统）负责管理医院的影像资料。
核心速览
成像技术
X射线成像（X-ray Imaging）
利用X射线穿透人体组织，不同组织对射线的吸收程度不同，生成二维影像。骨骼、钙化组织对X射线吸收较多，显现为白色，而软组织则显现为灰色。
- 衰减系数：不同的组织（如骨骼和软组织）对X射线的吸收和散射不同，导致图像上呈现出对比差异。
- 透射成像：X射线穿过人体后，成像器接收未被完全吸收的X射线，形成投影图像。
- 造影：当邻近组织的密度相近时，其中的一个组织或结构可以用不透射线的造影剂填充以使其与周围组织区别开。
计算机断层扫描（Computed Tomography，CT）
由X射线技术扩展而来。它利用X射线和计算机技术，从不同角度获取人体内部的二维图像，再通过计算机重建成三维图像。用于生成高分辨率的断层图像。
- 断层成像（Tomography）：通过旋转的X射线源和检测器，从不同角度获取多组投影数据，然后利用计算机重建出横断面的解剖图像。
- 滤波反投影（Filtered Backprojection）：一种重建算法，用于将CT扫描中的原始投影数据转换为二维图像，是经典的图像重建方法之一。
磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）
MRI 基于原子核在强磁场中的自旋特性，通过无线电波脉冲激发原子核，再检测其弛豫信号以生成图像。
- 核磁共振（Nuclear Magnetic Resonance，NMR）：核磁共振原理是MRI的核心，基于氢原子核在磁场中的自旋特性。
- 弛豫信号 ：在核磁共振（NMR）实验中，原子核从高能级向低能级跃迁时释放出的能量信号。
- T1和T2弛豫时间：这两个参数描述了核磁共振信号随时间衰减的速度，分别对应不同的组织特性，从而为组织对比度提供了基础。
- 频率编码和相位编码：用于空间定位信号的技术，帮助生成二维和三维图像。
超声成像（Ultrasound Imaging）
通过高频声波穿透人体组织，不同组织反射声波的方式不同，生成实时的动态图像。
- 声阻抗（Acoustic Impedance）：不同组织对声波的阻抗差异决定了反射的强度，形成图像的对比。
- 多普勒效应：用于测量流体（如血液）运动的速度，通过检测反射波的频移来确定速度信息。
正电子发射断层扫描（Positron Emission Tomography，PET）
使用放射性同位素标记的药物，通过记录这些放射性药物在体内的代谢分布来评估生理和病理过程。
单光子发射计算机断层扫描（Single Photon Emission Computed Tomography，SPECT）
与PET相似，使用放射性同位素成像，但其探测的是单光子发射，成像过程通过计算机重建得到三维图像。
- 放射性衰变：放射性同位素通过衰变释放射线，捕获这些射线的分布可以形成功能性图像。
- 核医学与放射性成像：核医学利用放射性同位素发射的伽马射线或正电子，借助成像设备（如PET、SPECT）捕捉这些信号生成图像。
其他技术
光学相干断层扫描（Optical Coherence Tomography，OCT）：利用近红外光波成像，通过光的反射生成组织的微观图像，特别适合于高分辨率的浅表组织检查。
乳腺钼靶（Mammography）：利用低剂量的X射线进行乳腺组织成像，特别适用于检测微小钙化点和乳腺肿块。
弹性成像（Elastography）：通过超声或磁共振技术测量组织的机械特性，如硬度或弹性，常用于评估组织的病理变化。
双能X射线吸收法（Dual-Energy X-ray Absorptiometry，DEXA）：使用两种不同能量的X射线测量骨密度，常用于诊断骨质疏松。
光声成像（Photoacoustic Imaging）：结合光学和声学技术，使用激光照射组织后产生的声波信号生成图像。
相关概念
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空间分辨率与对比分辨率：空间分辨率是指系统能分辨的最小细节，通常与像素大小有关；对比分辨率则衡量了不同组织间对比的差异，这是决定图像质量的关键因素。
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噪声与信噪比（SNR）：噪声指成像过程中由于设备或环境引起的随机信号干扰，信噪比的提高是确保成像质量的重要目标。
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傅里叶变换（Fourier Transform）：傅里叶变换广泛用于将空间域的图像数据转化为频率域的信号，特别是在MRI和CT中的图像重建过程中。
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卷积核（Convolution Kernel）：在CT和其他成像技术中用于图像增强或平滑的滤波器，帮助提取重要的结构信息。
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有效剂量（Effective Dose）：衡量患者在影像学检查中接收到的辐射量，强调尽量减少辐射暴露以降低风险。
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ALARA原则（As Low As Reasonably Achievable）：在放射影像中，尽量减少辐射剂量，同时保证图像质量足够用于诊断。
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深度学习（Deep Learning）：深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）已经成为图像分析和自动病变检测的重要工具，用于分割、分类、图像增强等。
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放射组学（Radiomics）：通过从影像数据中提取定量特征并结合AI分析，放射组学用于预测和评估疾病进展，特别是在肿瘤学中。
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介入放射学（Interventional Radiology）：介入放射学是利用影像学技术引导微创治疗手术，如X射线、CT、超声等影像技术用于引导穿刺、导管插入等操作。
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实时影像反馈：在手术过程中，实时成像技术（如超声和荧光透视）能够提供即时反馈，帮助医生精确进行操作。
时兴方向
医学影像学的研究方向正朝着智能化、个性化、低辐射和实时动态的方向发展。人工智能的引入使得影像分析自动化和精确化成为可能，而放射组学和分子影像学为个体化治疗和精准医疗提供了新的工具。同时，便携式影像设备和远程医疗的应用使得影像诊断更加普及和便捷。未来，随着这些前沿技术和理论的持续发展，医学影像学将在诊断、治疗和患者管理中发挥越来越重要的作用。
人工智能与深度学习（AI and Deep Learning）
AI特别是深度学习技术在医学影像领域的应用已成为当前的主流研究方向之一。以下是相关的重点领域：
- 图像自动化诊断：AI特别是卷积神经网络（CNN）在自动检测病灶、分割器官和肿瘤、图像分类等方面显示出极大的潜力。研究集中于开发更精准的AI模型，帮助减少医生的工作量并提高诊断一致性。
- 生成对抗网络（GAN）：用于生成高质量的医学图像，或用于图像增强和降噪，从而提升低质量影像数据的诊断价值。
- 图像标注与分割（Image Annotation and Segmentation）：机器学习算法用于自动标注医学图像中的重要结构和异常，如肺结节、脑肿瘤、心脏解剖结构等。
- AI驱动的多模态融合：结合不同成像模式的数据（如CT与MRI，或PET与CT），利用AI技术综合分析多源信息，提升诊断的准确性和全面性。
放射组学（Radiomics）
- 影像特征提取：放射组学通过从影像数据中提取大规模的定量特征（如纹理、形状、强度等），能够提供比视觉评估更多的微观信息。研究重点是探索这些特征与临床预后、分子生物学特性之间的联系。
- 个性化医疗：通过放射组学可以在影像中检测疾病的微小变化，有助于为个体患者制定更精确的治疗方案，特别是在肿瘤学领域，如预测治疗反应、监测复发风险等。
分子影像学（Molecular Imaging）
- 靶向分子探针：通过使用特定的分子探针（如放射性标记的抗体或化合物），研究能够在分子或细胞层面上观察病理过程的发展。这对于癌症、神经退行性疾病和心血管疾病的早期诊断和评估具有重要意义。
- 多模态分子影像：结合分子成像和解剖成像（如PET-MRI或PET-CT），通过同时提供功能和解剖信息，研究能够更加全面地理解疾病的发生和进展。
精准医学与影像组学（Precision Medicine and Imaging Genomics）
- 影像基因组学（Imaging Genomics）：通过结合基因组数据与影像数据，研究个体化医学的新方向。它旨在通过影像表型与基因型之间的联系，来探索疾病的遗传特征及其与影像特征的关联性。
- 基于影像的个体化治疗方案：通过分析患者的影像特征和分子特征，研究致力于开发个性化治疗方案，如精准肿瘤放射疗法等。
量子成像与新型物理成像技术（Quantum Imaging and Advanced Physics-based Imaging Techniques）
- 量子成像技术：通过利用量子物理学原理，量子成像技术有望提高图像分辨率并减少噪声。量子纠缠光子成像和量子增强MRI等研究方向旨在突破传统物理成像技术的限制，提供更精准的影像数据。
- 光声成像（Photoacoustic Imaging）：一种结合光学和超声的新兴成像技术，能够提供组织的高分辨率图像，同时提供关于血氧饱和度和组织代谢的信息。它在肿瘤成像、脑成像等方面显示出极大的潜力。
4D与动态成像（4D and Dynamic Imaging）
- 4D医学影像：4D影像技术结合时间维度，使得研究能够在实时或动态过程中（如心脏搏动、呼吸）捕获组织或器官的活动情况。4D超声、4D CT和4D MRI在心脏病学、肺功能评估和胎儿发育监测中有重要应用。
- 动态对比增强成像（Dynamic Contrast-enhanced Imaging, DCE）：研究动态监测造影剂在体内的扩散和代谢情况，用于评估肿瘤血管生成和药物治疗反应。
低剂量成像与辐射安全（Low-dose Imaging and Radiation Safety）
- 低剂量CT与X射线成像：研究致力于开发更高效的图像重建算法和硬件技术，以减少患者在CT和X射线检查中的辐射暴露，特别是针对儿童和需多次检查的患者。
- AI辅助的低剂量成像：通过AI和深度学习的图像增强技术，低剂量成像可以在保持图像质量的同时显著降低辐射剂量。
影像引导治疗与介入放射学（Image-guided Therapy and Interventional Radiology）
- 实时影像引导：利用实时成像技术（如超声、CT或MRI）引导微创手术和介入治疗，这种技术在肿瘤消融、心脏介入手术和神经介入手术中得到广泛应用。
- 机器人与影像融合技术：结合影像引导和机器人技术，实现高精度的微创手术。机器人辅助的影像引导治疗能够进一步提高手术的安全性和精确度。
多模态影像融合（Multimodal Image Fusion）
- 多模态影像的联合分析：将多种影像模式（如CT、MRI、PET）的数据进行融合，通过结合不同成像方法的优势来提供更全面的诊断信息。当前的研究重点包括如何通过AI技术实现多模态影像的无缝集成与联合分析。
便携式影像设备与远程医疗（Portable Imaging Devices and Telemedicine）
- 便携式超声与X射线设备：研究方向逐渐转向开发便携、低成本的影像设备，特别是在偏远地区或紧急情况下的应用。便携式超声已广泛应用于床旁检查和紧急医学。
- 远程影像诊断（Tele-imaging）：通过远程影像传输与诊断，结合AI与云计算技术，使得患者能够在远程接受高质量的影像检查与诊断服务。
关键词
| 类别 | 术语 | 描述 |
|---|---|---|
| 基本解剖方位术语 | 横断面（Axial Plane） | 身体的横向切面，平行于地面。 |
| 矢状面（Sagittal Plane） | 垂直于横断面，将身体分为左右两部分的切面。 | |
| 冠状面（Coronal Plane） | 垂直于地面的前后切面，将身体分为前后部分。 | |
| 内侧（Medial） | 靠近身体中线的方向。 | |
| 外侧（Lateral） | 远离身体中线的方向。 | |
| 近端（Proximal） | 靠近躯干的方向。 | |
| 远端（Distal） | 远离躯干的方向。 | |
| 前（Anterior, Ventral） | 身体的前部，腹侧。 | |
| 后（Posterior, Dorsal） | 身体的后部，背侧。 | |
| 影像学密度与信号术语 | 高密度（Hyperdense） | 在X射线或CT影像上，表示比周围组织更明亮，常见于钙化、骨骼或出血。 |
| 低密度（Hypodense） | 在X射线或CT影像上，表示比周围组织更暗，常见于液体或脂肪。 | |
| 等密度（Isodense） | 表示与周围组织密度相似，不明显突出。 | |
| 高信号（Hyperintense） | 在MRI中，表示比周围组织更亮，常用于液体、炎症或肿瘤等情况。 | |
| 低信号（Hypointense） | 在MRI中，表示比周围组织更暗，常用于钙化、纤维组织等情况。 | |
| T1加权（T1-weighted Imaging） | MRI成像方式之一，通常用于显示脂肪和解剖结构。 | |
| T2加权（T2-weighted Imaging） | 另一种MRI成像方式，常用于显示液体，如水肿或脑脊液。 | |
| 病变形态描述 | 边界清晰（Well-defined borders） | 病变与周围组织的界限分明，通常提示良性病变。 |
| 边界不清（Ill-defined borders） | 病变的边界模糊，提示恶性或浸润性病变。 | |
| 结节（Nodule） | 通常直径小于3厘米的小病灶，见于肺、甲状腺等器官。 | |
| 肿块（Mass） | 通常直径大于3厘米的大病灶，可能提示恶性肿瘤。 | |
| 团块状（Mass-like） | 指病变呈现为较大、占据一定体积的团块。 | |
| 斑片状（Patchy） | 描述局部区域的病变，呈不规则的斑片形态。 | |
| 钙化（Calcification） | 表示病变内有钙沉积，常见于慢性炎症、肿瘤或血管病变。 | |
| 囊性（Cystic） | 病变内有液体成分，提示囊性病变，如囊肿。 | |
| 实性（Solid） | 病变内为实质性组织，无明显液体成分。 | |
| 混合性（Mixed density/mixed signal） | 病变具有多种不同密度或信号，提示复合病变。 | |
| 增强与造影术语 | 增强（Enhancement） | 使用造影剂后，病变或组织变得更亮，提示血供丰富。 |
| 轻度增强（Mild enhancement） | 病变在造影剂作用下稍微增强。 | |
| 明显增强（Marked enhancement） | 病变在造影剂作用下增强明显，提示强血供（如恶性肿瘤）。 | |
| 环状增强（Ring enhancement） | 病变在造影后呈环状，常见于脓肿、肿瘤的中心坏死等。 | |
| 均匀增强（Homogeneous enhancement） | 病变在增强后呈均匀分布，常提示良性病变。 | |
| 不均匀增强（Heterogeneous enhancement） | 病变的增强不一致，提示病灶内部结构复杂，如恶性肿瘤。 | |
| 病理改变术语 | 水肿（Edema） | 组织或器官由于液体积聚而肿胀，常见于炎症或创伤。 |
| 出血（Hemorrhage） | 组织内有血液渗出，可能是由于创伤、肿瘤或血管病变。 | |
| 梗死（Infarct） | 由于血液供应中断导致的组织坏死，常见于心肌、脑等重要器官。 | |
| 坏死（Necrosis） | 组织或细胞的死亡，常伴随不规则边界或周围水肿。 | |
| 钙化灶（Calcified focus） | 局部的钙沉积，常见于慢性病变或肿瘤内。 | |
| 功能成像术语 | 高代谢（Hypermetabolic） | 代谢活动增强，常用于描述肿瘤等高代谢病灶（如在PET扫描中显示为亮点）。 |
| 低代谢（Hypometabolic） | 代谢活动减弱，可能提示组织功能下降或病变区域。 | |
| 特殊影像表现 | 磨玻璃影（Ground-glass opacity, GGO） | 肺部CT上常见的一种半透明影像，提示肺部炎症或纤维化。 |
| 蜂窝肺（Honeycombing） | 肺纤维化晚期的典型表现，呈现出多个小囊腔。 | |
| 空洞（Cavitation） | 病变区域内部形成空腔，常见于肺结核、肿瘤坏死。 | |
| 条索影（Stranding） | 在CT或MRI上显示的软组织或脂肪间的纤维条索，提示炎症或水肿。 | |
| 常用诊断术语 | 良性（Benign） | 影像学表现提示病变可能为良性。 |
| 恶性（Malignant） | 影像学表现提示病变可能为恶性。 | |
| 可疑（Suspicious） | 病变特点不明确，需进一步检查确认。 | |
| 不典型（Atypical） | 病变特征不符合典型病变表现，需考虑多种可能性。 |
| 英文学名 | 中文学名 | 学术释义 |
|---|---|---|
| Medical Imaging | 医学成像 | 利用各种技术和设备获取人体内部结构和功能的图像，以用于诊断和治疗。 |
| Image Processing | 图像处理 | 对医学成像得到的原始数据进行分析和修改，以改善图像质量或提取有用的信息。 |
| Image Analysis | 图像分析 | 使用计算机算法对图像进行定量分析，以识别和解释图像内容。 |
| Computer-Aided Diagnosis | 计算机辅助诊断 | 利用计算机系统辅助医生进行疾病诊断，通常包括图像分析和模式识别技术。 |
| Radiomics | 影像组学 | 从医学图像中提取大量高通量的定量特征，用于疾病诊断、预后评估和生物标志物的发现。 |
| X-ray | X射线 | 使用X射线穿透身体并形成内部结构的图像，用于检测骨折、肺部疾病等。 |
| CT | 计算机断层扫描 | 通过X射线围绕患者旋转并获取多个角度的图像，重建体内结构的横截面图像。 |
| MRI | 磁共振成像 | 使用磁场和射频脉冲获取身体内部结构的详细图像，特别适合软组织的成像。 |
| PET | 正电子发射断层扫描 | 通过注射放射性示踪剂并检测其在体内的分布，用于评估器官和组织的代谢活动。 |
| Ultrasound | 超声 | 使用高频声波反射原理获取身体内部结构的图像，常用于产科、心脏和腹部检查。 |
| Optical Imaging | 光学成像 | 使用光线在组织中的散射和吸收特性来获取图像，包括荧光成像和生物发光成像等。 |
| Cancer | 癌症 | 一组特征为无序细胞生长和扩散的疾病，医学成像在癌症的检测、分期和治疗评估中扮演重要角色。 |
| Cardiovascular Disease | 心血管疾病 | 影响心脏和血管的疾病，医学成像技术如CTA、MRI和超声心动图在诊断和治疗中至关重要。 |
| Neurological Disease | 神经系统疾病 | 影响大脑、脊髓和周围神经的疾病，MRI和PET在这类疾病的诊断和研究中非常有价值。 |
| Pulmonary Disease | 肺部疾病 | 影响肺部功能的疾病，如肺炎、哮喘和肺癌，X射线、CT和PET在诊断和监测中常用。 |
| Musculoskeletal Disease | 肌肉骨骼系统疾病 | 影响肌肉、骨骼、关节和韧带的疾病，X射线、CT、MRI和超声在这类疾病的评估中发挥重要作用。 |
| Deep Learning | 深度学习 | 一种机器学习方法，通过构建多层次的神经网络来学习数据的复杂模式，广泛应用于医学图像分析。 |
| Machine Learning | 机器学习 | 一种人工智能技术，使计算机系统能够从数据中学习和改进，应用于图像识别、诊断预测等领域。 |
| Artificial Intelligence | 人工智能 | 模拟人类智能的计算机技术，包括学习、推理、自我修正和感知，用于自动化和优化医学成像分析。 |
| Segmentation | 分割 | 在医学图像中识别和分离出感兴趣的区域或对象的过程，是图像分析和计算机辅助诊断的关键步骤。 |
| Registration | 配准 | 将不同来源的图像数据对齐到共同的参考框架中，以便比较和分析，常用于手术规划和图像融合。 |
| Fusion | 融合 | 将来自不同成像模态的数据结合起来，以提供更全面的诊断信息，如PET-CT和PET-MRI。 |
| Reconstruction | 重建 | 从一系列二维图像或数据中创建三维模型的过程，用于CT、MRI和三维超声成像。 |
| Biomarkers | 生物标记物 | 可以客观测量和评估正常生物过程、病理过程或对治疗反应的生物参数。 |
| Quantitative Imaging | 定量影像 | 使用成像技术对生物过程进行量化分析，以提供更精确的诊断和监测疾病进展的方法。 |
| AI-assisted Diagnosis | 人工智能辅助诊断 | 结合人工智能技术，如深度学习和机器学习，辅助医生进行更快速、准确的诊断。 |
| Clinical Trial | 临床试验 | 在人体上进行的研究，以评估新医疗技术、药物或治疗方法的安全性和有效性。 |
| X-ray Imaging | X射线成像 | 利用X射线的穿透能力生成身体内部结构的图像，是医学成像中最基本和广泛使用的技术之一。 |
| Computed Tomography | 计算机断层扫描 | 通过结合多个X射线图像生成身体内部的横截面图像，提供高分辨率的解剖细节。 |
| Magnetic Resonance Imaging | 磁共振成像 | 利用强磁场和射频脉冲产生身体内部结构的详细图像，特别适合软组织的成像。 |
| Ultrasound Imaging | 超声成像 | 使用高频声波在身体内部产生回声来创建图像，是一种无辐射、实时的成像技术，广泛用于产科和心脏病学。 |
| Nuclear Medicine | 核医学 | 使用放射性同位素来评估器官的功能和结构，包括PET和SPECT等技术。 |
| Contrast Agents | 造影剂 | 在医学成像中使用的特殊物质，增强组织或病变的可视性，以便更清晰地观察内部结构。 |
科研
期刊
Radiology
放射学领域的顶级期刊，涵盖医学影像的各个方面。
American Journal of Roentgenolog
影响力广泛的放射学期刊，内容丰富，涉及临床和基础研究。
RadioGraphics
文章图文并茂，适合想要了解医学影像技术的读者。
Think Tank
Innovation Think Tank - Siemens Healthineers USA
医学数据库
PubMed
用于检索 MEDLINE 数据库中的生命科学和生物医学引用文献及索引。MEDLINE 是一个由美国国立医学图书馆维护的大型生物医学文献数据库。
插件：
- Scholarscope，可以标准文献期刊，影响因子，中科院分区，发表时间，文献类型。
- PubmedFilter 生成器可限定搜索影响因子的范围。
CBM
CBM 中国生物医学文献数据库。纯医学数据库，支持主题词。内部的主题词是将原有的原始版本英文状态下的主题词翻译成了中文，便于检索。 1、推荐优先使用主题词检索 2、对于没有准确主题词的概念，可以用主题词+自由词的方式检索 3、可以直接筛选综述等文献类型
综合
MeSH 词表
医学主题词表(Medical Subject Headings， MeSH词表）是美国国立医学图书馆编制的一套生物医学领域的主题词表，用于文献索引、编排和检索，每个主题词代表特定的主题范畴，通过注释、参照系统和树状结构表达词汇的历史演变和语义关系。
Radiopaedia
一个全球性免费开放获取的放射影像学在线教育平台。
Medscape
美国著名的专业医学搜索引擎网站，提供医疗行业新闻、专著与药物信息、继续医学教育（CME）等资源，是互联网上最大的免费提供临床医学全文文献和CME资源的网点之一 。
BoiRender
科研示意图绘制工具，提供生命科学领域大量的图标和分子机制模板，帮助科研人员创建和分享专业的科学图形。
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