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Atlas of Hybrid and Molecular Imaging: Anatomical Landmarks for Pet/Ct, Pet/MRI and Spect/CT Radiopharmaceuticals - Clinical Cas

為了解決ct mri的問題，作者Leporace, Mario,Calabria, Ferdinando,Gaudio, Eugenio 這樣論述：

For the first time, in this atlas nuclear physicians and radiologists cover the entire hybrid nuclear medicine (PET/CT, SPECT/CT and PET/MRI), based on their own case studies. The structure in three volumes represents an user friendly guide for interpreting PET and SPECT in relation to co-registe

red CT and/or MRI. Three companion volumes with a practical structure in two-page unit offer to the reader a navigational tool, based on anatomical districts, with labeled and explained low-dose multiplanar CT or MRI views merged with PET fusion imaging on the right hand and contrast enhanced CT or

MRI on the other side. This new format enables rapid identification of hybrid nuclear medicine findings which are now routine at leading medical centers. Volume 1 is focused on brain and neck PET imaging, with emphasis on PET/MRI; Volume 2 concerns thorax, abdomen and pelvis, with particular attenti

on on lung and liver segmental anatomy and evaluation of peritoneum. Special chapters on heart, lymph nodes and musculoskeletal system, are collected in the Volume 3. Each chapter begins with three-dimensional CT and/or MRI views of the evaluated anatomical region, bringing forward sectional tables.

Clinical cases, tricks and pitfalls linked to several PET or SPECT radiopharmaceuticals help to introduce the reader to peculiar molecular pathways and to improve confidence in cross-sectional imaging, that is vital for the accurate diagnosis and treatment of diseases.

ct mri進入發燒排行的影片

基於影像前處理的卷積神經網路偵測ST段上升型心肌梗塞疾病

為了解決ct mri的問題，作者林怡均 這樣論述：

心血管疾病一直都是國人十大死因的前幾名，其中急性冠心症(Acute Coronary Syndrome, ACS)最為致命。急性冠心症的臨床機轉為供應心臟的冠狀動脈血管產生狹窄、阻塞，使心肌無法獲得氧氣、營養，進而引起心臟壞死，其中又以ST段上升心肌梗塞(STEMI)疾病的心肌受損程度會隨著時間的增加而迅速擴大最為危急。在診斷方面，急性冠心症的主要診斷工具為心電圖，心電圖以非侵入式的方式監測、紀錄下心臟的生理活動並產生心電圖，醫生可根據心電圖去區分急性冠心症的類型，進而決定進行何種治療。現今台灣的救護車多配置生理監視器，在出勤時能針對疑似心臟疾病患者做初步的判斷，在救護途中將量測的心電圖回傳

遠端醫院的醫師進行判斷，這樣的作業模式須依賴心臟專科醫師隨時待命來完成，效率較為低落，若使用科技輔助，將能大幅減少時間成本，達到迅速判讀、準確救護的目的。近年來，由於深度學習方法迅速進展，特別是關於影像分類的CNN模型能夠出色的解決複雜的影像問題，因此被廣泛運用於醫學影像分類。然而一般訓練CNN模型需要大量的影像資料才能獲得準確的分類結果，然而一般醫院的STEMI患者的數量並不算多。本研究的目的在探討心電圖資料相對較少的前提下，分析不同的影像前處理方法對CNN為基礎的深度學習模型的表現，包含影像去背、形態學處理、影像增強等影像前處理技術優化心電圖影像，最後再透過不同的CNN模型，判斷ST段上升

型心肌梗塞患者。本研究中，我們僅使用602張圖片，分別在多個CNN模型中進行訓練、測試，包含EfficientNet、ResNet、DenseNet皆得到87%以上的準確率，證實影像前處理之重要性。

Imaging of Headache, an Issue of Neurologic Clinics: Volume 40-3

為了解決ct mri的問題，作者 這樣論述：

In this issue of Neurologic Clinics, guest editor Dr. Sangam Kanekar brings his considerable expertise to the topic of Imaging of Headache. Top experts in the field cover key topics such as headache attributed to disorder of the cranium and base of the skull; role of CT and MRI in evaluation of h

eadache due to paranasal sinus and teeth disorder; imaging of painful ophthalmologic disorders; role of MRI and CT in the evaluation of headache in pregnancy and postpartum period; assessment and imaging of pediatric and adolescent headache; and more.Contains 12 relevant, practice-oriented topics in

cluding when to and when not to＂ image headache; imaging appearance of migraine and tension type headache; radiology of trigeminal and glossopharyngeal neuralgias; post-traumatic headaches and post-craniotomy syndromes; imaging of headache attributed to vascular disorder; and more. Provides in-depth

clinical reviews on imaging of headache, offering actionable insights for clinical practice. Presents the latest information on this timely, focused topic under the leadership of experienced editors in the field. Authors synthesize and distill the latest research and practice guidelines to create c

linically significant, topic-based reviews.

以監督式機器學習探討電子病歷中非結構化資料對早期預測中風後功能復原後果之價值

為了解決ct mri的問題，作者宋昇峯 這樣論述：

中風是導致成人殘障的重要原因，中風功能復原後果的精準預測，能協助病人及家屬及早準備後續照顧事宜，衛生政策制定者也能依此預測結果適切規劃人力與資源，以投入中風病人的急性後期與中長期照護。目前的中風功能復原後果預測模型皆是以結構化資料建立，甚至最新使用數據驅動方式發展的機器學習預測模型依然是以結構化資料為主。相對的，照顧病人所製作的大量敘述式病歷文字紀錄，即非結構化資料，反而甚少被使用。因此，本研究的目的，即是使用監督式機器學習來探討非結構化臨床文字紀錄於急性缺血性中風後之初期預測功能復原後果之應用價值。在6176位2007年10月至2019年12月間因急性缺血性中風住院之病人中，共3847位病

人符合本研究之收案/排除條件。我們使用自然語言處理，萃取出住院初期之醫師紀錄及放射報告中之臨床文字紀錄，並且實驗了不同文字模型與機器學習演算法之組合，來建構中風功能復原後果的預測模型。實驗發現使用醫師紀錄時，操作特徵曲線下面積為0.782至0.805，而使用放射報告時，曲線下面積為0.718至0.730。使用醫師紀錄時，最好的組合為詞頻-倒文件頻加上羅吉斯迴歸，而使用放射報告時，最好之組合為基于轉換器的雙向編碼器表示技術加上支持向量機。這些基於純文字的機器學習預測模型並無法勝過傳統的風險模型，這些傳統模型的曲線下面積為0.811至0.841。然而，不管是以曲線下面積、重分類淨改善指標、或整合式

區辨改善指標來評估，臨床文字紀錄中的資訊的確可以增強傳統風險模型的預測效能。本研究之結論為，電子病歷中的非結構化文字經過自然語言處理後，不僅可以成為另類預測中風功能復原後果的工具，更可以增強傳統風險模型的預測效能。透過演算法來自動擷取並整合分析結構化與非結構化資料，將能提供醫師更好的決策支援。