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期刊信息/Journal information
国际放射医学核医学杂志
国际放射医学核医学杂志

樊飞跃

双月刊

1673-4114

gjfh2006@sina.com

022-87890607

300192

天津市南开区白堤路238号

国际放射医学核医学杂志/Journal International Journal of Radiation Medicine and Nuclear Medicine北大核心CSTPCD
查看更多>>1977年创刊，中华人民共和国卫生部主管，中华医学会、中国医学科学院放射医学研究所主办。本刊是《国际医学》系列期刊之一，结合国内实际情况主要介绍国内外在放射医学与核医学两大领域中的新动态、新进步、新技术和新经验的国家级学术性、信息性杂志，以促进我国放射医学与核医学研究工作的发展。
正式出版
收录年代

    关于投稿中化学元素与核素符号的书写要求

    《国际放射医学核医学杂志》编辑部
    650页
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    • 万方数据

    基于放射影像的颅脑血管分割研究

    马子越王宏
    651-655页
    查看更多>>摘要：在颅脑血管相关疾病的预防和诊断中,基于放射影像的血管分割是实现其准确诊断的重要前提.从前基于二维影像进行人工勾画的血管轮廓被认为费时费力且准确率较低,目前基于三维放射影像的半自动或自动血管分割算法在一定程度上提高了分割精度.本文聚焦颅脑血管成像领域较为先进的基于传统算法和与深度学习算法相结合的混合算法两大类图像处理方法,其中基于传统算法的图像处理较为基础且常见,而基于深度学习算法的图像处理则还处在逐步走向成熟阶段.笔者通过列举近几年具有代表性的基于放射影像的颅脑血管分割与提取算法,描述采用的图像信息和算法的准确性、鲁棒性和效率等,在深入了解其现状的基础上展望颅脑血管分割领域未来的发展方向及研究重点.

    图像处理算法深度学习放射影像脑血管血管分割

      原文链接:
    • 万方数据

    深度学习在肩袖撕裂MRI诊断中的研究进展

    焦琰洁粘琦玉崔立春
    656-661页
    查看更多>>摘要：MRI是评估肩袖撕裂的主要检查方法,它不仅可以直观显示肩袖撕裂区域(如撕裂的大小和位置、脂肪浸润程度等),还可以定性及定量分析每一个肌腱和肌肉.深度学习(DL)应用于肩袖撕裂的MRI诊断是人工智能研究的一个新兴领域,在骨肌放射学方面具备广阔的应用前景,包括提高工作效率及诊断准确率等.笔者总结了近十年DL在肩袖撕裂MRI诊断中的研究进展,旨在为肩袖撕裂的诊断、治疗、预后评估及随访提供新的思路.

    肩袖撕裂磁共振成像深度学习人工智能

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    • 万方数据

    论文中有效数字的确定及数字使用的注意事项

    《国际放射医学核医学杂志》编辑部
    661页
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    • 万方数据

    协同创新 共谋放射医学核医学发展新格局——第三届中国放射医学发展大会在津召开

    任春燕李记者崔明
    662-665页
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    • 万方数据

    奋楫扬帆 勇毅前行——《国际放射医学核医学杂志》第七届编辑委员会成立大会成功召开

    温镭宋娜玲
    666-668,封3页
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