RSNA2019肺部影像学

作者：陈冲; 马晓玲; 刘艺文; 向敏; 王玉锦; 周舒畅; 胡琼洁; 杨凤; 夏黎明^*

来源：放射学实践, 2020, 35(02): 131-138.

DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2020.02.002

• 人工智能
• 深度学习
• 影像组学
• 低剂量
• 能谱CT
• 肺癌筛查
• 肺栓塞

RSNA 2019年会的主题是"携手预见未来",强调对临床和影像信息的整合,对患者全方位的关爱。深度学习依旧扮演着重要角色,在病灶检测、图像重建等领域应用越来越广泛。能谱CT技术、低剂量扫描技术愈加成熟。影像组学等技术在临床应用中的探索越来越多。急诊CT对扫描时间和对比剂等的要求更高。肺部MRI在功能评估中的应用越来越多。技术的落脚点始终是临床问题,即解决医生和患者的需求。

• 单位
  华中科技大学同济医学院附属同济医院