Muster bewerbung radiologie

Während der Bereitschaftsdienste soll der Radiologie-Praktikant Die Ärzte bei bildgebenden Anfragen beraten und Notfall-CT-, Ultraschall- und MRT-Untersuchungen melden. Die Art der durchgeführten und gemeldeten Bildgebung variiert von Krankenhaus zu Krankenhaus. Gelegentlich kann ein Auszubildender bildgebende Verfahren ahours a hours durchführen, in der Regel in Zusammenarbeit mit dem Berater auf Abruf. Wenn die Auszubildenden älter werden, können einige dieser Verfahren unabhängig durchgeführt werden. In diesem Beitrag haben wir eine kurze Einführung in das maschinelle Lernen vorgestellt und deren Anwendungen in der Radiologie untersucht. Wir konzentrierten uns auf sechs Anwendungen in der Radiologie: Bildsegmentierung, Bildregistrierung, computergestützte Erkennung und Diagnose, Hirnfunktions- oder Aktivitätsanalyse und neurologische Krankheitsdiagnose aus fMR-Bildern, inhaltsbasiertebildende Bildabruf und Textanalyse von Radiologieberichten mit NLP/NLU. Diese Umfrage zeigt, dass maschinelles Lernen in vielen Radiologieanwendungen eine Schlüsselrolle spielt. Maschinelles Lernen hilft dem Computer, komplexe Muster in verschiedenen Arten von Radiologiedaten zu identifizieren. Globale Bilddeskriptoren, die auf Farbe, Textur oder Form basieren, weisen oft nicht genügend Semantik für medizinische Anwendungen auf. Die Kombination globaler und lokaler Features ist ein wichtiger Punkt für ein erfolgreiches CBIR-System.

Keysers et al. (Keysers et al., 2003) schlugen einen statistischen Rahmen für den modellbasierten Bildabruf in medizinischen Anwendungen vor. Ihr mehrstufiger Ansatz umfasste die Bildkategorisierung basierend auf globalen Features, die Bildregistrierung (in Geometrie und Kontrast), die Feature-Extraktion (mit lokalen Features), die Feature-Auswahl, die Indizierung (Multiscale-Blob-Darstellung), die Identifikation (unter Einbeziehung von Vorkenntnissen) und das Abrufen (auf abstrakter Blobebene). Sie verwendeten globale Features wie Bildmodalität, Körperausrichtung, anatomische Region und biologisches System, um Bilder zuerst zu klassifizieren und zu registrieren. Anschließend wurde die Abfrage basierend auf lokalen Features durchgeführt, die aus der anatomischen Region extrahiert wurden. Thomas M. Eintritt in die Radiologie. BMJ Careers 29 Sept 2010 careers.bmj.com/careers/advice/view-article.html?id=20001463 Im vorherigen Abschnitt haben wir sechs repräsentative Bereiche in der Radiologie illustriert, in denen maschinelles Lernen einen Beitrag leisten kann. In diesem Abschnitt werden wir die Vorteile der Nutzung des maschinellen Lernens in der Radiologie und potenzielle Barrieren diskutieren, die den Einsatz von maschinellem Lernen in der klinischen Praxis behindern könnten. Die erste dieser Aufgaben, die von Anfang an verbessert werden muss, ist die Rekonstruktion. Wir finden eine wachsende Kluft zwischen Fortschritten in der Bildaufnahme-Hardware und Bildrekonstruktionssoftware, eine Lücke, die potenziell durch neue Deep Learning-Methoden zur Unterdrückung von Artefakten und zur Verbesserung der Gesamtqualität geschlossen werden kann. So haben sich beispielsweise die CT-Rekonstruktionsalgorithmen in den letzten 25 Jahren kaum bis gar nicht verändert73.

Darüber hinaus sind viele gefilterte Hintergrundprojektions-Bildrekonstruktionsalgorithmen rechnerisch teuer, was bedeutet, dass ein Kompromiss zwischen Verzerrungen und Laufzeit unvermeidlich ist74. Jüngste Bemühungen berichten über die Flexibilität des Deep Learning bei der Transformation von Lernrekonstruktionen für verschiedene MRT-Erfassungsstrategien, die durch die Behandlung des Rekonstruktionsprozesses als überwachte Lernaufgabe erreicht wird, bei der eine Zuordnung zwischen den Scannersensoren und den resultierenden Bildern abgeleitet wird75. Andere Bemühungen setzen neuartige KI-Methoden ein, um Artefakte zu korrigieren und bestimmte bildgebende modalitätsspezifische Probleme anzugehen, wie z. B. das Problem des begrenzten Winkels in CT76 – ein fehlendes Datenproblem, bei dem nur ein Teil des gescannten Speicherplatzes rekonstruiert werden kann, da der Scanner nicht in der Lage ist, vollständige 180°-Drehungen um Objekte durchzuführen.

Comments are closed.