医学影像质量控制与优化方法探讨
目的：医学影像的质量反映了成像过程中所有质量环节的具体呈现，这些环节中任何一个出现缺陷都会导致成像结果的不准确，影响对于疾病的判断。基于此，本研究旨在探讨医学影像的质量控制，并对其进行优化。方法：对PACS系统中DR影像品质的品控措施，并探究影响其图片质量的诸多因素。结果：根据科室的实际情况，制定相应的解决方法，影像质量得到大幅度提高。结论：DR成像过程需遵循标准化程序，并经过部门对影像的质量管理和确保，从而显著增强了成像效果的高清晰度。
[1] 李薇，樊瑶驰，江巧永，等．基于教与学优化的可变卷积自编码器的医学图像分类方法［J］．计算机应用，2022, 42(2):592-598.
[2] 钟丽娟，熊图，周代全，等．能谱CT 单能量血管优化技术在腰动脉影像解剖评估中的应用效果研究［J］．重庆医学，2023, 52(1):6.
[3] 中华医学会放射学分会医学影像人工智能工作组，北京医学会放射学分会人工智能学组 中国食品药品检定研究院．头颈动脉CT血管成像数据标注与质量控制专家共识［J］．中华放射学杂志，2024, 58(02):150-157.
[4] 吴吟晨，李跃明，陈德华，等．“新医科”背景下医学影像学硕士专业学位研究生人才培养体系的实践探讨［J］．中华放射学杂志，2022, 56(12):3.
[5] 曾亮，朱丽，谢可欣，等．精准医疗时代背景下医学影像学医教融合新模式的创建［J］．中国临床研究，2023, 36(10):1563-1567.
[6] 蔡林沁，易文渊，黄宇婷，等．面向脑胶质瘤影像分析的混合现实技术［J］．软件学报，2022, 33(9):23.
[7] 王振常．构建多要素关联诊断体系，提高医学影像学临床效能［J］．中华医学杂志，2022, 102(1):3.DOI:10.3760/cma.j.cn112137-20211202-02690.
[8] 陈冲，夏黎明．积极稳妥地推进人工智能在医学影像的应用［J］．中华放射学杂志，2022, 56(1):4.DOI:10.3760/cma.j.cn112149-20210813-00752.
[9] 高艳山，刘辉佳，张雪宁．光谱CT单能级重建技术优化强化欠佳肺动脉CT 成像图像质量［J］．中国医学影像学杂志，2023, 31(10):1054-1058.
[10] 王可欣，邱建星．医学影像非诊断类人工智能(AI) 的研究进展［J］．放射学实践，2023, 38(2):222-225.