2020年5大X射线新闻

尽管在今年的COVID-19大流行期间尚未成为成像方式的主要讨论对象，但X射线仍在检测和控制该疾病中发挥了重要作用。整整一年，研究人员继续发掘出在疫情爆发期间可以使用的最有效方法。但是，他们还研究了在各种情况和患者人群中改善其使用的方法。

在下面的摘要中，在“诊断成像前5名”列表中，用X射线刷新您对今年发生的事情的记忆。

1. X射线信号提取方法可能是下一代乳腺癌筛查技术

X射线相衬成像(XPCI)比乳房X线照相术能提供更好的软组织分化和肿瘤检测，但需要更高剂量。为了解决这个问题，来自中国的研究人员开发了一种称为XP-NET的卷积神经网络，该网络可以创建一种新的XPCI信号提取技术，从而可以增强信号准确性并提高X射线剂量效率。在IEEE生物医学工程学报中讨论的该工具将相位信号精度提高了15%以上。

要点：高质量乳腺X射线相位成像的低剂量临床前用途存在未来潜力。

2.放射学扩展员在胸部X光检查方面的表现优于放射学医师

与放射科住院医师相比，放射线扩展员可以通过胸部X光节省主治医生的时间。宾夕法尼亚大学的研究人员确定，何时由放射学扩展人员起草病例，每天可以为医疗服务提供者节省51分钟。根据发表在《美国放射学院学报》上的研究，扩展程序可以更快地完成案例的结案，从而使工作流率提高了52%。此外，放射科扩展人员可以拨打电话，并将先前的报告发现传达给转诊医生。

总结：放射线扩展员的作用可能会扩大，并且设施应考虑在影像量最大的时候安排它们。

3.深度学习算法可通过X射线识别更多漏诊的肺癌

使用深度学习自动检测算法可以帮助提供者通过胸部X射线检测更多的肺癌，从而减少不必要的后续CT成像的可能性。当韩国的研究人员在《放射学》上发表的一项研究中与放射科医生和放射学居民进行测试时，不仅提高了对癌症的初始检测的能力，而且提供者还捕获了更多以前遗漏的癌症。

 
 

一名有10年包烟史的52岁女性的图像(a)最初的胸部X线照片显示2.4厘米的结节(箭头)与左肺门阴影重叠。在原始报告中未检测到该病变。(b)基于深度学习的自动检测算法(DLAD)以35%的概率值正确检测到了该病变。如果没有DLAD，只有两个观察者可以正确地检测到病变。但是，使用DLAD，所有9位观察者都检测到了病变，并建议进行胸部CT进一步评估。(c)诊断时的胸部X光片显示病变间隔(箭头)增加。(d)诊断时的随访胸部CT图像显示左下叶肿块增强(箭头)。观察到骨转移，诊断为IV期肺腺癌。从最初被忽略的胸部X光片到病理诊断的时间为447天。礼貌：放射学，RSNA

4.胸部X射线检测COVID-19肺部感染并不可靠

在COVID-19阳性患者中进行的胸部X光检查可显示正常或仅显示轻度疾病。在《紧急护理医学杂志》的一项研究中，俄亥俄州立大学医学院的研究人员检查了在非流动人口中进行的胸部X光检查，因为这是大多数人最初寻求COVID-19相关症状治疗的环境，他们发现，使用X射线检查时，提供者确定89%的扫描结果为阴性或轻微。

外卖消息：放射科医生应注意，大多数COVID-19阳性患者在X射线检查中几乎没有证据显示感染。

5.胸部X光可以预测年轻和中年急诊室患者的COVID-19严重程度

对于年轻和中年患者，胸部X光可以预测谁患上严重疾病和需要插管的风险更高。使用基于将X射线分为六个区域的六点评分系统，西奈山研究人员能够根据疾病的严重程度对患者进行分类。根据他们在放射学中的研究，得分最高的患者住院的可能性高6.2倍，插管的可能性高4.7倍。

 
对于21至50岁的患者，胸部X射线可以帮助提供者确定谁将需要最多的资源来对抗COVID-19感染。