在医学影像上进行标示, 具体而言, 就是于CT、核磁或者X光片子里, 将病灶、解剖结构、测量数据这些关键信息, 借助箭头、文字、线条予以标注出来。不少人觉得这只是轻而易举随手画几笔的事情, 然而, 一旦到了临床或者教学场景当中, 若存在标示不清、指向模糊以及标注遮挡病灶等情形, 反会致使读片的人愈发看得迷糊。我曾目睹不少年轻医生在撰写报告时, 对着一张标示不明的片子不断反复比对, 也曾见到患者拿着标注混乱的影像前去问诊, 最终却被不同医院的医生解读出两个不同版本。标示这件事医学影像标示，看着简单医学影像标示，实则直接影响诊断效率和准确性。
医学影像标示怎么标才规范
要解决“标在哪”此问题, 规范的标示才得以首先达成。病灶的区域, 必须通过箭头去实行精准指向, 那支箭头的尖端, 得恰好触碰到病变的边缘之处, 既绝不能处在悬空状态, 亦绝不可插进病灶的内部从而将内部结构给挡住。文字标注应放置于图像外侧的空白区域里, 借助引线来连接, 引线要尽可能地走直系路线, 防止产生交叉现象。若是存在多发病灶, 需依照从上至下、从左到右的顺序进行编号, 每个编号在报告正文当中要有对应的描述。测量线要清晰地标示出起止点, 就好比肺结节的直径测量, 游标卡尺样式的双线标注相较于单箭头要更具直观性。
在实际操作当中, 还存在这么一个很容易被忽略掉去的细节, 那就是标注层的选择。当病灶在连续着的层面上出现的时候, 要选取最大径所在的那个层面来做标示, 与此同时, 还要在这个层面标记除本层之外上下层面的范围了, 比如说“范围大概是三个层面, 层厚是五个毫米哟”。像这样子的话, 那个读片的人员, 就不需要去把整整一套图像序列全然翻完, 这样便能够从而去建立立体上面说的概念。另外再说一句, 假如涉及增强扫描的动脉期、静脉期、延迟期等内容的, 若是病灶具有且存在强化特征方面与之互不相同的情况, 那应该要在不同的期相之上分别去进行标示, 可不是仅仅只单单标注一张图像便是已完成的！
医学影像标示用什么工具更高效
传统PACS系统所自带的标注工具实际上是够用的, 然而好多人却并没有把其功能运用透彻。有箭头、椭圆、矩形、角度测量、面积测量这些基础工具来着, 再配合预设好的颜色方案, 就能够完成九成以上的标示工作。关键之处在于要养成使用预设模板的习惯, 就好比动脉用红色、静脉用蓝色、测量用这样, 统一标准之后, 同一科室不同医生所出的片子风格会保持一致, 读片的人也就不需要重新去适应。
当碰到复杂病例, 像是存在需要进行三维重建或者多平面重组情况时, 后处理工作站上面的标注功能会显得更为强大。于三维图像里对血管起源或者病变供血动脉予以标注, 相较于二维层面之上的文字描述, 要直观许多。目前存在一些AI辅助工具, 能够自动识别病灶并创建初步标注, 然而AI的定位偶尔会出现偏差, 医生必须逐一条目进行核对, 将错误的箭头拖至正确位置。工具仅仅属于辅助, 最终起到把关作用的依旧是人。
要注重注意的是, 在将进行标注之后的图像予以保存之际, 最好尽可能地导出成为DICOM这个格式从而留存原来的信息, 要是导出成为JPG或者PNG格式的话, 那就得去确认分辨率是足够的, 以此来防止经过压缩之后箭头以及文字变得模模糊糊的。我亲眼见到过有的人把标注好了的图像进行截屏然后发送去到微信群里面用于会诊的, 但最终的结果, 却是压缩得就连测量数字都看不清楚了, 如此这般, 这可就导致失去了标示的原本意义。清晰无疑是那种标示所应遵循的首要的最为重要原则的, 哪怕是宁愿多花费一分钟的时间对位置加以调整, 也总归是一定千千万万不要让观看片子的那个人去进行猜测的。
医学影像的标示并非只是影像科医生单方面的事情, 临床医生是这些标注的阅读者之一。况且患者同样也是这些标注的阅读者。一份标示较为规范的影像, 能够减少许多不必要的重复检查。并且还能够让患者在进行转诊的时候少走一些弯路。下次当拿到一张需要进行标示的片子时, 要多去想想看片的人最需要从你的标注当中获取到什么。如此一来自然就会知道该如何下手去进行标注了。
