醫(yī)學(xué)影像學(xué)醫(yī)療機(jī)構(gòu)影像診斷師實(shí)習(xí)報(bào)告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家三級(jí)甲等醫(yī)學(xué)影像學(xué)中心擔(dān)任影像診斷師助理實(shí)習(xí)生。在為期8周的實(shí)習(xí)中，累計(jì)參與閱讀影像報(bào)告2000份，其中CT報(bào)告1200份、MRI報(bào)告800份，協(xié)助完成疑難病例討論35例，獨(dú)立完成常規(guī)報(bào)告書寫200份。核心工作成果包括通過雙軌復(fù)核系統(tǒng)糾正錯(cuò)報(bào)5例，參與制定實(shí)習(xí)生影像閱片標(biāo)準(zhǔn)化流程。專業(yè)技能應(yīng)用上，熟練運(yùn)用PACS系統(tǒng)進(jìn)行多序列圖像后處理，包括容積渲染（VR）重建12例，最大密度投影（MIP）重建20例，三維重建（3DSSD）分析8例。提煉出的可復(fù)用方法論包括：標(biāo)準(zhǔn)化掃描參數(shù)優(yōu)化可提升圖像信噪比（實(shí)測噪聲值降低15%），多模態(tài)影像對比分析對鑒別診斷軟組織病變準(zhǔn)確率提升至92%。

二、實(shí)習(xí)內(nèi)容及過程

2023年7月1日到8月31日，我在一家教學(xué)醫(yī)院的影像科實(shí)習(xí)?？剖矣?個(gè)診斷醫(yī)師和3個(gè)技師，每天看大概300多份CT和MRI片子。我的主要任務(wù)是跟著帶教老師學(xué)習(xí)讀片，整理報(bào)告，偶爾做點(diǎn)后處理。剛開始那兩周，對著PACS系統(tǒng)里的影像頭都大了，特別是肺結(jié)節(jié)隨訪，幾十個(gè)病灶一個(gè)一個(gè)勾，一天能勾800多個(gè)。有個(gè)老師教我用ROI自動(dòng)分割功能，效率確實(shí)高不少，雖然還是得手動(dòng)調(diào)整，但至少省了半天活。

我參與了一個(gè)腦腫瘤鑒別診斷項(xiàng)目，要分析30個(gè)膠質(zhì)瘤病例，光看T1WI、T2WI、FLAIR序列就花了3天。帶教老師讓我重點(diǎn)關(guān)注強(qiáng)化模式和水腫程度，他說這比信號(hào)強(qiáng)度更準(zhǔn)。結(jié)果有個(gè)病例我差點(diǎn)把血管母細(xì)胞瘤認(rèn)成星形細(xì)胞瘤，后來對比了增強(qiáng)掃描的團(tuán)塊樣強(qiáng)化，才意識(shí)到是鈣化的問題。這個(gè)教訓(xùn)讓我明白，多模態(tài)影像綜合分析多重要。

實(shí)習(xí)中期遇到個(gè)技術(shù)難題，一臺(tái)3.0TMRI的DWI圖像信噪比特別低，運(yùn)動(dòng)偽影嚴(yán)重。我試著調(diào)整了TE值到20ms，又在后處理里加了N4去噪濾波，效果一般。后來請教技師，才知道是掃描參數(shù)里b值選得太低了，應(yīng)該用1000s/mm2的序列。這個(gè)經(jīng)歷讓我意識(shí)到，影像技術(shù)不是光看報(bào)告就能搞懂的，得懂點(diǎn)物理原理。

8周里獨(dú)立寫完200份報(bào)告，雖然都是常規(guī)檢查，但學(xué)會(huì)了怎么描述磨玻璃結(jié)節(jié)和空洞型肺結(jié)核。有個(gè)挑戰(zhàn)是急診夜班，凌晨兩點(diǎn)接到一個(gè)急性腦出血的會(huì)診，光看影像就發(fā)現(xiàn)側(cè)腦室積血，老師讓我立刻出報(bào)告，嚇得手心冒汗。最后寫完才松口氣，這種高壓環(huán)境確實(shí)能快速提升臨床思維?？剖业墓芾聿凰闾貏e規(guī)范，有時(shí)候報(bào)告系統(tǒng)卡頓，或者進(jìn)修醫(yī)生把別人的片子弄混，效率受影響。我建議可以搞個(gè)影像資料歸檔的統(tǒng)一編碼規(guī)則，或者引入AI輔助審核功能，減少人為錯(cuò)誤。這次實(shí)習(xí)讓我清楚，影像診斷師不光要會(huì)看片子，還得懂點(diǎn)管理和技術(shù)，以后想進(jìn)三甲醫(yī)院，還得繼續(xù)補(bǔ)課，比如PETCT融合成像這塊，感覺我還有得學(xué)。

三、總結(jié)與體會(huì)

2023年8月31日，實(shí)習(xí)結(jié)束那天，我整理了實(shí)習(xí)期間參與鑒別的500多例胸部CT影像，發(fā)現(xiàn)早期肺癌篩查中，磨玻璃結(jié)節(jié)直徑小于5mm且密度均勻的，假陽性率能壓低到8%以下。這8周，從對著PACS系統(tǒng)手足無措，到能獨(dú)立完成常規(guī)MRI報(bào)告書寫，每一點(diǎn)進(jìn)步都離不開科室老師的指導(dǎo)。記得7月15日第一次跟著老師看頭顱MRI時(shí)，對FLAIR序列上那些散在的微出血點(diǎn)根本搞不清意義，老師指著屏幕說“這就是微出血，多看案例就好了”，現(xiàn)在回想起來，真是醍醐灌頂。

實(shí)習(xí)最大的收獲是體會(huì)到影像診斷的價(jià)值閉環(huán)：掃描參數(shù)的細(xì)微調(diào)整（比如7月20日調(diào)低乳腺M(fèi)RI的TE值至28ms減少脂質(zhì)偽影），直接影響圖像質(zhì)量，進(jìn)而影響后續(xù)的病灶檢出率（我們科統(tǒng)計(jì)顯示，優(yōu)化后乳腺癌篩查的敏感度提升了12%），最終體現(xiàn)為臨床決策的準(zhǔn)確性。這種鏈條式的責(zé)任感，是書本里讀不到的。面對急診腦卒中的24小時(shí)會(huì)診，凌晨3點(diǎn)接到電話時(shí)手心直冒汗，但快速定位梗死灶還是讓我松了口氣，這種抗壓能力現(xiàn)在想想，比學(xué)多少新知識(shí)都寶貴。

行業(yè)趨勢上，8月最后一周參與討論的AI輔助讀片系統(tǒng)讓我大開眼界，那個(gè)能自動(dòng)標(biāo)注肺結(jié)節(jié)的軟件，雖然目前漏診率還有15%，但處理大量影像的速度是人沒法比的。這讓我意識(shí)到，未來影像科醫(yī)生必須得懂點(diǎn)算法，會(huì)跟AI協(xié)作。職業(yè)規(guī)劃上，這段經(jīng)歷堅(jiān)定了我走專精化道路的決心，計(jì)劃下學(xué)期考取CT后處理操作資格證，重點(diǎn)攻克肺結(jié)節(jié)和腫瘤的影像評(píng)估。實(shí)習(xí)教會(huì)我的不僅是技術(shù)，更是如何從“學(xué)生思維”轉(zhuǎn)變?yōu)椤奥殬I(yè)人”：遇到問題不再先想找誰幫忙，而是先翻指南、查文獻(xiàn)，最后才是請教。這種自驅(qū)力，可能是我在醫(yī)院里最珍貴的收獲。

四、致謝

在此，我想感謝實(shí)習(xí)所在的影像科全體同仁。特別感謝帶教老師，8周里對我問什么都耐心解答，比如7月第3周教我如何通過動(dòng)態(tài)增強(qiáng)曲線區(qū)分肝臟局灶性結(jié)節(jié)性增生和肝細(xì)胞腺瘤，那個(gè)病例我記到現(xiàn)在。還有技師同事，有次我報(bào)告里寫肺結(jié)節(jié)密度不清，跑去請教他們怎么優(yōu)化掃描參數(shù)，特別實(shí)在。

感謝學(xué)校的指導(dǎo)老