所需背景知识：

各成像模式的原理；图像质量的参数。

一、辐射实践最优化

医学影像中，成像质量和辐射剂量一直是天平的两端，需要医技人员时刻关注二者的平衡。

在医学影像技术专业誓词中，就有“遵循辐射实践最优化”的誓言，在具体学习和操作中，需要把这句誓言时刻铭记在心。

遵循辐射实践最优化的同时，也要大胆创新，打破旧“平衡”，追求新的平衡，提升图像质量的同时，降低辐射剂量，实现“双赢”。

X射线成像，包括普通成像，特殊成像，CR,DR,CT等，都涉及到辐射的问题，因此在解读图像质量的同时，也要进行辐射剂量的分析，养成辐射实践最优化的习惯，以便形成严谨的工作态度，在实际工作中，打破所有患者的“标准化”辐射操作，而是根据每位患者的具体情况，实现“个性化”辐射操作。

人工智能（AI）是另一项不断发展的技术，几乎影响着CT成像的方方面面。如深度学习重建，或修改图像，如CT去噪（基于图像的降噪）。通过在低剂量CT图像上进行训练，卷积神经网络可以快速实现显著的噪声抑制，而迭代重建则不同，在迭代重建中，最复杂的模型需要的重建时间太长，在临床环境中不实用。早期证据显示，与迭代重建一样，人工智能重建和去噪也能保持高对比度的空间分辨率，但会模糊低对比度物体的边缘，从而在许多临床应用中减少辐射剂量。

（A）用于CT图像去噪和（B，C）样本输入（B）和输出（C）图像的卷积神经网络示意图。

目前正在研究的技术显示进一步提高CT图像质量或减少CT辐射剂量的巨大前景。例如，稀疏采样CT利用人工智能从采样不足的数据中重建图像，可减少辐射剂量、采集时间和条纹伪影。此外人工智能可用于从标准分辨率采集数据生成高分辨率图像。

过于极端的倾向意味着灾难，要在万物中寻找平衡。

工程上，要在性能和成本之间平衡。权衡利弊，找到最适合用户的解决方案。 

工作上，要在方法和努力之间平衡。最有害的鸡汤就是认为主观努力解决一切。听起来很有道理，但并不能解决实际问题。

与人相处上，要在强势和随和之间平衡。太强势难免惹人难过。太随和又得不到想要的结果。

写作上，要在简单和准确之间平衡。阅读上，又要在有趣和有用之间平衡。

政治上，要在竞争（鼓励先进）和公平（保护后进）之间平衡。竞争的过度，赢者通吃，社会就会不稳定。公平的过度，社会就会失去活力。

民主和专治之间也要平衡。民主的太厉害，一人一票会选出纳粹。专制的太厉害，又容易滋生腐败。

平衡就是中庸之道。就是辩证的看问题。就是权衡利弊，不走极端。‘最一流的智慧，就是同时持有两种截然相反的观点，又能正常行事。’