Diagnostics：“医学影像与治疗学”栏目——专注于放射学、核医学和医学成像领域研究前沿 | MDPI 栏目推荐
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栏目介绍
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“医学影像与治疗学 (Medical Imaging and Theranostics)”栏目是 Diagnostics 期刊7个学科栏目之一。目前，该栏目由123位来自全球的知名学者担任编委会成员，包括美国宾夕法尼亚大学 Abass Alavi 教授、中国科学院上海药物研究所程震教授，美国波士顿大学医学院 Frank W. Roemer 教授和英国伦敦国王学院 Gary Cook 教授等医学成像领域的知名学者为该栏目提供学术支持。
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栏目主编
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Andor W.J.M. Glaudemans 教授
荷兰格罗宁根大学
Andor W.J.M. Glaudemans 教授来自荷兰格罗宁根大学医学中心核医学与分子成像系医学影像中心，是研究医学影像中心联合主席，医学影像中心合同研究负责人，与许多外部中心 (荷兰，欧洲和全球) 合作，迄今为止发表论文361篇。2020年加入 Diagnostics 担任期刊副主编及“医学影像与治疗学”栏目主编；主要研究兴趣集中在感染、炎症和 (肿瘤) 免疫学成像领域。参与了传染病和炎症性疾病诊断和治疗流程图的开发，荷兰 (NFU、NVNG) 和欧洲 (EANM) 指南/建议的发布，开发和实施感染性和炎症性疾病的新型特异性示踪剂 (IL-2、PD1/PDL1、山梨糖醇、标记抗生素、标记抗真菌药物)，改进现有的感染成像技术 (白细胞闪烁显像和 FDG-PET 的新方案)。此外，也关注 PET 成像技术在肿瘤与传染病鉴别诊断中的应用。
Giorgio Treglia 教授
瑞士洛桑大学
Giorgio Treglia 教授于2018年获得瑞士洛桑大学生物与医学学院的私人讲解员称号，并于2020年获得生物医学科学学院的名义教授称号。在2022年加入 Diagnostics 期刊编委会担任副主编一职及“医学影像与治疗学”栏目主编。Treglia 教授的主要研究兴趣集中在循证成像、正电子发射断层扫描 (PET) 和混合成像，以及更广泛的诊断测试准确性的系统评价和荟萃分析。他在国际期刊上发表了约400篇文章/书籍(章节)。
精选文章
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01
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BrainSeg-Net: Brain Tumor MR Image Segmentation via Enhanced Encoder–Decoder Network
BrainSeg-Net：通过增强型编码器-解码器网络进行脑肿瘤 MR 图像分割
Mobeen Ur Rehman et al.
https://www.mdpi.com/973416
文章亮点：
(1) 近年来，神经网络领域的进步已被用于细化脑肿瘤子区域的分割性能。
(2) 本文提出了一种名为 BrainSeg-Net 的基于编码器-解码器的模型。
(3) BrainSeg-Net 的 MR 脑肿瘤分割使用增强的位置和空间特征，其性能优于现有的脑 MR 图像分割方法。
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原文出自 Diagnostics 期刊
Rehman, M.U.; Cho, S.; Kim, J.; Chong, K.T. BrainSeg-Net: Brain Tumor MR Image Segmentation via Enhanced Encoder–Decoder Network. Diagnostics 2021, 11, 169.
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02
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Accuracy and Reproducibility of Facial Measurements of Digital Photographs and Wrapped Cone Beam Computed Tomography (CBCT) Photographs
数码相片及包裹锥形束 X 射线计算机断层成像 (CBCT) 照片面部测量的准确性和可重复性
Maged Sultan Alhammadi et al.
https://www.mdpi.com/1083870
文章亮点：
(1) CBCT 扫描可以作为一个平台，评估变形的非标准化随机面部照片的准确性。
(2) 软组织轮廓的几种评价方法被广泛使用:直接人体测量、标准化二维轮廓摄影、三维轮廓摄影测量、标准侧向头影测量、三维立体摄影测量和直接 CBCT 软组织分析。
(3) 从非标准化的随机正面照片中获取包裹的 CBCT 图像是可靠的，可用于分析软组织面部轮廓测量。
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原文出自 Diagnostics 期刊
Alhammadi, M.S.; Al-mashraqi, A.A.; Alnami, R.H.; Ashqar, N.M.; Alamir, O.H.; Halboub, E.; Reda, R.; Testarelli, L.; Patil, S. Accuracy and Reproducibility of Facial Measurements of Digital Photographs and Wrapped Cone Beam Computed Tomography (CBCT) Photographs. Diagnostics 2021, 11, 757.
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03
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ASCU-Net: Attention Gate, Spatial and Channel Attention U-Net for Skin Lesion Segmentation
ASCU-Net：用于皮肤病变分割
Xiaozhong Tong et al.
https://www.mdpi.com/1031258
文章亮点：
(1) 提出了一个扩展版本的 U-Net 的皮肤病变分割使用的三重注意机制的概念。
(2) 采用空间注意和信道注意相结合的双注意解码模块来捕获特征之间的空间相关性，提高分割性能。
(3) 三组数据集的实验结果证明该方法的有效性，对不规则边界、病变和皮肤平滑过渡、噪声和伪影的存在具有很强的鲁棒性。
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原文出自 Diagnostics 期刊
Tong, X.; Wei, J.; Sun, B.; Su, S.; Zuo, Z.; Wu, P. ASCU-Net: Attention Gate, Spatial and Channel Attention U-Net for Skin Lesion Segmentation. Diagnostics 2021, 11, 501.
栏目特刊
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1. Breast Cancer Theranostics 2023
Edited by Kwangsoo Kim and Chang Ik Yoon
Submissions Deadline: 30 September 2023
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2. Methodology in Radiomics
Edited by Aydin Demircioǧlu
Submissions Deadline: 30 September 2023
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3. Advances in Brain Magnetic Resonance Imaging for Human Disorders
Edited by Tadashi Shiohama and Emi Takahashi
Submissions Deadline: 30 September 2023
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Diagnostics 期刊介绍
主编：Andreas Kjaer, University of Copenhagen, Denmark
期刊涵盖医学诊断各个方面的研究成果，刊载研究论文、综述及短讯，鼓励学者发表详细的实验和理论结果。
2021 Impact Factor | 3.992 |
2021 CiteScore | 2.4 |
Time to First Decision | 17.7 Days |
Time to Publication | 35 Days |
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