drwm一種什麼方法

A. drwm error翻譯成中文什麼意思

drwm 沒有這個詞的,你肯定打錯了.
error 是出錯,錯誤的意思.
估計就是什麼地方出錯了的意思.

B. 醫學影像學中的CR、DR是什麼意思

CR是計算機X射線（computed radiography）的英文縮寫。CR是醫學影像疾病診斷的一種。它使用數字化影像，方便接入PACS系統，可結合計算機技術處理圖像，提高影像質量。CR價格相對低廉，一套CR即可實現全院X線設備的數字化。

DR指在計算機控制下直接進行數字化X線攝影的一種新技術，即采非晶硅平板探測器把穿透人體的X線信息轉化為數字信號，並由計算機重建圖像及進行一系列的圖像後處理。

拓展資料：

CR優點

1、它在給患者進行X線拍攝時劑量比傳統X線攝影的劑量要小。

2、 使影像數字化，方便接入PACS系統。

3、IP板可以靈活放置，方便不便行動的重病者。

4、與DR相比價格低廉，一套CR即可實現全院X線設備的數字化。

DR特點

(一)DQE，檢測效率可達74%，普通屏片組合X線照片DQE為30%。

(二)DR成像速度快，採集時間10ms以下，成像時間僅為3秒，放射診斷醫師即刻在屏幕上觀察圖像。

(三)DR具有較高的空間分辨力和低雜訊率，非晶硅接受X線照射後直接轉換為電信號，可避免其他成像方式如普通屏片組合照片、CR等光照射磷物質後散射引起的圖像銳利度減低，因此可獲得高清晰圖像。並可獲得高性能的MTF曲線。

（四)數字圖像可進行後處理。圖像後處理是數字圖像的最大特點。只後要保留原始數據，就可以根據診斷需要，並通過軟體功能，有針對性的對圖像進行處理，以提高診斷率。

(五)DR具有低的輻射劑量。

(六)DR的直接轉換技術，使網路工作簡單化，效率高，為醫學影像學實現全數字化和無膠片化鋪平了道路

(七)有效解決了圖像的存檔管理與傳輸，採用光碟刻錄形式保存圖像資料，隨時能為受檢者提供照片列印服務，防止照片丟失而重復照片，且高清晰的DR照片是全區各大醫院互認的照片影像，到上級醫院不必做重復檢查，減少重復檢查的開支。

C. dr鑽戒女士可以收兩次么-dr鑽戒要綁定女生身份證嗎

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D. 誰知道數字胃腸機是做什麼檢查用的，和DR,CR又有什麼區別

X線鋇餐檢查（數字胃腸機）用於檢查胃的形態、在腹腔中的位置等，是不可替代的一種廉價初檢方法。如：胃壁的腫瘤、胰腺腫瘤，會在胃、十二指腸的充盈態時出現異常壓跡，胃下垂病人表現為胃在腹腔位置低於正常標准，這些是胃鏡容易誤診或不可能發現的。尤其是胃下垂的診斷，無論是CT、核磁、胃鏡等，都不能替代胃腸鋇餐透視。

DR是數字化直接成像系統的簡稱，比傳統X光成像具備圖像更清晰、輻射量更低、檢查速度更快、檢查成功率更高等優點。放射科的工作量大，DR的引進加快了拍片速度。

CR可以譯為計算機X線攝影，或數字化X線攝影。CR的數字化，是通過一個可反復讀取的成像板（IP板）來替代膠片和增感屏。曝光後，IP板上生成潛影，將IP板放入CR掃描儀，用激光束對IP板進行掃描，讀取信息，經模/數轉換後生成數字影像。

E. 10X空間轉錄組之利用基因表達和形態學信息劃分組織區域（3D表達域構建）

空間分辨轉錄組學的最新進展使基因表達模式的綜合測量成為可能，同時保留了組織微環境的空間背景 。 破譯組織中spot的空間背景需要謹慎使用它們的空間信息 。為此，開發了一個graph attention auto-encoder framework STAGATE， 通過整合空間信息和基因表達譜來學習低維潛在嵌入，從而准確識別空間域 。為了更好地表徵空間域邊界處的空間相似性，STAGATE 採用了一種 attention mechanism 來自 adaptively learn 相鄰spot的相似性，並通過集成基因表達的pre-clustering， 採用可選的細胞類型感知模塊 。在由具有不同空間解析度的不同平台生成的不同空間轉錄組數據集上驗證了 STAGATE。 STAGATE 可以顯著提高空間域的識別精度，並在保留空間表達模式的同時對數據進行去噪 。重要的是， STAGATE 可以擴展到多個連續切片，以減少切片之間的批次效應，並有效地從重建的 3D 組織中提取三維 (3D) 表達域 。

復雜組織的功能從根本上與不同細胞類型的空間背景相關。 組織中轉錄表達的相對位置對於理解其生物學功能和描述互動式生物網路至關重要 。 空間分辨轉錄組學 (ST) 的突破性技術，例如 10x Visium、Slide-seq 和 Stereo-seq，已經能夠以多個細胞甚至多個細胞的解析度對捕獲位置（稱為SPOT）中的基因表達進行全基因組分析 亞細胞水平（ 華大的空間技術已經可以達到亞細胞級別 ）。

破譯空間域（即具有相似空間表達模式的區域）是來自 ST 的巨大挑戰之一。 大多數現有的聚類方法不能有效地使用可用的空間信息 。 這些非空間方法大致可以分為兩類。 第一類使用傳統的聚類方法，如k-means和Louvain演算法 。 根據 ST 技術的不同解析度，這些方法僅限於點數少或稀疏，並且在組織切片中聚類結果可能不連續。 第二類利用單細胞 RNA-seq 定義的細胞類型特徵來解卷積spot 。 雖然這些integration方法很有吸引力， 但隨著空間解析度的提高，它們不適用於細胞或亞細胞水平解析度的 ST 數據 。

最近的一些演算法通過考慮相鄰點之間的相似性來調整聚類方法，以更好地解釋基因表達的空間依賴性 。這些方法在識別大腦和癌症組織切片的空間域方面顯示出顯著改進。例如， BayesSpace （ 大家可以參考文章 10X空間轉錄組聚類分析之BayesSpace演算法聚類 ） 是一種貝葉斯統計方法， 它通過在先驗中引入空間相鄰結構來鼓勵相鄰點屬於同一cluster 。 stLearn ( 大家可以參考文章 10X空間轉錄組細胞通訊之stlearn（尋找區域交流熱點中心） )根據從組織學圖像中提取的特徵定義形態學距離， 並利用這些距離以及空間相鄰結構來平滑基因表達 。 SEDR 採用深度自動編碼器網路來學習基因表示，並使用變分圖自動編碼器同時嵌入空間信息 。盡管這些方法考慮了 ST 的空間結構， 但它們定義的相鄰點的相似性是在訓練前預先定義的，無法自適應學習 。此外，這些方法沒有更詳細地考慮空間域邊界處斑點的空間相似性，也沒有很好地整合空間信息來對基因表達進行插補和去噪。更重要的是， 這些方法不能應用於多個連續切片來重建 3D (3D) ST 模型和提取 3D 表達域 （ 目前3D空間表達域還是一大難題 ）。

STAGATE 首先根據空間位置構建空間鄰居網路 (SNN)，然後通過基於基因表達的預聚類修剪 SNN 來可選地引入細胞類型感知 SNN。 基因表達預聚類可以有效識別包含不同細胞類型的區域，因此這種細胞類型感知 SNN 可以幫助更好地表徵這些不同空間域邊界處的空間相似性，用於低空間解析度的 ST 數據，例如 10x Visium 。

然後 STAGATE 通過graph attention auto-encoder學習具有空間信息和基因表達的低維潛在嵌入 。 每個spot的歸一化表達首先由編碼器轉換為 d 維潛在嵌入，然後通過解碼器反轉回重建的表達譜。 與經典的自動編碼器不同， STAGATE 在編碼器和解碼器的中間層採用了attention mechanism。 它自適應地學習 SNN 的邊緣權重（即相鄰點之間的相似性），並通過集體聚合來自其鄰居的信息進一步使用它們來更新spot表示 。 最後，潛在嵌入用於通過 UMAP 可視化數據，並使用各種聚類演算法（例如 mclust 和 Louvain （ 這個聚類方法大家可以參考文章 10X單細胞（10X空間轉錄組）聚類演算法之Louvain ））識別空間域。

為了定量評估 STAGATE 的空間聚類性能，我們首先將其應用於包含 12 個人類背外側前額葉皮層 (DLPFC) 部分的空間表達的 10x Visium 數據集。 已經根據形態特徵和基因標記手動注釋了 DLPFC 層和白質 (WM)。 將其視為基本事實 ，我們將 STAGATE 的聚類精度與 SCANPY 實施的非空間聚類方法以及最近開發的三種空間聚類方法（ BayesSpace 、 stLearn 和 SEDR ）在調整後的蘭特指數 (ARI) 方面進行了比較 。

STARGATE 可以有效識別預期的皮質層結構，並與其他方法相比取得顯著改善

例如，在DLPFC部分151676中， STAGATE清晰地描繪了層邊界，達到了最好的聚類精度（ARI=0.60） 。 相比之下， 非空間方法SCANPY的聚類分配可以大致遵循本節中預期的層模式，但其聚類邊界不連續，存在許多異常值，這降低了其聚類精度 。 有趣的是，利用空間信息的演算法 （STAGATE、 BayesSpace 、SEDR 和 stLearn ） 的性能明顯優於非空間聚類方法 SCANPY。 這些結果證明了 STAGATE 在空間域識別方面的優越性及其使用空間信息的必要性 。

空間信息的整合使 STAGATE 能夠揭示空間域之間的距離並在 UMAP 圖中描繪空間軌跡 。例如，在 DLPFC 部分 151676 中，皮質層組織良好，並在 STAGATE 嵌入生成的 UMAP 圖中顯示出一致的空間軌跡（從第 1 層到第 6 層和白質）。該結果與相鄰皮質層之間的功能相似性以及時間順序一致。相比之下， 在 SCANPY 嵌入的 UMAP 圖中，屬於不同層的點沒有清楚地分開 。至於另外兩種空間聚類方法， stLearn沒有明確區分WM和皮質層，SEDR混合了第1層和第6層的spot 。使用 PAGA 的軌跡推理演算法進一步確認了推斷的軌跡。 STAGATE 和 stLearn 嵌入的 PAGA 圖顯示出從 第 1 層到第 6 層的近乎線性的發展軌跡以及相鄰層之間的相似性 ，而 SCANPY 和 SEDR 嵌入的 PAGA 結果是混合的。

進一步測試了 STAGATE 是否可以應用於不同空間解析度的 ST 數據。 首先將 STAGATE 應用到來自小鼠海馬體的具有 10μm 空間解析度的 Slide-seqV2 數據集上 。 與解析度為 55μm 的 10x Visium 平台相比，Slide-seqV2 可以在具有更多spot（每部分 >10,000）但每個斑點的序列深度更小的細胞水平解析度下描繪空間表達 。 正如預期的那樣，使用具有相同參數的 Louvain 聚類演算法，STAGATE 可以很好地表徵組織結構並揭示空間域，而通過 SCANPY 和 SEDR 識別的聚類缺乏清晰的空間分離。

例如， STAGATE 在海馬區描繪了一個清晰的「索狀」結構和一個「箭頭狀」結構，並確定了它的四個空間域 。 該結果與 Allen Reference Atlas 中海馬結構的注釋一致.

例如，ITPKA 和 BCL11B 顯示出 Ammon 角域之間的差異表達，並且如預期的那樣在 CA1sp 處高度表達 。已知的海馬 CA2 分子標記如 AMIGO2 和 PCP4 在已鑒定的 CA2sp 域中特異性表達。此外，已發現在齒狀回顆粒細胞上介導興奮性突觸發育的 LRRTM4 在鑒定的 DG-sg 區域特異性表達。除了這些已知的組織結構外，STAGATE 還鑒定了許多分離良好的空間域，並通過差異表達分析揭示了它們的空間基因表達模式。 the domain within the hippocampus except for the 「cord-like」 and 「arrow-like」 structures (domain 2) exhibited strong expression of astrocytes gene markers DDN and CAMK2A 。海馬區周圍的結構域（結構域 7）表達了許多與少突膠質細胞相關的基因標記，如 TRF 和 MOBP。此外，還在空間域 3 和 4 中觀察到顯著的空間表達模式，分別以 ENPP2 和 NWD2 為主表達。 這些結果表明 STAGATE 可以剖析空間異質性並進一步揭示空間表達模式 。我們還在通過 Slide-seq 和 10x Visium 技術分析的小鼠海馬體切片上測試了 STAGATE。作為 Slide-seqV2 的初始版本，Slide-seq 的轉錄本檢測靈敏度相對較低。 STAGATE 分別在 Slide-seq 數據和 10x Visium 數據上很好地描繪了除 CA2sp 之外的已知組織結構 。

還驗證了 STAGATE 在識別小鼠嗅球組織結構方面的性能，這是一種廣泛使用的具有層狀組織的模型組織 。 首先在 Stereo-seq 從小鼠嗅球組織生成的 ST 數據集上測試了 STAGATE。 Stereo-seq是一種新興的空間組學技術，可以通過DNA納米球圖案化陣列晶元實現亞細胞空間解析度 。 此處使用的數據被分類為細胞水平的解析度（~14μm）。 已在 DAPI 染色圖像中標注了冠狀小鼠嗅球的層狀組織，包含喙遷移流 (RMS)、顆粒細胞層 (GCL)、內部叢狀層 (IPL)、二尖瓣細胞層 (MCL)、外部叢狀層 (EPL) 和嗅神經層 (ONL) 。

與 SCANPY 識別的cluster相比，使用 STAGATE 和 SEDR 嵌入識別的cluster更好地反映了層狀組織，並且與注釋層很好地對應。

重要的是，STAGATE清楚地識別了狹窄的組織結構MCL，這通過二尖瓣細胞標志物GABRA1的表達得到了驗證。

還將 STAGATE 應用於由 SlideseqV2 分析的小鼠嗅球部分，發現 STAGATE 識別的空間域與 Allen Reference Atlas 對冠狀小鼠嗅球的注釋非常一致

具體來說，與 SCANPY 和 SEDR 產生的cluster相比，STAGATE 確定了分別對應於副嗅球 (AOB) 和副嗅球 (AOBgr) 的顆粒層的兩個空間域

例如，FXYD6 在鑒定的 AOB 結構域上表現出strong expressions，這與其免疫組織化學實驗一致。 顆粒細胞標記 ATP2B4 在已識別的 AOBgr 域上表現出強烈的表達。 STAGATE 還鑒定了具有二尖瓣細胞標志物 GABRA1 顯性表達的狹窄 MCL 結構。 此外，STAGATE 還鑒定了一個名為 GCL_1 的 GCL 空間亞群，其主要表達 NRGN。 NRGN 是一個有據可查的精神分裂症風險基因，這意味著該域與認知功能有關 。 此外，發現 STAGATE 在 UMAP 圖中以及 PAGA 圖中描繪了小鼠嗅球之間的空間軌跡（從 AOBgr 到 RMS 到 ONL）。 總的來說， 這些結果說明了 STAGATE 識別組織結構並從不同空間解析度的 ST 數據中揭示其組織的能力 。

接下來， 測試了 STAGATE 是否可以提供對包括更多生物復雜組織（例如整個大腦）在內的切片的洞察力 。 將 STAGATE 應用於 10x Visium 數據集，該數據集描繪了冠狀小鼠大腦部分的空間表達。

例如， SCANPY 的聚類分配未能識別the 「cord-like」 structure -- Ammon's horn and the 「arrow-like」 structure -- dentate gyrus within the hippocampus 。 此外，SEDR 只能平滑域邊界，也不能描繪小空間域。 STAGATE 的直接應用在空間域識別方面帶來了一些改進 。 具體來說，在海馬區，沒有細胞類型感知模塊的 STAGATE 識別了Ammon's horn的 CA1（域 17）和 CA3（域 19）區域，但沒有描述齒狀回結構。

對於包含空間解析度低的異構細胞類型的 ST 數據， 帶有細胞類型感知模塊的 STAGATE 可以更好地學習空間相似性 。 具體來說，預聚類過程基於Louvain演算法，解析度參數較小（默認設置為0.2）。 正如預期的那樣，單元類型感知模塊的使用有助於識別空間域。 STAGATE 確定了海馬中的阿蒙角以及齒狀回結構，並進一步描繪了Ammon's horn的空間域 CA1（域 17）和 CA3（域 20）。 此外，STAGATE 更好地描繪了皮層區域（域 0、4 和 12）的層結構。 值得注意的是， 發現細胞類型感知模塊也顯著改善了 UMAP 圖中組織結構的分離，而沒有細胞類型感知模塊的 SEDR 和 STAGATE 更像是非空間方法 SCANPY 的平滑版本 。

進一步評估了注意力機制的使用是否確實有助於更好地表徵相鄰點之間的異質相似性 。 通過根據節點的空間位置排列節點並通過它們的權重為邊緣著色來可視化注意力層，發現單獨使用注意力機制可以描繪主要組織結構的邊界，如皮層、海馬和中腦

結合 attention mechanism 和細胞類型感知模塊，增強了對結構邊界的描繪，進一步揭示了小空間域內的空間相似性。 例如，在海馬區，STAGATE 自適應地學習了Ammon's horn內的空間相似性以及齒狀回結構。 總的來說， 這些結果表明 attention mechanism 和細胞類型感知模塊對於描述相鄰點之間的相似性的重要性 。

STAGATE 可以對基因表達進行去噪和估算 。 分析採用 STAGATE 來減少 DLPFC 數據集中的雜訊，以更好地顯示基因的空間模式。 在 DLPFC 部分 151676 中比較了原始數據的六個層標記基因與 STAGATE 去噪的那些基因的表達

正如預期的那樣， STAGATE 去噪的那些清晰地展示了這些層標記基因的laminar enrichment 。 例如，去噪後，ATP2B4 基因在第 2 層和第 6 層顯示差異表達，這與先前報道的結果一致，而其原始空間表達完全混亂。 我們根據來自艾倫人腦圖譜的公開原位雜交 (ISH) 數據驗證了 STAGATE 顯示的laminar enrichment。

此外，使用小提琴圖比較原始表達和 STAGATE 去噪的表達表明 STAGATE 增強了層標記基因的空間模式

值得注意的是，STAGATE 在 DLPFC 部分 151507 上獲得了類似的性能。 總的來說，這些結果證明了 STAGATE 降低噪音和增強空間表達模式的能力 。 此外，還在subsample實驗方面將 STAGATE 的插補性能與四種廣泛使用的單細胞 RNA-seq 插補演算法進行了比較，並表明其在插補效率和空間表達模式的保存方面均具有優越性。

We applied STAGATE onto a pseudo-3D ST data constructed by aligning the spots of the 「cord-like」 structure in seven hippocampus sections profiled by Slide-seq

在相鄰切片之間添加相鄰邊緣後，STAGATE 清楚地描繪了已知的組織結構，並且spot傾向於通過它們的空間結構而不是 UMAP 圖中的切片 ID 進行聚類

通過已知的標記基因驗證了基於 STAGATE 識別的組織結構，包括 ITPKA21、BCL11B22、AMIGO223 和 LRRTM4。 這些結果表明，STAGATE 可以通過結合 3D 空間信息幫助重建 3D 組織模型並准確提取 3D 表達模式 。

空間域的准確識別和空間表達基因的進一步提取對於理解組織組織和生物學功能至關重要 。在這里， 作者開發了一種快速且用戶友好的空間域識別方法 STAGATE，它可以通過以 SCANPY 包的「anndata」對象作為輸入，無縫集成到標准分析工作流程中 。 STAGATE 將空間位置信息轉換為 SNN，並進一步採用圖注意力自動編碼器來集成 SNN 和表達profiles。在不同空間解析度的不同平台生成的不同 ST 數據上測試了 STAGATE 的性能。發現 STAGATE 准確地揭示了 DLPFC 和小鼠嗅球的層流組織。此外，STAGATE 清楚地識別了海馬體的已知組織結構，並揭示了它的空間域。還通過將其與 ISH 圖像進行比較，證明了 STAGATE 在表達去噪方面的能力。最後， 說明了 STAGATE 減輕連續部分之間的批處理效應並在偽 3D ST 模型中提取 3D 表達域的能力 。

STAGATE 的成功主要歸功於使用了graph attention mechanism來考慮空間鄰居信息 。 然而，目前的 STAGATE 側重於表達譜和空間信息的整合，並沒有利用組織學圖像。 現有的將組織學圖像作為輸入的方法，例如 stLearn ，在分析比較中沒有取得良好的性能。 stLearn 採用預訓練的神經網路從圖像中提取特徵，並通過餘弦距離進一步計算形態距離。 認為這種預定義的方法沒有利用深度學習的靈活性，並且可以擴展注意力機制以方便地自適應地整合組織學圖像特徵。

STAGATE 可以處理不同空間解析度的 ST 數據。 通常，由於相鄰spot之間的高度相似性，STAGATE 對於細胞或亞細胞解析度的 ST 數據表現更好 。 對於空間解析度相對較低的技術，引入了細胞類型感知模塊來描述異構空間相似性。 然而， STAGATE 的一個潛在限制是它將來自一個部分的相鄰點與屬於不同部分的那些點相同。 未來的工作可能會採用異構網路來更好地描繪 3D 組織模型 。

此外， STAGATE 能夠檢測空間域內的空間可變基因 。 現有的空間可變基因識別演算法如 SPARK-X（大家可以參考我的文章 10X單細胞（10X空間轉錄組）數據降噪分析（Imputation）之SAVER-X ） 沒有考慮空間域信息，這使得在小組織結構內識別空間特異性表達的基因變得困難 。 為了說明這一點，在來自小鼠嗅球組織的 Slide-seqV2 數據集上比較了 STAGATE 空間域的差異表達基因與 SPARK-X 的差異表達基因。 具體來說，STAGATE 鑒定了 959 個域特異性基因，SPARK-X 搜索了 2,479 個空間可變基因，FDR <0.01。 **分析發現 SPARK-X 鑒定的許多基因在空間域之間沒有表現出顯著差異 **

此外，由 Moran's I 統計量測量的空間自相關在 STAGATE 鑒定的基因集與 SPARK-X 的前 1,000 個基因之間相似。 這兩種方法鑒定的基因集有很大的重疊，但 SPARK-X 忽略了一些小組織結構的特定基因。 例如，二尖瓣細胞標記物 GABRA1 在 MCL 域中顯示出顯著的富集，但 SPARK-X 沒有確定其空間模式（FDR = 0.018）。 此外，NEFH基因在MCL域也表現出強表達，而SPARK-X忽略了它（FDR=1）。 我們期望 STAGATE 可以促進組織組織的識別和相應基因標記的發現 。

生活很好，有你更好

F. DR什麼意思

DR指在計算機控制下直接進行數字化X線攝影的一種新技術，即采非晶硅平板探測器把穿透人體的X線信息轉化為數字信號，並由計算機重建圖像及進行一系列的圖像後處理。DR系統主要包括X線發生裝置、直接轉換平板探測器、系統控制器、影像監示器、影像處理工作站等幾部分組成。

(6)drwm一種什麼方法擴展閱讀

DR成像速度快，採集時間10ms以下，成像時間僅為3秒，放射診斷醫師即刻在屏幕上觀察圖像。數秒即可傳送至後處理工作站,進行閱片發診斷報告，常規胸部DR照片從檢查到出診斷報告大約5—10分鍾。

DR具有較高的空間分辨力和低雜訊率，非晶硅接受X線照射後直接轉換為電信號，可避免其他成像方式如普通屏片組合照片、CR等光照射磷物質後散射引起的圖像銳利度減低，因此可獲得高清晰圖像。並可獲得高性能的MTF曲線。

G. dr工作原理

DR的工作原理
與CR的漸進型數字化不同，DR（Digital radiography）也叫數字攝影，早期的DR是採用增感屏加光學鏡頭耦合的CCD（數字化耦合器）來獲取數字化X線圖像，有一點類似影像增強器加CCD的工作方法（見圖一），這種技術被認為是第一代的DR技術。
現在普遍應用的DR主要是採用平板探測口（FPD）對X線產生的圖像信號進行掃描和直接讀出，成像原理是先將X線信號轉變為可見光通過光電2極管組成的藻膜層（TFT）進行聚集，由專門的讀出電路直接讀出送計算機系統進行處理，工作原理見圖二。目前平板探測口分為以非晶硅（a:Si+CsI）為代表的間接轉換數字攝影（IDDR）和以非晶硒（a:Se）為代表的直接轉換數字攝影（DDR）兩種類型。非晶硅（a:Si+CsI）間接轉換數字攝影平板的工作原理見圖三。
DR的組成一般包括高壓發生口、X線球管及支架、平板探測口、系統控制口等構成.與常規X線相比信號相比，優點除了具有CR的優點外，DR系統是用平板探測的X線接收裝置，替代了傳統的增感屏及膠片、實現了X線信號的數字化，信號的動態范圍，空間的解析度及密度解析度高，曝光劑進一步減少，不當之處是價格比較昂貴。

H. 在網路里什麼是DR，DR的選舉規則是什麼要詳細介紹，謝謝

DR(Digital Radiography)，即直接數字化X射線攝影系統，是由電子暗盒、掃描
控制器、系統控制器、影像監示器等組成，是直接將X線光子通過電子暗盒轉換為
數字化圖像，是一種廣義上的直接數字化X線攝影。而狹義上的直接數字化攝影即
DDR（DirectDigit Radiography），通常指採用平板探測器的影像直接轉換技術
的數字放射攝影，是真正意義上的直接數字化X射線攝影系統。
DR與CR的共同點都是將X線影像信息轉化為數字影像信息，其曝光寬容度相對
於普通的增感屏-膠片系統體現出某些優勢：CR和DR由於採用數字技術，動態范圍
廣，都有很寬的曝光寬容度，因而允許照相中的技術誤差，即使在一些曝光條件
難以掌握的部位，也能獲得很好的圖像；CR和DR可以根據臨床需要進行各種圖像
後處理，如各種圖像濾波，窗寬窗位調節、放大漫遊、圖像拼接以及距離、面積
、密度測量等豐富的功能，為影像診斷中的細節觀察、前後對比、定量分析提供
技術支持。對兩者的性能比較如下：
1.成像原理：DR是一種X線直接轉換技術，它利用硒作為X線檢測器，成像環
節少；CR是一種X線間接轉換技術，它利用圖像板作為X線檢測器，成像環節相對
於DR較多。
2.圖像解析度：DR系統無光學散射而引起的圖像模糊，其清晰度主要由像素
尺寸大小決定；CR系統由於自身的結構，在受到X線照射時，圖像板中的磷粒子使
X線存在著散射，引起潛像模糊；在判讀潛像過程中，激光掃描儀的激發光在穿過
圖像板的深部時產生著散射，沿著路徑形成受激熒光，使圖像模糊，降低了圖像
解析度，因此當前CR系統的不足之處主要為時間解析度較差，不能滿足動態器官
和結構的顯示。
3.DR是今後的發展方向，但就目前而言，DR電子暗盒的結構14 in×17 in(1
in=2.54 cm)由4塊⒎5 in ×8 in 所組成，每塊的接縫處由於工藝的限制不能做
得沒縫，且一旦其中一塊損壞必將導致4塊全部更換，不但費用昂貴，還需改裝已
有的X線機設備，而CR相對費用較低，且多台X線機可同時使用，無需改變現有設
備。
4.CR系統更適用於X線平片攝影，其非專用機型可和多台常規X線攝影機匹配
使用，且更適用於復雜部位和體位的X線攝影；DR系統則較適用於透視與點片攝影
及各種造影檢查，由於單機工作時的通量限制，不易取代大型醫院中多機同時工
作的常規X線攝影設備，但較適用於小醫療單位和診所的一機多用目的。事實上，
CR和DR系統在相當長的一段時間內將是一對並行發展的系統。
數字化X線影像技術的特點
數字X線機是計算機數字圖像處理技術與X射線放射技術相結合而形成的一種先進
的X線機。在原有的診斷X線機直接膠片成像的基礎上，通過A/D轉換和D/A轉換，
進行實時圖像數字處理，進而使圖像實現了數字化。它的出現打破了傳統X線機的
觀念，實現了人們夢寐以求的模擬X線圖像向數字化X線圖像的轉變。
特點：
第一，它最突出的優點是分辯率高，圖像清晰、細膩，醫生可根據需要進
行諸如數字減影等多種圖像後處理，以期獲得理想的診斷效果。
第二，該設備在透視狀態下，可實時顯示數字圖像，醫生再根據患者病症
的狀況進行數字攝影，然後通過一系列影像後處理如邊緣增強、放大、黑白翻轉
、圖像平滑等功能，可從中提取出豐富可靠的臨床診斷信息，尤其對早期病灶的
發現可提供良好的診斷條件。
第三，數字化X線機形成的數字化圖像比傳統膠片成像所需的X射線計量要
少，因而它能用較低的X線劑量得到高清晰的圖像，同時也使病人減少了受X射線
輻射的危害。
第四，由於它改變了已往傳統的膠片攝影方法，可使醫院放射線科取消原來
的圖像管理方式和省去片庫房，而可採用計算機無片化檔案管理方法取而代之，
可節省大量的資金和場地，極大地提高工作效率。此外，由於數字化X線圖像的出
現，結束了X線圖像不能進入醫院PACS系統的歷史，為醫院進行遠程專家會診和網
上交流提供了極大的便利。另外，該設備還可進行多幅圖像顯示，進行圖像比較
，以利於醫生准確判別、診斷。通過圖像滾動回放功能，還可為醫生回憶整個透
視檢查過程。
數字化X線的臨床應用
數字化的圖像質量與所含的影像信息量可與傳統的X線成像相媲美。圖像處
理系統可調節對比。故能達到最佳的視覺效果；攝照條件的寬容範圍較大；患者
接受的X線量減少。圖像信息可由磁碟或光碟儲存，並進行傳輸，這些都是數字化
圖像的優點。
數字化圖像與傳統X線圖像都是所攝部位總體的重疊影像，因此，傳統X線
能攝照的部位也都可以用DR成像，而且對DR圖像的觀察與分析也與傳統X線相同。
所不同的是DR圖像是由一定數目的象素所組成。
數字化圖像對骨結構、關結軟骨及軟組織的顯示優於傳統的X線成像，還可
行礦物鹽含量的定量分析。數字化圖像易於顯示縱隔結構如血管和氣管。對結節
性病變的檢出率高於傳統的X線成像，但顯示肺間質與肺泡病變則不及傳統的X線
圖像。DR在觀察腸管積氣、氣腹和結石等含鈣病變優於傳統X線圖像。
用數字化圖像行體層成像優於X線體層攝影。胃腸雙對比造影在顯示胃小區、微
小病變和腸粘膜皺襞上，數字化圖像優於傳統的X線造影。
DR是一種新的成像技術，在不少方面優於傳統的X線成像，但從效益-價格
比，尚難於替換傳統的X線成像。在臨床應用上，DR不像CT與MRI那樣不可代替。

I. dr曝光是什麼意思

DR是現在一種檢查方法。

DR系統，即直接數字化X射線攝影系統，是由電子暗盒、掃描控制器、系統控制器、影像監示器等組成，是直接將X線光子通過電子暗盒轉換為數字化圖像，是一種廣義上的直接數字化X線攝影。而狹義上的直接數字化攝影即DDR（DirectDigit Radiography）。

通常指採用平板探測器的影像直接轉換技術的數字放射攝影，是真正意義上的直接數字化X射線攝影系統。按照探測器類型主要分為非晶硅平板DR（主流）、非晶硒平板DR和CCD DR（主流）；按照機架結構分為懸吊DR和立柱（UC臂）DR。

都是將X線影像信息轉化為數字影像信息，其曝光寬容度相對於普通的增感屏－膠片系統體現出某些優勢：CR和DR由於採用數字技術，動態范圍廣，都有很寬的曝光寬容度，因而允許照相中的技術誤差，即使在一些曝光條件難以掌握的部位，也能獲得很好的圖像。

CR和DR可以根據臨床需要進行各種圖像後處理，如各種圖像濾波，窗寬窗位調節、放大漫遊、圖像拼接以及距離、面積、密度測量等豐富的功能，為影像診斷中的細節觀察、前後對比、定量分析提供技術支持。