drwm一种什么方法

A. drwm error翻译成中文什么意思

drwm 没有这个词的,你肯定打错了.
error 是出错,错误的意思.
估计就是什么地方出错了的意思.

B. 医学影像学中的CR、DR是什么意思

CR是计算机X射线（computed radiography）的英文缩写。CR是医学影像疾病诊断的一种。它使用数字化影像，方便接入PACS系统，可结合计算机技术处理图像，提高影像质量。CR价格相对低廉，一套CR即可实现全院X线设备的数字化。

DR指在计算机控制下直接进行数字化X线摄影的一种新技术，即采非晶硅平板探测器把穿透人体的X线信息转化为数字信号，并由计算机重建图像及进行一系列的图像后处理。

拓展资料：

CR优点

1、它在给患者进行X线拍摄时剂量比传统X线摄影的剂量要小。

2、 使影像数字化，方便接入PACS系统。

3、IP板可以灵活放置，方便不便行动的重病者。

4、与DR相比价格低廉，一套CR即可实现全院X线设备的数字化。

DR特点

(一)DQE，检测效率可达74%，普通屏片组合X线照片DQE为30%。

(二)DR成像速度快，采集时间10ms以下，成像时间仅为3秒，放射诊断医师即刻在屏幕上观察图像。

(三)DR具有较高的空间分辨力和低噪声率，非晶硅接受X线照射后直接转换为电信号，可避免其他成像方式如普通屏片组合照片、CR等光照射磷物质后散射引起的图像锐利度减低，因此可获得高清晰图像。并可获得高性能的MTF曲线。

（四)数字图像可进行后处理。图像后处理是数字图像的最大特点。只后要保留原始数据，就可以根据诊断需要，并通过软件功能，有针对性的对图像进行处理，以提高诊断率。

(五)DR具有低的辐射剂量。

(六)DR的直接转换技术，使网络工作简单化，效率高，为医学影像学实现全数字化和无胶片化铺平了道路

(七)有效解决了图像的存档管理与传输，采用光盘刻录形式保存图像资料，随时能为受检者提供照片打印服务，防止照片丢失而重复照片，且高清晰的DR照片是全区各大医院互认的照片影像，到上级医院不必做重复检查，减少重复检查的开支。

C. dr钻戒女士可以收两次么-dr钻戒要绑定女生身份证吗

DR戒指在购买时，不需要女性身份证，DR戒指一般只有未购买过的男性有资格购买，女性无法使用身份证购买此款，在购买DR戒指时，不需要提供女性的身份证。购买DR有一个特别的规定，男性需要提供自己的身份证，绑定后才能购买此款，并一生只能购买一个DR戒指，以表达自己对恋人忠贞不渝的爱，许诺一生一世只爱对方。DR钻戒品牌从创立之初起便立下浪漫规定，男士凭身份证一生仅能定制一枚DR求婚钻戒赠予此生唯一挚爱的女士，寓意“一生?唯一?真爱”，双方签署真爱协议，承诺此生真爱不变。DR的采购团队精挑细选，犹如星辰般璀璨耀眼的钻石被采撷而来，落于爱人指间，每一段真挚的爱情，都值得拥有如此珍贵的真爱信物。点击立即了解多款真爱之戒，预约试戴

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D. 谁知道数字胃肠机是做什么检查用的，和DR,CR又有什么区别

X线钡餐检查（数字胃肠机）用于检查胃的形态、在腹腔中的位置等，是不可替代的一种廉价初检方法。如：胃壁的肿瘤、胰腺肿瘤，会在胃、十二指肠的充盈态时出现异常压迹，胃下垂病人表现为胃在腹腔位置低于正常标准，这些是胃镜容易误诊或不可能发现的。尤其是胃下垂的诊断，无论是CT、核磁、胃镜等，都不能替代胃肠钡餐透视。

DR是数字化直接成像系统的简称，比传统X光成像具备图像更清晰、辐射量更低、检查速度更快、检查成功率更高等优点。放射科的工作量大，DR的引进加快了拍片速度。

CR可以译为计算机X线摄影，或数字化X线摄影。CR的数字化，是通过一个可反复读取的成像板（IP板）来替代胶片和增感屏。曝光后，IP板上生成潜影，将IP板放入CR扫描仪，用激光束对IP板进行扫描，读取信息，经模/数转换后生成数字影像。

E. 10X空间转录组之利用基因表达和形态学信息划分组织区域（3D表达域构建）

空间分辨转录组学的最新进展使基因表达模式的综合测量成为可能，同时保留了组织微环境的空间背景 。 破译组织中spot的空间背景需要谨慎使用它们的空间信息 。为此，开发了一个graph attention auto-encoder framework STAGATE， 通过整合空间信息和基因表达谱来学习低维潜在嵌入，从而准确识别空间域 。为了更好地表征空间域边界处的空间相似性，STAGATE 采用了一种 attention mechanism 来自 adaptively learn 相邻spot的相似性，并通过集成基因表达的pre-clustering， 采用可选的细胞类型感知模块 。在由具有不同空间分辨率的不同平台生成的不同空间转录组数据集上验证了 STAGATE。 STAGATE 可以显着提高空间域的识别精度，并在保留空间表达模式的同时对数据进行去噪 。重要的是， STAGATE 可以扩展到多个连续切片，以减少切片之间的批次效应，并有效地从重建的 3D 组织中提取三维 (3D) 表达域 。

复杂组织的功能从根本上与不同细胞类型的空间背景相关。 组织中转录表达的相对位置对于理解其生物学功能和描述交互式生物网络至关重要 。 空间分辨转录组学 (ST) 的突破性技术，例如 10x Visium、Slide-seq 和 Stereo-seq，已经能够以多个细胞甚至多个细胞的分辨率对捕获位置（称为SPOT）中的基因表达进行全基因组分析 亚细胞水平（ 华大的空间技术已经可以达到亚细胞级别 ）。

破译空间域（即具有相似空间表达模式的区域）是来自 ST 的巨大挑战之一。 大多数现有的聚类方法不能有效地使用可用的空间信息 。 这些非空间方法大致可以分为两类。 第一类使用传统的聚类方法，如k-means和Louvain算法 。 根据 ST 技术的不同分辨率，这些方法仅限于点数少或稀疏，并且在组织切片中聚类结果可能不连续。 第二类利用单细胞 RNA-seq 定义的细胞类型特征来解卷积spot 。 虽然这些integration方法很有吸引力， 但随着空间分辨率的提高，它们不适用于细胞或亚细胞水平分辨率的 ST 数据 。

最近的一些算法通过考虑相邻点之间的相似性来调整聚类方法，以更好地解释基因表达的空间依赖性 。这些方法在识别大脑和癌症组织切片的空间域方面显示出显着改进。例如， BayesSpace （ 大家可以参考文章 10X空间转录组聚类分析之BayesSpace算法聚类 ） 是一种贝叶斯统计方法， 它通过在先验中引入空间相邻结构来鼓励相邻点属于同一cluster 。 stLearn ( 大家可以参考文章 10X空间转录组细胞通讯之stlearn（寻找区域交流热点中心） )根据从组织学图像中提取的特征定义形态学距离， 并利用这些距离以及空间相邻结构来平滑基因表达 。 SEDR 采用深度自动编码器网络来学习基因表示，并使用变分图自动编码器同时嵌入空间信息 。尽管这些方法考虑了 ST 的空间结构， 但它们定义的相邻点的相似性是在训练前预先定义的，无法自适应学习 。此外，这些方法没有更详细地考虑空间域边界处斑点的空间相似性，也没有很好地整合空间信息来对基因表达进行插补和去噪。更重要的是， 这些方法不能应用于多个连续切片来重建 3D (3D) ST 模型和提取 3D 表达域 （ 目前3D空间表达域还是一大难题 ）。

STAGATE 首先根据空间位置构建空间邻居网络 (SNN)，然后通过基于基因表达的预聚类修剪 SNN 来可选地引入细胞类型感知 SNN。 基因表达预聚类可以有效识别包含不同细胞类型的区域，因此这种细胞类型感知 SNN 可以帮助更好地表征这些不同空间域边界处的空间相似性，用于低空间分辨率的 ST 数据，例如 10x Visium 。

然后 STAGATE 通过graph attention auto-encoder学习具有空间信息和基因表达的低维潜在嵌入 。 每个spot的归一化表达首先由编码器转换为 d 维潜在嵌入，然后通过解码器反转回重建的表达谱。 与经典的自动编码器不同， STAGATE 在编码器和解码器的中间层采用了attention mechanism。 它自适应地学习 SNN 的边缘权重（即相邻点之间的相似性），并通过集体聚合来自其邻居的信息进一步使用它们来更新spot表示 。 最后，潜在嵌入用于通过 UMAP 可视化数据，并使用各种聚类算法（例如 mclust 和 Louvain （ 这个聚类方法大家可以参考文章 10X单细胞（10X空间转录组）聚类算法之Louvain ））识别空间域。

为了定量评估 STAGATE 的空间聚类性能，我们首先将其应用于包含 12 个人类背外侧前额叶皮层 (DLPFC) 部分的空间表达的 10x Visium 数据集。 已经根据形态特征和基因标记手动注释了 DLPFC 层和白质 (WM)。 将其视为基本事实 ，我们将 STAGATE 的聚类精度与 SCANPY 实施的非空间聚类方法以及最近开发的三种空间聚类方法（ BayesSpace 、 stLearn 和 SEDR ）在调整后的兰特指数 (ARI) 方面进行了比较 。

STARGATE 可以有效识别预期的皮质层结构，并与其他方法相比取得显着改善

例如，在DLPFC部分151676中， STAGATE清晰地描绘了层边界，达到了最好的聚类精度（ARI=0.60） 。 相比之下， 非空间方法SCANPY的聚类分配可以大致遵循本节中预期的层模式，但其聚类边界不连续，存在许多异常值，这降低了其聚类精度 。 有趣的是，利用空间信息的算法 （STAGATE、 BayesSpace 、SEDR 和 stLearn ） 的性能明显优于非空间聚类方法 SCANPY。 这些结果证明了 STAGATE 在空间域识别方面的优越性及其使用空间信息的必要性 。

空间信息的整合使 STAGATE 能够揭示空间域之间的距离并在 UMAP 图中描绘空间轨迹 。例如，在 DLPFC 部分 151676 中，皮质层组织良好，并在 STAGATE 嵌入生成的 UMAP 图中显示出一致的空间轨迹（从第 1 层到第 6 层和白质）。该结果与相邻皮质层之间的功能相似性以及时间顺序一致。相比之下， 在 SCANPY 嵌入的 UMAP 图中，属于不同层的点没有清楚地分开 。至于另外两种空间聚类方法， stLearn没有明确区分WM和皮质层，SEDR混合了第1层和第6层的spot 。使用 PAGA 的轨迹推理算法进一步确认了推断的轨迹。 STAGATE 和 stLearn 嵌入的 PAGA 图显示出从 第 1 层到第 6 层的近乎线性的发展轨迹以及相邻层之间的相似性 ，而 SCANPY 和 SEDR 嵌入的 PAGA 结果是混合的。

进一步测试了 STAGATE 是否可以应用于不同空间分辨率的 ST 数据。 首先将 STAGATE 应用到来自小鼠海马体的具有 10μm 空间分辨率的 Slide-seqV2 数据集上 。 与分辨率为 55μm 的 10x Visium 平台相比，Slide-seqV2 可以在具有更多spot（每部分 >10,000）但每个斑点的序列深度更小的细胞水平分辨率下描绘空间表达 。 正如预期的那样，使用具有相同参数的 Louvain 聚类算法，STAGATE 可以很好地表征组织结构并揭示空间域，而通过 SCANPY 和 SEDR 识别的聚类缺乏清晰的空间分离。

例如， STAGATE 在海马区描绘了一个清晰的“索状”结构和一个“箭头状”结构，并确定了它的四个空间域 。 该结果与 Allen Reference Atlas 中海马结构的注释一致.

例如，ITPKA 和 BCL11B 显示出 Ammon 角域之间的差异表达，并且如预期的那样在 CA1sp 处高度表达 。已知的海马 CA2 分子标记如 AMIGO2 和 PCP4 在已鉴定的 CA2sp 域中特异性表达。此外，已发现在齿状回颗粒细胞上介导兴奋性突触发育的 LRRTM4 在鉴定的 DG-sg 区域特异性表达。除了这些已知的组织结构外，STAGATE 还鉴定了许多分离良好的空间域，并通过差异表达分析揭示了它们的空间基因表达模式。 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 。海马区周围的结构域（结构域 7）表达了许多与少突胶质细胞相关的基因标记，如 TRF 和 MOBP。此外，还在空间域 3 和 4 中观察到显着的空间表达模式，分别以 ENPP2 和 NWD2 为主表达。 这些结果表明 STAGATE 可以剖析空间异质性并进一步揭示空间表达模式 。我们还在通过 Slide-seq 和 10x Visium 技术分析的小鼠海马体切片上测试了 STAGATE。作为 Slide-seqV2 的初始版本，Slide-seq 的转录本检测灵敏度相对较低。 STAGATE 分别在 Slide-seq 数据和 10x Visium 数据上很好地描绘了除 CA2sp 之外的已知组织结构 。

还验证了 STAGATE 在识别小鼠嗅球组织结构方面的性能，这是一种广泛使用的具有层状组织的模型组织 。 首先在 Stereo-seq 从小鼠嗅球组织生成的 ST 数据集上测试了 STAGATE。 Stereo-seq是一种新兴的空间组学技术，可以通过DNA纳米球图案化阵列芯片实现亚细胞空间分辨率 。 此处使用的数据被分类为细胞水平的分辨率（~14μm）。 已在 DAPI 染色图像中标注了冠状小鼠嗅球的层状组织，包含喙迁移流 (RMS)、颗粒细胞层 (GCL)、内部丛状层 (IPL)、二尖瓣细胞层 (MCL)、外部丛状层 (EPL) 和嗅神经层 (ONL) 。

与 SCANPY 识别的cluster相比，使用 STAGATE 和 SEDR 嵌入识别的cluster更好地反映了层状组织，并且与注释层很好地对应。

重要的是，STAGATE清楚地识别了狭窄的组织结构MCL，这通过二尖瓣细胞标志物GABRA1的表达得到了验证。

还将 STAGATE 应用于由 SlideseqV2 分析的小鼠嗅球部分，发现 STAGATE 识别的空间域与 Allen Reference Atlas 对冠状小鼠嗅球的注释非常一致

具体来说，与 SCANPY 和 SEDR 产生的cluster相比，STAGATE 确定了分别对应于副嗅球 (AOB) 和副嗅球 (AOBgr) 的颗粒层的两个空间域

例如，FXYD6 在鉴定的 AOB 结构域上表现出strong expressions，这与其免疫组织化学实验一致。 颗粒细胞标记 ATP2B4 在已识别的 AOBgr 域上表现出强烈的表达。 STAGATE 还鉴定了具有二尖瓣细胞标志物 GABRA1 显性表达的狭窄 MCL 结构。 此外，STAGATE 还鉴定了一个名为 GCL_1 的 GCL 空间亚群，其主要表达 NRGN。 NRGN 是一个有据可查的精神分裂症风险基因，这意味着该域与认知功能有关 。 此外，发现 STAGATE 在 UMAP 图中以及 PAGA 图中描绘了小鼠嗅球之间的空间轨迹（从 AOBgr 到 RMS 到 ONL）。 总的来说， 这些结果说明了 STAGATE 识别组织结构并从不同空间分辨率的 ST 数据中揭示其组织的能力 。

接下来， 测试了 STAGATE 是否可以提供对包括更多生物复杂组织（例如整个大脑）在内的切片的洞察力 。 将 STAGATE 应用于 10x Visium 数据集，该数据集描绘了冠状小鼠大脑部分的空间表达。

例如， SCANPY 的聚类分配未能识别the “cord-like” structure -- Ammon's horn and the “arrow-like” structure -- dentate gyrus within the hippocampus 。 此外，SEDR 只能平滑域边界，也不能描绘小空间域。 STAGATE 的直接应用在空间域识别方面带来了一些改进 。 具体来说，在海马区，没有细胞类型感知模块的 STAGATE 识别了Ammon's horn的 CA1（域 17）和 CA3（域 19）区域，但没有描述齿状回结构。

对于包含空间分辨率低的异构细胞类型的 ST 数据， 带有细胞类型感知模块的 STAGATE 可以更好地学习空间相似性 。 具体来说，预聚类过程基于Louvain算法，分辨率参数较小（默认设置为0.2）。 正如预期的那样，单元类型感知模块的使用有助于识别空间域。 STAGATE 确定了海马中的阿蒙角以及齿状回结构，并进一步描绘了Ammon's horn的空间域 CA1（域 17）和 CA3（域 20）。 此外，STAGATE 更好地描绘了皮层区域（域 0、4 和 12）的层结构。 值得注意的是， 发现细胞类型感知模块也显着改善了 UMAP 图中组织结构的分离，而没有细胞类型感知模块的 SEDR 和 STAGATE 更像是非空间方法 SCANPY 的平滑版本 。

进一步评估了注意力机制的使用是否确实有助于更好地表征相邻点之间的异质相似性 。 通过根据节点的空间位置排列节点并通过它们的权重为边缘着色来可视化注意力层，发现单独使用注意力机制可以描绘主要组织结构的边界，如皮层、海马和中脑

结合 attention mechanism 和细胞类型感知模块，增强了对结构边界的描绘，进一步揭示了小空间域内的空间相似性。 例如，在海马区，STAGATE 自适应地学习了Ammon's horn内的空间相似性以及齿状回结构。 总的来说， 这些结果表明 attention mechanism 和细胞类型感知模块对于描述相邻点之间的相似性的重要性 。

STAGATE 可以对基因表达进行去噪和估算 。 分析采用 STAGATE 来减少 DLPFC 数据集中的噪声，以更好地显示基因的空间模式。 在 DLPFC 部分 151676 中比较了原始数据的六个层标记基因与 STAGATE 去噪的那些基因的表达

正如预期的那样， STAGATE 去噪的那些清晰地展示了这些层标记基因的laminar enrichment 。 例如，去噪后，ATP2B4 基因在第 2 层和第 6 层显示差异表达，这与先前报道的结果一致，而其原始空间表达完全混乱。 我们根据来自艾伦人脑图谱的公开原位杂交 (ISH) 数据验证了 STAGATE 显示的laminar enrichment。

此外，使用小提琴图比较原始表达和 STAGATE 去噪的表达表明 STAGATE 增强了层标记基因的空间模式

值得注意的是，STAGATE 在 DLPFC 部分 151507 上获得了类似的性能。 总的来说，这些结果证明了 STAGATE 降低噪音和增强空间表达模式的能力 。 此外，还在subsample实验方面将 STAGATE 的插补性能与四种广泛使用的单细胞 RNA-seq 插补算法进行了比较，并表明其在插补效率和空间表达模式的保存方面均具有优越性。

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

在相邻切片之间添加相邻边缘后，STAGATE 清楚地描绘了已知的组织结构，并且spot倾向于通过它们的空间结构而不是 UMAP 图中的切片 ID 进行聚类

通过已知的标记基因验证了基于 STAGATE 识别的组织结构，包括 ITPKA21、BCL11B22、AMIGO223 和 LRRTM4。 这些结果表明，STAGATE 可以通过结合 3D 空间信息帮助重建 3D 组织模型并准确提取 3D 表达模式 。

空间域的准确识别和空间表达基因的进一步提取对于理解组织组织和生物学功能至关重要 。在这里， 作者开发了一种快速且用户友好的空间域识别方法 STAGATE，它可以通过以 SCANPY 包的“anndata”对象作为输入，无缝集成到标准分析工作流程中 。 STAGATE 将空间位置信息转换为 SNN，并进一步采用图注意力自动编码器来集成 SNN 和表达profiles。在不同空间分辨率的不同平台生成的不同 ST 数据上测试了 STAGATE 的性能。发现 STAGATE 准确地揭示了 DLPFC 和小鼠嗅球的层流组织。此外，STAGATE 清楚地识别了海马体的已知组织结构，并揭示了它的空间域。还通过将其与 ISH 图像进行比较，证明了 STAGATE 在表达去噪方面的能力。最后， 说明了 STAGATE 减轻连续部分之间的批处理效应并在伪 3D ST 模型中提取 3D 表达域的能力 。

STAGATE 的成功主要归功于使用了graph attention mechanism来考虑空间邻居信息 。 然而，目前的 STAGATE 侧重于表达谱和空间信息的整合，并没有利用组织学图像。 现有的将组织学图像作为输入的方法，例如 stLearn ，在分析比较中没有取得良好的性能。 stLearn 采用预训练的神经网络从图像中提取特征，并通过余弦距离进一步计算形态距离。 认为这种预定义的方法没有利用深度学习的灵活性，并且可以扩展注意力机制以方便地自适应地整合组织学图像特征。

STAGATE 可以处理不同空间分辨率的 ST 数据。 通常，由于相邻spot之间的高度相似性，STAGATE 对于细胞或亚细胞分辨率的 ST 数据表现更好 。 对于空间分辨率相对较低的技术，引入了细胞类型感知模块来描述异构空间相似性。 然而， STAGATE 的一个潜在限制是它将来自一个部分的相邻点与属于不同部分的那些点相同。 未来的工作可能会采用异构网络来更好地描绘 3D 组织模型 。

此外， STAGATE 能够检测空间域内的空间可变基因 。 现有的空间可变基因识别算法如 SPARK-X（大家可以参考我的文章 10X单细胞（10X空间转录组）数据降噪分析（Imputation）之SAVER-X ） 没有考虑空间域信息，这使得在小组织结构内识别空间特异性表达的基因变得困难 。 为了说明这一点，在来自小鼠嗅球组织的 Slide-seqV2 数据集上比较了 STAGATE 空间域的差异表达基因与 SPARK-X 的差异表达基因。 具体来说，STAGATE 鉴定了 959 个域特异性基因，SPARK-X 搜索了 2,479 个空间可变基因，FDR <0.01。 **分析发现 SPARK-X 鉴定的许多基因在空间域之间没有表现出显着差异 **

此外，由 Moran's I 统计量测量的空间自相关在 STAGATE 鉴定的基因集与 SPARK-X 的前 1,000 个基因之间相似。 这两种方法鉴定的基因集有很大的重叠，但 SPARK-X 忽略了一些小组织结构的特定基因。 例如，二尖瓣细胞标记物 GABRA1 在 MCL 域中显示出显着的富集，但 SPARK-X 没有确定其空间模式（FDR = 0.018）。 此外，NEFH基因在MCL域也表现出强表达，而SPARK-X忽略了它（FDR=1）。 我们期望 STAGATE 可以促进组织组织的识别和相应基因标记的发现 。

生活很好，有你更好

F. DR什么意思

DR指在计算机控制下直接进行数字化X线摄影的一种新技术，即采非晶硅平板探测器把穿透人体的X线信息转化为数字信号，并由计算机重建图像及进行一系列的图像后处理。DR系统主要包括X线发生装置、直接转换平板探测器、系统控制器、影像监示器、影像处理工作站等几部分组成。

(6)drwm一种什么方法扩展阅读

DR成像速度快，采集时间10ms以下，成像时间仅为3秒，放射诊断医师即刻在屏幕上观察图像。数秒即可传送至后处理工作站,进行阅片发诊断报告，常规胸部DR照片从检查到出诊断报告大约5—10分钟。

DR具有较高的空间分辨力和低噪声率，非晶硅接受X线照射后直接转换为电信号，可避免其他成像方式如普通屏片组合照片、CR等光照射磷物质后散射引起的图像锐利度减低，因此可获得高清晰图像。并可获得高性能的MTF曲线。

G. dr工作原理

DR的工作原理
与CR的渐进型数字化不同，DR（Digital radiography）也叫数字摄影，早期的DR是采用增感屏加光学镜头耦合的CCD（数字化耦合器）来获取数字化X线图像，有一点类似影像增强器加CCD的工作方法（见图一），这种技术被认为是第一代的DR技术。
现在普遍应用的DR主要是采用平板探测口（FPD）对X线产生的图像信号进行扫描和直接读出，成像原理是先将X线信号转变为可见光通过光电2极管组成的藻膜层（TFT）进行聚集，由专门的读出电路直接读出送计算机系统进行处理，工作原理见图二。目前平板探测口分为以非晶硅（a:Si+CsI）为代表的间接转换数字摄影（IDDR）和以非晶硒（a:Se）为代表的直接转换数字摄影（DDR）两种类型。非晶硅（a:Si+CsI）间接转换数字摄影平板的工作原理见图三。
DR的组成一般包括高压发生口、X线球管及支架、平板探测口、系统控制口等构成.与常规X线相比信号相比，优点除了具有CR的优点外，DR系统是用平板探测的X线接收装置，替代了传统的增感屏及胶片、实现了X线信号的数字化，信号的动态范围，空间的分辨率及密度分辨率高，曝光剂进一步减少，不当之处是价格比较昂贵。

H. 在网络里什么是DR，DR的选举规则是什么要详细介绍，谢谢

DR(Digital Radiography)，即直接数字化X射线摄影系统，是由电子暗盒、扫描
控制器、系统控制器、影像监示器等组成，是直接将X线光子通过电子暗盒转换为
数字化图像，是一种广义上的直接数字化X线摄影。而狭义上的直接数字化摄影即
DDR（DirectDigit Radiography），通常指采用平板探测器的影像直接转换技术
的数字放射摄影，是真正意义上的直接数字化X射线摄影系统。
DR与CR的共同点都是将X线影像信息转化为数字影像信息，其曝光宽容度相对
于普通的增感屏-胶片系统体现出某些优势：CR和DR由于采用数字技术，动态范围
广，都有很宽的曝光宽容度，因而允许照相中的技术误差，即使在一些曝光条件
难以掌握的部位，也能获得很好的图像；CR和DR可以根据临床需要进行各种图像
后处理，如各种图像滤波，窗宽窗位调节、放大漫游、图像拼接以及距离、面积
、密度测量等丰富的功能，为影像诊断中的细节观察、前后对比、定量分析提供
技术支持。对两者的性能比较如下：
1.成像原理：DR是一种X线直接转换技术，它利用硒作为X线检测器，成像环
节少；CR是一种X线间接转换技术，它利用图像板作为X线检测器，成像环节相对
于DR较多。
2.图像分辨率：DR系统无光学散射而引起的图像模糊，其清晰度主要由像素
尺寸大小决定；CR系统由于自身的结构，在受到X线照射时，图像板中的磷粒子使
X线存在着散射，引起潜像模糊；在判读潜像过程中，激光扫描仪的激发光在穿过
图像板的深部时产生着散射，沿着路径形成受激荧光，使图像模糊，降低了图像
分辨率，因此当前CR系统的不足之处主要为时间分辨率较差，不能满足动态器官
和结构的显示。
3.DR是今后的发展方向，但就目前而言，DR电子暗盒的结构14 in×17 in(1
in=2.54 cm)由4块⒎5 in ×8 in 所组成，每块的接缝处由于工艺的限制不能做
得没缝，且一旦其中一块损坏必将导致4块全部更换，不但费用昂贵，还需改装已
有的X线机设备，而CR相对费用较低，且多台X线机可同时使用，无需改变现有设
备。
4.CR系统更适用于X线平片摄影，其非专用机型可和多台常规X线摄影机匹配
使用，且更适用于复杂部位和体位的X线摄影；DR系统则较适用于透视与点片摄影
及各种造影检查，由于单机工作时的通量限制，不易取代大型医院中多机同时工
作的常规X线摄影设备，但较适用于小医疗单位和诊所的一机多用目的。事实上，
CR和DR系统在相当长的一段时间内将是一对并行发展的系统。
数字化X线影像技术的特点
数字X线机是计算机数字图像处理技术与X射线放射技术相结合而形成的一种先进
的X线机。在原有的诊断X线机直接胶片成像的基础上，通过A/D转换和D/A转换，
进行实时图像数字处理，进而使图像实现了数字化。它的出现打破了传统X线机的
观念，实现了人们梦寐以求的模拟X线图像向数字化X线图像的转变。
特点：
第一，它最突出的优点是分辩率高，图像清晰、细腻，医生可根据需要进
行诸如数字减影等多种图像后处理，以期获得理想的诊断效果。
第二，该设备在透视状态下，可实时显示数字图像，医生再根据患者病症
的状况进行数字摄影，然后通过一系列影像后处理如边缘增强、放大、黑白翻转
、图像平滑等功能，可从中提取出丰富可靠的临床诊断信息，尤其对早期病灶的
发现可提供良好的诊断条件。
第三，数字化X线机形成的数字化图像比传统胶片成像所需的X射线计量要
少，因而它能用较低的X线剂量得到高清晰的图像，同时也使病人减少了受X射线
辐射的危害。
第四，由于它改变了已往传统的胶片摄影方法，可使医院放射线科取消原来
的图像管理方式和省去片库房，而可采用计算机无片化档案管理方法取而代之，
可节省大量的资金和场地，极大地提高工作效率。此外，由于数字化X线图像的出
现，结束了X线图像不能进入医院PACS系统的历史，为医院进行远程专家会诊和网
上交流提供了极大的便利。另外，该设备还可进行多幅图像显示，进行图像比较
，以利于医生准确判别、诊断。通过图像滚动回放功能，还可为医生回忆整个透
视检查过程。
数字化X线的临床应用
数字化的图像质量与所含的影像信息量可与传统的X线成像相媲美。图像处
理系统可调节对比。故能达到最佳的视觉效果；摄照条件的宽容范围较大；患者
接受的X线量减少。图像信息可由磁盘或光盘储存，并进行传输，这些都是数字化
图像的优点。
数字化图像与传统X线图像都是所摄部位总体的重叠影像，因此，传统X线
能摄照的部位也都可以用DR成像，而且对DR图像的观察与分析也与传统X线相同。
所不同的是DR图像是由一定数目的象素所组成。
数字化图像对骨结构、关结软骨及软组织的显示优于传统的X线成像，还可
行矿物盐含量的定量分析。数字化图像易于显示纵隔结构如血管和气管。对结节
性病变的检出率高于传统的X线成像，但显示肺间质与肺泡病变则不及传统的X线
图像。DR在观察肠管积气、气腹和结石等含钙病变优于传统X线图像。
用数字化图像行体层成像优于X线体层摄影。胃肠双对比造影在显示胃小区、微
小病变和肠粘膜皱襞上，数字化图像优于传统的X线造影。
DR是一种新的成像技术，在不少方面优于传统的X线成像，但从效益-价格
比，尚难于替换传统的X线成像。在临床应用上，DR不像CT与MRI那样不可代替。

I. dr曝光是什么意思

DR是现在一种检查方法。

DR系统，即直接数字化X射线摄影系统，是由电子暗盒、扫描控制器、系统控制器、影像监示器等组成，是直接将X线光子通过电子暗盒转换为数字化图像，是一种广义上的直接数字化X线摄影。而狭义上的直接数字化摄影即DDR（DirectDigit Radiography）。

通常指采用平板探测器的影像直接转换技术的数字放射摄影，是真正意义上的直接数字化X射线摄影系统。按照探测器类型主要分为非晶硅平板DR（主流）、非晶硒平板DR和CCD DR（主流）；按照机架结构分为悬吊DR和立柱（UC臂）DR。

都是将X线影像信息转化为数字影像信息，其曝光宽容度相对于普通的增感屏－胶片系统体现出某些优势：CR和DR由于采用数字技术，动态范围广，都有很宽的曝光宽容度，因而允许照相中的技术误差，即使在一些曝光条件难以掌握的部位，也能获得很好的图像。

CR和DR可以根据临床需要进行各种图像后处理，如各种图像滤波，窗宽窗位调节、放大漫游、图像拼接以及距离、面积、密度测量等丰富的功能，为影像诊断中的细节观察、前后对比、定量分析提供技术支持。