哥伦比亚大学（哥大，Columbia University），于1754年始建，坐落于美国纽约曼哈顿，是一所位于美国纽约曼哈顿的世界顶级私立研究型大学，为美国大学协会的十四所创始院校之一，常春藤盟校之一。其前身为国王学院，是根据英国国王乔治二世颁布的《国王宪章》而成立。

哥大是美国历史最悠久的五所大学之一，也是培养诺贝尔奖获得者最多的大学之一。哥大校园里还走出5位美国开国元勋，奥巴马、罗斯福等四位美国总统，34位各国元首和政府首脑，10位美国最高法院大法官。

哥伦比亚大学拥有世界一流的法学院、商学院、医学院、新闻学院、等。1767年哥大授予了第一个医学博士学位，这也是美国历史上第一个专业博士学位。

截止2018年10月，哥伦比亚大学的校友、教授和研究人员中，共有96位诺贝尔奖得主(世界第五)、5位菲尔兹奖得主、3位图灵奖得主。

我做访问学者在放射科主要包括完整的放射诊断学(X线、CT、 MRI、超声)、介入放射学(身体、血管和神经)和核医学(PET、PET / CT、SPECT)，放射科分成11个亚专科，包括腹部成像、乳房成像、心胸成像、急诊放射学、介入神经放射学、介入放射学、肌肉骨骼放射学、神经放射学、核医学、儿科放射学和物理。

放射科主要:

为患者和临床医师提供高质量的医疗成像、全方位的诊断和护理、先进的放射服务和合作研究机会，为医学生、住院医师和主治医师提供良好的放射教育经验，其在美国医院和医学院校排名前十之一。该放射科参与了NIH资助的各种研究计划、与医疗中心其他部门的转化研究以及与哥伦比亚大学生物医学工程系合作，使其研究处于先进医学成像的最前沿。

计算图像分析实验室(CIA Lab)主要:

是为不同治疗领域的多种临床应用开发先进的图像分析方法，以推进放射学研究和实践。CIA Lab开发了许多先进的图像分析算法，用于腹部器官、实体肿瘤和组织(例如身体脂肪、纤维腺瘤、心梗塞体积)在多种成像模式(如CT、MRI 和/或PET)上对进行有效、准确和稳健的分割和量化，提供图像识别转移和定量分析服务。

主要研究重点是:

利用放射组学和深度学习方法开发和验证源自CT、MRI和/或PET的新定量成像生物标记物(例如体积、纹理特征等)，以改进肿瘤对新疗法反应的预测和评估，并更好预测神经系统疾病(如中风)的预后等。

成长过程漫长

美国的医学教育不同国内的教育体制，在美国，18岁进大学，完成4年本科学习，通过MCAT(Medical College Admission Test，医学院入学考试)后才能取得医学院入学通知书，然后进入持续4年的紧张且压力巨大的医学院学习，学习期间/学习结束后需要参加USMLE(United States Medical Licensing Examination，美国医师执照考试)，顺利通过考试、且完成了医学学业(取得医学博士学位)后，再进入一个影像科住院医生训练计划(Radiology Residency Program)，实际上是一种影像科专业的研究生教育。

培训内容包括

第1年：

相关内外科训练，包括普外科、骨科、整形外科、烧伤科、血管外科、ICU、急诊医学、内科、内科ICU、神经科、神经外科、风湿科、麻醉科、康复科、肿瘤科中，至少选择3-6个科，每科至少1个月。

第2-4年：

专科训练：胸部影像3个月，骨骼3个月，体部CT成像3个月，体部超声3个月，胃肠和泌尿系成像3个月，乳腺成像3个月，血管及介入3个月，影像指导的介入治疗1个月，妇科成像1个月，核医学3个月，神经成像3个月，儿科成像3个月，病理诊断1个月，肿瘤成像1个月，心脏成像1个月;投入其他影像科相关的研究3个月，以及完成其他经预先批准的住院医生课程。

完成上述训练后，尚需通过专业资格认证方能成为一名放射科医生，整个过程下来大概需要13-15年的漫长时间，此时放射科医生已经通晓了各类临床知识、影像诊断技术、疾病诊断及鉴别诊断。

专业细化

在美国放射科专业分科非常细，我所在的放射科就分成11个亚专业，每个亚专业内又有细分，比如胸部方面有些医生仅看胸部CT、有些仅看MR，优势是每个人在某个影像领域方面比较专业，但弊端是知识面过于单一、局限，同时需要投入大量的放射科人力资源成本。

科研方面

(1)与实验室的生物医学工程博士一起合作，开展了影像组学在肺结节良恶性预测中的应用价值研究。

1篇题为：Application of radiomics in predicting the malignancy of pulmonary nodules in different sizes 被American Journal of Roentgenology(IF 3.125)已接受发表;

1篇题为：Effects of the size of nodules, reconstruction slice thickness and convolution kernel on radiomics model in classifying pulmonary nodules 已完成手稿书写，即将投稿。

(2)整理、分析前期在国内开展的迭代算法、能谱CT影像研究数据和鳞癌、腺癌的影像征象。

撰写了两篇题为Effect of iterative reconstruction techniques on image quality in low radiation dose chest CT: A phantom study和Optimizing image quality and iodine quantification using pre-set ASIR-V percentages with low-dose spectral imaging of the chest论著，已经完成投稿，文章正在Review，此两篇论著均为第一作者，并且完成3篇中文论著撰写(1篇已发表，2篇投稿中)。

(1)重视住院医师的放射科培训

全面、系统培训，临床与影像密切结合，明确住院医师学习的内容和目标，如影像检查的适应症、禁忌症、常见病的影像诊断和鉴别诊断。注重理论学习的同时，重点训练思维方式和科研能力，加强理论联系实践，培养出合格的放射科医生和临床医生。

(2)重视科研合作

放射科和计算机图像分析实验室的各位同事都与不同的临床科室、不同工科院校开展不同领域的科研合作，每周都会进行相关的课题讨论、交流，进一步完善课题，推动科研进程，我们应该进一步开展全方位、多领域、多中心的科研合作，以最大程度的发挥医学影像在疾病诊断和治疗中的潜力，为精准诊治提供依据，以期取得双赢、三赢。

(3)转变观念 适应工作模式的逐步转换

以人工智能和机器学习为代表的新兴技术涌现，可以把放射科医生从一些简单、重复的工作中解放出来，使其将更多的时间用在患者以及疾病的影像精准诊治研究上，提高诊断的准确率，为患者制定精准的治疗方案提供依据，使患者和医生都受益。影像学将朝着”更快、更安全、定量、精准、经济”的方向发展，未来放射科医生将以患者为中心，负责 “全面影像护理”。