医学影像医影影像工程师实习报告

医学影像医影影像工程师实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家三甲医院影像科担任医学影像工程师实习生，负责每日300余份影像数据的归档与系统维护。核心工作包括使用PACS系统完成1200例CT、MRI影像的上传、标注与质控，优化了50例疑难病例的图像重建参数，使平均诊断时间缩短至8分钟。期间应用了DICOM标准解析技术处理图像传输延迟问题，通过脚本编写自动化处理重复性任务，累计减少人工操作时间约200小时。掌握了图像后处理算法在临床应用中的参数调优方法，验证了高空间分辨率重建在肿瘤边界显示中的有效性（对比实验显示准确率提升12%）。二、实习内容及过程2023年7月1日到8月31日，我在一家大型医院影像科实习。科室有5台CT和3台MRI，每天产生的影像数据量不小。我的主要任务是协助工程师处理PACS系统的事务，整理影像归档，保证数据不丢失。初期跟着师傅学，他教我怎么用RIS系统调取报告，怎么把DICOM格式文件转存到备份服务器。我发现手动操作太慢，有次处理200多份CT片花了大半天，就琢磨能不能写点小脚本。7月15号左右，有个项目要给儿科做低剂量扫描方案，要求图像噪声不能超标。我跟着技师去现场，他们用的是迭代重建算法，但效果不理想，孩子呼吸动导致伪影明显。我查了资料，建议调整GRAPPA参数，把并行因子从2提升到4，还建议用厂家提供的智能降噪插件。调整后重做10个病例，医生说图像清晰多了，诊断时间从15分钟压缩到8分钟。这让我意识到，参数调优真得靠经验，但数据说话才是硬道理。实习期间碰到最大的坎是8月初系统升级。新版本强制要求所有影像带有详细的关键词标签，以前随便贴个科室就算完事。有两天我光整理积压的500多份老片就累得够呛，还差点把标签格式弄错导致数据乱码。后来我学会了用Python批量修改metadata，把模态、体位这些信息自动提取出来归类。虽然最后还是加班加点才完成，但确实省了不少事。师傅看我写代码挺快，后来让我帮忙维护一下科室的自动化任务流。科室里有个问题是备份机制不够灵活。老系统是每天整夜归档，但有时急诊数据要马上调取，等转存完得等好几个小时。我提建议说能不能搞个增量备份，只存新产生的数据，结果被技术科说没空间。这让我明白，技术要结合实际，光理想化不行。后来我自学了云存储的API接口，想着要是能对接云盘就好了，虽然知道短期内实现不了，但至少有了个思路。三、总结与体会这八周，从7月1日到8月31日，感觉像是从书本走向机器的过渡。以前看DICOM标准只是觉得是个协议，真接手PACS系统维护时，才发现里面门道多着呢。每天处理300多份影像，归档、备份、调取报告，看似简单，但任何一个环节出岔子都可能导致临床科室没法看片。有一次半夜接到急诊科电话，说某台CT的图像全是乱码，我赶紧调试发现是传输协议版本不兼容，及时修复了。那一刻觉得，这份工作真不是光会操作就行，还得懂点网络、懂点兼容性，责任感一下子就来了。实习让我更清楚自己想干嘛。之前对医学影像工程师这个岗位有点模糊，现在明白了，它不只是管设备，更是连接技术与临床的桥梁。比如7月15号那个儿科低剂量项目，我通过调整GRAPPA参数和用智能降噪插件，直接帮技师省下了500多分钟的诊断时间，医生还特意在科室例会上表扬了。这让我觉得，技术能解决实际问题，真有成就感。对比学校实验室那种纯理论环境，这里的数据量、实时性要求高太多了，抗压能力也练出来了。看着每天更新的技术，比如AI辅助诊断越来越火，我觉得自己这八周没白干。医院现在用的那个自动标注软件，虽然现在精度一般，但明显能减轻人工负担。这让我意识到，以后得赶紧补上深度学习这块课，学校里学的卷积神经网络、迁移学习，得赶紧往实践中套。实习最后那周，我还偷偷把科室废弃的几台旧服务器盘算了一下，琢磨着能不能用它们搭个私有云备份，师傅看了直点头。这八周让我明白，学医影不光要懂硬件、软件，还得懂点云计算、大数据，不然以后真会被淘汰。接下来打算好好啃啃3D重建那块，医院有套系统平时用得不多，但感觉未来潜力大，要是能拿下这个技能，以后求职肯定有优势。四、致谢感谢实习单位给我这个机会，让我在影像科度过了一段收获满满的时光。特别感谢导师，那些关于PACS维护和