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MCP-312-磁共振引导聚焦-...
本 Molina 临床政策 (MCP) 旨在促进利用管理流程。政策不是治疗的补充或建议；提供商对会员的诊断、治疗和临床建议负全部责任。它表达了 Molina 对某些服务或用品是否具有医疗必要性、实验性、研究性或美容性的决定，目的是确定付款是否合适。特定服务或用品具有医疗必要性的结论并不构成对该服务或用品为特定会员承保（例如，将由 Molina 支付）的陈述或保证。会员的福利计划决定承保范围 - 每个福利计划都定义了哪些服务在承保范围内、哪些服务在承保范围内以及哪些服务受金额上限或其他限制。会员及其提供商需要咨询会员的福利计划，以确定是否有任何适用于此服务或用品的排除或其他福利限制。如果本政策与会员的福利计划之间存在差异，则以福利计划为准。此外，州、联邦政府或 CMS 的适用法律要求可能强制医疗保险和医疗补助计划成员必须获得保险。CMS 的保险数据库可在 CMS 网站上找到。现有国家保险范围决定 (NCD) 或地方保险范围决定 (LCD) 的保险范围指令和标准将取代本 MCP 的内容，并为所有医疗保险成员提供指令。所包含的参考资料在政策批准和发布时是准确的。
磁共振成像引导聚焦超声
ACR：美国放射学会；MRgFUS：磁共振引导聚焦超声。a 通常适用：该成像程序或治疗在特定的临床情况下适合，对患者具有有利的风险收益比；可能适用：该成像程序或治疗可能在特定的临床情况下适合作为具有更有利风险收益比的成像程序或治疗的替代方案，或对患者的风险收益比不明确；通常不适用：该成像程序或治疗不太可能在特定的临床情况下适合，或者对患者的风险收益比可能不利。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
电子回旋共振推进器技术
1 阿米蒂空间科学与技术研究所学生 2 阿米蒂空间科学与技术研究所教授 摘要 电子回旋共振 (ECR) 推进器正成为一种有前途的高效航天器推进技术，利用电子回旋共振现象产生推力。这篇全面的评论综合了该领域的关键进步、设计策略和持续挑战。ECR 推进器通过使用微波能量加热磁化等离子体中的电子来运行，从而产生高电离率和有利的推力功率比。与传统推进系统不同，ECR 推进器具有显着优势，包括更高的比冲和更低的燃料消耗，使其成为长时间太空任务的理想选择。本文深入探讨了 ECR 推进器设计的各个关键方面，例如天线配置、气体注入方法和磁场优化，重点介绍了这些因素如何影响整体性能。它还讨论了解决效率、寿命和功率传输等问题的最新实验结果和理论模型。此外，该评论还探讨了未来的发展方向，强调需要在材料和自动阻抗匹配方面取得进步，以提高可靠性和推力产生能力。通过这一分析，本文旨在全面了解 ECR 推力器，强调其成为未来太空探索有竞争力和可持续选择的潜力。关键词：电子回旋共振 (ECR) 推力器、等离子推进、电力推进技术、微波等离子体加速、推力器中的磁场配置、离子加速简介电子回旋共振 (ECR) 等离子推力器于 20 世纪 60 年代首次推出，利用电场和磁场加速等离子体，为航天器提供推力。与传统推力器不同，ECR 推力器无需电网，只需要一个电源，这使得它们在太空推进领域具有潜在的颠覆性作用 [4,10,14]。最近的进展主要集中在解决过去的实验限制、提高测量精度和优化各种推力器参数。等离子体物理学涵盖了在电离气体中观察到的各种现象，其应用范围涵盖自然现象、聚变研究和工业过程[22,30,35]。尽管存在这种多样性，但等离子体的本质可以描述为带电粒子和中性粒子在电、磁和电磁相互作用影响下的集体行为。在工业等离子体社区中，等离子推力器社区专注于开发用于
基于磁共振成像 - 基于精神分裂症谱系障碍的机器学习分类：荟萃分析
1 Department of Neuroscience (DNS), University of Padova, Padua, Italy 2 Padova Neuroscience Center, University of Padova, Padua, Italy 3 Department of Psychological Medicine, Institute of Psychiatry, Psychology and Neuroscience, King ' s College London, London, United Kingdom 4 Department of Mental Health and Addictions, ASST Papa Giovanni XXIII, Bergamo, Italy 5 Department of Psychiatry and Psychotherapy, Ludwig-Maximilian University, Munich, Germany 6 International Max Planck Research School for Translational Psychiatry (IMPRS-TP), Munich, Germany 7 Max-Planck-Institute of Psychiatry, Munich, Germany 8 Department of Pathophysiology and Transplantation, University of Milan, Milan, Italy 9 Department of Neurosciences and Mental Health, Fondazione IRCSS Ca ' Granda Ospedale Maggiore Policlinico, Milan, Italy 10 Department of Psychiatry, Munich University Hospital, Munich, Germany 11 Department of Psychosis Studies, Institute of Psychiatry, Psychology and Neuroscience, King ' s College London, London, United Kingdom * Correspondence: Email: fabio.sambataro@unipd.it
医疗政策 6.01.24 磁共振波谱学...
• 用于评估阿尔茨海默病福利申请的选定正电子发射断层扫描技术福利确定在所有情况下都应基于适用的合同语言。如果这些指南和合同语言之间存在任何冲突，则以合同语言为准。请参阅会员在服务时有效的合同福利，以确定这些服务是否适用于个人会员。一些州或联邦法令（例如联邦雇员计划 [FEP]）禁止计划拒绝将食品和药物管理局 (FDA) 批准的技术作为研究性技术。在这些情况下，计划可能必须仅根据医疗必要性来考虑 FDA 批准技术的覆盖资格。监管状态自 1993 年以来，美国食品和药物管理局 (FDA) 通过 510(k) 流程批准了多个用于执行质子 MRS 的软件包。所有现代 MRI 扫描仪上都提供单元素 MRS。FDA 产品代码：LNH。原理背景磁共振波谱 (MRS) 是一种非侵入性技术，可用于测量组织内化学成分的浓度。该技术基于与磁共振成像 (MRI) 相同的物理原理，以及检测外部磁场与原子内特定核之间的能量交换。使用 MRI，可以测量这种能量交换
磁共振成像脑部发现...
摘要 目的：癫痫症是最常见的慢性神经系统疾病之一，全球约有 5000 万人患有癫痫症。尼日利亚每年报告约 100,000 例新发病例。为了解磁共振成像 (MRI) 异常的患病率及其与癫痫发作的相关性，本地数据至关重要。方法：采用回顾性研究设计，回顾了 2015 年 1 月至 2023 年 1 月期间河流州哈科特港一家三级医学影像机构的 122 名患者的临床数据和 MRI 报告。获取数据，分析人口统计学、图像发现以及 MRI 发现、年龄和性别之间的关系，使用描述性和推断性统计数据，显着性程度设定为 p < 0.05。结果：本研究涉及 64 名女性和 58 名男性，年龄为 0 至 89 岁。约 69 名（57%）患者的脑部 MRI 结果正常，而 53 名（43%）患者脑部 MRI 结果异常。最常见的病理是脑血管病 14 例（11.48%），其次是白质病 13 例（10.66%）和脑肿瘤 10 例（8.20%）。0-17 岁年龄组的病理发现最多（20/53；37%），其次是 36-53 岁年龄组（11/53；21%）和 54-57 岁年龄组（9/53；17%）。73 至 86 岁年龄组的异常发现最少（4/53；0.1%）。性别和 MRI 结果之间没有显著关联。结论：大多数癫痫患者的脑部 MRI 结果正常；最常见的发现分别是脑血管异常、白质病和脑肿瘤，这些在年轻患者中更为常见。该研究强调了早期 MRI 扫描在识别与癫痫发作相关的脑部病变方面的重要性，特别是在儿童和青少年的癫痫症诊断检查中。 关键词：癫痫；磁共振成像；神经影像学；神经系统疾病；癫痫症 引言 癫痫症是一种慢性神经系统疾病，以反复发作的癫痫为特征；短暂的不自主身体运动，经常与癫痫互换使用 (Reddy et al ., 2021)。它是全世界最常见的神经系统疾病，影响所有年龄段的约 5000 万人，尽管它在儿童和青少年中更为常见 (Reddy et al ., 2021)。
主题：磁共振成像 (MRI) 眼眶、面部...
05/21/09 从佛罗里达蓝色放射学管理计划例外声明中移除联邦雇员计划（FEP）。增加 FEP 计划例外声明：FEP 不受国家影像协会（NIA）审查；遵循 FEP 指南。07/01/09 更新佛罗里达蓝色放射学管理计划例外；增加 BlueSelect。01/01/10 修订佛罗里达蓝色放射学管理计划例外部分。06/15/10 年度审查。重新格式化并更新立场声明。增加 Medicare Advantage 产品的计划例外；涵盖适应症和支持医疗必要性的 ICD-9 代码。更新参考资料。07/15/10 代码更新；删除 77084。10/15/10 修订相关 2010 ICD-9 代码增加；增加 784.92 至 Medicare Advantage 产品计划例外。更新参考资料。10/01/11 修订；格式更改。06/15/12 预定审查；增加了“眼眶”假瘤、单侧视力缺陷：眼眶、肿瘤（腮腺）：面部、“颈部”淋巴结肿大：颈部、“肿瘤”颅底：颈部，例如，保守治疗失败：TMJ、冻结颌骨的“或锁定”：TMJ、TMJ 术前评估的“功能障碍”：TMJ、鼻窦指征、超过限制的成像标准、重新成像或额外成像的声明以及眼球震颤和眼球突出的定义。删除了“结石”（腮腺）：面部、“肿块”颅底：颈部和医疗保险 ICD-9 代码。更新参考文献。01/01/14 年度审查。修订；眼部创伤（删除眼部；增加评估）；添加颈部肿瘤、肿块或疑似复发或转移（根据症状或检查结果（可能包括新的或变化的淋巴结）；当颈部非甲状腺肿块持续存在、超过一个月且≥ 1cm 时，以及在以下情况下评估甲状旁腺肿瘤：Ca > 正常 [>10.6 mg/dL] 和 PTH > 正常 [55 pg/mL]；之前进行过非诊断性超声或核医学扫描；并且计划进行手术；颈部淋巴结肿大（当超过一个月时添加，注意到≥ 1 cm 或与全身淋巴结肿大有关）；颅底（添加肿块或癌症）；窦（在 CT 中添加“之前”并删除 MRI。删除；颈部肿瘤或恶性肿瘤（已知或疑似）：诊断或分期、评估或对治疗的反应和术前评估。更新了计划例外情况。01/01/15 预定的审查；在立场声明中增加了癌症（已知或疑似）以及腮腺和颌下腺和导管结石（颈部部分）、术前和术后/程序评估（颈部部分）以及“正颌手术”到术前评估功能障碍的 TMJ（颞下颌关节 (TMJ) 部分）。修订了失败的保守疗法；添加至少四 (4) 周（颞下颌关节 (TMJ) 部分）。增加了肿瘤疾病的限制说明；限制在 12 个月内进行四 (4) 次计算机断层扫描。更新了参考文献。2016 年 5 月 15 日修订；删除了对 3 个记录的 4 周医疗管理疗程（每个记录的疗程必须为 4 周）没有反应的鼻窦炎（鼻窦炎）（例如抗生素、鼻用类固醇、减充血剂、抗组胺药）。添加了连续四 (4) 周用药（例如抗生素、类固醇、抗组胺药）后仍未解决的鼻窦炎。更新了参考文献。2018 年 2 月 15 日修订；更新和修订了立场声明（眼眶、面部、颈部、颞下颌关节、鼻窦）。更新了计划例外情况和参考文献。
磁共振成像 (MRI) 和计算机断层扫描 (CT) 扫描 - 服务地点 - 商业和个人交换医疗政策
非癌性肌肉骨骼疾病 注意：在急诊室、观察室、紧急护理中心或住院期间进行的程序无需授权。 用于审查的医疗记录文件 健康服务的福利覆盖范围由会员特定福利计划文件和可能要求覆盖特定服务的适用法律决定。可能需要医疗记录文件来评估会员是否符合覆盖的临床标准，但不保证覆盖所要求的服务；请参阅标题为“用于审查的医疗记录文件”的协议。 适用代码 以下程序和/或诊断代码列表仅供参考，可能并不全面。本政策中的代码列表并不意味着代码描述的服务是覆盖的或不覆盖的健康服务。健康服务的福利覆盖范围由会员特定福利计划文件和可能要求覆盖特定服务的适用法律决定。包含代码并不意味着任何报销权利或保证索赔支付。其他政策和指南可能适用。
物理上不可知的准模式扩展时间分散结构：从机械振动到纳米光子共振
属性，对给定频率征集的响应与系统的内在特性密切相关，看来最强的响应与结构的共振有关，即没有来源的波动方程的解决方案，在自由空间中不再与特定问题有关。看来，这些解决方案是相应特定操作员的本征码，这些本征码的集合是一个非常适合开发具有给定源的其他解决方案的非常适合的基础。因此，确定这些本征码对于物理理解和实际计算都非常有用。还可以预期，这些模式的小子集可以包含足够的信息来解决一些问题，并构成了有效的降低模型。一个引人入胜且流行的共鸣的例子是塔科马窄桥的崩溃，但由于现象更加复杂，这是造成的[10]。最近的案件是盖茨黑德千禧桥在行人在开幕日经历了令人震惊的摇摆动作和伏尔加格勒的伏尔加桥[15]。新方法旨在防止这些灾难性的振动损害由于共振而发生。相反，共振可用于设计和研究新型的超材料和光子/语音晶体[46]。模式的另一个例子是波导中的传播模式，例如光纤。在2000年代初期，显微结构化的光纤出现了。传播常数）。最初的想法是使用光子晶体纤维的带隙，但很快就显然是在覆层中有限的周期性孔足以获得良好的指导性能[59]。一个基本模型是考虑在较高的折射率中考虑低折射率孔，足够大，可以被视为无限制。在这种情况下，没有真正的繁殖模式，而是与复杂特征值相关的泄漏模式（即这些模式确实遭受了损失，但足够小以保持出色的指导性能。更普遍地，光子学中使用的材料由复杂的介电渗透性表示，其中虚部对应于损失。光频率下的所有经典光学材料都是分散的，即频率依赖性，因此是根据因果关系原理引起的Kramers-Kronig关系[45]的耗散性的。