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职位名称：泌尿肿瘤科临床肿瘤顾问
职位名称：泌尿肿瘤科顾问临床肿瘤学家 科室：肿瘤科 基地：爱丁堡癌症中心，爱丁堡西部综合医院 作为该职位的一部分，您需要在利文斯顿圣约翰医院工作。您可能还需要在任何 NHS Lothian 或 SCAN 区域站点工作。 职位摘要：这是一个全职职位，由 8PA 临床和 2PA 研究组成，专攻泌尿肿瘤科。将考虑兼职工作请求。这是一个替代职位，职位持有人将需要提供由顾问主导的泌尿肿瘤科服务，包括 SACT、靶向疗法和免疫疗法，在爱丁堡癌症中心和利文斯顿圣约翰医院的周边诊所提供治疗。他们将与其他同事密切合作，在整个 SCAN 地区提供服务。该职位的 2PA 研究部分由 Jamie King 基金资助长达 3 年，预计职位持有人将能够在这 3 年内成功申请 NRS 奖学金，以持续支持他们的研究。该研究小组专注于通过使用无细胞 DNA、呼吸分析、放射组学和大数据来实现放射治疗的个性化。预计职位持有人将加入该小组并支持这些研究领域，特别关注无细胞 DNA。在未来 12-18 个月内完成 CRUK 资助后，下一步是将这项技术整合到临床试验中，以确定如何以及谁根据前列腺癌男性的正常组织和肿瘤对放射治疗的反应调整放射治疗，以最大限度地提高局部控制率并最大限度地降低毒性。申请人将通过编写协议、寻求道德批准和 IRAS 提交来领导这项研究，并寻求适当的资金。
![arxiv：2411.07997v1 [cond-mat.quant-gas] 2024年11月12日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a72e480f7969b5f9e5bdc06e4ec841ba73a2549e.webp)
arxiv：2411.07997v1 [cond-mat.quant-gas] 2024年11月12日
扫描隧道光谱已成为用于研究原子量表的量子材料的电子性质的一种工具[1]。通过改变探针相对于样品的能量，隧道光谱促进了电子和孔的局部密度的提取，从而为材料及其基本相互作用和相关性的集体激发提供了关键的见解。这种局部光谱测量值是超导性[2]，量子磁性[3]和新兴拓扑状态[4]的关键。随着量子模拟的最新进展，工程量子系统有助于模拟凝结物质模型，并通过可调控制和精确读数研究合成量子物质。已经提出了用于实现此类量子模拟物中隧道光谱法的思想[5-7]，并且最近在非相互作用的合成晶格中证明了注射光谱[8]。在超导电路量子模拟器中，超导谐振器的阵列和Qubits主机合成量子物质由相互作用的微波光子组成[9]。直接的微波光谱测量可用于检测晶格参数[10]，测量拓扑边缘状态[11]或探针能量分辨的转运[12，13]。使用相干的局部控制，也可以从伊利特产物态的时间进化或通过多体的拉姆西典范中提取多体能量表格[15]。k，我们在尽管如此，在单个集体激发水平上，在强相关的晶格中执行现场分辨光谱是一个挑战。fur-hoverore，准粒子和准孔光谱之间的不对称性提供了对组成粒子的非差异相互作用的基本见解。但是，合成量子物质中的大多数光谱方法无法将粒子激发与孔激发区分开。
机器学习模型能否使用基于扩散加权成像的放射组学改善脑转移的早期检测？
当癌细胞从原发癌部位通过血液扩散并在脑内形成新肿瘤时，就会形成颅内转移，从而导致严重的疾病负担和患者发病率。转移性并发症是约 90% 癌症相关发病率的罪魁祸首 (1)，多达 40% 的癌症患者在其一生中会经历至少一次颅内转移 (2)，其中大多数转移源自肺癌、乳腺癌或黑色素瘤。常规治疗方案包括手术切除、全脑放射治疗、立体定向放射外科 (SRS)、全身治疗或这些方法的组合 (3,4)。在使用 SRS 治疗之前，需要高分辨率磁共振成像 (MRI) 来正确定位转移，以实现局部控制，同时保护周围的健康脑组织。脑转移成像的标准方案是使用钆增强 T1 (Gd-T1) 加权 MRI。脑转移形成伴随着癌细胞侵入组织实质。血管生成和肿瘤生长导致脑内微结构变化。因此，随着转移的发展，水分子的扩散会随时间而变化。扩散加权成像 (DWI) 是一种 MRI 技术，利用体内水分子的动力学来产生对比度 (5)，从而可以对这些微结构变化进行成像，而这些变化在传统的 Gd-T1 上可能无法检测到。此外，由 DWI 生成的表观扩散系数 (ADC) 图提供了定量图像集，允许对在不同时间拍摄的多个 DWI 会话的数据进行定量比较。迄今为止，大多数关于脑转移的 DWI 研究都集中在仅分析一次成像会话或治疗前的一组图像集以及治疗后的一组或几组图像集。我们的机构每年治疗超过 200 名 SRS 患者，其中约 20% 的患者需要重新治疗转移性
通过整合临床和MRI的深度学习特征
抽象背景：尽管立体定向辐射处理，但在局部转移性脑肿瘤的比例很大，并且可能需要几个月的时间才能在随访成像中明显这种局部进展。在肿瘤局部衰竭方面对放射线疗法的预测对这些患者至关重要，可以促进治疗调整或允许早期挽救疗法。目的：在这项工作中，引入了一种新颖的深度学习结构，以预测使用使用治疗计划的磁共振成像（MRI）和标准临床属性治疗的脑转移局部控制/失败的结果。方法：在所提出的体系结构的核心上是一个InceptionResentV2网络，可从每个MRI切片中提取局部结果前词的不同特征。将复发或变压器网络集成到体系结构中，以将MRI切片之间的空间依赖性纳入预测性调节中。基于预测差异分析的可视化方法与深度学习模型相结合，以说明每个病变的不同区域如何对MRI对模型的预测作用。使用从99名患者（116个病变）中获得的数据训练和选择，并在25例患者（40个病变）的独立检查集中进行了评估。结果：结果证明了MRI深度学习特征在结果预测中的潜在潜力，超过了标准临床变量。仅具有临床变量的预测模型证明了接收器工作特征曲线（AUC）下的面积为0.68。MRI深度学习模型的AUC在0.72至0.83的范围内取决于整合每个病变MRI切片的机制。最佳预测性能（AUC = 0.86）与将MRI深度学习特征与临床变量相结合的模型相关联，并使用长期短期记忆复发网络结合了固定层间依赖项。可视化结果强调了肿瘤/病变边缘在脑转移的局部结果预测中的重要性。结论：这项研究的有希望的结果表明，通过深入学习MRI和临床属性，可能早期预测放疗结果对脑转移的预测可能性，并鼓励未来对接受其他放射疗法治疗的大型患者进行研究。
量子光子学的元时间
ecent年份已经看到了衍射光学的复兴，这是由于纳米制度的纳米化阵列的进步，具有高精度，合理的吞吐量和相对易于生产的纳米阵列的纳米化阵列。这些发展开辟了一个所谓的平面光学器件的新时代，其关键组件称为Metasurfaces（由光学上薄的散射器组成的二维结构，例如次波长大小的天线），越来越多地用于替换整个传统光学元件的整体组合1 - 9。这些设备可以实现有效的梁转向，光学极化的局部控制以及光10-14的发射和检测。metasurfaces具有独特的功能，可以完全控制子波长度15中的光。包括对复杂衍射的波长和极化选择性控制。此外，元信息可以使新物理学和一系列现象与散装光学或3D超材料中可以实现的现象明显不同。这样一个例子是一般的反射和折射定律，可以通过使用带有规定的相位梯度的天线阵列来将元时间用于重定向，同时确保完全控制幅度和相位的前所未有的设计灵活性。元面包还可以量身定制近场响应，这在处理光源和探测器时至关重要，从而实现了完美的吸收，发射增强和光 - 物质相互作用的详细设计。metaSurfaces具有巨大的实现这些状态的潜力。metasurfaces现在已成为经典光学的主食，并且越来越有兴趣将扁平光子学启用的新型功能带入量子光学的领域16。量子光学技术需要单个光子，纠缠光子和其他类型的非古典光以及更新的检测方法的来源。量子状态可以基于不同程度的光自由度极化，方向和轨道角动量。，我们首先将注意力集中在经典光学设备（梁拆分器）上的两个独立光子的量子干扰17、18的演示中，这允许纠缠操作 - 量子光学领域的里程碑。但是，光束分离器是一种只能改变其反射率的简单设备，因此没有太多功能性。metasurfaces具有更广泛的功能，并且具有很大的操纵单光子并产生各种品种的潜力
多叶准直器的基本应用 - AAPM
本报告旨在提供基本信息并陈述在传统临床环境中实施多叶准直器 (MLC) 使用所需的基本概念。所有主要治疗加速器制造商均提供 MLC。使用 MLC 取代传统场成形技术本身并不能改善恶性肿瘤的局部控制。在传统放射肿瘤学中使用 MLC 的理由是提高治疗效率。因此，本报告旨在协助医学物理学家、剂量师和放射肿瘤学家获取、测试、调试、日常使用和质量保证 (QA) MLC，以提高治疗设施的利用效率。本报告的目的并非描述 MLC 在适形治疗或动态治疗中的高级应用研究。放射治疗效果的主要限制因素是特定放射治疗技术固有的健康组织受照射会产生不良并发症。许多器官对辐射损伤相对敏感（脊髓、唾液腺、肺和眼睛是常见的例子），在放射治疗计划期间必须给予特别考虑。一般而言，治疗计划人员试图优化给定治疗策略可实现的剂量分布，以将肿瘤杀伤剂量的辐射输送到目标体积，同时最大限度地减少健康组织吸收的辐射量。治疗机的准直器钳口产生矩形光束。1973 年）。需要对光束进行明确的场整形，以减少受辐射的健康组织量，并使用多束光束来降低目标体积外组织吸收的剂量。传统治疗策略使用有限数量的整形光束，并将光束的方向限制在共面场。传统治疗机通过内置在机器中的一组致密金属准直器（此处将使用术语“钳口”）来整形 x 射线场。这些准直器由治疗师使用治疗室中的手动控制器定位，通常在治疗期间保持静止。传统光束整形是通过使用这些准直器钳口和连接到准直器钳口之外的加速器的二次定制光束块的组合来实现的。传统的阻滞块由一组具有各种形状和尺寸的铅块组成，这些铅块在每次治疗时手工放置，或者由为特定患者应用的特定场单独制作的 cerrobend 块组成（Powers 等人。光束穿过这些铅合金屏蔽，这些屏蔽阻挡了目标体积之外的矩形辐射场部分。光束阻滞块是根据患者的治疗计划，使用射线平面胶片或 CT 扫描数据制作的。单个患者在治疗期间可能使用多达 10 个辐射场，每个辐射场都有不同的形状，需要独特的光束阻滞。
靶向药物联合放化疗治疗食管癌的有效性和安全性：网络荟萃分析
食管癌 (EC) 是全球第八大常见癌症类型，也是癌症死亡的第六大原因。在发展中国家，它是癌症相关死亡的第四大原因 ( 1 , 2 )。食管癌主要有两种亚型：鳞状细胞癌和腺癌，它们具有不同的流行病学和生物学特征 ( 3 )。之前的报告中，超过一半的 EC 患者在初次诊断时已患有局部晚期或转移性疾病 ( 4 )。无论组织学类型如何，局部晚期或转移性 EC 患者的生存预后较差，5 年总生存率 (OS) 不到 15% ( 2 )。因此，医学仍然迫切需要进步以改善局部晚期或转移性 EC 患者的预后。对于不能手术的局部晚期食管癌患者，同步放化疗是首选治疗策略（4，5），甚至被视为不能手术的食管鳞状细胞癌的标准治疗方法（6）。先前的meta分析显示，新辅助放化疗联合手术治疗食管鳞状细胞癌比单纯化疗、放疗或手术可提高根治性切除率，减少并发症的发生，改善生存预后（7）。与其他多模式治疗相比，新辅助放化疗在总生存期和无病生存结局方面也具有优势（8-11）。然而，通过改进放化疗策略来改善预后的尝试都失败了，例如增加放射剂量（12）、改变化疗方案（13）以及将放化疗与手术相结合（14）。在过去几年中，单独使用靶向药物或联合多模式治疗被认为是未来的发展方向。有证据表明西妥昔单抗联合多模式治疗可显著提高转移性食管癌患者的有效率和疾病控制率，但不能改善总生存期 (OS) 或无进展生存期 (PFS) 结果（15）。最近的系统评价表明，抗 EGFR 药物对延长食管癌患者的 OS、提高 ORR 和 DCR 有益，但会带来不良反应（16）。此外，对于可切除食管癌的最佳治疗方案，网状荟萃分析表明 CRT 联合手术是最佳选择（17）。因此，靶向药物是否能进一步提高 CRT 效果成为一个有趣的方面。目前有多种靶向药物用于食管癌治疗。与单用 CRT 相比，哪些药物与 CRT 联合使用可以带来更大的生存益处或局部控制益处仍不清楚。本研究将通过网状荟萃分析对靶向药物联合 CRT 在食管癌治疗中的应用进行全面分析。
3D形状合成的生成内侧抽象
各种方法开发了3D综合的深度神经网络架构[Chaudhuri等。2020; Patil等。2020; Shi等。2023; Xu等。2023]。尽管这些方法可以捕获各种宏观的外观，但它们很少明确地模型形状的结构或拓扑结构，而是依靠网络的代表力来生成可见的看起来可见的体素电网[Liu等。2017]，点云[Achlioptas等。2018a]，网格[Dai和Nießner2019]或隐式领域[Chen and Zhang 2019]。与2D图像生成网络相比，由于3D网络被额外维度所带来的其他资源开销所阻碍，因此它们通常很难建模精细的细节和连接性。某些方法模型零件布局[Li等。2017]，但在它们可以产生的结构的复杂性上受到限制。同时，这些先前的3D合成方法很少使艺术家灵活，精确地控制。它们更充当非有条件生成的黑匣子，或者通过图像或3D扫描重建。最新方法基于文本提示引入合成[Lin等。2023; Poole等。2023]，取得了显着的结果，但仅通过及时工程进行全球控制。3D角色艺术家长期以来一直习惯于摆姿势钻机以进行准确的角色配置。然而，这种直接的局部控制和通过直观的抽象的可解释性在一般3D形状合成中的成功限制。背面有特定板条配置的椅子。没有明确结构建模的方法缺乏指定特定所需拓扑的能力，例如另一方面，进行模型零件级结构的方法仅限于由一些粗制的拓扑定义的简单拓扑结构，并且无法对复杂的FRETWORK或装饰进行建模。我们对现实的3D形状生成感兴趣，该生成能够准确地模拟复杂的拓扑和几何细节，并支持对形状结构和几何形状的更可解释的控制。为实现这一目标，我们基于三个关键见解：（1）拓扑细节通常可以在“骨骼抽象”中捕获，就像内侧轴变换获得的那样[Tagliasacacchi等。2016]，即使没有有意义的部分分解，它也可以作为形状的简化结构代理。 （2）这些抽象可以通过生成方法合成[Karras等。2022]，由稀疏点云预测[Nie等。2020; Yin等。2018]，或由艺术家手动创建，而不必是完美的，因为它们是模仿中间表示； （3）每个抽象可以通过另一个训练有素的模型将每个抽象解码为逼真的表面。我们的方法通过推出并组装了以骨骼抽象为条件的局部支持的神经隐式功能来实现表面生成步骤。我们从该领域的最新工作中汲取了证明，该研究将潜在代码与稀疏集中的每个3D点相关联，并从潜在网格中生成局部隐含[Zhang等。2022]。但是，先前工作中稀疏的点支持集往往是任意的，而不是很容易解释。与单个大隐含物相比，这些不合格的混合物定义了整体合成形状，并可以更好地生成细微的几何细节。基于3D神经场和跨注意的后续工作[Zhang等。2023]完全在潜在网格上滴显式空间接地。相比之下，我们的基于骨架的潜在网格更具结构感知，为3D空间中的潜在代码提供了可解释的支持，同时仍然能够代表复杂的，细粒度的拓扑结构。我们总结了我们的贡献如下：
在被困的离子量子模拟器中实现的动态拓扑阶段
可编程量子仿真的新生平台可在近似隔离的系统中前所未有的访问对远程平衡量子多体动力学的新制度的访问。在这里，实现对量子多体纠缠的精确控制是量子传感和计算的重要任务。广泛的理论工作表明，这些能力可以实现具有拓扑的方法和临界现象，这些阶段和关键现象表现出了拓扑合理的方法，可以创建，保护和操纵量子纠缠，从而对大量的错误进行自我纠正。迄今为止，实验实现已局限于经典（非输入）对称性的OR- 1-5。在这项工作中，我们证明了一个新兴的动态对称性受保护的拓扑阶段（EDSPT）6，在Quastinuum系统模型H1诱捕的ION量子处理器7中的十171 Yb +超固量量子的准驱动阵列中。此阶段表现出动态保护的边缘量子位，免受控制误差，串扰和流浪场。至关重要的是，这种边缘保护纯粹依赖于紧急的动力对称性，这些动力对称性绝对稳定在通用相干扰动中。此属性对于准二驱动的系统很特别：正如我们所证明的那样，定期驱动的Qubit-Array的类似边状态容易受到对称性破坏错误的影响，并迅速解压缩。我们的工作为实施更复杂的动力学拓扑订单8,9铺平了道路，这将使量子信息的错误操纵。mbl可以保护“热”，密集且驱动强的物质中的长寿命量子相干动力学。提供理解和分类新型的普遍动力学现象（稳定阶段和关键现象的动态类似物）可能会在孤立的量子多体系统中引起的基本科学挑战。早期研究已经对热化和混乱10的量子机械基础产生了深入的见解，并且已经证明了如何通过多体定位（MBL）通过人工随机性和混乱来预防热化。它可以启用具有固有动力学量子相的新类别，其特性在静态热平衡中从根本上被禁止，例如动态对称性破坏和拓扑8。从实际的角度来看，通用和量子相干的动力学行为诱人地提供了错误的弹性方法来创建，保护和操纵量子多体纠缠 - Quantum Compuce的驱动力。要执行量子计算，人们面临着隔离Qubits以保持其连贯性的愿望与强烈相互作用量子的愿望之间的权衡，以执行计算。即使是从环境反向分解的完美隔离中，由于流浪场，栅极错误校准，跨言论等，强烈的Qubit间耦合不可避免地会导致残留，连贯的误差，从而破坏了计算。也许在违反直觉上，相干错误可能比不连贯的错误更具破坏性。尤其是，与不连贯的误差相比，相干误差的n门引起的不忠性可以随着〜n 2ϵ2的形式增长。尽管对算法性能产生了巨大的有害影响，但连贯的错误仍在挑战。标准的随机台上标记过程，例如，将相干和不相干的误差组合到单个有效的每门误差中，这可以显着高估与计算相关的结构性电路的准确性。采用动态脱钩脉冲序列（DDS）是一种时间悠久的方法，可以减轻与不受控制的静态流浪场相关的某些类型的相干误差。然而，对于使用全局单旋旋链控制的传统自旋回波协议，脱钩脉冲中大小的略微缺陷会累积并破坏时间〜1 /ϵ的分离。相比之下，在理论上，动态阶段8的最新工作已经预测，多自旋相互作用的局部控制可以实现自然校正的DDS，这些DDS固有地对抗大型相干错误。这些方案的鲁棒性来自动力学的巨大量化拓扑不变。