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绿色放射学：如何发展可持续放射学
reveves K.无线电应用。2023; 52：30--210。Aquae Fund。液压，碳和生态学。马德里。[访问2023年3月21日]编织：https：//www.fundaquaquaquaquaquae.org/wiki/wiki/stree-sheets -to-concrete-concerning-a-a-undo-a-a-undo-a-a-mondo-mondo/11。课程H，Adamel C，伤害J-A，Beauty Boussel，Boussel，
测试一种新型靶向放射疗法 123I-ATT001，该疗法直接作用于之前治疗后复发的胶质母细胞瘤患者的脑肿瘤
仅限第 1 部分的次要结果测量：1. 为确定 123I-ATT001 的生物分布和药代动力学，将从第 1 部分的前 6 名患者采集血液和尿液样本。血液样本将在每次服药后 1 小时、4 小时和 24 小时采集，也可选择在首次服药后 48 小时采集。尿液样本仅在首次服药后 24 小时采集。2. 为确定 123I-ATT001 的辐射剂量（每个器官暴露于辐射）：2.1. 全身和大脑 SPECT/CT 成像将在每次服药后 1 小时进行 2.2. 每次服药后 4 小时进行全身和大脑 SPECT 2.3. 仅大脑 SPECT 将在注射首次剂量后 24 小时进行 2.4. 可选择在注射首次剂量后 48 小时拍摄大脑 SPECT 图像 2.5.注射第四剂后 4 小时 ±30 分钟将进行仅脑部 SPECT 检查
放射性药物开发商与放射性药物研发机构之间的重要合作关系
放射性药物代表了现代医学的一个新兴领域，开启了由核科学原理驱动的诊断和治疗潜力的新时代。虽然辐射的医学应用可以追溯到一个多世纪以前，但最近放射性药物的进步和日益增长的兴趣标志着该领域深刻范式转变的开始。近年来，大量针对新型医用放射性同位素和靶向分子的研究和临床试验凸显了核医学创新的复兴，特别是在肿瘤学、心脏病学和神经病学等专业领域。在这些领域中，精准放射性化合物在开创个性化和前沿的患者护理方面发挥着关键作用，符合真正个性化医疗的愿景。
替莫唑胺的化学放射疗法以及Nivolumab或安慰剂的III期试验，用于新诊断的胶质母细胞瘤，甲基化的MGMT启动子
摘要：在这项研究中，处理输入参数对糖棕榈纤维增强的三种材料厚度的KERF锥度角响应的影响研究被研究为磨料水夹和激光束束切割技术的输出参数。该研究的主要目的是获取数据，其中包括使用这两种非常规技术来切割复合材料的最佳输入参数，以避免使用传统的切割方法切割复合材料时出现的某些缺陷，然后进行比较，然后进行比较以确定哪种是关于KERF Taper角度响应的最合适的技术，该技术是所需的所缺乏的。选择了可变输入参数，以优化KERF锥度角度。虽然水压，穿越速度和隔离距离是水夹切割过程的输入变量参数，但在两种切割技术中，所有其他输入参数都固定。使用Taguchi的方法确定了提供KERF锥度最佳响应的输入参数的水平，并通过计算每个参数的信号to-noise比率（S/N）的最大值差异来确定输入参数的重要性。使用变异分析（ANOVA）确定了每个输入处理参数对KERF锥度角度影响的贡献。与先前研究中推断的结果相比，在KERF锥度角的响应方面，这两个过程均获得了可接受的结果，并指出从激光切割过程中产生的平均值远低于由于水夹切割过程而产生的，这给激光切割技术提供了优势。
诊断和介入放射学中的人工智能：我们现在在哪里？
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
放射技术专业学生学业压力测量与管理
菲律宾伊利甘市放射技术专业学生的学业压力对他们的幸福感和学业成功产生了重大影响。本研究旨在通过制定量身定制的压力管理活动来衡量和解决这种压力。本研究采用探索性顺序混合方法设计，结合定性和定量方法。对放射技术专业学生的定性访谈确定了主要的压力源，包括学业要求、人际冲突和社会期望。根据定性研究结果，制定了一项压力管理计划，该计划结合了自我意识、自我照顾和目标设定。在参加压力管理活动之前和之后，使用问卷测量压力水平。参与者包括已完成至少一个学期的放射技术课程的二年级、三年级和四年级放射技术专业学生。抽样方法包括简单随机抽样和有目的抽样。主题分析确定
降低了地下设施中的放射性对量子电路的影响
由于超导电路的量子相干时间已从纳秒秒增加到数百微秒，因此目前是量子信息处理的领先平台之一。但是，连贯性需要通过磁性命中率进一步改进，以减少当前误差校正方案的高度硬件开销。达到此目标的呈铰链，以降低破碎的库珀对的密度，所谓的准颗粒。在这里，我们表明环境放射性是非quilibrium准粒子的重要来源。此外，电离辐射在同一芯片上引入了谐振器中时间相关的准粒子突发，从而进一步使量子误差校正复杂化。在深层铅屏蔽的低温恒温器中运行，将准粒子的爆发速率降低了三十个，并将耗散降低到一个因子四，从而显示了减排在将来的固态量子硬件中减少辐射的重要性。
立体定向放射外科手术（框架）治疗前
治疗前的晚上，在治疗前一天晚上午夜后不进食或喝任何东西。如果您已经开了口服药物，请仅用一小口水或按照指示服用它们。到达后准备好的日子，您将换成医院礼服。护士将在您的手或手臂上放一根小针（IV），以便在需要时给药，而IV对比染料。头部框架由神经外科医生施加到您的头部。框架放置可能会引起一些疼痛。在框架放置前，局部麻醉用于使您的头皮上的4个位点麻木4个位点（额头上的2个位置，在头部背面2个）。这大约需要15-20分钟。CT扫描放置框架后，您将进行CT扫描。这将有助于查明治疗区域的确切位置和大小。它也用于治疗计划。CT后，您将在舒适的区域等待治疗。电视可供您使用。如果您从未进行过CT扫描，请让护士知道。您将获得一个详细描述的讲义。饮食在CT扫描后您将能够吃饭和喝。请在治疗的那一天喝额外的液体。尝试多喝1-2夸脱的液体。这将从您的系统中冲洗染料。完成CT扫描后，您将获得一顿饭。
基于整体学习的放射素学模型，用于区分胶质母细胞瘤的脑转移
目的：术前脑转移（BM）和胶质母细胞瘤（GBM）之间的区分由于它们在常规脑MRI上的相似成像特征，因此在术前具有挑战性。这项研究旨在通过基于MRI放射学数据的机器学习模型来增强诊断能力。方法：这项回顾性研究包括235例确认孤立性BM和273例GBM患者。患者被随机分配到培训（n = 356）或验证（n = 152）队列中。获得了传统的大脑MRI序列，包括T1加权成像（T1WI），对比-Enhanced_T1WI和T2加权成像（T2WI）。在所有三个序列上都描绘了脑肿瘤并分段。从人口统计学，临床和放射线数据中选择了特征。一个集成的集成机器学习模型，即弹性回归SVM-SVM模型（ERSS）和组合人口统计学，临床和放射线数据的多变量逻辑回归（LR）模型是用于预测性建模的。使用歧视，校准和决策曲线分析评估模型效率。此外，使用由47例GBM患者和43例孤立BM患者组成的独立队列进行外部验证，以评估ERSS模型的推广性。Results: The ERSS model demonstrated more optimal classification performance (AUC: 0.9548, 95% CI: 0.9337 – 0.9734 in training cohort; AUC: 0.9716, 95% CI: 0.9485 – 0.9895 in validation cohort) as compared to the LR model according to the receiver operating characteristic (ROC) curve and decision curve for the internal cohort.外部验证队列的最佳性能较低但仍然稳健（AUC：0.7174，95％CI：0.6172 - 0.8024）。具有多个分类器的集成的ERSS模型，包括弹性网，随机森林和支持向量机，产生了可靠的预测性能，并且表现优于LR方法。结论：结果表明，集成的机器学习模型，即ERSS模型，具有有效，准确的BM与GBM的术前分化的潜力，这可能会改善临床决策和脑肿瘤患者的结果。