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World File Search System计算机断层扫描
蔡司 CT 解决方案 计算机断层扫描用于质量保证和过程检查
组件的生命周期越来越短，因此开发时间也越来越短，这是当今工业界的趋势。除此之外，组件的表面形状越来越复杂，结构也越来越复杂，必须进行适当的制造和测试。工业计算机断层扫描技术通过在最短的时间内提供最多的信息来应对这一挑战。
心脏计算机断层扫描后经过跨多个主动脉瓣更换
国王县医院心理学实习培训计划感谢您对APA认可的金斯县医院心理学实习计划的兴趣。医院是纽约市卫生 +医院的成员，位于布鲁克林中部，是纽约市的第一批也是最大的公立医院之一。卫生服务心理学实习计划在统一的计划伞下提供了两个独立的培训轨道，即成人曲目和儿童和青少年曲目。这两种轨道都提供住院，门诊和选修旋转以及研讨会。此手册包含医院，心理学系，培训计划和每个曲目要求的详细描述。虽然统一，但每个曲目都有自己的培训主管。请向您申请的培训轨道主任致辞。申请截止日期是2024年11月15日。如果您对成人曲目有任何疑问，请给Kaluk博士发送电子邮件（jean.kaluk@nychhc.org）。如果您对儿童和青少年曲目有任何疑问，请给Erickson博士发送电子邮件（stephanie.erickson@nychhc.org）。再次感谢您对我们的计划的兴趣。真诚的，斯蒂芬妮·埃里克森（Stephanie Erickson）博士实习培训和青少年田径主任让·卡鲁克（Jean Kaluk）博士实习培训主任曲目
高能双能计算机断层扫描，用于表征大而厚的物体
通常的计算机断层扫描（CT）系统提供有关组成对象的材料的布局和性质的信息。但是，此信息仅限于材料的明显线性衰减µ。要以有效的原子数z eff和电子密度ρe的形式达到更精确和准确的描述，可以使用双能量成像。常规的双能计算机计算机（DECT）技术是：（a）进行预处理的双能数据集并执行常规CT重建[1]，（b）重建双能量数据集并分析获得的线性衰减数据集的比例，并在A上进行了一定的材料[2，3]和（C）[2，3]，3]和（C） [4-6]。第二种技术相对方便地设置，但并非完全独立于能量。第三种技术已被证明相当有效；但是，它提出了一个用于分解的材料基础选择的问题。检查由大量不同材料组成的复杂物体时，此选择可能至关重要。因此，这项工作着重于将第一个技术扩展到高能，因为它不需要对材料进行任何假设，并通过系统频谱响应考虑了光束硬化效应。DEV源通常是X射线管，将诊断能范围限制在几百kV中。对于大而厚的物体，必须具有等效的X射线衰减，高达1 m的混凝土，高能（> 6 mV）的扫描仪是强制性的。[1]和Azevedo等。[7]需要扩展。在这样的能量下，E + E - 对生产优先于光电效果，而Alvarez等人启动了双能分解的工作。由于E + E - 对生产横截面𝜎 𝜎没有分析公式，该模型以第二阶多项式𝑔𝑔（）的形式将贡献与原子数Z分开，并从能量E分开，并提出了第三阶多项式𝑔𝑃𝑃（）和第三阶多项式1𝑓（and）。
计算机断层扫描（CT），心脏，冠状动脉钙评分（75571）L35761
CT冠状动脉钙评分的最常见诊断（这不符合Medicare A和B部分的医疗必要性） * Z13.6遭遇心血管疾病的筛查 *注意：请参阅Medicare涵盖的诊断和付款规则的完整列表：完整的覆盖范围指示和局限性：https：//www.cms.gov/medicare-coverage-database/view/lcd.aspx?lcdid = 35121上述CMS和WPS-GHA指南的最新目前为：10/01/2024。
病例报告：IgG4 相关疾病的心脏变化双能量计算机断层扫描
患者为一名 63 岁男性，因腹痛入院。实验室检查显示 IgG4（19.3 g/L）升高，接近正常上限的 8 倍。腹部 CT 显示胰腺肿块及腹主动脉及胆道系统周围软组织病变。在完成一系列检查和多学科讨论后，根据 2019 年 ACR/EULAR IgG4-RD 分类标准 ( 2 ) 的纳入标准，患者累计评分为 38 分，诊断为 IgG4-RD。患者既往史包括高血压、II 型糖尿病、冠状动脉疾病伴稳定型心绞痛以及因创伤行脾切除术。通过 DECT（SOMATOM Drive，西门子医疗，德国福希海姆）和 Syngo 进行冠状动脉计算机断层扫描血管造影 (CCTA)。在工作站上，在专业工程师的指导下使用“CT冠状动脉”“CT双能量”和“CT心脏功能”工具进行测量，手动绘制圆形感兴趣区域（ROI），确保基于多平面三维重建的ROI位于病变中心，观察者内和观察者间组内相关效率（ICC）分别为0.90和0.96。基于深度学习的冠状动脉CT血管造影（FFR CT）血流储备分数测量由科亚医疗独立核心实验室进行（ 3 ）。CCTA显示多条冠状动脉中度至重度狭窄病变（图1B~D）；左前降支 (LAD) 病变最严重，狭窄程度为 75%–99%，对角支狭窄程度为 90%，左回旋支 (LCX) 狭窄程度为 75%–90%，右冠状动脉 (RCA) 狭窄程度为 50%–90%，这些病变均经侵入性冠状动脉造影 (ICA) 证实（图 1F–H）。有趣的是，该患者的三支血管周围既有非钙化斑块，也有大量肿瘤样病变（图 1A）。后者病变可能是由 IgG4-RD 引起的，但在 ICA 期间被忽视了。众所周知，IgG4-RD 引起的动脉周围炎主要影响外膜，而内膜和中层受累较少（1）。但非钙化斑块主要位于管腔内，因为它最初发生在冠状动脉内膜。近端LAD内的斑块与冠状动脉周围的IgG4相关浸润更容易区分；因此我们选择该区域来测量两个病变（图1I）。近端LAD内的肿瘤样病变在平扫图像（管电压100keV）中的平均CT衰减值为38HU，与位于同一张CT轴位图像上的纤维脂肪斑块（45HU）相同。在延迟增强阶段，非钙化斑块的平均CT衰减为64HU，而肿瘤样病变为100HU。结合它们的增强特征，进一步可确定非钙化斑块及IgG4相关浸润物。首先，比较LAD不同病变的碘密度。动脉期肿瘤样病变比非钙化斑块摄取更多的碘，且差距随时间延长而扩大（图1I、N）。绝对碘和标准化碘
振动光谱法用于创伤性脑损伤分类计算机断层扫描优先级和住院治疗
摘要 计算机断层扫描 (CT) 脑成像通常用于支持创伤性脑损伤 (TBI) 患者的临床决策。然而，只有 7% 的扫描显示 TBI 的证据。其余 93% 的扫描会给医疗保健系统带来巨大的成本，并给患者带来辐射风险。可能有更好的策略来确定哪些患者，特别是轻度 TBI 患者，有病情恶化的风险并需要住院治疗。我们引入了一种血清液体活检，该活检利用衰减全反射 (ATR)-傅里叶变换红外 (FTIR) 光谱和机器学习算法作为决策工具，以确定哪些轻度 TBI 患者最有可能出现阳性 CT 扫描。血清样本来自获得 TBI 并参加 CENTER-TBI 的患者 (n = 298) 和无症状对照患者 (n = 87)。将受伤患者（所有严重程度）与无受伤对照组进行分层。对轻度 TBI 患者群进行进一步检查，将至少有一处 CT 异常的患者与无 CT 异常的患者进行分层。该测试在对轻度受伤患者与无受伤对照组进行分类时表现异常出色（敏感性 = 96.4%，特异性 = 98.0%），并且在对至少有一处 CT 异常的轻度患者与无 CT 异常的患者进行分层时也提供了 80.2% 的敏感性。所提供的结果表明，该测试能够识别五分之四的 CT 异常，并显示出作为轻度 TBI 患者 CT 优先分类工具的巨大潜力。
使用计算机断层扫描估算家猫（Felis Catus）中的内族量
在驯化过程中，大多数哺乳动物都观察到大脑和内部体积大小的变化。然而，尽管将驯养物种与野生亲戚进行比较，但很少有研究重点关注驯养品种之间的差异，尤其是在猫中。在这项研究中，我们使用从计算机断层扫描（CT）图像获得的虚拟内媒体估算了两种不同的家猫品种（Felis Catus）的内族体积。我们的分析没有揭示英国毛道和苏格兰褶皱在内政量上之间的任何显着差异。此外，我们发现了先前使用珠方法从家猫获得的体积的相似结果。尽管这些结果仅代表了整个CAT繁殖多样性的有限样本，但我们希望它们将有助于我们对驯化过程中大脑体积的宏观进化变化的理解。
光子状态断层扫描
1. 状态表示 . ...非量子比特系统的表示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 157
光子状态断层扫描
与经典电子不同，量子态以难以测量而著称。从某种意义上说，电子的自旋只能处于两种状态之一，即向上或向下。通过简单的实验可以发现电子处于哪种状态，对同一电子的进一步测量将始终证实这一答案。然而，这幅图景的简单性掩盖了电子复杂而完整的本质，电子总是处于两种状态之一，而状态会根据测量方式而变化。量子态断层扫描是一种使用许多相同粒子的集合来完全表征任何量子系统（包括电子自旋）的过程。多种类型的测量可以从不同的特征基重建量子态，就像经典断层扫描可以通过从不同的物理方向扫描三维物体来对其进行成像一样。在任何单一基础上进行额外的测量都会使该维度更加清晰。本文主要分为两部分：层析成像理论（第一部分和第二部分）和光子系统的实验层析成像
神经网络量子态断层扫描
现代量子技术利用量子系统的独特特性来实现经典策略无法达到的性能。这一潜在优势取决于创建、操纵和测量量子态的能力。该领域的任何实验程序都需要对这些步骤进行可靠的认证：这正是量子态层析成像 (QST) 的领域 [1]。QST 的目标是通过对系统有限组相同副本进行测量来估计未知的量子态。如果状态由密度矩阵 ϱ 描述，位于 ad 维希尔伯特空间中，则需要 O(d/ε) 个副本才能获得 ϱ 的估计值，且误差（理解为总变分距离）小于 ε[2]。这清楚地说明了 QST 对大规模系统的资源需求。从广义上讲，QST 是一个逆问题 [3-5]。因此，线性反演 [6] 可能是该主题最直观的方法。然而，它也有一些缺点：它可能报告非物理状态，并且无法通过分析确定估计的均方误差界限。为了绕过这些缺点，可以使用各种有用的 QST 方法，例如贝叶斯断层扫描 [ 7 ， 8 ]、压缩感知 [ 9 ， 10 ] 或矩阵积状态 [ 11 ， 12 ]，尽管最大似然估计 (MLE) 仍然是最常用的方法 [ 13 ， 14 ]。从现代的角度来看，QST 本质上是一个数据处理问题，试图从