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放射学研究更新 2024 年 7 月，第 30 期
资助 马里兰干细胞研究基金会向诊断放射学和核医学系的教职员工和博士后提供了多项资助： 教授 Miroslaw Janowski 博士获得了为期两年、金额为 350,000 美元的发现资助，用于研究“大脑体内基因组编辑的计算方法”。该项目将与马里兰大学帕克分校副教授 Brian Pierce 博士合作开展。其目的是将计算方法应用于基于干细胞的策略，以编辑大脑中的经典 ALS 突变。 研究助理 Chengyan Chu 博士获得了为期两年、金额为 345,000 美元的发现资助，用于研究“人类 GRP 作为药物工厂对脑小血管疾病神经炎症的局部调节”。其目标是移植经过 mRNA 改造的人类神经胶质祖细胞 (hGRP)
放射技术（RT）程序
Allied Health部门位于FHSU校园的Cunningham Hall 129。学生在完全调节的教室中完成讲座课程。具有类似于医院环境的设备和数字技术，可以使用X射线照相实验室。学生在课堂上学习放射学检查的原理和实践，然后将其应用于实验室环境。一旦学生完成校园教学课程和实验室课程的要求，他们将把知识应用于临床环境。在各种临床设施中，学生将在合格人员的直接监督下进行患者检查。这是当前设施和联系信息的完整列表，可以在我们计划的临床分支机构之一安排临床访问：
组合设备：无线电增加值
FCC 15.209平均FCC 15.209峰rbw：1 MHz，水平最大平均RBW：1 MHz，水平最大峰值RBW：1 MHz：1 MHz，垂直最大平均RBW：1 MHz：1 MHz，垂直最大峰
AN/PRC-163多渠道手持式无线电申请手册
Vulos波形在直接视线和SATCOM模式下提供了加密和纯文本语音和数据通信。波形在VHF和UHF频率范围内运行，并使用Vinson（16K KY-57），KG-84 MODES 1-4，ANDVT（KYV-5）和TSV（TSVCIS）提供加密的数据，具有2.4和16k的语音和数据模式。Vulos提供了多种调制，包括FM，FSK，AM，ASK，SBPSK和CPM通信，并且与操作这些模式和调制的实地设备可互操作。使用SBPSK语音和数据模式以及MIL-STDD-1888-181B中所述的SBPSK语音和数据模式，均以窄带（5 kHz）和宽波段（25 kHz）通道宽度提供的卫星操作模式。这些调制也以视线模式在UHF频率范围内提供。fm，fsk，am和询问在VHF和UHF频率范围内以视线模式提供。
医疗政策 - 脊柱手术：使用激光能量或射频消融（核成形术）的经皮椎间盘减压
激光能量（激光椎间盘切除术）或射频偶联（核成形术）描述/背景激光能（激光盘切除术）和辐射频（RF）共振成形术（核成形术）已被评估以减轻椎间盘的解压缩。在荧光镜指导下激光椎间盘切除术，将针或导管插入椎间盘核中，并通过其指向激光束以使组织蒸发。对于椎间盘核成形术，双极射频能量被指向椎间盘上浸泡组织。正在评估这些微创手术以治疗椎间盘痛。椎间盘底部疼痛盘状下腰痛是一种常见的多因素疼痛综合征，涉及腰痛而没有辐射症状的发现，并结合了放射学确认的退行性椎间盘疾病。典型的治疗包括对物理疗法和药物治疗的保守治疗，在更严重的情况下可能会进行手术减压。治疗典型治疗包括对物理疗法和药物管理的保守治疗，在更严重的情况下可能会进行手术减压。多年来，随着与椎间盘疾病相关的下腰痛的治疗，已经研究了多种微创技术。技术可以广泛分为旨在去除或烧毁盘材料的技术，从而对盘进行解压缩，以及旨在改变盘环的生物力学的技术。前一种类别包括葡萄球蛋白注射，自动经皮腰椎椎间盘切除术，激光椎间盘切除术，以及最近使用RF能量的椎间盘减压，被称为椎间盘核成形术。
放射学的未来派趋势
I.引言将来会影响放射学的各种关键收入。这些是大数据分析，人工智能，云存储，机器人和智能机器，3D打印，增强现实和虚拟现实（AR＆VR），放射基因组学，大脑计算机接口等万维网遥控性影响全球放射线服务以及放射学成像和患者数据的易于访问性。[1] II。 人工智能（AI）AI有助于尽早发现疾病过程，确定隐藏的异常，增加患者的可及性并增加偏远/农村患者进入的偏远地区覆盖范围。 [2] AI还减少了放射学人员的短缺。 [3] iii。 提高精度和高级成像精度药物的自动化已成为疾病治疗和预防的方法。 因此，放射线学已发展为新的放射学领域。 使用放射线学，放射科医生和计算机使用深度学习来帮助AI查找像素的模式。 精确医学和放射线学将继续增长，随之而来的是某些放射科医生的任务是自动化的机会，留下了更多的时间去做其他工作，例如介入放射学。 iv。 高级成像技术在放射学中有许多新技术。 [4]当前正在发展和流行。 与放射线学，光声成像和Terahertz成像一起起作用，并发挥重要作用。 这些技术将允许与当前可能的更详细和准确地拍摄身体的图像。[1] II。人工智能（AI）AI有助于尽早发现疾病过程，确定隐藏的异常，增加患者的可及性并增加偏远/农村患者进入的偏远地区覆盖范围。[2] AI还减少了放射学人员的短缺。[3] iii。提高精度和高级成像精度药物的自动化已成为疾病治疗和预防的方法。因此，放射线学已发展为新的放射学领域。使用放射线学，放射科医生和计算机使用深度学习来帮助AI查找像素的模式。精确医学和放射线学将继续增长，随之而来的是某些放射科医生的任务是自动化的机会，留下了更多的时间去做其他工作，例如介入放射学。iv。高级成像技术在放射学中有许多新技术。[4]当前正在发展和流行。与放射线学，光声成像和Terahertz成像一起起作用，并发挥重要作用。这些技术将允许与当前可能的更详细和准确地拍摄身体的图像。V.放射基因组学
放射学研究更新2024年4月，第29期
Gullapalli年轻调查员奖是为了纪念他的。颁奖典礼授予了新兴的研究人员，其中五项隶属于诊断放射学和核医学系：研究人员Lukasz Kalkowski，博士和Jinghui Wang，博士；博士生Shriya Madan；和UMBC本科生Mikolaj Walczak和Colleen Russel。Gullapalli Young研究者奖是由宾夕法尼亚大学放射学教授的大量捐款，以及该系主办的Alavi-Bradley研讨会的赞助商。部门成员在活动中无所不在，医学博士Dheeraj Gandhi，在“ Mr Mring Fus Fus：Image LageDeride Fus：Next Frontier in Image Lagided（非手术）神经外科手术中进行了主题演讲。”在受邀的演讲者中
放射成像人工智能教授
职位持有人有望在教学和研究中代表放射成像人工智能领域。关于这两个领域，明确要求与大学的其他部门进行合作。我们正在寻找一位国际知名的候选人，他在该领域拥有丰富的专业知识——特别是在使用人工智能处理和分析放射成像数据的方法开发研究方面。因此，候选人的专业知识和科学重点应包括最新的人工智能方法，用于自动分析用于研究各种疾病的 MRT、CT 和 DSA 图像以及它们在包括放射学方法在内的精准医学领域的应用。
俄勒冈州2022-2023的放射性材料运输
西北部在多个位置托管核废料。波特兰通用电气商店在哥伦比亚县前特洛伊木马核电站的34个大型混凝土和钢制罐中辐射或用过的核燃料组件。能源西北商店在华盛顿州里奇兰附近的哥伦比亚发电站核电站上花费了核燃料。美国DOE还在汉福德（Hanford）花费了核燃料，并最终将固定在临时存储中的高级核废料。如果最终开设了国家存储库存储设施或临时存储设施，则预计停工核反应堆的燃料预计将是“排队”中的第一个核废料，以转向这样的国家存储库。俄勒冈州能源部将参与广泛的计划和培训，然后这些材料从俄勒冈州运输或通过俄勒冈州。
放射学 多个博士后职位可用：MRI ...
DEI 声明：我们重视多样性——无论是背景还是经历。我们需要来自不同背景和不同生活领域的人们来帮助构建神经成像的未来。我们是一支富有同情心、关怀备至、乐于助人的科学家和支持人员团队。我们深思熟虑并自我反省我们正在建立的团队和文化类型，寻找不仅自身能力强而且非常关心支持彼此成长的科学家。斯坦福大学是一个采取平权行动和提供平等机会的雇主，致力于增加其员工队伍的多样性。我们欢迎女性、少数族裔、退伍军人、残疾人和其他能为大学的研究和教学使命带来更多维度的人申请。