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对为临床硼中子俘获疗法开发的治疗计划系统进行评估，并根据独立的蒙特卡罗剂量计算系统进行验证
摘要 日本政府已批准硼中子俘获疗法 (BNCT) 用于治疗无法切除的、局部晚期和复发性头颈部癌，自 2020 年 6 月起可在国家健康保险报销。住友重工业株式会社 (Sumitomo) 开发了一种用于临床 BNCT 的新型治疗计划系统 NeuCure® Dose Engine。为了将该系统安全地用于临床，将水模内的模拟中子通量和伽马射线剂量率与实验测量值进行了比较。此外，为了验证和确认新的计划系统，将拟人头部模型内的剂量分布与 BNCT 治疗计划系统 SERA 和内部开发的蒙特卡罗剂量计算程序进行了比较。模拟结果与实验结果非常吻合，热中子通量在 5% 以内，伽马射线剂量率在 10% 以内。头部模型内的剂量分布与 SERA 和内部开发的剂量计算程序非常接近，肿瘤的剂量分布在 3% 以内，脑部的剂量分布在 0.3 Gy w 以内。关键词：硼中子俘获治疗，治疗计划系统，调试，蒙特卡罗模拟
LED铁路级越过EV系列信号模块
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成像软件对上呼吸道进行三维分析的精度
简介：本研究旨在比较 6 种成像软件程序在锥形束计算机断层扫描数据中测量上呼吸道体积的精度和准确度。方法：样本包括 33 名成长中的患者和一个口咽丙烯酸幻影，用 i-CAT 扫描仪（Imaging Sciences International，宾夕法尼亚州哈特菲尔德）扫描。已知的口咽丙烯酸幻影体积被用作黄金标准。使用 Mimics（Materialise，比利时鲁汶）、ITK-Snap（www.itksnap.org）、OsiriX（Pixmeo，瑞士日内瓦）、Dolphin3D（Dolphin Imaging & Management Solutions，加利福尼亚州查茨沃斯）、InVivo Dental（Anatomage，加利福尼亚州圣何塞）和 Ondemand3D（CyberMed，韩国首尔）软件程序对患者的口咽部和口咽部丙烯酸模型进行半自动分割，并采用交互式和固定阈值协议。可靠性测试使用了类内相关系数。使用重复测量方差分析 (ANOVA) 检验和事后检验 (Bonferroni) 来比较软件程序。结果：所有程序的可靠性都很高。使用交互式阈值协议，与黄金标准相比，使用 Mimics、Dolphin3D、OsiriX 和 ITK-Snap 进行的口咽丙烯酸模型分割的体积误差小于 2%。与黄金标准相比，Ondemand3D 和 InVivo Dental 的误差超过 5%。使用固定阈值协议，各程序的体积误差相似（-11.1% 至 -11.7%）。在使用交互式协议进行的口咽分割中，ITK-Snap、Mimics、OsiriX 和 Dolphin3D 与 InVivo Dental 有统计学上显著差异（P \ 0.05）。InVivo Dental 和 OnDemand3D 之间无统计学差异（P .0.05）。结论：所有 6 个成像软件程序都是可靠的，但在口咽体积分割方面存在错误。Mimics、Dolphin3D、ITK-Snap 和 OsiriX 与 InVivo Dental 和 Ondemand3D 相似，并且在上呼吸道评估方面更准确。(Am J Orthod Dentofacial Orthop 2012;142:801-13)
凝胶剂量测定的 MRI 测量基础
Y De Deene MR 部门 (-1K12)，根特大学医院，De Pintelaan 185，9000 Gent，比利时 电子邮件：yves.dedeene@ugent.be 摘要。在放射治疗凝胶剂量测定中，根据患者的计划治疗对人形模型进行照射。这会产生三维剂量分布。为了读出凝胶剂量计模型，通常使用磁共振成像 (MRI)。由于特定的干扰，空间和剂量可靠性都可能受到影响。必须优化测量序列并补偿可能的成像伪影，以满足所提出的空间和剂量精度。在这篇评论中，处理了几种干扰源并提出了补偿策略。提出了读出技术的良好实践准则。最后，介绍了一种用于成像序列质量控制的工具。
![arxiv：2501.04109v1 [eess.sp] 2025年1月7日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9fae70fd0d681bf9a150376799a4260397ec2383.webp)
arxiv：2501.04109v1 [eess.sp] 2025年1月7日
定量超声（QUS）揭示了组织微观结构的质量特性[1-3]，并已在乳腺癌疾病中广泛使用[4，5]，脂肪肝病分类[6]和前列腺癌监测[7]。基于光谱的QUS方法采用从Tis-Sue进行反向散射的RF数据来估计不同参数，例如衰减系数，反向散射系数（BSC）和有效的散射器直径（ESD）[8-11]。在这项工作中，我们专注于估计功率谱的衰减系数和BSC。已经提出了几种方法来估计上述参数。参考幻影模型（RPM）是一种用于取消系统依赖性效果的知名方法[12]。使用相同成像设置成像的参考幻影用于
比较线性加速器的6 mV和15 mV光子光束在扩展源到地面距离处的计算百分比深度剂量的比较
方法论：分析了100 cm源到表面距离（SSD）的PDD值（SSD）的PDD值，并分析了Elekta Nha Sli 1998线性加速器的6 mV和15 mV光子光束的扩展SSD和15 mV光子光束。通过将电离室放置在水幻影中，以在水幻影中的z = 0-30 cm和使用10 x 10 cm 2的平方场大小中收集PDD数据。的光子能量为6 mV和15 mV，用于测量，龙门和准直角均固定为零程度。PDD的扩展SSD下，从测量的PDD值为100 cm SSD的扩展SSD，120 cm，130 cm和140 cm。
一种模拟脑肿瘤组织离体超声方法，用于研究应用和临床培训
简介：术中超声正成为神经外科的常用工具。然而，有效的模拟方法有限。目前，商业和自制的模型无法复制超声图像中大脑和肿瘤组织的解剖正确性和纹理复杂性。材料和方法：我们利用离体脑组织，而不是合成材料，来实现真实的回声复杂性和解剖正确性。将浓度为 10-20% 的琼脂注入脑组织以模拟肿瘤肿块。购买了市售的模型进行基准测试。结果：由经验丰富的专业人员进行定性分析，测量添加琼脂的影响并将其与商用模型进行比较。总体而言，与基于合成材料的模型相比，使用离体组织被认为更准确、更具代表性，因为它可以很好地显示真实的大脑解剖结构，并在组织内提供良好的对比度。琼脂肿瘤正确地产生了一个回声较高的区域，边缘有轻微扩散，预计与邻近解剖结构有相互作用。讨论：由于后勤和道德方面的挑战很大，使用人体样本进行训练受到限制。在线神经外科超声数据的稀疏性进一步加剧了这种情况。与体模相比，所提出的方法成功地模拟了脑组织中的肿瘤，体模存在表面纹理不相似、超声回声均匀性和缺乏解剖正确性的问题。结论：所提出的在脑组织中创建肿瘤模拟组织的方法
ge Discovery 870 CZT和SIEMENS INTEVO SPECT -CT -ORBI
NEMA幻影图像是按照Nema Nu-2 1994中所述处理的，以获取空气，水和特氟龙中的残留分数（RF）。圆柱形ROI约为35％的杆高度和杆（ROIF）或一半（ROIH）物理直径在CT图像上，并在Tom的均匀部分中与大圆柱ROI一起绘制。在所有ROI中，计算每个像素（C）的平均计数，并在较大的ROI中计算标准偏差（SD）。恢复系数（RC）的热棒计算为C杆 /C均匀，冷棒的1- C杆 /C均匀。均匀部分中变异系数（COV）为SD/ C均匀。转化因子（CF）是使用各种高度和直径的大圆柱ROI从L和XL幻影获得的，并应用于NEMA均匀部分和NEMA放射性区域的均匀部分。
基于深度学习的产科超声平面姿态回归
摘要 目的在产科超声 (US) 扫描中，学习者根据二维 (2D) US 图像在脑海中构建胎儿的三维 (3D) 地图的能力代表了技能习得中的重大挑战。我们的目标是构建一个 US 平面定位系统，用于 3D 可视化、训练和引导，而无需集成额外的传感器。方法我们提出了一个回归卷积神经网络 (CNN)，使用图像特征来估计任意方向的 US 平面相对于胎儿大脑中心的六维姿势。该网络在从幻影 3D US 体积获取的合成图像上进行训练，并在真实扫描上进行微调。训练数据是通过将 US 体积在 Unity 中以随机坐标切成成像平面并在标准经脑室 (TV) 平面周围更密集地切片来生成的。结果使用幻影数据，随机平面和靠近 TV 平面的平面的中位误差分别为 0.90 mm/1.17 ◦ 和 0.44 mm/1.21 ◦。对于真实数据，使用具有相同胎龄 (GA) 的不同胎儿，这些误差为 11.84 mm/25.17 ◦。平均推理时间为每平面 2.97 毫秒。结论所提出的网络可靠地定位了幻影数据中胎儿大脑内的超声平面，并成功地从与训练中类似的 GA 中推广了看不见的胎儿大脑的姿势回归。未来的发展将扩大预测范围，以预测整个胎儿的体积，并评估其在获取标准胎儿平面时基于视觉的徒手超声辅助导航的潜力。
基于虚拟计算机断层扫描系统
摘要。本文介绍了一种估算从重建的CT图像本身的诊断能量范围内计算机断层扫描（CT）的X射线能谱的方法。为此，开发了一个虚拟CT系统，并生成了由相应能量光谱标记的γ幻影的CT图像。使用这些数据集，对人工神经网络（ANN）模型进行了训练，从而从伽马克式插入物中的CT值重现了能量谱。在实际应用中，在虚拟CT系统中使用了基于铝的弓形滤波器，并且还开发了带有弓箭滤波器的ANN模型。没有/带有弓形滤波器的ANN模型都可以估计协议中的X射线频谱，该X射线频谱被定义为减去绝对误差，平均超过80％。 协议随着管电压的增加而增加。 当CT图像上的噪声量相当大时，估计偶尔会不准确。 的图像质量具有超过10的信号噪声比，对于γ幻影的基本材料，需要准确预测光谱。 基于从Acivion16（日本佳能医疗系统）获得的实验数据，带有弓形滤波器的ANN模型通过同时优化弓箭滤网的形状，从而产生了合理的能量谱。没有/带有弓形滤波器的ANN模型都可以估计协议中的X射线频谱，该X射线频谱被定义为减去绝对误差，平均超过80％。协议随着管电压的增加而增加。当CT图像上的噪声量相当大时，估计偶尔会不准确。的图像质量具有超过10的信号噪声比，对于γ幻影的基本材料，需要准确预测光谱。基于从Acivion16（日本佳能医疗系统）获得的实验数据，带有弓形滤波器的ANN模型通过同时优化弓箭滤网的形状，从而产生了合理的能量谱。目前的方法仅需要用于伽马克式幻影的CT图像，并且没有特殊的设置，因此预计它将很容易应用于临床应用中，例如梁硬化减少，CT剂量管理和材料分解，所有这些都需要有关X射线能量频谱的精确信息。