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raDiotroltic真菌及其用作受
抽象的核废料，来自核燃料和核事故，代表着环境和人类的巨大风险，造成了几个问题，例如畸形和癌症，它可能使地区无法居住，从而导致整个地区动物区系和动植物的变化。在寻找一种更有效的污染物的方法时，提议使用放射营养的真菌，例如发现的那些居住在乌克兰的干酪反应堆，杆子和国际空间站的情况下，由于它们对这些污染物的高度抵抗力，它们可能会导致其引起的隔离范围，从而使它们能够使其产生的隔离范围占据，从而使它们占据了电源的范围，从而使它们占据了造成的隔离范围。在其中发现它们以及有机物的消耗，例如切尔诺贝利4号反应堆中存在的石墨。要探索的另一个特性是保护这些生物以减少感兴趣地区电离辐射的发生率并保护人类。因此，这项研究旨在研究这些生物修复剂的作用机理和有效性。这项研究包括书目审查，使用数据库资源和Passo Universo of Passo Universional的图书馆收集，共有56种材料（文章和书籍），在编译和评估之后，可以得出结论，可用于保护设备，人类生物和生物感官的潜在，可以作为生物化剂，具有生物化的潜在，可以作为生物化剂，并有可能成为生物化的剂量。关键词：辐射营养真菌；核废料；生物修复。
人工智能在分析胸部 X 光片中 COVID-19 肺炎迹象方面的潜力 Ginneken, B. van 2021，文章/致编辑的信（放射学，299，1，（2021），第 E214-E215 页）
大约一年前，一种新型冠状病毒开始从中国武汉传播。由此引发的疫情在许多方面都是史无前例的，其中之一就是它引发的科学出版物数量。PubMed 已经列出了 70,000 多篇关于 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 的论文。《放射学》上的第一篇出版物描述了 COVID-19 肺炎的 CT 表现，发表于 2020 年 2 月 6 日。迄今为止，《放射学》已发表了 40 篇关于该主题的原创研究文章。这些研究产生了重大影响：2020 年《放射学》杂志中引用次数最多的 12 篇论文（使用谷歌学术统计的数据）均为有关 COVID-19 的论文，甚至排名第 12 位的文章的引用次数也是 2019 年《放射学》杂志中引用次数最多的文章的两倍。（有趣的是，2019 年引用次数最多的 12 篇《放射学》出版物均涉及人工智能 [AI] 的应用。）
如何引用本文 Goyal S、Sakhi P、Kalidindi S 等人。（2024 年 12 月 31 日）印度放射科医生和住院医生对放射学人工智能的知识、态度、看法和实践：一项全国多中心研究。Cureus 16(12)：e76667。DOI 10.7759/cureus.76667
鉴于这些最新进展，本调查的目的是评估放射科医生和住院医生对放射学人工智能技术的知识、认识和使用情况，了解他们对人工智能在该领域的潜在和未来影响的看法，并确定教育差距，以评估将以人工智能为重点的教育和培训纳入医学课程的必要性，特别关注放射学。本研究的目的是评估印度放射科医生和住院医生目前对放射学人工智能的知识、态度、看法和实践。本研究的更广泛影响包括为政策制定者、教育工作者和医疗保健专业人员提供信息，使他们能够就人工智能在放射学实践和教育中的使用做出明智的决定，这与 Chen 等人最近的研究一致。[7] 。
Talkabout 双向无线电 T600 系列用户指南
注意：本设备已经过测试，符合 FCC 规则第 15 部分中 B 类数字设备的限制。这些限制旨在为住宅安装提供合理的保护，防止有害干扰。本设备会产生、使用并辐射射频能量，如果不按照说明进行安装和使用，可能会对无线电通信造成有害干扰。但是，不能保证在特定安装中不会发生干扰。如果本设备确实对无线电或电视接收造成有害干扰（可通过关闭和打开设备来确定），建议用户尝试通过以下一种或多种措施来纠正干扰：
放射科学家在增强诊断准确性和患者护理方面的作用
结论：放射学技术人员在卫生部门非常重要，因为他们将高科技成像工具的作用转化为患者的整体卓越治疗。药剂师的责任包括技术知识和患者护理，团队合作和专业精神，并专注于安全，包括专业精神的各个方面。在一年中，放射科医生将不得不解决并克服的挑战和创新，以实现改善诊断确认和护理结果的目标。通过教育，培训和工作场所支持的赞助，这个职业领域可以利用放射学技术人员在医疗保健环境中的优势。因此，它有助于保持此类专业人员的活跃，因此继续为不断创新的医学成像领域提供巨大的价值。放射技术专家的道路是持续教育，团队合作的道路，以及今天在有才华的练习中寻找晚餐的贡献，这是医疗保健行业改善的重要组成部分。关键字：角色，放射学，技术人员，增强，诊断，准确性和患者护理
KT0936M（B9）-Maxim无线电调谐器KT0936M（B9）-Maxim无线电调谐器
Pin Order Pin Name I/Otype describe 1 AMINN simulation MWandLWAntenna negative input 2 AMINP simulation MWandLWAntenna positive input 3 RFINP RFenter RF Input 4 RFGND RFland RF Ground 5 DVSS Digitally Digitally 6 DVDD Digital Power power supply 7 RF_SW numberI/O Function1: RF circuit switch control pin.函数2：用作数据引脚（集成47KOHMPULL-UP电阻器）时访问外部eprom。8调整数字输出有效站指示9 CH模拟输入频率控制引脚10跨度模拟输入频段开关控制11 AM_FM numberi/o default47KOHMPULL-UP UPIOR。函数1：用于切换Muteefect。功能2：用于通过按键切换频带。函数3：用于带有波开关的开关带。函数4：访问外部epromas a时钟别针。12 AOUT模拟输出音频输出13 AVSS模拟地面模拟地面14 XI/RCLK模拟/O晶体15 XO Simulationi/O Crystal
在放射治疗中整合人工智能
放射疗法对于癌症治疗至关重要，但是由于基础设施和劳动力短缺，通道仍然有限。在放射学工作流程中人工智能（AI）的整合具有提高效率并提高患者结果的潜力。本综述分析了AI应用在放射肿瘤学中的当前格局，重点是治疗过程的各个阶段，包括决策，治疗计划和质量保护和质量评估。我们评估了AI技术的功能，尤其是深度学习算法，在自动化任务（例如图像分割和剂量优化）中。调查结果表明，通过促进自动肿瘤描述并增强图像注册过程，AI可以显着提高治疗计划的准确性和一致性。此外，AI驱动的预测模型在预测治疗反应和优化针对单个患者解剖学的辐射剂量方面显示出了希望。然而，这些技术的临床采用受到挑战的阻碍，包括AI算法的黑盒性质，对广泛验证的需求以及对数据隐私的担忧。当AI革新辐射肿瘤学的潜力是显而易见的，但在发生广泛实施之前，必须解决重大的障碍。未来的努力应着重于开发可解释的AI系统，建立强大的验证框架，并将AI工具集成到现有的临床工作流程中，以提高全球癌症护理的质量。
对快速且廉价的99m TC标记的PSMA-I和S冷套件的放射化学和生物学评估，用于SPECT成像和放射性手术
99m TC，导致了放射性药物的放射性药物（RCY）和PCA恶性肿瘤中SPECT成像和放射性手术的稳定性。进行了各种临床前测定，以评估冷藏室获得的[99m TC] TC-PSMA-I＆S。这些测定法包括对RCY，盐水的放射化学稳定性，亲脂性，血清蛋白结合（SPB），LNCAP-PCA细胞的AFINIS（结合和内在化研究）以及NAIVE和LNCAP-PCA-PCA-PCA-BEARINE小鼠中的生物生物分布。用良好的RCY（92.05％±2.20％）获得了放射线药物，并保持稳定6小时。确定亲脂性为-2.41±0.06，而SPB为〜97％。与LNCAP细胞的结合百分比为9.41％±0.57％（1 h）和10.45％±0.45％（4 H），其中有结合材料的结合百分比为63.12±0.93（1 H）和65.72％±1.28％（4 H）的结合材料。使用过量未标记的PSMA-I＆S的阻止测定，导致结合百分比降低了2.6倍。在肿瘤中[99m TC] TC-PSMA-I＆S的离体生物分布率高的高积累，肿瘤与互机的肌肉比率约为6.5。总而言之，[99m TC] TC-PSMA-I＆S通过使用新鲜洗脱的[99m TC] NATCO 4进行了放射性标记，从而成功获得了良好的RCY和
胸部X光片诊断AI的诊断不足偏置可以通过数据集偏置属性进行分解和缓解
抽象不平等的诊断准确性是基于AI的模型的广泛关注点。然而，当前的偏差表征是狭窄的，并且无法说明上游数据收集的系统偏见，从而将AI性能的不平等现象与偏见混合在一起，这是由于数据集本身的分布差异。此差距具有广泛的含义，导致降低偏见的策略无效。我们介绍了一种新颖的回顾性模型评估程序，该程序识别并表征了解释人口级诊断差异的受保护群体之间的分布差异的贡献。在三个大规模的胸部射线照相数据集中，我们一直发现年龄和混淆图像属性（例如病理类型和大小）的分布差异有助于跨种族亚组的模型性能较差。通过系统地将观察到的不足诊断偏见归因于由于数据收购过程中的偏差或数据集偏见而引起的分布差异，我们提出了一种通用方法，用于解散不同类型的数据集偏置如何相互作用和化合物以造成可观的AI性能差异。我们的方法是可以采取行动的，可以帮助设计针对特定亚群的基础模型的目标干预措施，而不是忽略上游数据偏见不平等AI性能的系统贡献的方法。
研究教授 - 放射化学，用于开发和验证所用的放射性示踪剂
蒙特利尔大学医院中心研究中心 (CRCHUM) 和蒙特利尔大学医学院放射学、放射肿瘤学和核医学系正在寻找放射化学领域的教授研究员职位，负责开发和验证医学成像（正电子发射断层扫描 - PET 和其他模式）中使用的放射性示踪剂。候选人将制定一项创新的研究计划，融入从事转化研究的各种多学科团队，促进基础研究成果向临床应用的转化，用于患者、健康个体或动物的诊断、监测和治疗。作为放射学、放射肿瘤学和核医学系的成员，研究人员将被要求在一个充满活力的团队内工作，在加拿大最大的研究中心之一 CRCHUM 和蒙特利尔大学网络内工作 CRCHUM 是少数包含专门用于成像和工程的研究轴的研究中心之一。