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绝缘玻璃纤维臂无线电控制系统钢铁人...
标准IWP设备•篮子控件•500kV锋利的电击环•测试带和盾牌•密封的玻璃纤维夹具组装•两人，36'x 72''（914 x 1829 mm）篮子•1,000 lb（454 mm）容量（454 mm）容量充电器•工厂安装•侧架，绝缘的臂臂选项•765kV•单人或定制篮•液压发音•900-1,200 lb（408-544 kg）旋转篮•45°JIB电源
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。
在生物化学上的前列腺癌患者术后将来的术后放疗实践中的药物强化
挽救前列腺床放射疗法在前列腺切除术后对生化的前列腺癌患者中非常有效，但仍需要进行复发，并且需要改善。随机3阶段试验表明，将雄激素剥夺疗法添加到照射中的好处，但并非所有患者都受益于这种组合。临床前研究表明，针对雄激素受体，DNA修复，PI3K/AKT/MTOR途径或低氧微环境的新型药物可能有助于增加对前列腺床照射的反应，同时最小化潜在副作用。此观点综述着重于最相关的分子，这些分子可能与打捞放射疗法结合使用，并强调需要制定的策略，以提高前列腺癌患者的遗传后切除术放射疗法的效率。
隐形眼镜嵌入式全息指针
在本文中，我们提出了一种称为自旋扭矩二极管（STD）的纳米级旋转射频（RF）检测器的电气模型。提出了一种用于模型参数提取的完整方法。得出了与STD的等效电路，并将设备电阻非线性的建模与自旋扭转二极管效应一起。提出了一种详细的逐步方法，以使用常规的直流测量，RF散射参数（S-Parameter），连续波和功率表征提取模型参数。参数提取后，与单个STD的测量结果进行了比较，成功验证了模型。最后，提出的STD电气模型用于预测基于2-STD的RF检测器体系结构的行为。仿真结果突出了提出的建模方法的兴趣，以研究合适的RF检测器体系结构，以提高单个或多体RF检测的RF-DC转换效率。
探索Brats Dataset上神经胶质瘤等级分类的放射学标准
∗ xlim laboratory, 11 bd Marie and Pierre Curie, 86360 Chasseneuil-du-Poitou, France email address: Paul.dequidt@univ-poitiers.fr (Paul Dequidt) 1 Xlim Laboratory, UMR CNRS 7252, University of Poitiers, Poitiers, France 2 Dactim-Mise, LMA, UMR CNRS 7348法国POITIERS，POITIERS，POITIERS 3西门子医疗保健SAS，圣丹尼斯，法国4公共实验室CNRS-SIEMENS I3M 5M 5 5号5M 5号放射科，圣艾蒂安大学，法国圣维蒂安，法国6号，6 Chru de Tours，Chru De Tours，UMR 1253 Ibrain，Inserm tours，Inserm，Inserm，Inserm torem，inserm tormer，Iserm tormer，Inserm tore omer，inserm tours，inserm torem，inserm torem，con Picardie，Picardie Jules Verne大学（UPJV）
肿瘤学中的放射学解释
该计划还解决了针对小儿和跨性别人群的独特放射学考虑因素，以及成像在介入肿瘤学中的创新应用。为了增强学习和参与，将跨学科研究整合整合，并利用交互式工具来增强关键概念。此外，课程结束后，与会者将获得在线教学大纲，其中包括教师演讲的录制视频。
线粒体展开的蛋白质反应抑制剂可通过HSP60
摘要 - 远程医疗或智能操作室等医学应用程序，对基础网络体系结构提出了严格的要求。6G作为当前研究中的下一代通信标准有望通过利用技术和网络概念的进步来满足此类应用的需求。医学应用的一个关键概念是在网络中使用计算资源的能力。通过将应用程序放在无线电访问网络（RAN）内不同位置的此类处理节点上，可以优化医疗应用程序的性能指标，例如延迟，吞吐量和可用性。但是，当可用的处理功能不足以满足所有要求的医疗应用程序时，就会出现问题。在本文中，我们制定了一个整数线性程序（ILP），以解决处理能力不足时网络中处理医疗应用程序的问题。我们考虑应用程序功能的优先级和不同的服务水平，并旨在以最佳的服务质量放置尽可能多的应用程序。此外，我们考虑到某些应用程序必须在网络中运行，即使其优先级较低。此外，我们提出了一种启发式，以便快速获得良好的解决方案。对我们的解决方案的评估以及与现有方法的比较表明，网络中所接受的需求增加了35％。索引术语-6G，优先级，启发式，网络内，医疗技术。
研究论文 宫颈癌术后放疗后循环淋巴细胞亚群的预后价值
背景与目的：循环淋巴细胞亚群对接受术后放疗的宫颈癌患者的预后价值尚不明确。本研究旨在探讨这些淋巴细胞亚群对该患者群体的预后意义。方法：采集101例宫颈癌患者术后放疗前的外周血样本。采用流式细胞术确定淋巴细胞亚群的比例和绝对计数，包括总T细胞、CD4+ T细胞、CD8+ T细胞、自然杀伤（NK）细胞和B细胞。采用Kaplan-Meier方法和Cox回归分析估计总生存期（OS）并确定关键的预后因素。生成受试者工作特征（ROC）曲线以评估预测准确性。结果：生存分析显示，与NK细胞水平较高的患者相比，NK细胞比例降低（P = 0.02）或NK细胞计数减少（P = 0.01）的患者的总生存期（OS）明显较差。单因素Cox分析显示，NK细胞比例（P=0.025；HR，0.33；95%CI，0.12～0.87）和NK细胞计数（P=0.015；HR=0.28）均显著影响OS。多因素分析显示，CD4+T细胞比例（P=0.02；HR，0.08；95%CI，0.01～0.72）和NK细胞计数（P=0.08；HR，0.11；95%CI，0.01～1.37）为独立的预后因素。NK细胞计数预测1、2、3年生存率的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.66、0.76、0.68。与早期诊断的患者（特别是 IB3 和 IIA 期）相比，IIIC1 期患者的 NK 细胞绝对计数和比例均显著降低。结论：我们的研究发现，治疗前的循环 NK 细胞计数和比例水平可作为接受术后放疗的宫颈癌患者的有希望的预后生物标志物
基于放射组学的脑转移瘤患者术后立体定向放射治疗局部控制率预测
摘要背景。手术切除是治疗大型或有症状的脑转移瘤 (BM) 患者的标准方法。尽管辅助立体定向放射治疗后局部控制得到改善，但局部失败 (LF) 的风险仍然存在。因此，我们旨在开发并外部验证一种基于治疗前放射组学的预测工具，以识别高 LF 风险的患者。方法。数据来自 BM 切除腔立体定向放射治疗多中心分析 (AURORA) 回顾性研究（训练队列：来自 2 个中心的 253 名患者；外部测试队列：来自 5 个中心的 99 名患者）。从增强 BM（T1-CE MRI 序列）和周围水肿（T2-FLAIR 序列）中提取放射组学特征。比较了不同的放射组学和临床特征组合。最终模型在整个训练队列上进行训练，使用先前通过内部 5 倍交叉验证确定的最佳参数集，并在外部测试集上进行测试。结果。使用放射学和临床特征组合训练的弹性网络回归模型在外部测试中表现最佳，一致性指数 (CI) 为 0.77，优于任何临床模型（最佳 CI：0.70）。该模型在 Kaplan-Meier 分析中有效地根据 LF 风险对患者进行分层（P < .001），并显示出增量的净临床效益。在 24 个月时，我们发现低风险组和高风险组分别有 9% 和 74% 出现 LF。结论。临床和放射学特征的组合比单独的任何临床特征集更能预测无 LF。LF 高风险患者可能会受益于更严格的随访程序或强化治疗。
放射治疗和肿瘤学
目标：本研究旨在探索多中心数据异质性对深度学习脑转移瘤 (BM) 自动分割性能的影响，并评估增量迁移学习技术，即不遗忘学习 (LWF)，在不共享原始数据的情况下提高模型通用性的有效性。材料和方法：使用了来自埃尔朗根大学医院 (UKER)、苏黎世大学医院 (USZ)、斯坦福大学、加州大学旧金山分校、纽约大学 (NYU) 和 BraTS Challenge 2023 的总共六个 BM 数据集。首先，分别针对单中心专项训练和混合多中心训练建立 DeepMedic 网络的 BM 自动分割性能。随后评估了隐私保护双边协作，其中将预训练模型共享到另一个中心以使用迁移学习 (TL) 进行进一步训练（带或不带 LWF）。结果：对于单中心训练，在各自的单中心测试数据上，BM 检测的平均 F1 分数范围从 0.625（NYU）到 0.876（UKER）。混合多中心训练显著提高了斯坦福大学和纽约大学的 F1 分数，而其他中心的提高可以忽略不计。当将 UKER 预训练模型应用于 USZ 时，在组合 UKER 和 USZ 测试数据上，LWF 获得的平均 F1 分数 (0.839) 高于朴素 TL (0.570) 和单中心训练 (0.688)。朴素 TL 提高了灵敏度和轮廓绘制精度，但损害了精度。相反，LWF 表现出值得称赞的灵敏度、精度和轮廓绘制精度。当应用于斯坦福大学时，观察到了类似的性能。结论：数据异质性（例如，不同中心的转移密度、空间分布和图像空间分辨率的变化）导致 BM 自动分割的性能不同，对模型的通用性提出了挑战。LWF 是一种很有前途的点对点隐私保护模型训练方法。