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磁共振成像 (MRI) 和计算机断层扫描 (CT) 扫描 - 服务地点 - 商业和个人交换医疗政策
非癌性肌肉骨骼疾病 注意：在急诊室、观察室、紧急护理中心或住院期间进行的程序无需授权。 用于审查的医疗记录文件 健康服务的福利覆盖范围由会员特定福利计划文件和可能要求覆盖特定服务的适用法律决定。可能需要医疗记录文件来评估会员是否符合覆盖的临床标准，但不保证覆盖所要求的服务；请参阅标题为“用于审查的医疗记录文件”的协议。 适用代码 以下程序和/或诊断代码列表仅供参考，可能并不全面。本政策中的代码列表并不意味着代码描述的服务是覆盖的或不覆盖的健康服务。健康服务的福利覆盖范围由会员特定福利计划文件和可能要求覆盖特定服务的适用法律决定。包含代码并不意味着任何报销权利或保证索赔支付。其他政策和指南可能适用。
物理上不可知的准模式扩展时间分散结构：从机械振动到纳米光子共振
属性，对给定频率征集的响应与系统的内在特性密切相关，看来最强的响应与结构的共振有关，即没有来源的波动方程的解决方案，在自由空间中不再与特定问题有关。看来，这些解决方案是相应特定操作员的本征码，这些本征码的集合是一个非常适合开发具有给定源的其他解决方案的非常适合的基础。因此，确定这些本征码对于物理理解和实际计算都非常有用。还可以预期，这些模式的小子集可以包含足够的信息来解决一些问题，并构成了有效的降低模型。一个引人入胜且流行的共鸣的例子是塔科马窄桥的崩溃，但由于现象更加复杂，这是造成的[10]。最近的案件是盖茨黑德千禧桥在行人在开幕日经历了令人震惊的摇摆动作和伏尔加格勒的伏尔加桥[15]。新方法旨在防止这些灾难性的振动损害由于共振而发生。相反，共振可用于设计和研究新型的超材料和光子/语音晶体[46]。模式的另一个例子是波导中的传播模式，例如光纤。在2000年代初期，显微结构化的光纤出现了。传播常数）。最初的想法是使用光子晶体纤维的带隙，但很快就显然是在覆层中有限的周期性孔足以获得良好的指导性能[59]。一个基本模型是考虑在较高的折射率中考虑低折射率孔，足够大，可以被视为无限制。在这种情况下，没有真正的繁殖模式，而是与复杂特征值相关的泄漏模式（即这些模式确实遭受了损失，但足够小以保持出色的指导性能。更普遍地，光子学中使用的材料由复杂的介电渗透性表示，其中虚部对应于损失。光频率下的所有经典光学材料都是分散的，即频率依赖性，因此是根据因果关系原理引起的Kramers-Kronig关系[45]的耗散性的。
RTE2577C | 磁共振成像（MRI）实习
1. 将患者定位在 MR 机架内，并为各种神经成像协议对机器进行编程。2. 选择最适合 MRI 程序的线圈并将其放置在患者上方。3. 根据患者的诊断选择最合适的 MR 扫描协议。4. 展示对所有脑部和脊柱 MR 程序进行患者扫描的熟练程度。5. 定位和编程臂丛的轴向、冠状面和矢状面图像。能力 2：学生将通过以下方式获得各种患者护理技术和 MR 安全协议的实践知识：
考虑功能性磁共振成像中的时间变异性可以提高智力预测能力
注：报告结果包括五次交叉验证的平均值和括号中的标准差。对五次交叉验证的评估指标进行配对双样本 t 检验，显著性水平为 0.05，多重检验采用 Bonferroni 校正。粗体数字：结果明显优于其他两个模型。* 标记数字：结果明显优于仅使用静态 FC 的 KRR 模型。
光栅耦合表面等离子体共振技术的最新进展
表面等离子体共振（SPR）是开发传感器平台 - 用于临床诊断，药物发现，食物质量和环境监测应用的关键技术。虽然Prism耦合（Kretschmann）SPR仍然是实验室工作流动的“金色标准”，这是由于更轻松的制造，处理和通过PUT高较高，但其他配置的spr，例如光栅耦合SPR（GC-SPR）和Wave-Guide Mode等SPR尚未实现其技术潜力。这项工作评估了影响GC-SPR性能的技术方面，并回顾了此类平台制造的最新进展。原则上，GC-SPR涉及带有定期光栅的等离子金属纤维的照明，以通过基于差异的相位匹配来激发表面等离子体（SP）。然而，GC-SPR的实际性能受到通过自上而下的光刻技术产生的光栅结构的地形的影响。本综述讨论了在大规模上实现具有均匀特征和周期性的一致的等离子光栅的最新方法，并探讨了等离子体激活和底物材料的选择，以增强性能。该评论还提供了有关不同的GC-SPR测量结果的见解，并强调了机会，其潜在应用是具有转化能力的生物传感器。
磁共振引导的集中超声心理切开术 - 临床确定和适应症 - 美国退伍军人事务部
必需震颤是一种神经（神经系统）疾病，会导致身体部位的非自愿摇动或发抖。基本震颤也可能被称为良性基本震颤，是最常见的震颤类型，在任何年龄都可以发生，但在40岁以上的人中最常见。没有已知的原因震颤的原因，但是50％的病例与遗传危险因素有关。研究表明，小脑，丘脑和皮层（大脑结构的组成部分）参与了必需震颤的机制。症状可能包括摇摇欲坠/颤抖的声音，点头点头和握手，影响写作，保持对象或使用工具的能力。症状可能是由某些药物，情绪，疲劳，咖啡因或温度变化引起的。
文章的柔性指导模式共振的理论研究是通过将银纳米颗粒嵌入聚合物矩阵中的应变感应应用的
2 Opto-Electrochemical Sensing Research Team (OEC), Spectroscopic and Sensing Devices Research Group (SSDRG), National Electronics and Computer Technology Center (NECTEC), Pathum Thani 12120, Thailand E-mail: a pundharika.n@gmail.com, b sakoolkan.boonruang@nectec.or.th, c,* wsoliman@gmail.com（通讯作者）摘要。本文介绍了柔性引导模式共振（GMR）结构的理论分析，其配置具有增强的折射率聚合物纳米复合材料，其中涂有原始聚合物制成的铸造或烙印的银纳米颗粒。控制嵌入式纳米颗粒（NP）的体积分数和膜厚度都调整了设备灵敏度，以用于在机械横向应变检测中应用。工作引入了在有效索引中修改散射矩阵方法（SMM）的使用，以准确预测共振波长峰。结果显示了与严格的耦合波分析（RCWA）的良好一致性，尤其是对于基本指导模式和衍射之间的相位匹配条件。灵敏度是通过横向应变引起的光栅周期来计算的，并将其与产生的波长偏移相关。使用SMM进行共振波长计算，将计算成本降低了144倍，同时与RCWA和有限差频域方法（FDFDM）保持了良好的一致性。关键字：柔性指南模式共振（GMR），嵌入式纳米颗粒（NP），散射矩阵方法（SMM），严格的耦合波分析（RCWA）。
磁共振成像 (MRI) 脊柱（颈椎、胸椎...
证据总结与分析：磁共振成像 (MRI) 是一种多平面成像方法，基于将身体置于强磁场中后射频电磁场与体内某些原子核（通常是氢原子核）之间的相互作用。MRI 可区分正常和异常组织，提供灵敏的检查以检测疾病。这种敏感性基于由于不同组织（正常和患病）的磁弛豫特性变化而产生的高固有对比度，以及 MRI 信号对这些组织特性的依赖性。脊柱磁共振成像 (MRI) 是诊断、评估和随访脊柱疾病的有力工具。虽然脊柱 MRI 是检测脊柱和邻近结构异常的最灵敏的诊断测试之一，但如果不与临床病史、临床检查结果和生理测试相关联，其结果可能会产生误导。MRI 有助于在不使用电离辐射的情况下评估脊柱疾病。影响脊柱的疾病
心肌应变成像（例如心脏磁共振，斑点跟踪超声心动图，组织多普勒超声心动图）MP9771
重要信息 - 在使用此政策之前，请阅读这些服务可能会或可能不会涵盖Dean Health计划。覆盖范围受适用的联邦或州法律的要求。请参阅会员计划文件以获取其他特定的覆盖范围信息。如果此一般信息与成员的计划文件之间存在差异，则将使用成员的计划文件来确定覆盖范围。关于Medicare，Medicaid和其他政府计划，除非这些计划需要不同的保险，否则该政策将适用。会员可以通过其会员身份证上列出的电话号码与Dean Health Plan客户服务联系，以更具体地讨论其收益。提供有关此医疗政策的问题的提供者有关其他信息，请参见提供者通信。https://deancare.com/providers/provider-communications Dean Health Plan Plan Plan Cover范围政策不是医疗建议。 成员应咨询适当的医疗保健提供者，以获得所需的医疗建议，护理和治疗。 覆盖策略心肌应变成像，包括但不限于心脏磁共振，斑点跟踪超声心动图和组织多普勒超声心动图术进行了调查和未经证实，因此未涵盖。 没有足够的可靠证据，以高质量的同行评审医学文献来确定对医疗保健结果的疗效或影响。 描述心肌菌株是指通过心脏周期的心肌的力（缩短，延长或增厚）下的变形。https://deancare.com/providers/provider-communications Dean Health Plan Plan Plan Cover范围政策不是医疗建议。成员应咨询适当的医疗保健提供者，以获得所需的医疗建议，护理和治疗。覆盖策略心肌应变成像，包括但不限于心脏磁共振，斑点跟踪超声心动图和组织多普勒超声心动图术进行了调查和未经证实，因此未涵盖。没有足够的可靠证据，以高质量的同行评审医学文献来确定对医疗保健结果的疗效或影响。描述心肌菌株是指通过心脏周期的心肌的力（缩短，延长或增厚）下的变形。建议降低心肌菌株可能表明心脏的临界障碍，可用于在症状和不可逆的心肌功能障碍之前用于治疗。沿应变曲线的相关应变值包括但不限于：
自动共振理论基于自动移动机器人的全球拓扑图构建
抽象3D空间感知是在未知环境中执行任务的自动移动机器人的关键技术之一。其中，为自动移动机器人建造全球拓扑图是一项艰巨的任务。在这项研究中，我们提出了一种基于竞争性学习的未知数据分布的拓扑结构的方法，这是一种无监督的学习。为此，将基于自适应理论的拓扑聚类（ATC）避免灾难性忘记以前测量的点云，被用作学习方法。此外，通过扩展具有不同拓扑（ATC-DT）的ATC，具有多个拓扑结构，用于提取地形环境的可遍历信息，可以实现一种路径计划方法，可以达到未知环境中设置的目标点。在未知环境中进行的路径规划实验表明，与其他方法相比，ATC-DT可以仅使用测量的3D点云和机器人位置信息来构建具有高精度和稳定性的全球拓扑图。