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对全脑照射患者使用不同能量光子束和 MLC 阻断技术来增加头皮保护的剂量评估
简介全脑放射治疗 (WBRT) 是治疗脑转移瘤最有效的方法之一。全脑放射治疗通常采用 3D 适形计划，右侧和左侧光束排列，使用 6 兆伏 (MV) 光束能量。与高能光子束相比，低能光子束在表面水平分布的剂量更大。使用高能光子束 (15 MV) 治疗 WBRT 患者可以减少头皮剂量并提高患者的整体生活质量 (QOL)。方法该研究是对 10 名随机选择的全脑放射治疗患者的回顾性剂量分析。每位患者都有四个计划来比较 6 MV 与 15 MV 光子能量以及头皮保留技术与开放场技术。由于缺乏 IRB 批准，关键结构和头皮的剂量由首席研究员制作和分析。使用 IBM-SPSS Statistics 软件进行配对 t 检验，以检验组均值之间的显著性。结果结果表明，与 6 MV 计划和开放场技术计划相比，15 MV 计划和头皮保留计划的头皮剂量水平具有统计学意义的降低。与 6 MV 计划和头皮保留技术计划相比，15 MV 计划和开放场技术计划对大脑的剂量覆盖率更高。与 15 MV 相比，6 MV 对晶状体和视神经的剂量具有统计学意义的降低，而与 6 MV 相比，15 Mv 对腮腺的剂量具有统计学意义的降低。与开放场技术相比，头皮保留技术计划对晶状体和腮腺的剂量具有统计学意义的降低。结论通过使用头皮保留技术和/或使用更高能量的光子束（15 MV），可以显著减少头皮剂量，同时保持对大脑的足够覆盖。计划之间的关键结构剂量在临床上并不显著，并保持在其分配的公差范围内。未来的研究应该检查由于头皮剂量减少而导致的临床脱发和脱发的总体质量。
新西兰数据表1Daivobet®50/500凝胶
3药物形式的凝胶几乎是透明，无色至略微灰白色的凝胶。4临床细节4.1治疗指示Daivobet®凝胶用于局部治疗头皮牛皮癣。daivobet®凝胶用于局部处理轻度至中度的“非头皮”斑块牛皮癣。4.2剂量和给药方法Daivobet®凝胶仅用于局部使用。daivobet®凝胶不适合眼科使用。在澳大利亚的牛皮癣患者中尚未研究daivobet®凝胶的光毒作用。在可能的情况下，所有受牛皮癣影响的区域都应保护不受阳光直射和紫外线的保护。成人：Daivobet®凝胶应每天一次应用于患病区域。建议的治疗期在头皮区域为4周，非级别区域为8周。在此期间，在医疗监督下可以根据需要使用Daivobet®凝胶。有多达52周的Daivobet®凝胶的间歇性课程的经验。使用含有钙的产物时，最大每日剂量不得超过15克，最大每周剂量不得超过100克。用钙三醇处理的总体表面积不得超过30％。使用前摇动瓶子。为了达到最佳效果，建议在使用Daivobet®凝胶后立即洗涤皮肤的头发和受影响区域。daivobet®凝胶应在夜晚或白天保留在受影响的区域上。如果在头皮上使用：所有受影响的头皮区域都可以用daivobet®凝胶处理。通常每天1 g至4 g之间的量足以治疗头皮（4 g对应于一茶匙）。
162.4。美容。 - 纽约州国务院
•对所有头发类型和纹理的客户准备，分析和咨询•头发分析仪器和设备•洗发产品，所有头发类型和纹理的洗发剂，组成和过程•缠绕和处理coily和卷曲的纹理•冲洗产品•冲洗产品•组成，组成和程序>所有头发类型和质地•型号和质地•塑料和范围•塑料和范围•手工范围•手柄•手柄•手柄•范围•
免疫检查点抑制剂诱导的尾巴脱发的情况
一名52岁的BRCA+女性具有高级，三重阴性DCI的病史，并在提交给皮肤病学诊所的2。5年前被诊断为2。5年，以评估脱发。•通过手术切除，6个多西他赛和环磷酰胺的循环治疗癌症，并用9个pembrolizumab•完成化学疗法后保持了9个循环，患者在1.5个月内几乎没有头发再生，然后经历了脱发。•在她的头皮，脸部，树干，胸壁，腹股沟，大腿和腿上出现了头皮卵泡炎和皮疹，在启动pembrolizumab后8个月。•triamcinolone注射失败和头发生长在癌症诊断身体检查后1.5年没有返回：•头皮完全脱发，没有明显的卵泡开口，红斑或尺度。•存在睫毛，但眉毛不存在。头发很少出现在耻骨区域和腋下。获得了两次4mm拳活检，用于垂直和水平组织学载玻片。
您的孩子接受癫痫手术前需要进行的检查
1. 您的孩子进入 EMU 后，EEG 技术人员会用蜡笔测量并标记您孩子的头皮，以便他们知道将电极放置在何处。 2. 技术人员会用凝胶清洁您孩子头上的标记区域，并使用一种名为火棉胶的特殊皮肤胶将电极粘贴到您孩子的头皮上。当您的孩子清醒和睡眠时，胶水会将电极固定在您孩子的头皮上几天。
基于时空脑电图帧的胶囊神经网络实现跨对象情绪识别
头皮脑电图是头皮电位与时间的关系图，因此，由于电极在头皮上的位置，它可以捕获空间信息，以及脑电波变化的时间信息。在本文中，我们提出了一种新方法，通过将信号合并到稀疏的时空框架中来组合表示空间和时间信息，以便计算机视觉领域的深度学习算法可以轻松地对其进行处理。在脑电图情绪识别设置中，还定义了模型对测试数据的熟悉度，并引入了一种数据拆分形式，使得模型必须在熟悉度最低的集合上执行。在 DEAP 数据集上训练 CapsNet 架构以执行跨主题二元分类任务，并分析了使用贝叶斯优化对超参数的调整。该模型报告称，对于 LOO 主题，最佳情况准确率为 0.85396，平均情况准确率为 0.57165，对于未见主题-未见记录分类，最佳情况准确率为 1.0，平均情况准确率为 0.51071，这与其他文献报告的结果相当。
![arxiv：2011.12107v1 [eess.sp] 2020年11月17日](/simg/3\34a82fc724f2615029f399b4d61ce9daae724cbb.webp)
arxiv：2011.12107v1 [eess.sp] 2020年11月17日
本文提出了一种新型的图形卷积神经网络（GCNN） - 使用头皮电脑图（EEGS）改善神经疾病诊断的方法。尽管脑电图是用于神经疾病诊断的主要测试之一，但基于脑电图的专家视觉诊断的敏感性仍为约50％。这表明需要先进的方法学以降低检测频率的假阴性率。在这种情况下，我们着重于区分神经系统疾病患者头皮异常的脑电图的问题，这些患者最初被专家与健康个体的头皮EEG分类为“正常”。本文的贡献是三个方面：1）我们提出EEG-GCNN，EEG-GCNN是EEG数据的新型GCNN模型，可捕获头皮电极之间的空间和功能连接性，2）使用EEG-GCNN，我们使用EEG-GCNN，我们使用上面的两个大规模评估了两个大型假设，并使用两个大型假设进行了大规模评估。 EEG-GCNN显着胜过人类基线和经典机器学习（ML）基准，AUC为0.90。关键词：脑电图，早期诊断，神经疾病，图CNN
EEG-GCNN：使用领域引导图卷积神经网络增强基于脑电图的神经系统疾病诊断
本文提出了一种基于图卷积神经网络 (GCNN) 的新型方法，用于改进使用头皮脑电图 (EEG) 诊断神经系统疾病的方法。尽管脑电图是用于神经系统疾病诊断的主要测试之一，但基于脑电图的专家视觉诊断的灵敏度仍然约为 50%。这显然表明需要先进的方法来降低检测异常头皮脑电图的假阴性率。在此背景下，我们重点关注如何区分神经系统疾病患者的异常头皮脑电图（最初被专家归类为“正常”）与健康个体的头皮脑电图。本文的贡献有三方面：1）我们提出了 EEG-GCNN，这是一种用于 EEG 数据的新型 GCNN 模型，可以捕捉头皮电极之间的空间和功能连接；2）使用 EEG-GCNN，我们对上述假设进行了首次大规模评估；3）使用两个大型头皮 EEG 数据库，我们证明 EEG-GCNN 明显优于人类基线和经典机器学习 (ML) 基线，AUC 为 0.90。