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放疗前SII、PNI 和LDH 对放射性肺炎的预测价值
基金项目 : 江苏省 “333 高层次人才培养 ” 工程项目 [(2022) 3 - 12 - 134 号 ]; 江苏省中医药科技发展计划项目 (MS2022066); 彭城英才 - 医学重点人才项目 (XWRCHT20220056) ∗ 通信作者 ,E-mail:xiaojinwuxz@ 163. com
人工智能（AI）在放射治疗中的作用
在癌症治疗中，放射治疗在消除癌症和缓解疼痛等症状方面起着至关重要的作用。然而，随着放射治疗方式的精确度不断提高，人力和时间成本也不断上升，导致包括医生在内的参与放射治疗的临床工作人员的负担加重。人工智能（AI）有可能有效解决这一问题，人们对AI在临床实践中的应用期望也越来越高。鉴于放射治疗涉及处理大量数据的性质，它与AI具有很高的亲和力。例如，它在制定治疗计划和勾勒肿瘤和正常器官的轮廓方面非常有用，而这些过程在实际临床实践中特别耗时。目前，AI的临床引入正在全球范围内不断推进，预计未来将继续引入新的算法和系统。在本文中，我们将从参与放射治疗的医学物理学家的角度，讨论机器学习的概述以及机器学习在放射治疗中的作用。
放射解剖学
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放射组学，放射基因组学和人工智能...
该博士学位论文介绍了人工智能，机器学习，深度学习，放射素学，放射基因组学及其在肌肉骨骼放射学中的应用，重点是血液学疾病（多发性脊髓瘤和先例）骨骼和中央软骨肿瘤的肿瘤）和风湿性疾病。除了现代的多参数成像技术外，这些新的后处理和分析解决方案允许对诊断，鉴别诊断，机会性筛查，治疗反应监测和临床结果预测有更深入的见解。一般而言，自动参数或特征提取，分割，病变检测，分类或分类以及对临床结果的预测可以帮助研究人员和临床医生为患者提供更高质量和个性化的护理。在上述技术和临床领域中，该博士学位论文为进一步研究提供了坚实的基础。以这种方式，可以以患者为中心的方式建立早期和更量身定制的（差异）诊断和治疗途径，以提供个性化的护理，这是由临床和技术参数启用的临床医生所提供的，并由高端软件解决方案提供了帮助，以获得更深入的见解。
放射技术计划
人文学科：（至少 3 个学期学分）建筑学 104；AHIS 101、102A、102B、102C、106、150（与摄影 150 相同）、205A、205B、207、208、209；中文 24；传播学 250；舞蹈 101、103；英语 1B、12、15A、15B、18、20、21、23、26、27、28、30、31、34、35、36、39、40A； 40B, 41B, 42, 43, 44, 47, 48;时尚 31;电影 110, 113, 153,154;外语（汉语、法语、德语、意大利语、日语、西班牙语）课程 1-6;法语 24;人文 1;意大利语 24;日语 25;音乐 101, 103, 111, 112, 113, 116, 117, 215A, 215B;哲学 101, 103, 107, 111, 115, 114, 120;摄影 150（与艺术 150 相同）；手语/翻译培训 111、112、113、114、130；西班牙语 52A、52B；戏剧 103、104、113