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期刊预校样
生物标志物类型 在肺癌放射治疗中的潜在应用 诊断 • 准确预测关键病理信息并减少对实体器官活检的依赖。 • 区分具有放射敏感和放射抗性表型的肿瘤。 管理 • 选择最佳放射治疗方案，包括放射类型、剂量和分次。 • 通过改善肿瘤描绘或识别局部隐匿性疾病区域（例如纵隔淋巴结）来改善放射治疗靶区。 • 支持关于同时进行全身治疗的细胞毒性增强决策，以局部增强放射治疗效果。 • 支持围绕同时进行全身治疗的空间合作决策，以治疗微转移性疾病或诱导远端效应。 • 确定哪些患者将受益于巩固免疫疗法。 • 预测预后以支持有关治愈和治疗无效性的讨论。 • 预测局部和远处肿瘤控制。 • 预测急性和晚期毒性的风险。 • 构建决策支持工具，生成个性化治疗计划并描述结果。
从预防到治疗
在他不断地为解决区域健康挑战提供解决方案的过程中，纳格布尔主任宣布为AIIMS NAGPUR的镰状细胞贫血患者宣布特殊服务。在7月8日在OPD综合大楼开设了镰状细胞贫血服务，Prashant P Joshi表示，考虑到其作为国家重要性研究所的地位，AIIMS NAGPUR已很好地准备为镰状细胞贫血患者提供世界一流的设施，从而通过一系列干预措施从预防和治疗中进行刺激。已经指定了一个特殊的注册计数器，以使患有镰状细胞贫血的患者在没有任何等待期的情况下访问OPD咨询。医院的电子队列管理系统已简化，以优先考虑各自专业OPD的镰状细胞贫血的咨询。在OPD时间内，已经建立了一个特殊的OPD诊所，以免费分配特殊药物和疫苗。特殊的床已被分配用于室内治疗和紧急处理，因此由于缺乏床位的可用性，没有镰状细胞贫血患者被拒绝治疗。
基于深度学习的局部场势事件解码
摘要 大脑皮层如何处理信息？为了回答这个问题，人们付出了很多努力来创造新的和进一步开发现有的神经成像技术。因此，fMRI 设备的高空间分辨率是准确定位认知过程的关键。此外，电生理装置的时间分辨率和记录通道数量的增加为研究神经活动的确切时间打开了大门。然而，在大多数情况下，记录的信号是多次（刺激）重复的平均，这会抹去神经信号的精细结构。在这里，我们展示了一种无监督机器学习方法可用于从单次试验的电生理记录中提取有意义的信息。我们使用自动编码器网络来减少单个局部场电位 (LFP) 事件的维度，以创建可解释的不同神经活动模式集群。令人惊讶的是，某些 LFP 形状对应于不同记录通道中的延迟差异。因此，LFP 形状可用于确定大脑皮层中信息流的方向。此外，在聚类之后，我们解码了聚类中心，以逆向工程底层的原型 LFP 事件形状。为了评估我们的方法，我们将其应用于啮齿动物的神经细胞外记录和人类的颅内 EEG 记录。最后，我们发现自发活动期间的单通道 LFP 事件形状来自可能的刺激诱发事件形状的范围。迄今为止，这一发现仅在多通道群体编码中得到证实。
h-BN 封装中的超低肖特基势垒...
图 1：(a) 具有铁磁触点的 h-BN 封装单层 WSe 2 隧道器件示意图 (b) 器件的光学显微镜图像。矩形部分（红色）表示封装结构；定义触点之前的封装样品的光学图像。(c) (顶部) 单层 WSe 2 相对于直接接触材料铂的能级图；(底部) 在有限偏压和超阈值栅极电压下的正向偏压条件下的漏源电流示意图。请注意，在我们的器件中，多数电荷载流子是空穴。围绕铁磁触点弯曲的能带未缩放。(d) 4.7K 下单层 WSe 2 的光致发光 (PL) 光谱仪（X o 表示中性激子峰）；（插图）同一单层 WSe 2 的室温 PL 光谱显示单层中集体激发的单个特征峰在 1.67 eV 处。
