背景:许多研究报告称贫血是局部疾病控制和头颈癌生存不良的重要危险因素。 我们的目的是研究放疗(RT)和/或放化疗(CRT)前低血红蛋白(Hb)水平在头颈部鳞状细胞癌(HNSCC)中的发生率和预后。 资料和方法:我们回顾了埃及开罗一家大学医院的86例经诊断为喉下咽SCC的患者的病历。 根据世界卫生组织(WHO),在男性中Hb水平<13 xss=removed> 12 g / dl。 男性患者的RT / CRT前Hb水平在31/75中为<13> 13 g / dl(58.7%)。 肿瘤部位为喉部的77例(89.5%)和下咽部的9例(10.5%)。 59/86
2023-12-12 16:48:12 1.36MB 血红蛋白 放射疗法 化学疗法 肿瘤缺氧
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在基于线性加速器的立体定向放射外科手术(SRS)和立体定向身体放射治疗(SBRT)程序中,由于单一等中心多发转移的治疗时间效率高,因此越来越受欢迎。 但是,缺乏全面的质量保证计划仍然是医学物理学家面临的挑战。 我们两年前开发的Winston-Lutz-Gao测试是在这项研究中首次在True Beam STx(瓦里安医疗系统)线性加速器上进行的。 Eclipse设计的横梁具有龙门,准直仪和沙发全程旋转,并在沙发上放置了200磅的重物以模拟实际的治疗。 Brainlab公司生产的“无框SRS QA目标指示器”被用作幻像,该指示器的中心嵌入了3.5毫米金属球。 图像是通过内置线性门户网站的加速器获取的,并由ARIA中的图像浏览器直接进行了分析。 我们发现,转移距直线加速器等中心点越远,射束机械和辐射中心之间的一致性越差。 根据AAPM TG-142和美国放射肿瘤学会(ASTRO)白皮书标准,最远的转移应距直线加速器等中心点6厘米以内。 据我们所知,这是首次在True Beam STx线性加速器上进行的等距Winston-Lutz测试。
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摘 要 病人跟踪治疗信息管理系统采用B/S模式,促进了病人跟踪治疗信息管理系统的安全、快捷、高效的发展。传统的管理模式还处于手工处理阶段,管理效率极低,随着病人的不断增多,传统基于手工管理模式已经无法满足当前病人需求,随着信息化时代的到来,使得病人跟踪治疗信息管理系统的开发成了必然。 本网站系统使用动态网页开发SSM框架,Java作为系统的开发语言,MySQL作为后台数据库。设计开发了具有管理员;首页、个人中心、病人管理、病例采集管理、预约管理、医生管理、上传核酸检测报告管理、上传行动轨迹管理、分类管理、病人治疗状况管理、留言板管理、系统管理,病人;首页、个人中心、病例采集管理、预约管理、医生管理、上传核酸检测报告管理、上传行动轨迹管理、病人治疗状况管理,前台首页;首页、医生、医疗资讯、留言反馈、个人中心、后台管理、在线咨询等功能的病人跟踪治疗信息管理系统。在设计过程中,充分保证了系统代码的良好可读性、实用性、易扩展性、通用性、便于后期维护、操作方便以及页面简洁等特点。 关键词:病人跟踪治疗信息管理系统;B/S模式;java语言;SSM框架
2022-12-20 18:47:10 125KB 毕业设计 源码 计算机 java
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该函数采用一个 3 维表,其中包含来自不同方法的结果, 实例并复制并返回一个二维表弗里德曼测试。 此外,它会询问您是否要运行测试并比较结果。 结果:3维矩阵的格式: (方法编号、实例编号、复制编号) 可选输入: display:布尔值,用于确定是否要执行测试isreplicate :将多次运行视为复制(1)或重复(2) 名称:带有方法名称的单元格变量Friedman_table : 弗里德曼测试格式的二维表(块,方法) 例子: % 生成数据对于 i=1:方法对于 j=1:实例对于k = 1:重复如果我 == 1 fos(i,j,k) = 遗传算法(问题); 否则如果我 == 2 fos(i,j,k) = local_search(problem); 结尾结尾结尾结尾% 比较方法并得到表Friedman_table = fos2friedman(fos); friedman_table =
2022-11-26 14:16:58 2KB matlab
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患者营养治疗管理系统,1、营养诊疗系统与其它系统之间的关系,2、患者营养诊疗流程;2.1、营养风险筛查;2.2、营养状态评定;营养评定:临床营养专业人员通过膳食调查、人体组成测定、人体测量、生化检验、临床检查以及综合营养评价方法等手段,对患者营养代谢和机体机能等进行全面检查与评估,以确定营养不良类型以及程度,估计营养不良所致后果的危险性,用于制定营养支持计划,考虑适应症以及可能的副作用,检测营养支持疗效
2022-11-17 09:57:10 827KB 患者营养治疗管理系统
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dicompyler使用的DICOM / DICOM RT的核心放射治疗Python模块库
2022-11-09 16:26:22 2.61MB DICOM
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诊断心血管疾病:人工智能项目,我开发了一个专家系统来检测心血管疾病,并使用前后链技术为用户提供推荐的治疗方法
2022-11-06 22:01:51 11KB C++
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g-C3N4/MnO2光敏新系统在增强光动力治疗的探索,史李丽,杨悦,光动力疗法(PDT)是在氧存在下利用光照射光敏剂产生局部活性氧(ROS),达到对恶性细胞进行杀伤的治疗方式。PDT具有极小的侵袭性,
2022-09-15 19:39:13 793KB 首发论文
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改善败血症治疗策略 这是论文“使用深度强化学习和专家混合改善脓毒症治疗策略”的代码库 评论者评论 表1中的数据清楚地显示了数据集幸存者/非幸存者的失衡率。 学习不平衡会导致分类器的预测模型出现偏差。 但是,作者没有详细说明他们如何通过使用特定的重新平衡方法或对成本敏感的学习方法来解决此问题,但未提供任何评论。 数据集分为固定的75%训练和验证集和25%的测试集。“->作者应使用10倍交叉验证。 如表2所示,尽管他们的专家混合(MoE)方法的性能在数值上优于医师,内核和DQN的性能,但分析这种数值增加的显着性还是不错的。 随机策略会产生什么效果? 有没有一种方法可以衡量这些方法之间的性能差异的重要性? 本文未介绍其方法的任何时间性能。 训练这种方法需要多长时间? 这个培训时间对于为ICU患者制定个性化治疗策略是否可行? RL和Deep网络都因训练时间长而臭名昭著。 动机 败血症是IC
2022-08-16 14:27:18 478KB JupyterNotebook
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视觉训练-Optics Trainer Eye Tracking Bundle眼动仪虚拟现实弱视视觉治疗与训练系统.docx
2022-07-27 17:04:10 14KB 视觉训练
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