自适应放射治疗技术PPT资源 放疗技术相关

磁共振成像（MRI）是早期检测脑肿瘤的重要诊断技术，由于其形状，位置和图像强度不同，从MRI图像分类脑肿瘤是一项具有挑战性的研究工作。 为了成功分类，需要使用分割方法来分离肿瘤。 然后从分割的肿瘤中提取重要特征，以对肿瘤进行分类。 在这项工作中，开发了一种有效的多级分割方法，该方法结合了最佳阈值和分水岭分割技术，随后进行了形态学操作来分离肿瘤。 然后将卷积神经网络（CNN）用于特征提取，最后，将内核支持向量机（KSVM）用于结果分类，这通过我们的实验评估是合理的。 实验结果表明，该方法可以有效地将肿瘤分为癌性和非癌性，并具有一定的准确性。

治疗计划系统的质量保证（讲座）PPT

肿瘤影像学

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《三级肿瘤医院评审标准(2022年版)》归类.pdf

用于杀伤肿瘤细胞的振动磁场装置 .pdf

《2021肿瘤基因与分子检测蓝皮书》（以下简称肿瘤蓝皮书）为基因慧发起、行业专家指导、多家头部机构联合撰写，面向对肿瘤知识及分子检测技术有一定了解的政策制定者、分子病理医师、临床医生、科研工作者、创业者、投资者、教育学者以及其他相关的专业人士。 肿瘤蓝皮书通过梳理行业背景、肿瘤基因及分子标志物及检测技术、应用场景和产品、产业链、 未满足需求及发展趋势，来初步地体系化介绍宏观市场环境、中观产业发展、微观技术创新及转化应用。 为推广基因等分子检测技术在基础研究、临床诊疗的转化应用及产业创新成果，连接第三方检测机构与临床肿瘤全生命周期管理及抗肿瘤药物研发，建立产业图谱，基因慧现将《2021肿瘤基因与分子检测蓝皮书》上传至CSND论坛，供读者免费阅读。 肿瘤蓝皮书版权归基因慧所有。未经基因慧的书面授权，任何机构和个人不得以任何形式使用、复制和传播本报告的任何部分用于商业目的。学术研究引用时请注明来自基因慧；侵权必究。

国家临床版2.0肿瘤形态学编码（M码）.xlsx

针对分割核磁共振成像(MRI)三维图像中整个肿瘤病灶运算量大、过程繁复的问题,提出了一种基于深度学习的全自动分割算法。在填充锯齿状空洞的卷积通路上构建并行三维卷积神经网络,提取多尺度图像块进行训练,捕获大范围空间信息。利用密集连接的恒等映射特性,将浅层特征叠加到网络末端,在MRI多模态图像中分割出水肿区、增强区、核心区和囊化区。在BraTS 2018数据集中对该模型进行了分割测试,结果表明,该模型分割的全肿瘤区、核心区和增强区的平均Dice系数分别为0.90、0.73和0.71,与已有算法相当,且具有较高的自动化集成度。