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高强度聚焦超声疗法用于肿瘤治療

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简介:
高强度聚焦超声(HIFU)疗法是一种非侵入性治疗技术,通过超声波将体外能量聚焦于体内肿瘤组织,实现精准消融,适用于多种实体肿瘤的治疗。 高强度聚焦超声(HIFU)治疗肿瘤是一种非侵入性的医疗技术,通过利用高能量的超声波直接作用于肿瘤组织来实现消融和治疗的效果。这项技术起源于20世纪初对超声疗法的研究,并在随后几十年中不断演变和发展。 早在20世纪30年代,人们就开始使用超声波进行理疗,主要依靠热效应或机械效应改善病变部位的状况。随着科技的进步,治疗方法逐渐多样化并变得更为复杂。进入50年代后,科学家们发现聚焦后的超声束可以在不损害周围组织的情况下精确破坏深层组织的小区域,这为后续的发展提供了理论基础。 然而,在当时由于诊断设备和技术理解上的限制,这种疗法并没有得到广泛应用。直到70年代末期,温热疗法作为一种治疗癌症的方法被提出并受到重视。此时期的探索工作对后来HIFU技术的开发起到了重要的推动作用。 进入21世纪以来,随着超声成像技术和生物学效应研究的进步,无创性地定位和治疗深部组织成为可能。HIFU(高强度聚焦超声)或称为非侵入式超声切除术/聚焦超声外科手术,在国际上被视为一种革命性的肿瘤治疗方法。 中国在该领域取得了显著的进展,并且在全球范围内处于领先地位。多家研究机构及医院已将这项技术应用于临床实践,针对肝癌、乳腺癌等多种实体瘤进行治疗并不断优化方案。 展望未来,HIFU技术有望进一步提升精准度和扩大适应范围的同时降低成本,为越来越多的肿瘤患者带来安全有效的无创性治疗选择。

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    高强度聚焦超声(HIFU)疗法是一种非侵入性治疗技术,通过超声波将体外能量聚焦于体内肿瘤组织,实现精准消融,适用于多种实体肿瘤的治疗。 高强度聚焦超声(HIFU)治疗肿瘤是一种非侵入性的医疗技术,通过利用高能量的超声波直接作用于肿瘤组织来实现消融和治疗的效果。这项技术起源于20世纪初对超声疗法的研究,并在随后几十年中不断演变和发展。 早在20世纪30年代,人们就开始使用超声波进行理疗,主要依靠热效应或机械效应改善病变部位的状况。随着科技的进步,治疗方法逐渐多样化并变得更为复杂。进入50年代后,科学家们发现聚焦后的超声束可以在不损害周围组织的情况下精确破坏深层组织的小区域,这为后续的发展提供了理论基础。 然而,在当时由于诊断设备和技术理解上的限制,这种疗法并没有得到广泛应用。直到70年代末期,温热疗法作为一种治疗癌症的方法被提出并受到重视。此时期的探索工作对后来HIFU技术的开发起到了重要的推动作用。 进入21世纪以来,随着超声成像技术和生物学效应研究的进步,无创性地定位和治疗深部组织成为可能。HIFU(高强度聚焦超声)或称为非侵入式超声切除术/聚焦超声外科手术,在国际上被视为一种革命性的肿瘤治疗方法。 中国在该领域取得了显著的进展,并且在全球范围内处于领先地位。多家研究机构及医院已将这项技术应用于临床实践,针对肝癌、乳腺癌等多种实体瘤进行治疗并不断优化方案。 展望未来,HIFU技术有望进一步提升精准度和扩大适应范围的同时降低成本,为越来越多的肿瘤患者带来安全有效的无创性治疗选择。
  • MATLAB的模拟器:模拟分层介质中的热效应与束分布
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    本研究开发了基于MATLAB平台的高强度聚焦超声(HIFU)模拟器,旨在精确模拟分层介质中HIFU治疗时的热效应和超声束分布情况。通过该工具,研究人员能够更深入地理解并优化HIFU疗法在不同组织结构中的应用效果。 该系统包含两个模块。第一个模块求解轴对称聚焦超声换能器的压力分布KZK方程,并生成显著图;同时将计算数据转储到Matlab工作区。第二个模块则基于压力分布,根据用户定义的治疗方案来计算加热和热剂量,并再次生成绘图以供后续的数据分析使用。
  • AT89C2051微控制器的
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    本项目设计了一款基于AT89C2051微控制器的超声波治疗仪,通过生成特定频率和强度的超声波信号,实现对人体穴位或疼痛部位进行非侵入性治疗。 本设计介绍了一种基于AT89C2051单片机的超声波理疗仪,采用模块化电路设计理念,并结合实际应用需求开发出一种简便实用且具备多种参数调节功能的超声波治疗设备。此产品在国内外尚未有类似报道,其原理和设计方案参考了众多关于利用超声波进行骨伤治疗领域的最新研究成果。 首先,该仪器通过发送特定频率与强度的超声波能量来促进骨折及肌肉损伤等疾病的康复过程。其次,在这一设计中,AT89C2051单片机扮演着至关重要的角色,它负责控制输出至人体组织中的超声波信号的具体参数设定。 另外一个重要方面是电路模块化的设计理念,该设计理念将整个系统的硬件构造分解为多个独立的子系统或单元。每一个小单元都专注于实现特定的功能,并且可以单独设计、测试和调试,从而简化了整体项目的开发流程并降低了复杂性。 在高频与低频信号生成部分,本项目采用了MAX038芯片作为核心元件来产生所需的超声波频率;同时利用NE555多谐振荡器结合MAX298滤波技术以确保最终输出的治疗用音频范围准确无误。此外,在混频电路设计环节中,则巧妙地运用了乘法运算原理,实现了两个模拟信号之间的相乘操作。 最后,为保证超声波能量能够被有效放大至临床应用所需的水平,本设计方案特别注重功率放大器的设计与优化工作,确保整个系统能够在安全可靠的前提下发挥出最佳性能。总的来说,该设计由单片机控制模块、高频及低频信号生成单元、混频电路和功率放大等核心组件构成,共同实现了超声波理疗仪的基本功能需求。
  • 疾病中医大数据的应研究
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    本研究聚焦于探讨和分析大数据技术在肿瘤疾病中的应用价值,旨在通过数据驱动的方法提高诊断准确性、优化治疗方案及改善患者预后。 ### 医疗大数据在肿瘤疾病中的应用研究 随着信息技术的发展,医疗大数据正逐渐成为医疗领域的重要组成部分,并在肿瘤疾病的预防、诊断、治疗以及预后评估等多个环节发挥着重要作用。本段落将详细探讨医疗大数据在肿瘤疾病中的应用及其所带来的影响。 #### 一、医疗大数据概述 医疗大数据是指在医疗服务过程中产生的各种数据,包括但不限于电子病历、影像资料、基因测序数据和患者健康记录等。这些数据量庞大且类型多样,通过有效的管理和分析,能够为肿瘤疾病的诊疗提供有力支持。 #### 二、医疗大数据在肿瘤疾病中的应用 ##### 1. 肿瘤预测与早期筛查 - **数据挖掘技术**:利用深度学习和机器学习等方法对大量医疗数据进行分析,识别出与肿瘤发生相关的风险因素,从而实现早期预警。 - **个性化风险评估**:基于患者的遗传背景、生活方式等因素建立个性化的风险评估模型,有助于提高早期筛查的准确性和针对性。 ##### 2. 肿瘤诊断与分期 - **影像学分析**:结合人工智能技术对CT、MRI等影像资料进行分析,提高肿瘤定位和定性的准确性。 - **生物标志物检测**:通过对血液、尿液等样本中特定生物标志物的检测,辅助肿瘤的诊断和分期。 ##### 3. 治疗方案选择与疗效评估 - **精准医疗**:根据患者个体差异制定个性化的治疗方案,提高治疗效果。 - **疗效监测**:通过定期收集患者在治疗期间的数据,实时监测其反应情况,并及时调整治疗策略。 ##### 4. 预后评估与生存质量改善 - **生存分析**:利用统计学方法对历史数据进行分析,预测患者的预期寿命,为临床决策提供依据。 - **生活质量研究**:关注患者治疗后的康复状况,提高其生活质量和满意度。 #### 三、面临的挑战 尽管医疗大数据在肿瘤疾病的应用前景广阔,但在实际操作过程中仍面临诸多挑战: - **数据整合难度高**:来自不同医疗机构的数据格式不一,难以统一管理。 - **数据安全与隐私保护**:如何确保患者个人信息的安全性是关键问题之一。 - **数据分析能力不足**:需要强大的计算资源和技术支持来处理庞大的数据量。 - **标准化问题**:缺乏统一的数据标准和规范影响了数据的有效利用。 #### 四、结论 医疗大数据的应用深刻地改变了肿瘤诊疗模式,在提高诊疗效率、降低成本以及改善患者预后等方面发挥了重要作用。然而,要充分利用这一宝贵资源还需克服一系列技术和法律障碍。未来的研究应聚焦于解决这些挑战,进一步推动医疗大数据在肿瘤疾病中的应用和发展。
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    简介:本文提出了一种利用线聚焦超声技术进行TOFD(时差法超声波检测)的新方法,专注于提高焊接缺陷检测的精度和效率。通过优化超声波束的集中度与方向性,该技术能够更准确地识别不同类型的焊接缺陷,如裂纹、气孔及未熔合等,并且能显著减少检测时间和成本。此创新方案为工业无损检测领域提供了新的视角和技术支持。 线聚焦超声TOFD焊接缺陷识别方法由迟大钊、刚铁提出。针对常规超声TOFD(时间飞行衍射法)存在超声衍射声场能量低、检测回波信号弱的问题,该研究提出了一种改进的线聚焦超声TOFD技术来解决这些问题。
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    本研究专注于开发适用于小样本、高维特征的二分类肿瘤基因数据分析的新型机器学习算法,旨在提升肿瘤诊断与预测精度。 这是我使用过的二分类基因数据集,包含了八种肿瘤的基因信息。这些数据通常用于训练各种分类器。其特点是样本数量较少而特征维度较高,并且进行准确分类具有挑战性。这种类型的数据非常适合用来测试和优化分类算法。
  • RCS-YOLO: 快速且的脑检测器
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    RCS-YOLO是一款专为脑肿瘤检测设计的高度精确与快速算法模型。结合独特的特征选择机制和优化的网络架构,它在保证低误报率的同时实现了高效的实时处理能力,是医疗影像分析领域的重要突破。 RCS-YOLO+脑肿瘤检测项目介绍: 1. **方向**:目标检测算法。 2. **应用领域**:用于脑肿瘤的检测。 3. **背景描述**: YOLO(You Only Look Once)框架因其在速度与准确性之间的卓越平衡而成为最高效的目标检测方法之一。然而,在针对脑瘤的应用中,利用YOLO网络进行性能研究的情况相对较少。 4. **创新点和方法介绍**:本段落提出了一种基于Reparameterized Convolution和channel Shuffle的改进型YOLO架构——RCS-YOLO,并引入了新的特征级联与计算效率优化技术(即One-Shot Aggregation of RCS,简称RCS-OSA),旨在通过减少时间消耗的同时提取更丰富、更具代表性的信息。 5. **实验结果**:在Br35H脑瘤数据集上的测试表明,相较于YOLOv6、YOLOv7及YOLOv8等现有模型,RCS-YOLO不仅提高了检测速度(每秒处理114.8张图像),还提升了2.6%的精度。