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基于射频消融(RFA)后双钠葡胺增强磁共振成像(gadoxetic acid disodium-enhanced MRI)的肝细胞癌(HCC)切除术中及切除术周放射组学方法在预测短期预后中的应用
摘要 目标 评估从射频消融(RFA)后首次使用的钆乙氧基葡糖酸二钠(Gd-EOB-DTPA)增强磁共振成像(MRI)中提取的术中及术周放射组学特征在预测肝细胞癌(HCC)患者射频消融后短期不良预后(尤其是局部肿瘤进展)方面的价值。 方法
来源:Abdominal Radiology
时间:2026-05-09
一项多中心研究,探讨了基于自动分割的多模态融合技术在前列腺癌检测中的应用,该技术结合了放射组学、深度学习和临床参数
摘要 目标 旨在开发并验证一种可解释的机器学习模型,该模型结合了放射组学、深度学习(DL)和临床特征,基于自动MRI分割技术来检测前列腺癌(PCa)。 方法 这项回顾性多中心研究共纳入了433名前列腺患者。其中内部队列包含346名患者,这些患者被随机分为训练集(n = 242
综合利用统计学和机器学习方法,优化从掺锌纳米氧化钙(Zn-Doped CaO)与条纹海藻(Ulva fasciata)复合体系中提取生物燃料的过程
摘要 利用可再生原料生产可持续生物燃料仍是开发低碳运输燃料的关键挑战。本文概述了一种有效的方法,该方法使用来自Ulva fasciata的海洋大型藻类油作为可持续的非食用原料来生产生物燃料,重点关注其环境适宜性和工艺效率。在对大型藻类生物质进行处理后,对其所含的脂质进行了初步
来源:BioEnergy Research
非线性磁系统中自旋激发的第一性原理方法
摘要非共线自旋结构是用于非易失性信息存储的有前景的候选材料。通过磁激发控制这些自旋结构,可以实现超快且低耗散的信号处理,为下一代自旋电子技术开辟了道路。为了模拟激发态与自旋结构之间的相互作用,我们提出了一种基于密度泛函理论和多体微扰理论的第一性原理方法,用于计算具有非共线自旋结构
来源:npj Computational Materials
用于增强Sb2S3薄膜太阳能电池结晶性能及钝化缺陷的环境限制空间退火技术
摘要 退火是重新结晶Sb2S3并形成高质量Sb4S6链状晶体的关键步骤,这对于实现高效光伏器件至关重要。然而,这一过程目前面临一个根本性的权衡:尽管高温退火可以提高 crystallinity,但也会导致严重的硫和Sb2S3分子挥发,最终降低器件性能。为了克服这一限制,我们提
来源:Nano-Micro Letters
用于纳米尺度全场透射X射线显微镜的方向性暗场技术
**摘要** 暗场X射线成像通过小角散射来可视化结构不均匀性,但现有的定向方法仅限于微米尺度。尽管最近的研究将暗场成像技术扩展到了纳米尺度透射X射线显微镜,然而对于表征各向异性纳米结构至关重要的定向散射恢复技术,仍无法实现亚微米尺度的成像分辨率。在这里,我们首次展示了用于纳米
来源:Light-Science & Applications
综述:职业外骨骼作为肌肉骨骼疾病的技术解决方案:关于可持续工作场所整合的障碍与促进因素的系统性回顾
摘要 **目的** 职业外骨骼(OEX)的广泛采用取决于多种人为和环境因素。本系统综述旨在根据用户和利益相关者的观点,概述影响OEX实施的促进因素和障碍。 **方法** 对PubMed和EMBASE进行了系统搜索,确定了28项关于主动或被动OEX的研究,以及实施
来源:Journal of Occupational Rehabilitation
综述:关于浮动光伏系统冷却方法的综述
**摘要** 浮动光伏(FPV)系统为大规模可再生能源发电提供了有前景的途径;然而,模块温度的升高会降低电气效率并加速材料老化。尽管针对FPV冷却的研究不断增加,但其性能和技术经济效益的定量综合分析仍较为有限。本研究对FPV冷却技术进行了新颖的半系统性回顾,分析了它们的热行为
来源:Sustainable Energy Technologies and Assessments
DARE-YOLO:一种适用于无人机场景的小型目标检测网络,通过特征增强和动态多尺度融合技术实现目标检测
Xinyu Hu|Chunhui Hou|Rui Zhai 河南大学软件学院,开封,475000,中国 摘要 无人机(UAV)在安全监控、交通监测和精准农业等领域得到了广泛应用,这引发了人们对空中目标检测的兴趣。然而,现有的无人机检测方法在处理小目标时存在困难,空间表示不够
来源:Signal Processing: Image Communication
通过连续波抛光和直接激光干涉图案化技术对增材制造的Scalmalloy®材料进行表面光滑处理和周期性微结构化
伊格纳西奥·塔巴雷斯(Ignacio Tabares)、乌戈·安德拉尔(Ugo Andral)、马里奥·埃斯库德罗(Mario Escudero)、安东尼奥·佩里尼亚恩(Antonio Periñan)、博格丹·沃伊西亚特(Bogdan Voisiat)、索尼娅·P·布鲁尔(So
来源:Surface and Coatings Technology
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