การผ่าตัดด้วยรังสี รักษาเนื้องอกขนาดเล็กในสมองโดยส่งรังสีปริมาณสูงไปยังพื้นที่เป้าหมายด้วยความแม่นยำต่ำกว่ามิลลิเมตร เพื่อรักษาเนื้อเยื่อที่ดีโดยรอบ ในระยะแรกการรักษามุ่งเน้นไปที่ผู้ป่วยที่มีจำนวนรอยโรคน้อย แต่ความสนใจในแนวทางดังกล่าวได้ขยายวงกว้างขึ้นเมื่อแพทย์ค้นพบว่าระยะเวลารอดชีวิตและผลประโยชน์ยังคงมีอยู่แม้ในกรณีที่ซับซ้อนมากขึ้น การรักษาการแพร่กระจายของเนื้อสมอง
หลายส่วน
พร้อมกันหมายถึงผู้ป่วยที่เดินทางมาคลินิกน้อยลง และลดระยะเวลาที่ผู้ป่วยต้องถูกทำให้เคลื่อนไหวไม่ได้ในขณะที่ทำการรักษา นอกจากนี้ยังช่วยให้ผู้คนจำนวนมากขึ้นได้รับประโยชน์จากการใช้ทรัพยากรของโรงพยาบาลอย่างมีประสิทธิผลมากขึ้น แต่ความท้าทายคือการหาวิธีที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
ในการประเมินแผนการรักษา ซึ่งมีอุปสรรคทางเทคนิคหลายประการอยู่แล้ว นักฟิสิกส์ทางการแพทย์ในสหรัฐฯ กล่าวว่า “รอยโรคเหล่านี้จำนวนมากเป็นเป้าหมายที่เล็กมาก” ปริมาณการนำส่งอาจทำได้ยาก ไม่เพียงแค่สร้างแบบจำลองเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการวัดด้วย เมื่อใช้อาร์เรย์เครื่องตรวจจับที่พบมากที่สุด
ระยะห่างระหว่างองค์ประกอบการตรวจจับแต่ละตัวจะห่างเกินไป มีข้อจำกัดด้านเวลาที่ต้องพิจารณาด้วย เช่น การใช้อุปกรณ์เครื่องเดียวเพื่อประเมินเป้าหมาย 10 รายการทีละรายการ แผนการรักษาต้องส่งถึง 10 ครั้ง ซึ่งไม่สามารถทำได้ วิธีแก้ปัญหาคือภาพลวงตาของสมองที่มีความแม่นยำซึ่งมีระนาบ
การสร้างภาพแบบขนานมากถึง 29 ระนาบ แต่ละลำบรรจุฟิล์มไวต่อรังสีโดยเว้นระยะห่างเพิ่มขึ้นทีละ 5 มม. “คุณสามารถดำเนินการตามแผนได้ในครั้งเดียวและรับการวัดขนาดยาแบบสัมบูรณ์ที่มีความละเอียดสูงโดยการจัดฟิล์มให้แบ่งรอยโรคแต่ละส่วน” อธิบาย การออกแบบที่นำโดยลูกค้าไม่สามารถตระหนักถึง
การตั้งค่าโดยใช้วัสดุที่มีอยู่ ได้ร่างแนวคิดของเธอต่อ CIRS ผู้ผลิตเครื่องจำลองและภาพหลอนเทียบเท่าเนื้อเยื่อของสหรัฐฯ สำหรับการสร้างภาพทางการแพทย์ การบำบัดด้วยรังสี และการฝึกหัตถการ “ฉันคิดว่ารูปทรงเรขาคณิตนี้อาจใช้ได้ผล แต่ไม่มีผลิตภัณฑ์ใดในตลาด ดังนั้นฉันจึงติดต่อ หนึ่งในวิศวกร
จำได้
ย้อนกลับไปที่โรงงาน ทีมงาน CIRS ได้พัฒนาต้นแบบหลายชิ้นและเพิ่มคุณสมบัติที่มีประโยชน์มากมาย โมเดล 037 มีขนาด 150 มม. (กว้าง) x 190 มม. (สูง) x 170 มม. (ยาว) เพื่อให้ครอบคลุมการเปลี่ยนแปลงทางกายวิภาคของสมอง และมีน้ำหนัก 5 กก. สร้างจากอีพอกซีเรซินเทียบเท่า
กับสมอง เครื่องนี้ได้รับการออกแบบให้แสดงการลดทอนเชิงเส้นที่อยู่ภายใน 1% ของเนื้อเยื่อจริงตั้งแต่ 50 keV ถึง 15 MeV “เราต้องการให้การรักษาแบบหลายแผลสำหรับผู้ป่วยของเรา แต่ในขณะเดียวกัน เราก็ไม่ต้องการเสี่ยงกับความไม่ถูกต้องของขั้นตอน” Maurer กล่าว “ภาพลวงตาให้เราทำอย่างมั่นใจ”
ซึ่งรวมถึงการเรียกใช้ลำดับการประกันคุณภาพผู้ป่วย (QA) และการทดสอบลักษณะเฉพาะเพื่อให้แน่ใจว่ารังสีจะถูกส่งตามที่คาดไว้ การทดสอบแบบ ในคลินิก และเพื่อนร่วมงานของเธอสามารถนำอุปกรณ์ QA ผ่านแต่ละส่วนของกระบวนการที่ผู้ป่วยต้องดำเนินการ “คุณสามารถใส่ภาพหลอนลง
ในเครื่องสแกน CT ถ่ายภาพ และส่งข้อมูลไปยังระบบวางแผนการรักษาของคุณ” เธออธิบาย “และจากนั้น คุณสามารถดำเนินการตามขั้นตอน QA ซึ่งรวมถึงการถ่ายภาพ บนตัวเร่งความเร็วเชิงเส้น (linac) และตรวจสอบภาพยนตร์เพื่อดูว่าคุณทำได้ดีเพียงใด” การรักษาด้วย SRS อาจเกี่ยวข้องกับการไล่ระดับ
ปริมาณ
รังสีที่ชันมาก ซึ่งสร้างแรงกดดันเป็นพิเศษให้กับทีมเพื่อให้แน่ใจว่าทุกอย่างอยู่ในตำแหน่งที่ถูกต้อง “คุณอาจมีความคลาดเคลื่อนของขนาดยา 40% หากอยู่ห่างจากเป้าหมายเพียง 1 มม.” ความแม่นยำที่สามารถสร้างผลิตภัณฑ์ได้คือส่วนสำคัญของความสำเร็จของ เมื่อใส่แผ่นฟิล์มที่ไวต่อรังสี
ควรจะจำแนกสุนัขฮัสกี้และหมาป่า แต่จริงๆ แล้วทำหน้าที่เป็นเครื่องตรวจจับหิมะ พวกเขาฝึกอัลกอริทึมด้วยชุดข้อมูลที่ภาพหมาป่าส่วนใหญ่มีพื้นหลังเป็นหิมะ เพียงข้อเดียวด้วยสมมติฐานที่มีพื้นฐานจากดวงอาทิตย์ นั่นคือการไหลของอนุภาคที่เกี่ยวข้องจะทำให้ดาวแคระขาวหรี่แสงลงกว่าที่ปรากฏ
การตรวจสอบผลลัพธ์ของอัลกอริทึมอย่างระมัดระวังโดยผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์สามารถช่วยตรวจหาและแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้ ตัวอย่างเช่น การศึกษาเกี่ยวกับการผ่านหน้าของดาวฤกษ์ที่กล่าวถึงข้างต้นได้ตั้งค่าสถานะดาวเคราะห์นอกระบบที่ต้องสงสัยเพื่อให้มนุษย์ตรวจสอบ แทนที่จะเพียงแค่สร้าง
“เราพบดาวเคราะห์ดวงใหม่!” ข่าวประชาสัมพันธ์ นี่เป็นโชคดีเพราะ “ดาวเคราะห์นอกระบบ” ส่วนใหญ่กลายเป็นสิ่งประดิษฐ์ที่อัลกอริทึมไม่ได้เรียนรู้ที่จะตรวจจับ ความไม่สมดุลของคลาสและการโอเวอร์ฟิตเมื่อนักวิจัยพยายามฝึกอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อจำแนกประเภทข้อมูล พวกเขามักพบปัญหา
ที่เรียกว่าความไม่สมดุลของคลาส ซึ่งหมายความว่าพวกเขามีตัวอย่างการฝึกอบรมประเภทข้อมูลหนึ่งประเภทมากกว่าประเภทอื่นๆ ซึ่งมักจะเป็นกรณีศึกษาที่ค้นหาเหตุการณ์ที่หายาก ผลลัพธ์ของความไม่สมดุลของคลาสอาจเป็นอัลกอริทึมที่ไม่มีข้อมูลเพียงพอสำหรับความคืบหน้า แต่ “คิดว่า”
กำลังดำเนินการอย่างยอดเยี่ยม ในการอ้างถึงตัวอย่างที่รายงานเมื่อเร็วๆ นี้จากทีมพายุสุริยะที่ หากแสงสุริยะหายากมากในชุดข้อมูลการฝึกอบรม อัลกอริทึมสามารถบรรลุความแม่นยำเกือบสมบูรณ์แบบโดยทำนายแสงสุริยะเป็นศูนย์ นี่เป็นปัญหาสำหรับการศึกษาการผ่านหน้าของดาวเคราะห์ด้วย
เนื่องจากการผ่านหน้าของดาวเคราะห์ที่แท้จริงนั้นค่อนข้างหายาก เพื่อจัดการกับความไม่สมดุลของชั้นเรียน หลักทั่วไปคือการรวมตัวอย่างการฝึกอบรมในแต่ละหมวดหมู่ในจำนวนที่เท่ากันโดยประมาณ เทคนิคการเสริมข้อมูลสามารถช่วยในเรื่องนี้ได้ อย่างไรก็ตาม การใช้การเสริมข้อมูลหรือข้อมูลจำลอง
credit : สล็อตเว็บตรง100 / ดูหนังฟรี / 50รับ100
