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目的 探讨CT引导下~(125)I放射性粒子植入治疗胰腺癌技术的可行性和疗效.方法 对40例不能手术切除的晚期胰腺癌患者作CT引导下植入~(125)I粒子治疗.术前采用治疗计划系统(TPS)重建胰腺肿瘤的三维立体图像,计算出植入的~(125)I粒子数目、空间分布和剂量分布率,在CT引导下将~(125)I粒子植入胰腺肿瘤内,采用~(125)I粒子活度为0.5~0.8 mCi/颗,相隔1.0 cm植入,避开血管和胰管等周围重要脏器.放射性粒子的肿瘤匹配周边剂量(matched peripheral dose,MPD)为60~140 Gy.中位植入粒子36颗(18~68颗),术后即刻行CT扫描进行粒子质量验证.术后1周10例患者给予吉西他滨和5-Fu动脉灌注化疗,3~4个疗程.结果 全组肿瘤平均直径为4.9 cm.治疗后随访2~28个月,术后患者顽固性疼痛症状明显缓解(P<0.05),Karnofsky评分显著提高(P<0.05).平均术后2~5 d疼痛开始缓解.术后2个月CT随访,肿瘤完全缓解(CR)3例,部分缓解(PR)20例,无变化(NC)14例,进展(PD)3例.总有效率(CR+PR)为57.5%.全组中位生存时间为10.2个月.Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ期粒子植入术后中位生存期分别为14.7、10.9及7.1个月;6个月和12个月累计生存率分别为100%、88%、62%和70%、41%、0.其中5例合并肝转移患者,则同时行动脉栓塞治疗.3例患者术后随访发现4颗粒子迁移到肝脏内.在随访过程中未见上消化道出血、胰腺炎、胰瘘及放射性肠炎等并发症.结论 CT引导下植入~(125)I放射性粒子治疗胰腺癌,近期疗效确切,具有良好的止痛效果,是一种安全、有效、并发症发生率低的微创治疗方法,粒子治疗后联合化疗药物动脉灌注治疗,有望提高疗效,远期疗效尚待进一步随访和观察. 相似文献
132.
探讨99mTc-甲氧基异丁基异腈(MIBI)门控心肌灌注显像所获得的室壁增厚信息在判断冠心病心肌梗死患者中存活心肌的价值.26例确诊的冠心病心肌梗死的男性患者,均在2周内完成12导联心电图(EKG)、99mTc-MIBI静息门控心肌灌注显像、18F-脱氧葡萄糖(FDG)心肌代谢显像,所有病人均接受冠状动脉造影(CAG).在双核素心肌显像结果提示为缺血存活心肌的心肌节段中,MIBI分布缺损但室壁增厚(WT)正常的心肌节段占双核素显像结果提示为缺血存活心肌节段的68.2%;在双核素心肌显像结果提示为梗死心肌的心肌节段中,MIBI分布缺损且WT异常的心肌节段占双核素显像结果提示为梗死心肌节段的96.8%.静息门控心肌灌注显像所获得的血流灌注和室壁增厚信息与99mTc-MIBI/18F-FDG双核素心肌显像结果具有较高的符合率,故在单纯的心肌血流灌注图像的基础上,结合室壁增厚信息与传统的心肌灌注显像相比有助于检出更多的存活心肌. 相似文献
133.
提出了一种基于均匀设计的基因表达式编程的进化算法(Uniform-Design Genetic Expression Programming,简称UGEP),新算法借助均匀设计的全局均匀分散性对初始种群的产生和杂交算子进行了改进,分别设计了基于混合水平均匀表的初始种群构造法和自适应的多亲杂交均匀算子.理论分析证明UGEP具有全局收敛性,且收敛速度也优于经典的GEP.在解决函数拟合、时间序列预测等实际问题中与同类算法进行了比较,在各项实验指标上均体现出了新算法的优越性. 相似文献
134.
布图规划是VLSI物理设计中最关键的步骤之一。随着超大规模集成电路规模的不断扩大以及模拟电路和数模混合电路的日益发展,布力规划在IC CAD工具中的工作用显得更加重要。针对一般的具有不可二划分结构的布图规划问题,在序列对模型的基础上,利用模拟退火算法实现了一般结构的带软模块的布图规划问题的自动设计,除了芯片面积的优化外,算法还考虑了芯片的宽长比例等问题。文中对一些MCNC的标准例子进行了测试,并与 相似文献
135.
以某厂镀锡板连退机组双机架HCM平整机为研究对象,理论分析结合有限元仿真和现场实验,对硬质薄规格镀锡板的平整轧制变形行为进行了研究,揭示了硬质薄规格镀锡板平整时轧制力偏大、实际延伸率达不到设定目标延伸率以及实物板形质量较差的原因,确定了相应的解决问题的技术思路.在此基础上,运用基于有限元仿真的辊形设计方法和软件,研制了新的中间辊端部辊形.生产应用结果表明,该中间辊端部辊形能够有效地减轻压靠、稳定实现设定的目标延伸率且实际平整轧制力降低10%~20%,而且还可以根据需要在正常平整轧制力下使实际延伸率增加0.1%~0.2%. 相似文献
136.
生成式对抗网络(Generative adversarial networks, GAN)是主要的以无监督方式学习深度生成模型的方法之一.基于可微生成器网络的生成式建模方法, 是目前最热门的研究领域, 但由于真实样本分布的复杂性, 导致GAN生成模型在训练过程稳定性、生成质量等方面均存在不少问题.在生成式建模领域, 对网络结构的探索是重要的一个研究方向, 本文利用胶囊神经网络(Capsule networks, CapsNets)重构生成对抗网络模型结构, 在训练过程中使用了Wasserstein GAN (WGAN)中提出的基于Earth-mover距离的损失函数, 并在此基础上加以条件约束来稳定模型生成过程, 从而建立带条件约束的胶囊生成对抗网络(Conditional-CapsuleGAN, C-CapsGAN).通过在MNIST和CIFAR-10数据集上的多组实验, 结果表明将CapsNets应用到生成式建模领域是可行的, 相较于现有类似模型, C-CapsGAN不仅能在图像生成任务中稳定生成高质量图像, 同时还能更有效地抑制模式坍塌情况的发生. 相似文献
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139.
140.