简介:上海证券交易所实施的“上证联合研究计划”是上证所推动中国证券研究机构以及法律界合作与交流的一种新尝试。在社会各界的支持和共同努力下,已顺利开展了9期,取得了一批高质量的研究成果。
简介:摘要目的设计一种联合深度学习剂量预测和参数迭代优化算法的容积调强放射治疗(VMAT)全自动计划方法。方法选取2018年6月至2021年1月北京大学肿瘤医院既往165例直肠癌患者的VMAT计划开展研究,其中145例用于训练和验证深度学习模型,该模型用于预测危及器官的剂量,20例用于研究比对自动计划和人工计划的质量。该方法从危及器官的预测剂量分布中提取关键的剂量体积直方图(DVH)值作为初始优化参数(IOPs),利用治疗计划系统可编程接口自动创建VMAT计划,通过设计迭代优化算法自动调节优化参数(OPs)。结果剂量预测模型训练后能有效预测出20例测试计划危及器官的关键DVH值,与参考值相比差异均无统计学意义(P> 0.05)。20例VMAT自动计划均能满足临床处方剂量要求,对于PTV和PGTV的适形性指数(CI),人工计划与自动计划比较差异均无统计学意义(P> 0.05);而PGTV的D1和均匀性指数(HI),自动计划均高于人工计划,分别为0.6 Gy和0.01,两者比较差异均有统计学意义(t=-7.05、-6.92,P<0.05)。自动计划比人工计划的膀胱平均V30下降2.7%(t=3.37,P< 0.05),股骨头和危及器官辅助结构(Avoidance)的平均V20分别下降8.37%和15.95%(t=5.65、11.24,P< 0.05),并且膀胱、股骨头、Avoidance的平均剂量分别降低了1.91、4.01和3.88 Gy(t=9.29、2.80、10.23,P< 0.05)。测试的20例直肠癌患者病例的自动计划平均时间为(71.82±25.48)min。结论本研究利用直肠癌病例验证了一种联合剂量预测和参数迭代优化算法的VMAT自动计划方法的可行性。相比于人工计划,VMAT自动计划无需人工干预,在提高计划设计效率、计划质量和临床资源利用率等方面有很大的应用潜力。
简介:摘要目的探讨研究人工破膜联合缩宫素引产在计划分娩中的临床效果。方法用于本次临床研究的80例计划分娩孕妇是于2013年5月至2014年5月这一时期内由我院收治的,将其随机分成观察组40例和对照组40例,给予观察组孕妇采用人工破膜联合缩宫素引产,给予对照组孕妇单纯采用缩宫素引产,观察两组孕妇的产程、有效宫缩出现率、引产成功率、剖宫产率及新生儿阿氏评分,并对两组结果进行比较。结果观察组的平均产程明显短于对照组、有效宫缩出现率明显高于对照组、引产成功率明显高于对照组、剖宫产率明显低于对照组,数据差异具有统计学意义(P<0.05);两组的新生儿阿氏评分无明显差异(P<0.05)。结论在计划分娩中采用人工破膜联合缩宫素引产临床效果显著,具有推广价值。
简介:盛唐是中国历史上空前繁荣辉煌的时代,盛唐为何可以兴盛?盛唐的兴盛局面表现在哪些方面?盛唐时的社会、文化、对外交往、人民生活等方面的情况如何?盛唐为何没有保持下去?一系列问题有待深入探讨。北京大学在唐代的研究上曾经取得过丰厚的成果,如向达、汪篯、邓广铭、周一良、王永兴、张广达、吴宗国等先生,都有开拓性的唐史研究成果,目前也有一批中青年学者在从事唐代的历史、考古、政治、法律、经济、文学、思想、宗教等方面的研究。在北京大学'创建世界一流大学规划学科建设'项目资金的支持下,以北京大学历史系和中国古代史研究中心的研究基地为依托,我们邀请一批校内外、海内外在唐代研究领域颇有成就的学者,来实施'盛唐工