BNCT本质上还是通过“辐射剂量”来最终杀死癌症细胞的，属于放射治疗范畴。中子的传输以及与人体相互作用过程是“看不见的”，硼-10在人体内的代谢过程也是“看不见的”。因此，BNCT治疗过程必须采用一系列的软件，通过治疗前的“精确模拟（计划）”、治疗中的“精确监测”和“精确控制”，实现患者在治疗过程中的体内剂量分布可预测、可监控，疗
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2023-12-19 15:57:28
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放射治疗计划系统(TPS)是由计算机软、硬件组成的对 肿瘤放疗进行最优化设计的系统。是实现临床剂量学四原则 的先进措施之一。在先进国家，要求对每个放疗病人都要做治 疗计划。在病人多、医疗费困难的发展中国家，至少也应对疑 难及复杂、特殊放疗病人做治疗计划的设计。治疗计划设计步 骤是： (1)体模阶段：方法是做CT或拍X线片，或用石膏绷带 脱出患者病灶断面身体的外轮廓。目的是确定射线经过处的 体轮廓
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2024-01-29 02:36:08
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在开发软件的时候，用到了bottomnavigation+fragment的框架，用过的人都知道，当点击下方的bottom的时候，会刷新当前fragment页面，且会重建当前fragment，如下所示可以看见 当我点击bottom的icon的时候，当前fragment进行了重建，并且重新进行了网络请求。这在正常情况下是不合理的。查看导航NavHostFragment可以看到，创建了一个Fragme
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2023-10-09 12:06:57
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# Python 数据重建：探索数据的无限可能
在当今这个数据驱动的时代，数据重建成为了一种重要的技术手段。它可以帮助我们从损坏或不完整的数据中恢复信息，从而更好地理解数据背后的故事。Python，作为一种强大的编程语言，提供了丰富的库和工具来实现数据重建。本文将通过几个简单的示例，介绍如何使用Python进行数据重建。
## 数据重建的基本概念
数据重建通常涉及到以下几个步骤：
1. *
原创
2024-07-22 11:30:40
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作者 | AllySu因为教程详细，所以行文有些长，新手边看边操作效果出乎你的预料。GitHub虽然有些许改版，但并无大碍。▍Git是什么？Git是目前世界上最先进的分布式版本控制系统。工作原理 / 流程： Workspace：工作区Index / Stage：暂存区Repository：仓库区（或本地仓库）Remote：远程仓库▍SVN与Git的最主要的区别？S
# 用Python实现CT重建
## 介绍
CT（Computed Tomography）扫描是一种常见的医学成像技术，通过X射线扫描生成人体或物体的三维图像。CT重建是对CT扫描中获取的二维投影数据进行处理，恢复出物体的三维结构。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现CT重建的基本算法，并通过代码示例演示实际操作过程。
## 什么是CT重建
CT重建是指根据CT扫描得到的一系列二维
原创
2024-02-25 04:54:54
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在我深入研究“ART重建Python”的过程中，我逐渐理清了整个实现流程，并将其整理成以下博文，希望能为后续的开发者提供参考。
### 环境准备
在开始实施“ART重建Python”之前，确保环境已经安装好所有必需的依赖。
#### 前置依赖安装
| 依赖项 | 版本 | 备注 |
|----------
# 用Python进行CT扫描图像重建
## 简介
计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)是一种通过获取多个不同角度上的X射线投影图像，并利用这些投影图像来重建物体内部结构的成像技术。在CT重建中，我们可以使用Python编程语言来实现。
## CT扫描原理
CT扫描原理基于射线在物体内的吸收特性，通过多个方向上的X射线投影图像，可以推断出物体内部的结构信息。CT扫描
原创
2023-07-27 09:04:37
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# Python重建索引教程
在数据科学和数据分析领域，重建索引是数据操作中一个常见而重要的步骤。尤其是在使用Pandas库进行数据处理时，掌握重建索引的技巧是非常有用的。本文将详细介绍如何在Python中使用Pandas重建索引，并为您提供一个清晰的流程。
## 流程步骤
首先，让我们了解一下重建索引的整体流程。这是一种按顺序对数据的操作，下面是每个步骤的流程表格：
```markdow
原创
2024-10-26 05:26:48
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宾夕法尼亚大学(University of Pennsylvania)的研究人员已经发现糖类的3D打印模板以及上面生长的肉类，这项技术可以生产出带脉管组织的人造器官。 研究小组致力于研究以“从内向外”生长的方式来培育器官，将由可溶性糖组成的“格子”打印下来从而创造出一种生长模板。然后就可以在这种模板上培养血管及肉。 【搜狐科学消息】打印机可以直接打印食物？别怀疑，你绝对
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2023-09-17 00:10:44
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背景： DICOM-RT系列博文着眼于DICOM3.0中对放疗领域的补充标准，即DICOM-RT。为了方便兴许对DICOM-RT中相关IOD、SOP概念的理解，专栏最近做了放疗相关知识点的普及。 PS：当然本人并不是放疗专业人士，文中概念多整理来自国外文献书籍、google，以及wiki。文中不妥之
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2018-04-23 19:59:00
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高级职称考试题库放疗相关软考文章
随着医疗技术的飞速发展，放疗技术作为癌症治疗的重要手段日益受到人们的关注。为了提升放疗技术的专业水平，高级职称考试成为了衡量放疗技术人员能力的重要途径。本文将围绕高级职称考试题库放疗相关内容展开讨论，以期为备考人员提供有价值的参考。
一、高级职称考试概述
高级职称考试是针对放疗技术人员的专业能力考核，主要考察考生在放疗技术、医学影像学、放射治疗计划设计等方面
原创
2023-11-16 10:22:17
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国产高端医用直线加速器再添“重器”2023年11月10日，东软智睿历经五年砥砺奋进打造的全新一代国产高端医用直线加速器——NeuRT
Aurora极光智慧放疗平台，在厦门举行的第十八次全国放射肿瘤治疗学学术会议上重磅全球首发！中国工程院院士、山东省肿瘤医院院长于金明院士，中华医学会放射肿瘤治疗学分会主委、北京大学第三医院肿瘤放疗科主任王俊杰教授，国家肿瘤学临床重点专科/四川省放射治疗中心首席专家郎
原创
2023-11-12 10:49:28
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之前在b站上看到有人用C写了个脚本把妹抖龙op转换成字符画的形式输出了，感觉比较好玩在下就用python也写了一遍（主要是因为python比较简单好用）。这里就这里就不介绍字符画了，因为能搜到这个的肯定知道自己在干什么 = =。首先梳理转换思路：转换图片也就是转换视频，因为视频就是有连续的图片组成的。而为了简单起见，我们这里先把彩色图片先转换成黑白图片（将RGB三通道转换成一个），然后读取图片的每
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2023-11-11 21:11:57
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# Python如何重建pip
在Python的生态系统中，`pip`是一个非常重要的包管理工具。它不仅充当着安装和管理Python库的主要接口，还确保你能够轻松获取和更新你所需要的各类模块。尽管pip在大多数情况下都能正常工作，但在某些情况下你可能会遇到需求：重建你的pip环境。例如，你可能安装了错误的版本，遇到了一些依赖问题，或者你希望清理你的环境。本文将详细讲解如何重建pip。
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# 双目重建Python代码
## 导言
双目重建是一种利用两个摄像头获取的图像信息，通过计算机算法得到三维场景的方法。在计算机视觉和机器人领域有着广泛的应用，比如在无人驾驶汽车中用于环境感知、在医学图像处理中用于诊断等。
在本文中，我们将介绍如何使用Python编程语言实现双目重建算法。我们将使用OpenCV库来处理图像数据，并使用numpy库来进行数学计算。
## 双目重建算法
双目
原创
2024-04-01 05:18:58
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分享创新知识、改变世界！更新：2022.7.25【1】–2022.7.30【2】–2022.8.24【3】–2022.9.30【4】–2022.11.15【5】–2022.12.15【6】一、 压缩感知：一种新型亚采样技术雷达成像中常见先验信息即稀疏性，利用稀疏性和少量观测数据以及正则化方法重建出目标场景，形成压缩感知理论。压缩感知成像中，CS侧重减少测量数据量，正则化强调结果质量的提高。压缩感知
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2024-10-24 07:18:19
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# CT图像重建
## 介绍
计算机断层扫描（Computed Tomography，CT）是一种应用广泛的医学成像技术，它通过对人体进行多个角度的X射线扫描来获取断层图像。然而，由于X射线的散射和吸收等问题，得到的图像通常会受到噪声和伪影等影响，降低了图像的质量。
CT图像重建是一种将原始采集到的投影数据转换为高质量断层图像的过程。在本文中，我们将使用Python来介绍CT图像重建的基本原
原创
2023-07-15 14:18:06
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# RTK重建包Python：你需要了解的基础概念
RTK（Reconstruction Toolkit）是一个用于医学成像重建的开源工具包。虽然RTK通常是与C++一起使用，但它也提供了Python的接口，这使得它在数据科学和医学成像领域变得更加灵活和易用。本文将介绍RTK的基本概念、如何在Python中使用RTK，并以代码示例展示其基本用法。
## RTK的基本概念
RTK主要用于重建C
原创
2024-09-06 06:03:29
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# Python参数重建索引
在数据处理中，经常会遇到重建索引的需求。特别是在使用Pandas库时，重建索引是一个常见操作。本文将介绍Python中如何使用参数来重建索引，以及其实际应用。
## 什么是索引？
索引是数据结构中的一种用于提高访问效率的机制。在Pandas中，索引用于快速访问DataFrame或Series中的数据。重建索引可以帮助我们在数据清洗或重组时，保证数据的整洁性和可读
