近日,美国核医学与分子影像学会旗下期刊《Journal of Nuclear Cardiology》发表一项重要研究,显示基于自动化机器学习的模型在整合临床与PET影像数据后,可显著提高对冠状动脉疾病患者主要不良心脏事件(MACE)的预测准确性。该研究共纳入8,357例患者,平均随访589天,期间共发生852例MACE。研究比较了自动化机器学习、逻辑回归和深度神经网络的预测效能,结果显示自动化机器学习模型的曲线下面积达到0.82,优于逻辑回归的0.79和深度神经网络的0.7...
2026-02-06
美国桑迪亚国家实验室(Sandia National Laboratories)的研究团队成功开发出一种革命性的可穿戴贴片式剂量计,该设备能够实时监测辐射剂量并在辐射偏离目标时发出警报,显著提升了放射治疗的精准度,也为军事人员在高风险辐射环境中的健康防护提供了新的技术手段。这种一次性贴片由先进的光敏聚合物与微电子网格结合制成,可直接贴附于皮肤或衣物上,通过感知辐射与材料的相互作用来追踪辐射穿过人体时的位置与剂量分布。研究团队利用自主研发...
2026-02-06