摘要：医用电子直线加速器是放射治疗的主要治疗设备,在机房的布局设计和辐射防护设计、系统电源、通风及空调系统、施工建设中的细节等方面都有相关要求,因此在机房设计建设的过程中要考虑到每一个细节,才能保证机房的辐射安全、设备的顺利安装和稳定运行。

摘要：目的:利用电子射野影像验证系统(electronic portal imaging device,EPID)监测鼻咽癌调强放疗的摆位误差为PTV外扩边界提供依据,使得放射治疗计划的设计更为科学合理。方法:随机选取50例鼻咽癌调强放疗患者,采用"盲拍"模式获取患者治疗前及每周的摆位误差结果,根据公式MPTV=2.5Σ+0.7σ计算CTV到PTV外扩边界。结果:在左右、上下和前后各方向的误差分别为(0.004 6±0.087 5)cm,(0.048 3±0.065 1)cm和(0.027 2±0.137 3)cm;得到左右、上下和前后方向上外扩的边界分别为0.1 cm、0.4 cm、和0.4 cm。结论:通过图像引导方式监测患者的摆位误差情况,可以评估靶区安全的外扩边界。为保证肿瘤区域得到准确的剂量和减少正常组织受量,PTV外扩边界理论上应不小于0.4 cm。

摘要：在大数据与云计算时代,数据访问速度是衡量大规模存储系统性能的一个重要指标.因此,如何设计一种轻量、高效的数据索引结构,从而满足系统高吞吐率、低内存占用的需求,是当前数据库领域的研究热点之一.Kraska等人提出使用机器学习模型代替传统的B树索引,并在真实数据集上取得了不错的效果,但其提出的模型假设工作负载是静态的、只读的,对于索引更新问题没有提出很好的解决办法.提出了基于中间层的可扩展的学习索引模型Dabble,用来解决索引更新引发的模型重训练问题.首先,Dabble模型利用K-Means聚类算法将数据集划分为K个区域,并训练K个神经网络分别学习不同区域的数据分布.在模型训练阶段,创新性地把数据的访问热点信息融入到神经网络中,从而提高模型对热点数据的预测精度.在数据插入时,借鉴了LSM树延迟更新的思想,提高了数据写入速度.在索引更新阶段,提出一种基于中间层的机制将模型解耦,从而缓解由于数据插入带来的模型更新问题.分别在Lognormal数据集以及Weblogs数据集上进行实验验证,结果表明,与当前先进的方法相比,Dabble模型在查询以及索引更新方面都取得了非常好的效果.