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【中文期刊】 孙斌 钟思瑶  等 《现代肿瘤医学》 2024年15期 2845-2851页 ISTICCA

【摘要】 目的:研究Eclipse计划系统Acuros XB算法不同计算网格大小对脑转移瘤计划验证通过率的影响.方法:选取17例脑转移瘤患者进行全脑及转移灶推量的放疗方式,使用Eclipse 15.5计划系统对所选病例进行3个全弧计划设计,采用Acu...

【关键词】 计算网格； 计算时间； 脑转移；

【中文期刊】 王天赋 李星月  等 《中国医疗设备》 2023年38卷10期 67-72页 ISTIC

【摘要】 目的 比较Eclipse计划系统计算网格大小对脑胶质瘤容积旋转调强治疗(Volume Modulated Arc Therapy,VMAT)计划质量的影响,为临床诊疗提供依据.方法 回顾性选取2021年9月至2022年6月我院收治的行VMA...

【关键词】 Eclipse计划系统； 计算网格； 胶质瘤；

【中文期刊】 谢陈 汪代杰  等 《中国医疗设备》 2018年33卷9期 86-87,105页 ISTIC

【摘要】 目的 在Pinnacle放疗计划系统中,比较不同的网格大小的计算时间以及组织器官的吸收剂量的差别.方法 选择2016年1月到2016年12月已经验收执行的鼻咽癌放疗计划10例,宫颈癌放疗计划10例.分别将计算网格调整为2 mm×2 mm、2...

【关键词】 调强放疗计划； 计算网格； 鼻咽癌放疗；

【中文期刊】 丁长松 王志英  等 《通信学报》 2014年35卷5期 101-107页

【摘要】 针对资源预留过程中价格对市场竞争力的影响导致收益不确定性问题,提出一种可量化分析价格、资源竞争力以及收益三者关系的协同预留策略.该策略基于本地任务的真实相关统计特性,在有效保障网格任务QoS与本地任务QoS基础上,通过价格调整来平衡资源提供...

【关键词】 网格计算； 效用驱动； 资源预留；

【中文期刊】 郭栓栓 姜仁伟  等 《中华肿瘤防治杂志》 2017年24卷20期 1465-1468页 ISTICPKUCA

【摘要】 目的 网格尺寸作为放疗计划设计的重要参数,能够直接影响放疗计划的计算精度.本研究探讨网格尺寸对不同部位肿瘤放疗计划精确性的影响,为临床放疗计划设计时网格尺寸的选择提供参考.方法 随机选择中山大学附属第五医院肿瘤放疗中心2015-06-01-...

【关键词】 网格尺寸； DVH相对剂量差； γ因子；

【中文期刊】 《仿生工程学报（英文版）》 2004年1卷2期 108-120页 SCIMEDLINEISTICCSCD

【摘要】 The unsteady hydrodynamics of a biomimetic fin attached to a cylindrical body has been studied numerically using a compu...

【关键词】 computation； unsteady flow； biomimetic fin；

【中文期刊】 陈华 徐义果  等 《中华放射肿瘤学杂志》 2017年26卷1期 69-73页 ISTICPKUCSCD

【摘要】 目的：研究 TPS 中 CCC、AAA 算法在空腔边缘剂量计算的准确性。方法采用EGSnrc软件包的子程序BEAMnrc用对美国瓦里安Trilogy直线加速器进行了蒙特卡罗模拟，并使用IBA蓝水箱三维扫描系统验证了该Monte Carlo算...

【关键词】 电子平衡缺失； 筒串卷积算法； 各向异性分析算法；

【中文期刊】 王立伟 徐一秋  《农业网络信息》 2011年7期 58-60页

【摘要】 云计算是在网格计算的基础上发展而来的计算模型,是分布式计算、并行计算和网格计算的发展。介绍了云计算运用于数据库管理系统在现代化高校中的实现,针对传统的数据库管理系统存在的一些盲点,提出了云数据库管理系统的解决方案,指出了云数据库管理系统的广...

【关键词】 云计算； 云数据库； 数据库管理系统；

【中文期刊】 姚雷 夏兵  等 《中国医学物理学杂志》 2018年35卷5期 526-531页 ISTICCSCD

【摘要】 目的:探讨不同计划系统胸部肿瘤患者的静态调强放疗计划的物理剂量参数,比较两种计划系统Oncentra和Raystation的剂量体积直方图,为临床治疗更优选择提供依据.方法:回顾129例胸部肿瘤患者静态调强治疗计划,比较和分析两个计划系统O...

【关键词】 胸部肿瘤； 静态调强放疗； 剂量体积直方图；

【外文期刊】 Hossain, Md. Azam ; Cao Ngoc Nguyen ; 等 《Cluster computing》 2016年19卷3期 1527-1539页 SCISCIE

【关键词】 Resource profiling; Job scheduling; Grid computing;