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Transcranial focused ultrasound
Transcranial focused ultrasound
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GPT 5.6 "Sol" 助力神经外科住院医师解决数学猜想
北京某医学院附属医院的一名神经外科住院医师利用 GPT 5.6 "Sol" 解决了一个已有 20 年历史的数学猜想。该猜想是数值线性代数中一个重大问题的基础。该住院医师将这一突破应用于其经颅超声研究。
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新型神经算子加速tFUS数字孪生模拟
研究人员开发了tFUSOperator，这是一种新颖的神经算子，旨在精确预测经颅聚焦超声（tFUS）治疗的颅内声场。该方法通过学习从自由场压力、颅骨解剖结构和治疗参数到颅内声场的映射，解决了传统数值求解器的计算成本问题。该模型在声聚焦定位方面表现出高精度，并且运行速度远快于数值模拟，从而能够实现用于患者特定tFUS治疗的实用数字孪生。
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少样本深度学习框架提高了经颅聚焦超声的准确性
研究人员开发了一种新颖的少样本深度学习框架，用于校正经颅聚焦超声 (tFUS) 中的相位幅度畸变。该方法利用几何感知编码器从患者 CT 图像中提取颅骨特征，从而能够通过最少的微调快速适应个体患者。与传统的时域反演模拟相比，该框架显著加快了校正过程，提高了 tFUS 应用的准确性和安全性。