เซรามิกที่ไม่ใช่ออกไซด์มีศักยภาพในการใช้งานทางอุตสาหกรรมมากมาย เนื่องจากคุณสมบัติของเซรามิกที่อุณหภูมิสูง รวมถึงความต้านทานการกัดกร่อน ความแข็ง และน้ำหนักเบาที่ดีเยี่ยม อย่างไรก็ตาม การสังเคราะห์วัสดุดังกล่าว โดยเฉพาะอย่างยิ่งเซรามิกเฟส MAX (โดยที่ M หมายถึงโลหะทรานซิชันขั้นต้น A หมายถึงองค์ประกอบกลุ่ม 13 หรือ 14 และ X หมายถึงอะตอมของคาร์บอนหรือไนโตรเจน)
มีค่าใช้จ่ายสูงมาก ต้องใช้อุณหภูมิ
ในการประมวลผลที่สูงกว่า 1,000 °C รวมถึงการกัดอย่างละเอียดเพื่อสร้างผงละเอียดที่ใช้งานได้จากบล็อกรูพรุนขนาดใหญ่ที่ผลิตขึ้นโดยวิธีการสังเคราะห์โซลิดสเตตทั่วไป นอกจากนี้ จำเป็นต้องใช้บรรยากาศเฉื่อยหรือแม้กระทั่งสุญญากาศในระหว่างกระบวนการที่อุณหภูมิสูงเหล่านี้ เนื่องจากเซรามิกอาจเกิดปฏิกิริยาออกซิเดชัน ทำให้ต้นทุนในการประมวลผลสูงขึ้น รวมถึงอุปกรณ์ที่จำเป็น และจำกัดการใช้งานในระดับอุตสาหกรรมเพิ่มเติมApurv Dashได้พัฒนาเทคนิคที่อุณหภูมิต่ำกว่าซึ่งเรียกว่ากระบวนการ ‘การสังเคราะห์/การเผาที่หุ้มด้วยเกลือหลอมเหลว’ (กระบวนการ MS 3 ) ซึ่งช่วยให้สามารถประมวลผลเซรามิก MAX ที่มีความบริสุทธิ์สูงในอากาศได้ กระบวนการนี้อาจทำให้วัสดุประเภทที่มีแนวโน้มดีนี้เป็นเส้นทางที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมสู่การใช้งานขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรม
แผนผังของกระบวนการ MS3 กระบวนการสังเคราะห์น้ำเกลือกระบวนการ MS 3เกี่ยวข้องกับการห่อหุ้มสารตั้งต้นที่เป็นผงสำหรับเซรามิกหรือโลหะที่น่าสนใจภายในเมทริกซ์เกลือ (โพแทสเซียมโบรไมด์, KBr) ในกรณีนี้ นักวิจัยใช้โลหะไททาเนียมและเซรามิก Ti 3 SiC 2เป็นกรณีรุ่น แม้ว่าการสังเคราะห์เกลือจะไม่ใช่เรื่องแปลกสำหรับกระบวนการผลิตเซรามิก แต่ก่อนหน้านี้ เซรามิกที่ไม่มีออกไซด์ยังคงต้องการบรรยากาศเฉื่อยเพื่อป้องกันการเกิดออกซิเดชัน ด้วยการใช้ KBr Dash และเพื่อนร่วมงานของเขาสามารถใช้คุณสมบัติทางกลของมัน ซึ่งทำให้มีความเหนียวมากที่อุณหภูมิห้อง และยอมให้พวกเขาบีบอัดให้มีความหนาแน่นสัมพัทธ์ถึง 95% โดยการกดเย็น เพื่อสร้างตราประทับที่แน่นด้วยแก๊สรอบๆ ตัวอย่างและป้องกันมันจากการเกิดออกซิเดชันโดยบรรยากาศ จากนั้นให้ความร้อนเกลือและเก็บตัวอย่างที่อุณหภูมิสูงเพื่อละลายเกลือ สร้างอ่างเกลือหลอมเหลว เผาโลหะ หรือสังเคราะห์เฟสเซรามิกใหม่จากสารตั้งต้นของธาตุในกระบวนการ
ในการเอาเกลือออก นักวิจัยเพียง
แค่ละลายเกลือในน้ำ โดยทิ้งตัวอย่างโลหะหรือเซรามิกที่มีความบริสุทธิ์สูงไว้เบื้องหลัง จากนั้นพวกเขาสามารถนำเกลือออกจากน้ำเกลือเพื่อนำกลับมาใช้ใหม่ในการแปรรูปต่อไป นักวิจัยคาดการณ์ว่าต้องใช้น้ำเพียง 3 ลิตรเพื่อสร้างเซรามิกเฟส MAX 1 กิโลกรัม กระบวนการ MS 3ให้การควบคุมคุณสมบัติของกลุ่มตัวอย่างที่สนใจได้เป็นอย่างดี สามารถสร้างตัวอย่างโลหะที่มีความหนาแน่นและมีรูพรุนได้ เช่นเดียวกับผงเซรามิกชั้นดี ซึ่งช่วยลดขั้นตอนที่มีราคาแพงและใช้พลังงานมากซึ่งจำเป็นในวิธีการประมวลผลแบบเดิมตั๊กแตนตำข้าวโจมตีอีกครั้งเพื่อสร้างแรงบันดาลใจให้วัสดุคอมโพสิตที่แข็งแกร่งขึ้น
นอกจากนี้ MS 3ยังช่วยลดอุณหภูมิในการประมวลผลได้ประมาณ 100 °C เมื่อเทียบกับเทคนิคทั่วไปอื่นๆ เทคนิคนี้สามารถเปิดตัววัสดุที่มีแนวโน้มว่าจะนำไปใช้ในอุตสาหกรรมขนาดใหญ่ได้ในราคาถูก ปรับขนาดได้ และเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม ซึ่งอาจสร้างการใช้งานจำนวนมากในอุตสาหกรรมรากฟันเทียมด้านการบินและอวกาศและชีวการแพทย์
การประเมินการตอบสนองที่แม่นยำเมื่อพิจารณาจาก MRI แล้ว การเติบโตแบบไดนามิกของเนื้องอกในสมองเป็นหนึ่งในเกณฑ์ที่จำเป็นสำหรับการประเมินประสิทธิภาพของการรักษาแบบใหม่ได้อย่างแม่นยำ อย่างไรก็ตาม การวัดการขยายตัวของเนื้องอกแบบแมนนวลในระนาบสองระนาบบนการสแกนด้วย MRI ที่เพิ่มคอนทราสต์นั้นมักเกิดข้อผิดพลาดและอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ต่างกัน
Martin Bendszus ผู้ร่วมวิจัยจาก
Heidelberg University Hospital กล่าวว่า “สิ่งนี้อาจส่งผลเสียต่อการประเมินการตอบสนองต่อการรักษา และด้วยเหตุนี้ความสามารถในการทำซ้ำและความแม่นยำของข้อความทางวิทยาศาสตร์โดยอิงจากการถ่ายภาพ ในความพยายามที่จะเอาชนะข้อจำกัดโดยธรรมชาติของการประเมินภาระเนื้องอกด้วยตนเอง นักวิจัยพยายามพัฒนากรอบงานที่ใช้ ANN เพื่อให้ผลการวิเคราะห์เชิงปริมาณโดยอัตโนมัติอย่างเต็มที่ อันดับแรก พวกเขารวบรวมข้อมูลการฝึกอบรมของข้อมูล MRI จากผู้ป่วยเนื้องอกในสมองที่ไม่ติดต่อกันจำนวน 455 รายที่รับการรักษาที่โรงพยาบาลมหาวิทยาลัยไฮเดลเบิร์ก จากนั้นจึงฝึก ANN เพื่อระบุและกำหนดตำแหน่งของเนื้องอกในสมอง ตลอดจนวัดปริมาตรของเนื้องอกที่ดูดซับคอนทราสต์ปานกลางและอาการบวมน้ำที่ช่องท้อง นอกจากนี้ยังได้รับการฝึกอบรมเพื่อประเมินการตอบสนองต่อการรักษาอย่างแม่นยำ
โครงข่ายประสาทเทียมANN สำหรับการแบ่งส่วนเนื้องอกและการประเมินเนื้องอกเชิงปริมาตรเป็นส่วนหนึ่งของไปป์ไลน์การประมวลผลแบบอัตโนมัติที่ปรับขนาดได้และเป็นอัตโนมัติเต็มรูปแบบสำหรับการสอบ MRI ที่นำมาใช้ภายในแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ข้อมูลภาพโอเพนซอร์ส XNAT หลังจากตรวจสอบและทดสอบ ANN กับข้อมูลภาพภายในแล้ว นักวิจัยได้วิเคราะห์ประสิทธิภาพของอัลกอริธึมในชุดข้อมูลอิสระจาก European Organisation for Research and Treatment of Cancer (EORTC) 26101 trial ซึ่งเป็นการทดลองในระยะที่ 2/III แบบสุ่มในอนาคตของผู้ป่วย ความก้าวหน้าของ glioblastoma หลังการรักษาด้วยเคมีบำบัดแบบมาตรฐาน ชุดข้อมูลนี้รวมผู้ป่วย 532 รายที่มีการศึกษา MRI 2034 รายที่ได้รับจากเครื่องสแกน 16 เครื่องที่ 34 สถาบันในยุโรป
ประสิทธิภาพดีเยี่ยมANN ให้ประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในการตรวจหาและแบ่งกลุ่มเนื้องอกที่เพิ่มความเปรียบต่างได้อย่างแม่นยำ (ค่าสัมประสิทธิ์ลูกเต๋ามัธยฐาน 0.91) และความผิดปกติของสัญญาณ T2 ที่ไม่ปรับปรุง (ค่าสัมประสิทธิ์ลูกเต๋ามัธยฐาน 0.93) บนชุดข้อมูล EORTC ยิ่งไปกว่านั้น นักวิจัยพบว่าการประเมินเชิงปริมาณของการตอบสนองของเนื้องอกผ่าน ANN (hazard Ratio, 2.59) นั้นดีกว่าอย่างมีนัยสำคัญ (p <0.0001) จุดสิ้นสุดตัวแทนสำหรับการทำนายการอยู่รอดโดยรวมมากกว่าการประเมินด้วยตนเองตามการประเมินการตอบสนองใน Neuro-Oncology ( รโน) เกณฑ์ของคณะทำงาน
พร้อมสำหรับการใช้งานทางคลินิกหรือไม่? สำหรับตอนนี้ ซอฟต์แวร์ถูกใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการวิจัยเท่านั้น และนักวิจัยวางแผนที่จะใช้เทคโนโลยีของพวกเขาสำหรับการประเมินการตอบสนองการรักษาของเนื้องอกในสมองที่เป็นมาตรฐานและเป็นมาตรฐานโดยอัตโนมัติในการทดลองทางคลินิก อย่างไรก็ตาม ในอนาคต พวกเขาต้องการเห็นมันนำมาใช้ในการปฏิบัติทางคลินิก
Credit : เกมส์ออนไลน์แนะนำ >>>สล็อตเว็บตรง
