協作中的中心性：一種用於多個腫瘤臨床試驗註冊的社區檢測中社會分層梯度的全新算法
本文提出了一種名為「Smith-Pittman」的新型社區檢測算法，通過分析患者在不同腫瘤臨床試驗中的流動，識別腫瘤科醫生在不同治療方案中的協作網絡，並揭示了這些網絡中存在的社會分層梯度。
다중 암 임상 시험 등록을 위한 커뮤니티 탐지에서 사회적 분할 기울기에 대한 새로운 알고리즘: 협업의 중심성
본 논문에서는 암 임상 시험에서 종양 전문의 간의 협업 네트워크를 식별하기 위해 소셜 네트워크 분석(SNA)과 커뮤니티 탐지 알고리즘을 적용하고, 특히 저자가 개발한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 직관적이고 유용한 결과를 제공함을 보여줍니다.
複数のがん臨床試験登録におけるコミュニティ検出のための、コラボレーションの中心性：社会的分割勾配のための新しいアルゴリズム
がん臨床試験への患者の紹介における、腫瘍医のコラボレーションネットワークを明らかにするために、新しいコミュニティ検出アルゴリズムが提案され、その有効性が既存のアルゴリズムと比較されています。
Comparison of Three Community Detection Algorithms for Identifying Oncologist Collaboration Networks in Oncology Clinical Trials
The Smith-Pittman algorithm, a novel community detection algorithm, shows promise in identifying oncologist collaboration networks within a complex network of patient referrals between oncology clinical trials, offering a more interpretable and nuanced understanding of collaboration patterns compared to the Girvan-Newman and Louvain algorithms.
基於噪音統計模型的實時腫瘤追蹤系統中 X 光螢光影像去噪研究
本研究提出了一種基於噪音統計模型的 X 光螢光影像去噪方法，並證明該方法在提高實時腫瘤追蹤系統的影像品質和準確性方面具有潛力。
실시간 종양 추적 시스템에서 통계적 노이즈 모델 기반 형광 투시 영상의 노이즈 제거 연구
본 연구는 실시간 종양 추적에 사용되는 형광 투시 영상의 노이즈 특성을 분석하고, 이를 기반으로 딥러닝 모델을 훈련하여 기존 방법보다 효과적으로 노이즈를 제거하는 기법을 제시합니다.
基於深度學習的兒童上腹部放射治療中危及器官／結構的自動勾畫
基於深度學習的多器官自動勾畫模型可以有效地勾畫兒童上腹部腫瘤放射治療中的危及器官，尤其是在結合多個數據集進行訓練後，模型的穩健性得到提升。
門診 CAR T 治療：安全、有效、普及但仍面臨挑戰
CAR T-細胞療法在治療復發或難治性血液癌方面取得了顯著的成果，但如何讓更多患者，特別是那些居住在偏遠地區或缺乏保險的患者，也能夠負擔並獲得這種治療，仍然是一個挑戰。
외래 환자 CAR T-세포 치료: 안전성, 효능, 접근성 향상의 과제와 전망
CAR T-세포 치료는 혈액암 치료에 혁신을 가져왔지만, 높은 비용과 제한적인 치료 시설 접근성으로 인해 많은 환자들이 치료를 받는 데 어려움을 겪고 있으며, 이를 해결하기 위한 외래 환자 치료의 가능성과 과제, 그리고 미래 전망을 제시하고 있다.
外来患者におけるCAR-T療法：安全性、有効性、アクセス性の向上と課題
CAR-T細胞療法は、外来患者でも安全かつ効果的に実施できる可能性があり、医療アクセスが限られる地域への普及が期待されているが、患者の状態や社会経済的な要因を考慮した上で、治療の適応やサポート体制の整備が重要である。
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