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比较机器学习算法和小儿创伤性脑损伤的术中颅内损伤的可预测性
目的是讨论了头部CT检查的过度使用，尤其是那些因脑部造成轻微创伤的脑损伤（TBI）。在破坏性时代，机器学习（ML）是在神经外科各个领域使用和应用的预测工具之一。这项研究的目的是比较ML和nom图之间的预测性能，这是TBI儿童颅CT后颅内损伤的另一种预测工具。将来自964名TBI儿科患者的方法数据随机分为训练数据集（75％），以进行超疗法调整和来自14个临床参数的监督学习，而其余数据（25％）用于销售目的。此外，从具有相似参数的训练数据集开发了一个nom图。因此，通过基于Web的应用程序构建和部署了来自各种ML算法的模型。结果，随机森林分类器（RFC）算法确立了预测大脑颅内颅内损伤的最佳性能。RFC算法性能的接收器操作特性曲线下的面积为0.80，灵敏度为0.34，特异性为0.95，0.73正预测值，0.80负值预测值和0.79的精度。结论ML算法，尤其是RFC，表明相对出色的预测性能，可以支持医生在过度使用头部CT扫描并降低一般实践中小儿TBI的治疗费用。
基于 CT-MRI 图像融合的颞下-中颅窝肿瘤计算机辅助导航管理
摘要 目的 CT 和 MRI 对术前准确评估肿瘤与重要血管、脑组织及颅颌面骨的三维空间位置关系至关重要，探讨基于 CT-MRI 图像融合在颞下窝及颅中窝沟通性肿瘤治疗中术前评估、虚拟手术规划及导航手术的应用价值。方法 回顾性研究 8 例颞下窝-颅中窝沟通性肿瘤患者，将平扫、增强 CT 和 MRI 影像数据导入工作站进行图像融合，依次进行三维图像重建、虚拟手术规划及术中导航。通过对 ICFCT 患者采用 CT-MRI 图像融合导航引导下进行活检或手术后的临床资料进行分析，评估治疗效果。结果 8例患者均获得了高质量的CT-MRI图像融合及三维重建，图像融合结合三维图像重建增强了ICFCT术前评估，并通过虚拟规划提高了手术效果。4例导航引导下穿刺活检均获得了明确的病理诊断。7例导航引导下手术除1例例外，其余患者均实现了肿瘤完整切除。1例复发性脑膜瘤患者术后出现脑脊液漏。结论 CT-MRI图像融合结合计算机辅助导航管理，优化了ICFCT穿刺活检和手术的准确性、安全性及手术效果。
经历 Gz 变化的飞行员的飞行中颅内压分析
条件下，因此缺乏身体准备或对某些症状的清晰感知会导致身体衰竭，甚至死亡。7,8 尽管技术发展为人体工程学设计、软件、硬件和空中交通管制技术带来了进步，对飞行安全产生了积极影响，但人为因素的存在仍然是航空事故的主要原因。9–11 空间定向障碍是很大比例军事航空事故的重要因素。虽然先前的研究分析了事故统计数据，但它们往往存在方法上的缺陷，导致对民用和军用飞机事故的真正原因得出的结论值得怀疑。12,13 特技飞行可以显著改变飞行员的空间定向能力。通过这种方式，应该研究与空中活动相关的人体生理固有因素；颅内压 (ICP) 是一个重要的临床变量，医生和航空航天专业人员仍然无法获得。ICP 是颅腔内的压力。三种成分填充该空间：血液、脑脊液和脑组织，其中一种或多种成分的改变会导致颅内压的变化，14 例如动脉血压的波动。