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World File Search System头颅
关于未来的知识、态度和看法……
潜力。在印度，18-60 岁年龄组中有 70% 的人使用手机，而 13 亿印度人中有 87% 可以使用互联网。包括医生和科学家在内的许多人还不熟悉人工智能的概念和真正潜力，以及它对我们的个人生活和职业生活的影响。过去几年，人工智能程序在医疗行业的临床应用越来越受欢迎，其在牙科领域的潜在应用也需要适当关注。人工智能程序在牙科领域的应用非常有趣，特别是在放射学领域，人工智能可以成为新手牙科医生的福音。人工智能程序可以帮助追踪头颅测量标志；检测龋齿、牙槽骨丢失和根尖周病变；下齿槽神经的自动分割；面部生长分析和其他类似任务。 4 有研究报告称，人工智能在口腔癌和颈部淋巴结转移的早期筛查以及各种颌面部疾病的诊断和治疗规划中的应用
斯托克布里奇太阳报
和自我写作，一个小 b••neh。与世界隔绝，睡在洗脸盆里，去 malc~t 或 collins，遮蔽他们。在 clminH，家具，此外还有一个小社区，整个社区都是。v 切割，olf ltcnch，而 ~~·n·es a R :L 椅子。远离人情，如私人 t-:xecpt 生病每一个 llr 修道院.. lu.e'lues。这些女孩中，有一位年轻的法国医生，在古老的hy lla 小屋里睡觉。现在，她们不断提醒她们，她们的 111Hlet。1 她是阿曼圣殿的命名人。天主教权威，包括英国和爱尔兰的圣公会，以及伊利诺伊大主教 Fa her，Ill 的牢房。Jaeque:<，“精神的。教堂的头颅是该机构的创始人和负责人，与其他人一样，他未能压制这种情绪，教堂坐落在阿默斯特街。此外，教堂内还有一个小枕头。雅克·卡斯蒂略 (Jacques Capitol) 过去曾与他一起在巴黎圣母院 (Notre) 度过，他幻想着我的卢尔德圣母院 (Dame de Lourdes) 能为他带来快乐，在一次演讲中，他用一种奇怪的声音告诉他，教堂的顶部有一幅圣母院的照片。
自体乳突切除术后出现脑脓肿
强直阳性，kernig及brudgenzy阴性，双侧肌力功能良好，左耳膜水肿，外耳道轻微分泌物。余系统检查未见急性病变。血液检查白细胞22,000×109/L、中性粒细胞84%、C-RP（C反应蛋白）9.34mg/L。PCR（SARS-CoV-2）检测阴性，胸部CT未见病毒性肺炎。颅内病变初步诊断行头颅CT及核磁共振（MRI）检查。左侧乳突腔内可见，左乳突腔及中耳可见软组织密度影，左颞叶内侧有弥散受限信号改变（急性梗塞？脓肿？）。左颞叶下部可见结节性扩散受限区（图1）。转诊至学院医院，初步诊断为脓肿、脑膜炎、脑炎、肿块。医院检查后得知，患者疑似脑脓肿。住院后由耳鼻喉科和神经外科医师实施手术（图2）。术中报告砧骨和镫骨被破坏，锤骨部分保留。因有化脓性分泌物，未实施鼓室成形术。奇异变形杆菌培养于
正畸学中的人工智能：批判性评论
虽然正畸领域对人工智能 (AI) 和机器学习等高级数据分析方法的兴趣正在上升，但监管部门批准的使用 AI 的应用数量落后于出版物数量 (图1A)。截至 2023 年 7 月，美国食品药品监督管理局 (FDA) 已批准 676 种支持 AI 和机器学习的医疗设备，其中略高于 1% 与牙科有关：6 种牙科放射学和 1 种正畸学 (CEREC Ortho Software；Dentsply Sirona) (食品和药物管理局 2023) (图1B)。然而，大量的范围界定审查为 AI 在正畸学中的应用描绘了积极的前景。其中提出的用例是多方面的且前景广阔：AI 可以帮助正畸医生评估临床图像（例如，在头颅侧位片中检测标志），提供决策支持（正畸拔牙的需要、正颌手术的需要、结果预测等）并部分减轻日常任务的负担（文档、远程随访）（刘等人2023）。本评论的第一部分旨在评估正畸 AI 领域的热门话题。此外，还介绍了多模态学习或大型语言模型 (LLM) 等最新技术机会，并讨论了它们对正畸的影响。本评论的第二部分重点介绍了需要加以关注的局限性、风险和挑战
术中目标导向液体治疗对高级别胶质瘤切除患者术后脑水肿的影响：随机对照试验研究方案
摘要引言：脑水肿是脑肿瘤切除术后最常见的并发症，尤其对于高级别胶质瘤患者。但基于SVV的目标导向液体治疗（GDFT）对术后脑水肿及预后的影响仍不明确。方法与分析：本研究为前瞻性、随机、双盲、平行对照试验，旨在观察与传统液体治疗相比，基于每搏输出量变异度（SVV）的目标导向液体治疗是否能改善幕上高级别胶质瘤患者术后脑水肿。术中当SVV大于15%且持续超过5分钟时，给予患者3 ml/kg羟乙基淀粉溶液。主要观察结果是术后24小时内头颅CT上的脑水肿体积。伦理与传播：本试验已在 ClinicalTrials.gov 注册（NCT03323580），并获得首都医科大学附属北京天坛医院伦理委员会批准（参考编号：KY2017-067-02）。研究结果将在同行评审期刊上传播，并在与主题领域相关的国家或国际会议上发表。试验注册：ClinicalTrials.gov NCT03323580（首次发布：2017 年 10 月 27 日；最后更新发布：2022 年 2 月 11 日）。
评论文章 人工智能在数字牙科放射学中的应用现状及发展
在过去的几年中，人工智能 (AI) 研究在牙科和颌面放射学领域迅速发展和涌现。牙科放射学在日常实践中被广泛使用，为 AI 开发提供了极其丰富的资源，并吸引了许多研究人员开发其用于各种目的的应用。本研究回顾了当前研究中 AI 在牙科放射学中的适用性。我们在 PubMed 和 IEEE Xplore 数据库上进行了在线搜索（截至 2020 年 12 月），随后进行了手动搜索。然后，我们根据以下目的的相似性对 AI 的应用进行了分类：龋齿、根尖病变和牙周骨质流失的诊断；囊肿和肿瘤分类；头颅测量分析；骨质疏松症筛查；牙齿识别和法医牙科；牙种植体系统识别；以及图像质量增强。随后讨论了上述每个应用中 AI 方法的当前发展。尽管大多数审查的研究表明人工智能在牙科放射学中具有巨大的应用潜力，但由于一些挑战和限制，例如缺乏数据集大小论证和不标准化的报告格式，在临床常规实施之前仍需要进一步开发。考虑到目前的限制和挑战，未来牙科放射学的人工智能研究应遵循标准化的报告格式，以协调研究设计并增强人工智能发展在全球范围内的影响力。牙颌面放射学 (2021) 50, 20210197。doi: 10.1259/dmfr.20210197
与 BCI 性能相关的神经生理因素
脑机接口 (BCI) 是允许用户仅使用大脑活动来控制设备的系统。然而，参与者控制 BCI 的能力因人而异。对于基于通过头颅脑电图 (EEG) 测量的感觉运动节律调制的 BCI，大约 20% 的潜在用户无法获得足够的准确度来获得对系统的可靠控制。BCI 系统无法有效地解码用户意图，这需要识别决定 BCI 性能“良好”和“不良”的神经生理因素。鉴于 BCI 中使用的神经元振荡表现出丰富的空间相互作用，我们假设感觉运动区域的神经元活动将决定 BCI 性能的某些方面。这项研究的分析是基于 80 名缺乏经验的参与者的大型数据集进行的。他们在同一天参加了校准和在线反馈会议。通过相干性的虚部计算了感觉运动区域的无向功能连接。结果表明，校准记录中的刺激后和刺激前连接与 µ 和反馈频带的在线反馈性能显着相关。重要的是，连接和 BCI 反馈准确性之间的相关性显著性并不是由于相应的刺激后和刺激前间隔内振荡的信噪比。因此，这项研究表明，BCI 性能不仅取决于之前所示的感觉运动振荡的幅度，而且还与之前训练课程中测量的感觉运动连接有关。运动系统和躯体感觉系统之间存在这种连接，很可能有助于运动想象，而运动想象又与产生更明显的感觉躯体运动振荡（表现为 ERD/ERS）调制有关，而这种调制是 BCI 性能充分发挥所必需的。我们还讨论了上调此类连接的策略，以提高 BCI 性能。
足月早产儿的 MRI 脑体积
摘要 背景 MRI 可以详细评估早产儿的大脑结构，其效果优于头颅超声。基于 MRI 的早产儿新生儿脑体积可作为早期大脑发育的客观、定量和可重复的替代参数。迄今为止，尚无足月年龄早产儿脑体积的参考值。 目的 系统回顾文献，确定足月年龄极早产儿 MRI 脑体积的参考范围。 方法 于 2020 年 4 月 6 日在 PubMed 数据库中搜索基于 MRI 的脑体积研究，这些研究报告了在足月年龄（定义为 MRI 时平均月经后年龄为 37-42 周）检查的具有代表性的未经选择的极低出生体重婴儿群体的脑体积。分析仅限于 3 项以上研究中报告的体积参数。计算并模拟了每个参数的加权平均体积和 SD。 结果 最初确定了 367 篇出版物。根据排除标准，来自 8 个国家的 13 项研究被纳入分析，得出四个参数。总脑容量的加权平均值为 379 毫升（SD 72 毫升；基于 n=756）。小脑体积为 21 毫升（6 毫升；n=791），皮质灰质体积为 140 毫升（47 毫升；n=572），无髓鞘白质的加权平均体积为 195 毫升（38 毫升；n=499）。结论这项荟萃分析报告了多个大脑和小脑体积的汇总数据，可为未来评估基于 MRI 的体积参数作为神经发育替代结果的研究以及解释基于 MRI 的个体或群组体积发现提供参考。
XSL•FO
目的：本研究探讨 GPT-4 在头颅 CT 扫描中识别和注释脑出血的能力。它代表了 NLP 模型在放射影像学中的一种新应用。方法：在这项回顾性分析中，我们收集了 2023 年 1 月至 9 月期间在上海交通大学医学院附属仁济医院进行的 208 次 CT 扫描，这些 CT 扫描包含 6 种类型的脑出血。所有 CT 图像都混合在一起并按顺序编号，因此每张 CT 图像都有自己对应的编号。生成从 1 到 208 的随机序列，并按随机序列的顺序将所有 CT 图像输入 GPT-4 进行分析。随后使用 Photoshop 检查输出，并由经验丰富的放射科医生根据 4 分量表进行评估，以评估识别的完整性、准确性和成功率。结果：6 种类型脑出血的总体识别完整率为 72.6%（SD 18.6%）。具体而言，GPT-4 在硬膜外出血和脑实质内出血中的识别完整度较高（分别为 89.0%、SD 19.1% 和 86.9%、SD 17.7%），但其在慢性硬膜下出血中的识别完整度百分比很低（37.3%、SD 37.5%）。复杂性出血（54.0%、SD 28.0%）、硬膜外出血（50.2%、SD 22.7%）和蛛网膜下腔出血（50.5%、SD 29.2%）的误识别率相对较高，而急性硬膜下出血（32.6%、SD 26.3%）、慢性硬膜下出血（40.3%、SD 27.2%）和脑实质内出血（26.2%、SD 23.8%）的误识别率相对较低。大出血和轻微出血的识别完整性百分比均未显示
德克萨斯州会员手册
D0220 口内 - 根尖周第一张射线图像 $0 D0230 口内 - 根尖周每张附加射线图像 $0 D0240 口内 - 咬合射线图像 $0 D0250 口外 - 使用固定辐射源和探测器创建的 2D 投影射线图像 $0 D0251 口外后牙射线图像（每年限制一张 D0251 或 D0705） $0 D0270 咬翼 - 单张射线图像（每年限制两张） $0 D0272 咬翼 - 两张射线图像（每年限制两张） $0 D0273 咬翼 - 三张射线图像（每年限制两张） $0 D0274 咬翼 - 四张射线图像（每年限制两张） $0 D0277 垂直咬翼 - 7 至 8射线图像（每年限制两张） $0 D0310 涎管造影 $105 D0320 颞下颌关节造影，包括注射 $175 D0321 其他颞下颌关节射线图像，按报告 $105 D0322 断层扫描调查 $105 D0330 全景射线图像（每 3 年限制一张 D0330 或 D0701） $0 D0340 2D 头颅测量射线图像 – 采集、测量和分析 $30 D0350 口内或口外获得的 2D 口腔/面部摄影图像 $0 D0364 视野有限的锥形束 CT 捕获和解释 – 少于一个完整的颌骨（仅与植入物的手术放置相关）；总共只能使用一次 D0364、D0365、D0366 或 D0367 一次） 120 美元 D0365 锥形束 CT 捕获和解释，带有一个完整牙弓的视野 - 下颌骨（仅与植入物的手术放置结合使用；每年总共只能使用一次 D0364、D0365、D0366 或 D0367 一次） 120 美元 D0366 锥形束 CT 捕获和解释，带有一个完整牙弓的视野 - 上颌骨，有或没有颅骨（仅与植入物的手术放置结合使用；每年总共只能使用一次 D0364、D0365、D0366 或 D0367 一次） 120 美元 D0367 锥形束 CT 捕获和解释，带有两个颌骨的视野；有或无颅骨（仅与植入物的外科手术放置相结合提供保障；每年总共仅限一次 D0364、D0365、D0366 或 D0367）140 美元 D0368 颞下颌关节系列的锥形束 CT 捕获和解释，包括两次或两次以上的曝光（每年仅限 1 次）125 美元 D0369 颌面 MRI 捕获和解释 125 美元 D0370 颌面超声捕获和解释 110 美元 D0371 涎腺内窥镜捕获和解释 110 美元 D0380 视野受限的锥形束 CT 图像捕获 – 少于一个完整的颌骨 100 美元 D0381 具有一个完整牙弓视野的锥形束 CT 图像捕获 – 下颌骨 90 美元 D0382 具有一个完整牙弓视野的锥形束 CT 图像捕获 – 上颌骨、带或不带颅骨 $90 D0383 锥形束 CT 图像捕获，可捕获双颌视野；带或不带颅骨 $120 D0384 锥形束 CT 图像捕获，用于 TMJ 系列，包括两次或两次以上曝光 $90 D0385 颌面 MRI 图像捕获 $110 D0386 颌面超声图像捕获 $110 D0391 与图像捕获无关的从业人员对诊断图像的解释，包括报告 $0 D0393 使用 3D 图像体积或表面扫描进行虚拟治疗模拟 $0 D0394 对同一模态的两个或多个图像或图像体积进行数字减影 $0 D0395 融合一个或多个模态的两个或多个 3D 图像体积 $0