对脑血流无创和高灵敏度测量对于临床应用至关重要,例如测量氧代谢率1、2和监测颅内压。3,4此外,尽管主要使用功能磁共振成像和近膜光谱光谱(FNIRS)的神经科学应用,例如功能激活映射5、6和无创脑 - 计算机界面7、8,但这些应用可以从功能性共脑血液流量测量中受益。9 - 11弥漫性控制光谱(DCS)12是一种有前途的非侵入性光学技术,用于监测细胞的血液流量13、14和用于测量手指敲击9和视觉刺激期间的皮层功能激活10、11个任务。dcs通过将相干的光耦合到主题中,并测量由光散射出主体产生的斑点场中的波动来测量深度组织动力学。12、15、16增加了源 - dcs optodes的检测器分离(ρ),增加了在头皮和头骨下传播的检测到的光子的比例,深入脑皮质。17 - 19但是,对深组织的敏感性的提高是以减少
最大,最容易识别的是前fontanelle(AF),这是额叶和顶骨之间的菱形形开口。[7] AF相对于瓦尔瓦里亚生长,促进了更快的大脑生长。[2,4,8]对AF大小的临床检查是新生儿和儿科最佳中心的新生儿和婴儿全面检查的一部分。AF的大小可用于跟随儿童在生命的早期的发展和营养,因为它被认为是产前和产后时期颅增长和发育的良好指数。[2,3,5,9]头骨的平坦骨头是膜骨头,中心的骨化中心,并通过成骨细胞和整骨活性之间的微妙平衡不断地重塑。这些骨骼通过在产后和产后期间边缘的中央吸收和骨骼增添骨骼。除了Metopic缝合线以外,它们保持开放,直到脑生长在第2年结束时退出[10],就像缝合线的融合一样,垂直于该缝合线的生长受到限制。因此,Fontanelles的大小取决于神经生长,硬脑膜因子,缝合特征和成骨。[11,12]
研究将利用积分方程方法准确地模拟大脑,头骨和头皮之间的电磁相互作用,通过自然结合边界条件并处理具有高忠诚度的复杂几何形状,从而对基于微分方程的技术进行了显着改进。高性能计算(HPC)技术将采用与大规模仿真相关的计算复杂性,以确保有效且可扩展的解决方案。通过开发高级数值求解器和优化技术,该项目旨在为非侵入性脑成像提供强大的框架,实现与侵入性方法(例如电皮质学(ECOG))和立体杂志等侵入性方法相媲美的解决方案。这项研究的结果将有助于更广泛的生物医学成像和电磁逆问题,为改善神经系统疾病的诊断能力铺平了道路。该项目是与Cerebro Project合作进行的,该项目旨在通过创新的对比媒体和微流体技术彻底改变脑电图成像。将计算电磁学与这些进步的整合将在没有入侵程序的高分辨率,全脑成像中起着至关重要的作用。
项目描述 儿科患者给医学领域带来了一系列独特的挑战。尽管他们患有各种各样的神经疾病,包括癫痫、脑瘤和脑积水,但通过外科手术治疗这些疾病却很复杂。需要接受神经外科手术的成年患者使用 3 针颅骨夹进行稳定。这种固定允许神经外科医生使用神经导航。神经导航是一项非常先进的技术,它将术前 CT 或 MR 图像与实时反馈相结合,以帮助神经外科医生定位大脑的目标区域。这项技术增强了外科医生的信心并带来了更好的患者治疗效果。由于儿科患者(尤其是 3 岁以下的患者)的头骨较脆弱,因此无法使用传统的颅骨夹固定他们;因此他们不适合使用神经导航。作为一个团队,我们致力于创造一种可以解决这些缺点的设备。 PediaPack 的创新型婴儿颅骨稳定解决方案为儿科患者提供了进行他们所需的、往往决定生命的手术的机会,为外科医生提供了执行这些关键颅内手术所需的信心。
功能性近红外光谱(FNIRS)是一种神经影像学技术,它为人脑内的血液动力学活性提供了机会。首先是由Jobis划分的,1在过去的三十年中,FNIRS技术已应用于越来越多的人群和实验研究(参考文献中进行了回顾。2和3)。该技术使用红色至近红外范围(650至900 nm)的弥散光学测量值来测量脑血氧和浓度的变化。这些信号记录在光源和放置在息区域上的头皮上的检测器之间。在典型的来源 - 用于功能性脑成像的检测器分离约25至35毫米,头皮的光可以穿透到大脑组织的前几毫米中,从而可以测量大脑的许多皮质认知区域。2然而,由于这些微调是在高度血管化的皮肤和头骨层之间进行的,因此FNIRS测量通常受这些浅表生理信号(例如,血压,呼吸和心脏信号)的严重污染。4,5这些表面的全身生理噪声可能被错误地解释为大脑活动,并且可以驱动高的假阳性和假阴性估计。6
使用标准陷阱和机会性调查的组合,我们记录了Nakauvadra范围内的六种侵入性哺乳动物。其中包括两种大鼠(Rattus exulans and R. rattus),一只猫鼬(疱疹fuscus),家用马(aquus caballus),山羊(Capra sp。)和家犬(Canis familisis)。尽管在非常低的密度下观察到了大多数这些物种,但在整个调查的地区发现了这些物种,包括相当僻静且难以到达山脊和茂密森林的地区。发现类似于H. fuscus的头骨大小的分解猫鼬是最有趣的发现,因为直到Nakauvadra调查之后,才确认其在斐济的发生(C. Morley Pers。Comm。,2009年2月),但是,其分布范围尚待验证。由于面积的大小和可及性,消除了大多数侵入性哺乳动物物种是不可行的。但是,有可能通过清除和/或将山羊排除在该地区来提高本地菌群的造林速率。在该地区开展的任何补救活动都需要在将森林作为其可持续生计的一部分的当地社区的同意和合作中进行。
- 在一次手术课程中,通过四次输注进行了Kebilidi,以涉及运动控制的大脑中的大型结构。kebilidi应在专门从事小儿立体定向神经外科手术的医疗中心进行管理 - 一种使用成像和特殊设备将疗法运送到大脑特定区域的技术。- 输注Kebilidi后,治疗会导致AADC的表达,随后多巴胺的产生增加,多巴胺是大脑中与运动,注意力,学习和记忆有关的关键神经递质。•kebilidi的功效是在一项开放标签的单臂研究中建立的,该研究对患有AADC缺乏症的患者进行了神经影像学评估的头骨成熟度。主要结果指标是在第48周评估的总体运动里程碑成就,并使用Peabody发育量表(PDMS-2)进行评估。将接受Kebilidi治疗的患者与43例严重AADC缺乏症患者的外部未经治疗的自然病史队列进行了比较,这些患者在2岁后至少进行了至少一种运动里程碑评估。
医学实验是最隐蔽的动物使用行业之一——尽管使用公共资金,但我们从未能够从新南威尔士州政府那里获得多少纳税人的钱用于这个行业,或者资助了哪些类型的实验。 数百万受害者 与其他一些国家不同,澳大利亚没有全国性的动物使用统计数据。即使在州和领地层面,有时也会长时间延迟报告动物使用情况——或者根本没有报告。澳大利亚人道研究中心估计,澳大利亚每年约有 600 万只动物被用于实验和教学。其中超过 25,000 只动物被用于“以死亡为终点”的实验,即动物在实验过程中被故意杀死,而不是在实验之后被安乐死。猴子会染上毒瘾,被钻在头骨上。羊和猪的皮会被烧掉,老鼠的脊髓会被压碎。小老鼠被培养成和自己身体一样大的肿瘤,小猫被故意弄瞎,老鼠被迫忍受癫痫发作。在古老的医学培训课程中,猪和狗被切开后杀死,老鼠被扔进盛有水的容器中并被迫游泳求生,硬塑料管被强行塞进猫和雪貂的细小喉咙。所有这些动物都有感知疼痛和恐惧的能力,当它们在荒凉、没有窗户的监狱中被毒死、切开、弄瞎、电死或感染致命疾病时,它们会遭受巨大的痛苦。动物实验是一门大生意公众认为实验者主要使用动物来推动医学领域的必要进步,这是错误的。动物实验是一个利润丰厚的行业,让大学、饲养者和设备供应商赚取数百万美元。实验室及其附属大学经常获得联邦政府拨款(是的,你的税金)和“健康慈善机构”的私人资金来开展动物研究。澳大利亚政府的国家卫生和医学研究委员会为三个灵长类动物繁育机构提供资金,并拿出巨额资金进行荒唐的试验。在一项由联邦政府资助的莫纳什大学研究中,研究人员切开了三只活猴子的头骨,以便对它们的大脑进行电击。与此同时,西澳大利亚大学、莫纳什大学和墨尔本大学将重物放在老鼠的大脑上,试图复制人类的创伤性脑损伤,但没有产生任何有用的结果。这三所大学的项目都得到了政府的资助。澳大利亚人道研究中心估计,实验中使用的动物中约有 15% 用于畜牧、动物管理或生产目的。其中大部分涉及对密集饲养系统中饲养的动物的研究或对牛、羊等养殖动物进行基因工程研究,以提高生产力和农民的利润率。
紧密连接的功能障碍,例如Zonula coccludens蛋白-1(ZO-1)相关的血脑屏障(BBB)渗透性加重在中风的进展中起重要作用。头骨(CEP)是Stephania Cepharantha植物的提取物。但是,CEP对中风和BBB功能障碍的影响先前尚未报道。在这项研究中,我们报告说CEP改善了脑动脉闭塞(MCAO)小鼠模型中神经系统行为的功能障碍。重要的是,CEP通过增加ZO-1的表达来抑制血脑屏障(BBB)过度过敏性。值得注意的是,我们发现CEP抑制了MCAO小鼠皮质中血管内皮生长因子(VEGF)和血管内皮生长因子受体2(VEGFR2)的表达。此外,体外实验的结果表明,CEP的治疗可以改善人弯曲的细胞毒性。3脑微血管内皮细胞针对缺氧/再灌注(H/R)。此外,CEP通过恢复ZO-1的表达来减弱H/R诱导的H/R诱导内皮渗透性的加剧。3细胞。进一步的研究证明,CEP的保护作用是通过抑制VEGF-A和VEGFR2介导的。基于结果,我们得出结论,CEP可以通过保护由VEGF/VEGFFR2/ZO-1轴介导的BBB的完整性,在中风中具有治疗前景。
肿瘤的自动分割仍然是医学图像处理领域一个相当令人兴奋的研究课题,并且它在形成正确诊断和辅助有效治疗方面发挥着重要作用。在本文中,介绍了一种用于分割 MRI 图像中的脑肿瘤的全自动系统。建议的系统由三部分组成:首先,使用过滤和形态学操作对图像进行预处理以增强对比度、消除噪音并从图像中去除头骨。其次,使用两种技术对图像进行分割,即模糊 c 均值聚类 (FCM) 和应用种子区域增长算法 (SGR)。第三,该方法提出了一个后处理步骤,使用形态学操作平滑分割区域边缘。对所提出的系统的测试涉及 233 名患者,其中包括 287 张 MRI 图像。随后,通过医生对轨迹的人工验证,将结果与传统分割技术(如FCM方法)进行比较,最终证明平均Dice系数为90.13%,平均Jaccard系数为82.60%。分割结果和定量数据分析证明了所提出的系统的有效性。