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高端影像护理网站医疗政策 | 临床审查标准
华盛顿临床审查标准高端成像护理场所医疗政策通知：华盛顿凯撒基金会健康计划和华盛顿选择凯撒基金会健康计划公司（Kaiser Permanente）提供这些临床审查标准供其成员和医疗服务提供者内部使用。临床审查标准仅适用于华盛顿凯撒基金会健康计划和华盛顿选择凯撒基金会健康计划公司。严禁将临床审查标准或任何 Kaiser Permanente 实体名称、徽标、商品名称、商标或服务标记用于营销或宣传目的，包括在任何网站或任何新闻稿或宣传材料中。Kaiser Permanente 临床审查标准旨在协助管理计划福利。这些标准既不提供医疗建议，也不保证覆盖范围。Kaiser Permanente 保留随时自行修改、撤销、中止或更改任何或所有这些临床审查标准的专有权利，无论是否通知。会员合同在健康计划福利方面有所不同。请务必查阅患者的承保证明或致电 Kaiser Permanente 会员服务部 1-888-901-4636（TTY 711），周一至周五，上午 8 点至下午 5 点，以确定特定医疗服务的承保范围。 Medicare 会员标准 此政策不适用于 Medicare 会员。 非 Medicare 会员 高科技成像服务（即 MRI、MRA、CT、CTA、PET、PET CT）必须符合适用的医疗必要性标准才能获得承保。 当所要求的成像程序符合承保标准时，此承保政策用于帮助确定所要求的门诊、非紧急成像护理场所的医疗必要性。对于有以下任一情况的个人，医院影像部门或机构的高科技成像程序被视为具有医学必要性：• 年龄小于 13 岁（PET 扫描年龄小于 17 岁）• 需要产科观察• 需要围产期服务• 在经批准的移植机构进行与移植服务相关的成像• 患者参加了经批准的临床试验，且试验方案要求在此地点进行成像• 已知对比剂过敏并计划使用该对比剂• 由于以下任一原因，没有其他合适的替代地点供个人接受成像程序：o 涵盖的手术或程序将在特定医院进行，且术前或程序前成像必须在同一家医院进行，因为图像是程序的一个组成部分，且方案是该机构独有的，或者图像解释需要专门的放射学专业知识，而这些专业知识在医院环境之外通常无法获得。这种情况并不常见。例如，计划消融特定区域的癫痫手术；或在某些地区进行 TAVR 前插入；涉及深部皮瓣的乳房重建，需要独特的成像协议和专门的放射学知识来确定血管供应。必须有文件证明有医学上必要的原因，无法在独立设施进行图像检查并将其传输给医院和/或外科医生进行术前计划或在手术室进行。 o 为保持护理的连续性，在医院手术或程序后 6 周内进行医院影像检查，并且在同一护理提供系统中无法进行非医院影像检查（如引流管理） o 影像检查需要中度或深度镇静或全身麻醉，但没有提供此类镇静的独立设施 o 只有医院影像设施才有适合个人体型的设备 o 个人有幽闭恐惧症的记录诊断，需要进行开放式磁共振成像，而独立设施无法提供；或 o 预计在医院影像部门或设施外进行影像检查会对治疗产生不利影响或延误治疗。 o 患者装有起搏器，在 MRI 检查期间需要协调、监测和现场代码团队，而附近的独立检查点不具备这些条件*
纳米材料在MRI造影剂中的应用及其在影像引导治疗中的作用
磁共振成像 (MRI) 是一种全球公认的诊断程序，尤其因其卓越的软组织对比度、高分辨率成像和非电离辐射特性而受到认可，使其成为医学领域不可或缺的工具。然而，为了优化 MRI 对某些疾病的敏感性和特异性，使用造影剂变得必不可少。最近的发展集中在基于纳米材料的 MRI 造影剂，以提高诊断准确性和图像质量。本综述重点介绍了此类药剂的进展，包括金属氧化物纳米粒子、碳基材料、金纳米粒子和量子点。它讨论了它们在 MRI 引导治疗中的作用，如靶向药物输送、热疗、放射疗法、光动力疗法、免疫增强疗法和基因疗法。还提供了对 MRI 造影剂在影像医学中未来潜力的见解。
基于神经影像的中风识别
摘要：中风诊断是一个时间紧迫的过程，需要快速准确地识别以确保及时治疗。本研究提出了一种基于机器学习的诊断模型，使用神经图像识别中风。早期识别和及时干预对于改善中风患者的预后至关重要，但目前的诊断技术，如 CT 和 MRI 扫描，通常需要耗时的专家分析。这些延迟可能会限制治疗的效果，特别是在分秒必争的急性病例中。问题在于需要更快、更可靠的诊断工具，这些工具可以高精度地分析神经影像数据，并尽量减少人工干预。机器学习，特别是深度学习，通过自动化中风检测过程，为解决这一差距提供了一种有希望的解决方案。我们采用了一种综合方法，利用 Inceptionv3、MobileNet、卷积神经网络 (CNN) 算法来分析神经影像并预测中风的发生。本研究提出了一种基于机器学习的诊断模型，使用神经影像识别中风，利用卷积神经网络 (CNN) 的强大功能，采用 Inception V3 和 MobileNet 架构。 Inception V3 以其通过深度卷积层捕获复杂图像特征的能力而闻名，而 MobileNet 则针对效率和速度进行了优化，它们被用于处理大量脑部扫描数据集。该模型在这些神经影像数据集上进行训练，以区分健康的脑组织和受中风影响的脑组织。这两种架构的结合既可以进行详细分析，又可以快速处理，使该模型能够适应临床环境。结果表明，该模型在中风识别方面取得了很高的准确率，证明了其有潜力帮助医疗保健专业人员更快、更准确地诊断中风。通过将这种机器学习模型整合到现有的诊断工作流程中，它可以显著缩短诊断时间，实现更早的治疗，并最终改善患者的治疗效果。我们的模型有可能改善患者的治疗效果并减轻中风的经济负担。通过利用这些先进的机器学习技术的力量，该模型旨在提高中风诊断的效率和准确性，与传统方法相比。关键词：中风识别、机器学习、神经影像、诊断模型、Inceptionv3、MobileNet、卷积神经网络 (CNN)
原创文章 肠脑轴与克罗恩病之间的关联证据，重点关注神经营养功能障碍和放射影像分析 - 系统
摘要：目的：进行系统评价（SR）以寻找克罗恩病（CD）与肠脑轴（GBA）之间联系的证据。方法：本研究采用搜索策略和严格的纳入标准进行系统评价（SR）。研究通过搜索以下数据库中 2017 年至 2024 年期间发表的研究进行：PUBMED、PUBMED PMC、BVS-BIREME、SCOPUS、WEB OF SCIENCE、EMBASE 和 COCHRANE。结果：共纳入 50 篇原创研究文章。其中，20 篇研究涉及神经影像学方法评估 CD 患者的功能性或结构性大脑变化。神经退行性疾病是研究中第二大主题，有 18 篇文章涉及帕金森病、阿尔茨海默病、痴呆、肌萎缩侧索硬化症、多发性硬化症和多系统萎缩等不同疾病。八篇文章探讨了与 CD 相关的睡眠障碍；其中两篇探讨了脑电图变化；一篇研究了脑源性神经营养因子血清水平；一篇研究了迷走神经切断术与 CD 之间的关系。结论：人们对 CD 和 GBA 之间的联系越来越感兴趣，但研究仍然多种多样且没有定论，从流行病学到脑成像，忽视了对机制关系的研究。这篇 SR 强调需要进一步研究以更好地了解 GBA 在 CD 预后和病因中的潜在作用，并强调其复杂性。
MCP 124 3D 影像学研究解释与报告
本 Molina 临床政策 (MCP) 旨在促进利用管理流程。政策不是治疗的补充或建议；提供商对会员的诊断、治疗和临床建议负全部责任。它表达了 Molina 对某些服务或用品是否具有医疗必要性、实验性、研究性或美容性的决定，目的是确定付款是否合适。特定服务或用品具有医疗必要性的结论并不构成对该服务或用品为特定会员承保（例如，将由 Molina 支付）的陈述或保证。会员的福利计划决定承保范围 - 每个福利计划都定义了哪些服务在承保范围内、哪些服务在承保范围内以及哪些服务受金额上限或其他限制。会员及其提供商需要咨询会员的福利计划，以确定是否有任何适用于此服务或用品的排除或其他福利限制。如果本政策与会员的福利计划之间存在差异，则以福利计划为准。此外，州、联邦政府或 CMS 的适用法律要求可能强制医疗保险和医疗补助计划成员必须获得保险。CMS 的保险数据库可在 CMS 网站上找到。现有国家保险范围决定 (NCD) 或地方保险范围决定 (LCD) 的保险范围指令和标准将取代本 MCP 的内容，并为所有医疗保险成员提供指令。所包含的参考资料在政策批准和发布时是准确的。
Molina 临床政策 3D 影像学研究解释和报告：政策编号 124
本 Molina 临床政策 (MCP) 旨在促进利用管理流程。政策不是治疗的补充或建议；提供商对会员的诊断、治疗和临床建议负全部责任。它表达了 Molina 对某些服务或用品是否具有医疗必要性、实验性、研究性或美容性的决定，目的是确定付款是否合适。特定服务或用品具有医疗必要性的结论并不构成对该服务或用品为特定会员提供保障（例如，将由 Molina 支付）的陈述或保证。会员的福利计划决定保障范围——每个福利计划都定义了哪些服务在保障范围内、哪些服务在保障范围内、哪些服务在保障范围内以及哪些服务受金额上限或其他限制。会员及其提供商需要咨询会员的福利计划，以确定是否有任何排除或其他福利限制适用于此服务或用品。如果本政策与会员的福利计划存在差异，则以福利计划为准。此外，州、联邦政府或医疗保险和医疗补助服务中心针对医疗保险和医疗补助成员的适用法律要求可能会强制要求保险覆盖。医疗保险和医疗补助服务中心的保险覆盖数据库可在医疗保险和医疗补助服务中心网站上找到。现有国家保险覆盖确定 (NCD) 或地方保险覆盖确定 (LCD) 的保险覆盖指令和标准将取代本 MCP 的内容，并为所有医疗保险成员提供指令。所包含的参考资料在政策批准和发布时是准确的。
数据驱动的表征临床，神经影像学和基于血液的指标的创伤性脑损伤严重程度
使用格拉斯哥昏迷量表（GCS）总分具有众所周知的局限性，将创伤性脑损伤（TBI）表征为轻度，中度或重度的常规临床方法，促使人们呼吁采用更复杂的策略来表征TBI。在这里，我们使用项目响应理论（IRT）来开发一种新的方法来量化TBI严重程度，该方法结合了神经影像学和基于血液的生物标志物以及临床指标。在TBI（TRACK-TBI）研究样本（n = 2545）的多中心转化研究和临床知识中，我们表明，一组23套临床，头部计算机断层扫描（CT）和基于血液的生物标志物变量熟悉临床医生和研究人员熟悉的生物标志物变量。我们说明了如何使用IRT来识别这些特征的相对值，以估计个人沿TBI严重性连续体的位置。最后，我们表明，使用这种基于IRT的新方法产生的TBI严重程度得分逐渐预测了经典临床（轻度，中，严重或国际任务）预后和分析TBI（影响）分类方法的临床试验的功能结果。我们的调查结果直接为正在进行的国际努力提供了完善和部署新的务实的，经验上支持TBI的策略，同时说明了一种可能有助于发展其他疾病的分期系统有用的策略。
休斯顿，我们遇到了人工智能问题！帕金森病中基于神经影像的人工智能的质量问题：系统评价
1 德国科隆大学医学院和大学医院核医学系 2 德国科隆大学数学与自然科学学院 3 德国波恩神经退行性疾病中心 (DZNE) 4 加拿大多伦多大学健康网络克雷姆比尔脑研究所神经病学部 Edmond J. Safra 帕金森病项目 5 加拿大多伦多大学成瘾和心理健康中心脑健康成像中心 6 加拿大多伦多大学 Temerty 医学院 7 美国佛罗里达州盖恩斯维尔佛罗里达大学应用生理学和运动机能学系 8 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院和麻省眼耳医院耳鼻咽喉头颈外科系 9 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经病学系 10 德国科隆大学医学院和大学医院神经病学系