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疏血通预防急性脑血管事件栓塞复发 (SPACE) 试验：原理和设计
摘要 背景 栓塞性中风是缺血性中风的主要机制之一。即使使用推荐的抗血栓药物治疗，中风复发率仍然很高。疏血通注射液是一种纯化的中药提取物，在中国临床上广泛用于治疗血栓性疾病，可能是一种有前途的预防中风复发的药物。目的 描述疏血通注射液预防栓塞机制的急性缺血性中风复发的设计。设计疏血通预防栓塞性急性脑血管事件复发 (SPACE) 试验是一项多中心、随机、双盲、安慰剂对照、平行组、优效性试验，旨在评估疏血通注射液在减少 10 天内急性栓塞性中风患者复发或无症状新发缺血病变方面的疗效和安全性。估计有 2416 名栓塞性卒中患者在症状出现后 72 小时内从 80 家医院被随机分配到两组中的一组，接受疏血通注射液或安慰剂注射液治疗 10 天。主要终点是随机分组后 10 天内有症状或无症状的新发脑梗塞。结论 SPACE 试验将为疏血通注射液预防影像学定义的栓塞性卒中患者卒中复发的有效性和安全性提供宝贵证据。临床试验注册号 NCT03090113。
TGF-β信号在脑血管疾病中的作用
脑血管疾病是全球死亡的主要原因之一，但是，迄今为止，预防或治疗这些疾病几乎没有取得进展。转化的生长因子-β（TGF-β）信号通路在脑血管发育和稳态中起着至关重要且高度复杂的作用，并且TGF-β信号失调会导致脑血管疾病。在这篇综述中，我们提供了概述TGF-β信号在生理和病理条件下脑血管系统中的功能作用。我们讨论了脑血管生成中TGF-β信号传导的当前理解和脑血管稳态的维持。我们还回顾了TGF-β信号传导触发或促进脑血管疾病进展的机制。最后，我们训练会讨论靶向TGF-β信号传导以治疗脑血管疾病的潜力。
使用 VessMorphoVis 对脑血管网络形态骨架进行交互式可视化和分析
动机：精确的脑血管形态模型是建模和模拟现实血管网络中脑血流的关键。这种计算机模拟方法对于揭示神经血管耦合原理至关重要。验证这些血管形态需要执行某些无法通过通用可视化框架完成的视觉分析任务。这一限制对模拟中使用的血管模型的准确性有很大影响。结果：我们提出了 VessMorphoVis，这是一套集成的工具箱，用于交互式可视化和分析庞大的脑血管网络，这些网络由最初从成像或显微镜堆栈中分割出来的形态图表示。我们的工作流程利用了 Blender 的出色潜力，旨在建立一个集成的、可扩展的、特定领域的框架，该框架能够交互式可视化、分析、修复、高保真网格划分和高质量渲染血管形态。根据用户的初步反馈，我们预计我们的框架将成为未来血管建模和模拟的重要组成部分，填补目前尚未填补的空白。 可用性和实施：VessMorphoVis 在 Github 上可根据 GNU 公共许可证免费获取，网址为 https://github.com/BlueBrain/VessMorphoVis。形态分析、可视化、网格划分和渲染模块是基于其 Python API（应用程序编程接口）作为 Blender 2.8 的附加组件实现的。用户可以通过直观的图形用户界面使用附加功能，也可以通过以后台模式运行 Blender 的功能丰富的命令行界面调用 API 的详尽配置文件使用附加功能。 联系方式：marwan.abdellah@epfl.ch 或 felix.schuermann@epfl.ch 补充信息：补充数据可在 Bioinformatics 在线获取。
BRAVE-NET：脑血管病患者的全自动动脉脑血管分割
Adam Hilbert 1 , Vince I. Madai 1,2 , Ela M. Akay 1 , Orhun U. Aydin 1 , Jonas Behland 1 , Jan Sobesky 3,4 , Ivana Galinovic 3 , Ahmed A. Khalil 3,5,6,7 , Abdel A. Taha 8 , Jens Wuerfel 9 , Petr Dusek 10 , Thoralf Niendorf 11 , Jochen B. Fiebach 3 , Dietmar Frey 1 , Michelle Livne 1 1 声明 - Charité 医学人工智能实验室，柏林 Charité Universitätsmedizin，德国 2 英国伯明翰城市大学计算与数字技术学院，计算、工程与建筑环境学院 3 柏林中风研究中心，Charité德国柏林医学大学 4 Johanna-Etienne 医院，诺伊斯，德国 5 马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所神经病学系，莱比锡，德国 6 柏林洪堡大学柏林心智与脑学院心智、大脑、身体研究所，柏林，德国 7 柏林健康研究所，柏林，德国 8 数据科学研究工作室，奥地利研究工作室，萨尔茨堡，奥地利 9 巴塞尔大学医学图像分析中心 AG 和生物医学工程系，巴塞尔，瑞士 10 布拉格查理大学第一医学院和大学综合医院神经病学系和临床神经科学中心，布拉格，捷克 11 柏林超高场设施 (BUFF)，亥姆霍兹联合会 (MDC) 马克斯德尔布吕克分子医学中心，柏林，德国
小鼠全脑血管的机器学习分析
脑血管结构的变化是许多脑部疾病的关键指标。原发性血管病、血管危险因素（例如糖尿病）、创伤性脑损伤、血管闭塞和中风均会影响脑血管网络的功能 1 – 3 。阿尔茨海默病的典型症状，包括 tau 蛋白病和淀粉样变性，也会导致血管异常重塑 1、4 ，从而使毛细血管稀疏可用作血管损伤的标志 5 。因此，对整个脑血管进行定量分析对于更好地了解生理和病理状态下的脑功能至关重要。然而，量化脑血管网络的微米级变化一直很困难，主要有两个原因。首先，尚未实现对小鼠完整脑血管直至最小血管的标记和成像。磁共振成像 (MRI)、微型计算机断层扫描 (micro-CT) 和光学相干断层扫描的分辨率不足以捕捉大块组织中的毛细血管 6 – 8 。荧光显微镜提供更高的分辨率，但通常只能应用于厚度不超过 200 μ m 的组织切片 9 。组织透明化方面的最新进展可以克服这个问题 10 ，但到目前为止，还没有对整个大脑中所有尺寸的所有血管进行三维 (3D) 的系统描述。第二个挑战涉及对大型 3D 成像数据集的自动分析，这些数据集在不同深度的信号强度和信噪比 (SNR) 存在很大差异。简单的基于强度和形状的滤波方法，例如 Frangi 的血管滤波器以及具有局部空间自适应性的更先进的图像处理方法，无法可靠地将血管与
脑血管胚胎学：神经外科住院医师
Principles: -‐ Vascular development follows: -‐ metabolic demand -‐ cerebral morphology -‐ Organiza1on of vascular distribu=ng system evolves as the brain grows -‐ open neural tube: diffusion from amnio=c fluid -‐ prechoroidal stage : neural tube closes, diffusion from meninx primi1va -‐ choroidal stage : invagina = of meninx！脉络丛；外部和室室表面的差异；基本动脉桃子一直存在于以后的阶段 - 实质阶段：脑幔厚：超级血管系统的血管生成