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基于差异进化的神经结构搜索脑血管分割
脑血管分析对于开发神经退行性疾病的新型治疗靶标至关重要。这样的准确分析不能手动执行，而需要半自动或完全自动化的方法。深度学习方法最近已证明对医学图像的自动分割和分析必不可少。但是，优化深度学习网络体系结构是另一个挑战。手动选择深度学习网络体系结构并调整其超参数需要大量的专业知识和精力。为了解决这个问题，文献中提出了探索具有高分从细分性能的更高效网络体系结构的神经体系结构搜索（NAS）方法。这项研究介绍了基于差异进化的NAS方法，其中提出了新的搜索空间以用于脑血管分割。我们选择了经常用于医学图像分割的两个架构，即u-net和注意U-net，作为NAS优化的基准。传统的差异进化和基于反对的差异进化与新型搜索空间一起用作NAS中的搜索方法。此外，我们进行消融研究并评估特定损失函数，模型修剪，阈值选择和概括性能对所提出模型的影响。实验是在提供335个单渠道8位灰度图像的两个数据集上进行的。这些数据集是公共体积脑血管系统数据集（CONSEINN）和我们自己的名为Kuvesg的数据集。所提出的NAS方法，即UNAS-NET和COATION UNAS-NET体系结构，就不同的分割指标而言产生了更好的分割性能。更具体地说，具有差分进化的UNAS-NET揭示了高骰子得分/敏感性值分别为79.57/81.48。此外，它们的推理时间比基线方法短9.15。
增强弥漫性相关光谱脉冲脑血流信号，并具有近红外光谱光谱学
将DC与NIRS结合起来可以计算氧气6的脑代谢率，并进一步了解健康7、8和病理条件下血红蛋白浓度与脑血流（CBF）变化之间的关系。9，10最近，我们和其他小组提出了使用DCS脉动CBF指数信号（PCBF I）来量化颅内压（ICP），临界关闭压力（CRCP），脉冲指数（PI）和脑抗血管抵抗指数（CVR I）的连续性和非inniNninvasine continally and Inninvasine conteriality。11 – 16 Despite the encouraging results, the low signal-to-noise ratio (SNR) of current DCS devices limits pCBF i to source- detector separations (SDsep) of up to 2.5 cm, which reduces brain sensitivity in adults, 17 and to achieve sufficient time-points within a pulsatile waveform, it requires cardiac-gated averaging of 50 arterial pulses, 11 which dampens the脉冲峰，并提供CRCP和CVR I估计为0.02至0.07 Hz，速率太低，无法研究大脑脉管系统的动态压力流关系。18要克服DCS噪声，增加SDSEP并以较少的平均恢复PCBF I恢复，我们提出了一种基于NIRS和DCS脉冲信号组合的新方法。由于在相同采样速率下的NIRS测量值通常检测到多个数量级的光子，因此NIR的SNR比DCS的SNR（19，20）好得多，允许测量脉冲血容量波形，并在长SDSEP（≥3cm）处具有高时间分辨率。PWA通常是指在短SDSEP上使用脉搏氧量设备测量的PPG波形的形态。21特别是，我们最近开发了一种称为Flexnirs的开源，可穿戴和无线NIRS设备，具有低噪声等效功率（NEP <70 fw∕P Hz），能够以高达266 Hz的采样率以高达266 Hz的采样率获取10个通道。22该设备的高SNR性能使我们能够在NIRS光掌术（PPG）的脉冲光吸光度下以3.3 cm sdsep（Nirs-Pppg）的速度吸收性（NIRS-PPG）与少数Beats Anever to beats Anirs to beative and Beative vellsaTile光吸光度（PPG），从而解决脉动血液量和其时间衍生物。23从表面PPG中提取的形态特征及其时间衍生物已在文献中进行了研究，通常包括PPG波轮廓的振幅，潜伏期和宽度。这些特征通常带有算法，这些算法在信号中找到局部最大值和最小值及其第一个至第三次衍生物。23 PWA量化了脉搏波的特性，以获取有关心血管态的信息，并揭示了特定特征与皮肤血管衰老，刚度和外周耐药性的相关性。24 - 27测量长SDSEP PPG及其时间导数的能力扩展了分析，以表征大脑血管，并通过弥漫性光学方法为研究脑健康打开了新的维度。28 - 30此外，当通过利用脉冲血容量和血流关系同时测量DC和NIR时，31 - 33，我们可以将Pul-Satile流入和流出和流出和模型PCBF I分开，并将模型作为NIRS-PPPG的线性贡献，以及它的首次衍生物[D（NIRS-PPPG）[D（NIRS-PPPG）/DT]。所得拟合的PCBF i-fit在DC上显示超过SNR，同时准确匹配DCS脉冲流，使我们能够在心脏频率下估计PI，CRCP和CVR I。为了验证该模型，我们与Flexnirs同时测量了12位健康受试者，并且在我们的实验室中可用的最先进的DCS原型，该原型在1064 nm处运行，并采用了超导纳米型单杆探测器（SNSPD）。SNSPD-DCS系统提供了> 16倍SNR的增加，而标准DCS技术，17，使我们能够在较大的分离处解决PCBF I，并使用较低的心脏门控平均。，我们对受试者进行了NIR和DCS测量，同时执行改变脑和系统生理的标准任务，并在各种条件下恢复了脉动和慢速变化的信号。
人工智能和机器学习在诊断脑血管疾病中的作用
简介：已知脑血管疾病会对普通人群引起显着的发病率和死亡率。在患有脑血管疾病的患者中，及时的临床评估和放射学解释对于优化临床管理以及为关键且潜在的挽救生命的神经外科干预措施进行分类患者而言至关重要。随着人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的最新进展，已经开发了许多AI和ML算法，以进一步优化脑血管疾病的诊断和后续治疗。尽管有这样的进步，但仍需要进一步的研究来实质性地评估这些技术在临床实践中的应用的诊断准确性和可行性。本综述旨在分析当前对脑血管疾病的诊断和临床决策的AI和MI算法的使用，并讨论利用这种算法的可行性和未来应用。
溶栓治疗在心脑血管病中的应用及风险预测综述
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脑血流动力学功能性近红外光谱与正电子发射断层扫描评估轻度认知障碍与阿尔茨海默病的相关性：一项探索性研究
本研究通过对轻度认知障碍 (MCI) 和阿尔茨海默病 (AD) 患者中 fNIRS 与正电子发射断层扫描 (PET) 和磁共振成像 (MRI) 检测到的血流动力学激活进行比较分析，探讨功能性近红外光谱 (fNIRS) 的实用性。参与者被分为四组：主观记忆障碍 (SMI)、遗忘型 MCI (aMCI)、非遗忘型 MCI (naMCI) 和 AD 组。我们使用商用无线连续波 NIRS 系统记录语义言语流畅性任务 (SVFT) 期间的血流动力学反应。分析了各组神经影像学评估参数之间的相关性。基于兴趣区域的比较显示，四组在双侧背外侧前额叶皮质 (DLPFC) 的 SVFT 期间有显著不同的血流动力学反应。线性混合效应模型结果表明，在控制 fNIRS 信号的年龄和组别差异后，双侧 DLPFC 区域的平均 Δ HbO 2 与整体 FDG-PET 呈显著正相关。淀粉样蛋白 PET 信号往往能更好地区分 AD 组与其他组，而 fNIRS 信号往往能更好地区分 SMI 组与其他组。此外，组间比较显示，DLPFC 中的海马体积和血流动力学反应之间存在镜像模式。fNIRS 检测到的血流动力学反应与疾病进展相关的代谢和解剖变化呈显著相关性。因此，fNIRS 可被视为预测 MCI 和 AD 患者大脑血流动力学和代谢状态的筛查工具。
患有和没有先天性心脏病的婴儿之间脑血管稳定指数和头围的关联
原因是未知的。改变的脑血管血液动力学可能有助于神经系统异常，例如较小的头圆周，因此我们创建了一种新型的脑血管稳定指数（CSI），作为脑自动调节的替代物。我们假设CHD婴儿将在CSI和头圆周之间有关联。我们在冠心病婴儿和健康对照组中进行了前瞻性的纵向研究。我们在4个时间点（Newborn，3，6，9个月）测量了CSI和头围。我们通过在连续三个连续倾斜（0-90°）上减去从仰卧脑充氧（RCSO 2）中减去平均2分钟的CSI，然后平均每个年龄的变化得分。线性回归量化了CSI和头圆周之间的关系。我们对总共进行了177次评估（80个健康对照，97个CHD婴儿）。与健康对照组（41.6 cm）（p <0.001）（p <0.001）相比，冠心病婴儿的平均头圆周较小，并且在组合所有时间点时CSI的总体上提高了CSI（p = 0.04），并且头围增加了0.27 cm。同样，随着CSI在CHD婴儿中的改善（p = 0.04）时，头围增加了0.32 cm。我们发现CSI与我们的整体样本和冠心病婴儿的头围有显着相关性，这表明CSI受损可能会影响CHD婴儿的脑大小。需要未来的研究以更好地了解CSI与大脑生长之间相互作用的机制。
大脑血管痉挛：您需要知道的
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循环外泌体在脑血管疾病中的作用
脑血管疾病（CVD）是脑血管中一系列病变的一般术语，包括动脉，毛细血管，静脉和静脉鼻窦，最突出的危害是中风，是死亡和全球死亡和无能为力的主要原因之一[1]。根据2016年全球疾病研究的负担，中风的全球寿命风险约为25％[2]。至关重要的是阐明CVD的预防和治疗的发病机理，尤其是潜在的分子机制。一定数量的研究试图从不同的角度详细说明固有机制。但是，这些研究似乎集中在特定细胞类型内的分子变化上，而不是细胞之间的信息传递。患病的细胞可能会进一步影响相邻的细胞，并引发导致整个疾病的链反应，这意味着细胞间通信在此过程中起着至关重要的作用。
miR-182在心血管和脑血管疾病中的作用
近几十年来，心血管和脑血管疾病的治疗已取得了重大进展，从而可以更有效地预防心血管和脑血管事件。然而，心脏和脑动脉粥样硬化并发症仍然占全世界的大量发病率和死亡率。新颖的治疗策略对于改善心血管疾病后的患者预后至关重要。miRNA是调节基因表达的小非编码RNA。在这里，我们讨论了miR-182在调节心肌增殖，迁移，缺氧，缺血，凋亡和肥大中的作用，在动脉粥样硬化，CAD，MI，I/R损伤，器官移植，心脏肥大，高血压，心脏衰竭，心脏失败，心脏病，心脏病，心脏病，心脏病，心脏病，心脏病和心脏毒性。此外，我们还总结了MiR-182治疗剂在临床开发中的当前进展，并讨论了为心脏病患者进入诊所所需的挑战。
星形胶质细胞HMGB1调节出生后星形胶质细胞形态发生和脑血管成熟
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