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美国神经外科医师协会的神经外科医师专利与创新
在过去的几十年中，神经外科医生主导的创新带来了新疗法、成像方式、仪器和设备的开发，使患者治疗受益。神经外科医生已经发现了实践中的差距，他们的创新带来了神经外科的进步以及与业界的独特合作，并获得了专利。之前对 90 个国家的神经外科创新的审查发现，表现最好的专利类别是影像引导、神经生理学和神经调节设备 [1]。在美国，拥有专利的前三大亚专业领域包括脊柱、肿瘤和立体定位/影像引导 [2]。考虑到植入物的成本高昂以及常规使用椎弓根螺钉/棒系统和椎间装置进行脊柱重建，脊柱通常会引起人们的极大关注 [3-4]。在脑肿瘤领域，专利包括新的诊断/术中检测方法、腔内药物治疗和疫苗疗法 [5-7]。随着伽玛刀（瑞典斯德哥尔摩 Electa 公司）和 CyberKnife（美国加利福尼亚州桑尼维尔 Accuray 公司）的引入，图像引导立体定向放射外科 (SRS) 的发展使颅脑和脊髓病变的定位比标准外照射放射治疗更精确、更准确，并具有良好的长期效果 [8-9] 。美敦力植入式
基于证据的神经疾病和del妄的脑保护策略
缩写的处方信息。药用产品的名称：脑布洛蛋白 - 注射溶液。定性和定量组成：一个mL在水溶液中含有215.2 mg的脑乳糖蛋白浓缩物。赋形剂清单：氢氧化钠和注射水。治疗适应症：用于治疗脑血管疾病。尤其是在以下指示中：老年痴呆症的痴呆症。血管痴呆。中风。颅脑外伤（Consotio和Contusio）。禁忌症：对药物的成分之一，癫痫，严重的肾功能障碍的超敏反应。营销授权持有人：Ever Neuro Pharma GmbH，A-4866 Unterach。仅可用于处方和药房。More information about pharma- ceutical form, posology and method of administration, special warnings and precautions for use, interaction with other medicinal products and other forms of interaction, fertility, pregnancy and lactation, effects on ability to drive and use machines, undesirable effects, overdose, pharmacodynamics properties, pharmacokinetic properties, preclinical safety data, incompatibilities, shelf life, special precautions for storage, nature and产品特征摘要可提供容器的内容和处置的特殊预防措施。版权所有©2023 by Ever Neuro Pharma GmbH，Oberburgau 3，4866 Unterach，奥地利。保留所有权利。Cerbrolysin是Ever Neuro Pharma GmbH的注册商标，奥地利Unterach 4866未经出版商书面许可，可以以任何形式或任何电子或机械手段（包括信息存储和检索系统）以任何形式或任何电子或机械手段（包括信息存储和检索系统）复制任何部分。
copeptin对术后精氨酸加压素缺乏症的术后实用性
垂体性疾病神经外科手术的客观精氨酸加压素缺乏症（AVD）是commen的，可能会延迟出院。copeptin是精氨酸加压素的稳定替代标记，可以预测术后AVD。作者的目的是评估术后采样时间和切点浓度的copeptin，以预测术后AVD的发展。在2020年2月至2022年4月之间正在接受垂体病变手术的未曾经有过的AVD的成年人有资格进行研究包容。术后从每位患者中抽取两个样本，以使用免疫荧光测定法评估copeptin浓度。样品表示为“早期”（截止后6小时内）或“术后第1天”（POD1；在拔管后10-30小时内）。患者的AVD发育。结果包括一百九十二名患者（54.2％的女性），中位年龄为54.5岁（IQR 39.8-67.0岁）。The median copeptin concentration at both time points was significantly lower in those with AVD (transient or permanent; n = 22, 11.5%) than in those without (early: 4.9 vs 18.7 pmol/L, p < 0.001; POD1: 3.4 vs 4.9 pmol/L, p < 0.001) but did not differ in those who developed transient versus permanent AVD.对于早期样品的AVD预测预测的最佳共肽切割点为<8.5 pmol/L（灵敏度0.70，特异性0.80，阳性预测值[PPV] 0.29，负预测值[NPV] 0.96）和PMOL/L <4.3 pmol/L pmol/L pmol/L的PMOL/L对于POD1示例（敏感性0.82 0.82，特定于0.63，ppv，ppv，ppv，ppv）。在早期样品中，copeptin临界素的22.9 pmol/l的临界值提高了对AVD检测的敏感性，而NPV为99％。患有AVD的患者的比例较高（60.0％vs 8.8％，p <0.001）和copeptin浓度较低（早期：4.3 vs 17.0 vs 17.0 pmol/L，p <0.001; pod1; pod1：2.7 vs 4.9 pmol/l，pmol/l，p <0.001）在那些患有颅脑下的患者中，患有颅脑症的患者是颅骨疗法的病理学。尽管持续性库欣氏病的患者比起缓解症患者的copeptin较低，但差异没有达到统计学意义（早期p = 0.11，pod1 p = 0.52）。此外，copeptin浓度无法预测抗利尿激素不适当分泌综合征的发展。没有AVD的患者术中接受了压力剂量的静脉曲器，中位型copeptin的中位数较低（11.7 vs 19.1 PMOL/L，p = 0.027）。在术后早期copeptin样品中得出的结论，AVD诊断的最佳copeptin切点为<8.5 pmol/L，水平> 22.9 pmol/L在排除AVD方面具有谓词效用。解释copeptin的结果时应谨慎使用，因为术中术中接受糖皮质激素而没有AVD的患者中值copeptin contrantrations。
使用自调节优化卡尔曼滤波器对时变脑网络进行建模
脑网络是复杂的动态系统，其中不同区域之间的定向相互作用在感觉、认知和运动过程的亚秒级尺度上发展。然而，由于神经信号及其未知噪声成分的高度非平稳性质，动态脑网络建模仍然是当代神经科学的主要挑战之一。在这里，我们提出了一种基于卡尔曼滤波器创新公式的新算法，该算法经过优化，可在未知噪声条件下跟踪快速发展的定向功能连接模式。自调节优化卡尔曼滤波器 (STOK) 是一种新型自适应滤波器，它嵌入自调节记忆衰减和递归正则化，以确保高网络跟踪精度、时间精度和对噪声的鲁棒性。为了验证所提出的算法，我们在现实替代网络和真实脑电图 (EEG) 数据中与经典卡尔曼滤波器进行了广泛的比较。在模拟和真实数据中，我们都表明 STOK 滤波器估计定向连接的时间频率模式具有显著优越的性能。STOK 滤波器的优势在真实 EEG 数据中更加明显，其中该算法从大鼠的颅脑 EEG 记录和人类视觉诱发电位中恢复了动态连接的潜在结构，与已知生理学高度一致。这些结果确立了 STOK 滤波器是模拟生物系统中动态网络结构的强大工具，有可能对大脑功能产生的网络状态的快速演变产生新的见解。
经颅红外激光刺激治疗创伤性脑损伤：病例系列
摘要简介：本研究旨在评估基于光生物调节 (PBM) 的颅脑红外激光刺激 (TILS) 对创伤性脑损伤 (TBI) 患者进行的安全性和可能的治疗效果。方法：11 名参与者经委员会认证的神经病学家进行全面神经系统检查和 MRI 评估后被诊断为 TBI，他们使用 Cytonsys CytonPro-5000 仪器（引导激光控制，聚焦波长为 1064 nm，最大输出功率为 10W，最大光功率密度为 500 mW/cm 2，有效面积直径为 4.5 cm 2）完成了 5 到 8 次 20 分钟的 TILS 疗程。每次 TILS 疗程中，参与者使用预先确定的患者特定坐标接受 250 mW/cm 2 连续激光波照射每个半球。结构成像用于对额叶皮质（Brodmann 区域 10）中的个体治疗目标进行神经导航。本研究的主要安全措施是发生不良事件 (AE) 或严重不良事件 (SAE)。主要疗效结果测量是参与者评定的干预后总体变化评分 (GRC)。次要结果测量包括干预前后进行的一系列神经心理学测试和情绪问卷。结果：参与本研究方案的所有患者均能耐受研究程序，未发生任何 AE 或 SAE。11 名参与者中有 9 名的 GRC 评分有临床显著改善 (≥ + 2)。神经心理学测试和情绪问卷结果也表明了积极的治疗效果。结论：本研究为 TILS 作为 TBI 患者非侵入性临床干预措施的安全性和潜在有效性提供了初步证据。关键词：创伤性脑损伤；经颅红外激光刺激；近红外光疗法；脑刺激。
首次在定制颅骨植入物中集成无线颅内压监测装置的人体试验
背景：减压开颅术是治疗难治性颅内高压的一种救命疗法。对于存活的患者，需要进行第二次颅骨重建手术（颅骨成形术）。颅骨成形术对颅内压 (ICP) 的影响尚不清楚。目的：将最近获得美国食品药品监督管理局批准的完全植入式无创 ICP 传感器集成到定制颅骨植入物 (CCI) 中，用于对颅内高压高风险患者进行术后监测。方法：一名 16 岁女性因颅脑枪伤接受减压开颅术 4 个月后接受颅骨成形术。由于持续性颅疝并伴有硬膜下积液，颅骨成形术后颅内高压值得关注。因此，利用带有集成无线 ICP 传感器的 CCI 进行颅骨重建，并进行无创术后监测。结果：使用无线手持式监测器每天两次获得间歇性 ICP 测量值。仰卧位时 ICP 范围为 2 至 10 mmHg，坐位时 ICP 范围为 -5 至 4 mmHg。有趣的是，坐位和仰卧测量值之间始终存在平均 7 mmHg 的差异。结论：这项首次在人体上使用的经验表明了几项值得注意的发现，包括 (1) 在 CCI 中集成无线 ICP 传感器进行围手术期神经监测的全新安全性和有效性；(2) 尽管术前颅疝严重，但颅骨修补术后 ICP 恢复正常；(3) 颅骨修补术后体位 ICP 适应性恢复。据我们所知，这是第一个展示这些有趣发现的案例，它有可能从根本上改变颅骨重建的范式。
儿童脑肿瘤治疗进展
儿童脑肿瘤是儿童癌症相关死亡的主要原因[1,2]。它们是一群异质性群体，具有不同的发育起源、基因组谱、治疗方法和预后。年幼儿童（三岁以下）的肿瘤通常起源于胚胎，而年龄较大儿童的脑肿瘤更可能来自神经胶质细胞[3,4]。外科、神经肿瘤学、神经放射学和放射肿瘤学的进展提高了某些肿瘤类型（如低级别神经胶质瘤和髓母细胞瘤）的患者生存率。然而，弥漫性中线神经胶质瘤、其他高级别神经胶质瘤 (HGG) 和大多数复发性儿童脑肿瘤患者的预后仍然不佳，因为目前的治疗策略无法将大多数患者的生存期延长超过几个月[5]。大多数高级别儿童脑肿瘤除了手术外，还需要强化化疗和局部或颅脑脊髓放疗，而这些治疗会对发育和认知产生毁灭性的长期影响。提高这类患者群体的生存率一直是大多数儿童癌症治疗联盟（如儿童肿瘤学组）的主要工作重点，但同样重要的目标是尽量减少化疗和电离辐射的短期和长期副作用（表 1）。自 2002 年 Pomeroy 等人发表了开创性研究，成功利用基因表达模式预测了中枢神经系统 (CNS) 胚胎肿瘤的结果以来，人们一直在齐心协力阐明驱动儿童脑肿瘤发生和发展的分子机制 [ 6 ]。这提高了诊断准确性，确定了潜在的治疗靶点，在某些情况下，实施了靶向治疗，以最小的脱靶效应实现肿瘤体积控制。在这篇综述中，我们旨在回顾针对儿童脑肿瘤的最新方法，这些方法以靶向分子治疗、免疫治疗和激光间质热治疗等较新的治疗方式为中心。
摘要 : 早期肿瘤诊断是神经内科治疗中最具挑战性的任务。脑肿瘤是最常见的
摘要：在神经病学领域，早期肿瘤诊断是治疗肿瘤最具挑战性的任务。由于脑瘤是世界上最常见的问题，因此人们正在进行大量研究以在癌症发病阶段发现它。使用传统的图像处理方法进行诊断及其自动化的任务极其困难。鉴于此，提出了一种基于卷积神经网络架构的新技术来对脑瘤进行分类，以帮助放射科医生和医生快速准确地做出决策。所提出的深度学习结构有助于分析和生成更好的特征图，以对正常和恶性病例中的变化进行分类。所提出的方法，即混合深度神经网络 (H-DNN) 架构，是两种不同 DNN 的组合。第一个深度神经网络 (DNN-1) 使用颅脑磁共振 (MR) 图像的空间纹理信息，而在第二种方法中，深度神经网络 (DNN-2) 使用 MRI 扫描的频域信息。最后，我们将两个神经网络结合起来，根据预测分数产生更好的分类结果。DNN-1 的训练输入是局部二元模式计算的纹理，而 DNN-2 使用小波变换计算的频率作为训练输入。这里使用了两个数据集来评估所提出的模型，即真实 MRI 数据集和用于 T2 加权 MRI 扫描的 BraTS 2012 MRI 数据集。在本研究中，所提出的模型提供了 98.7% 的分类准确率，优于相关工作中报告的其他方法。此外，还使用 DNN-1 和 DNN-2 架构对所提出的方法进行了准确度、灵敏度和特异性的比较，以表明与其他方法相比，所报告的模型给出了更好的结果。关键词：脑肿瘤、卷积神经网络、深度学习、图像分类、磁共振成像。如何引用：Singh, M., & Shrimali, V. (2022)。使用混合深度学习方法对脑肿瘤进行分类。 BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究，13 (2), 308-327。https://doi.org/10.18662/brain/13.2/345
STARS 批判性评价主题 (CAT) 组
20023 年 9 月 15 日和 2023 年 10 月 17 日（更新术语）搜索策略（包括主题标题）PubMed 296 个结果（“脑损伤”[Mesh] 或中风[Mesh] 或“脑损伤，创伤性”[Mesh] 或颅脑创伤[mesh] 或缺氧症[ti] 或脑缺氧[mesh] 或“脑膜炎”[Majr] 或“创伤性脑损伤*” [ti] 或“TBI”[ti] 或“mTBI”[ti] 或“脑损伤*”[ti] 或“获得性脑损伤”[ti] 或中风[ti] 或“创伤性脑损伤”[ti] 或“脑病变*”[ti] 或“脑损伤”[ti] 或“脑损伤*”[ti] 或“脑创伤*”[ti] 或“脑损伤*”[ti]或“脑损伤”[ti]或“创伤性脑*”[ti]或“轴突损伤*”[ti]或“创伤性脑病*”[标题]或神经创伤*[标题]）AND（（“专业间关系”[MAJR]或“患者护理团队”[MAJR]或“跨专业”[ti]或“跨专业” [ti] 或“跨学科”[ti] 或“跨学科”[ti] 或“多学科”[ti] 或“多学科”[ti] 或“团队合作”[ti] 或“跨专业协作实践”[tiab] 或多模式[ti] 或多专业[ti] 或多模式[ti] 或多专业[ti]）AND（治疗*[ti] 或恢复*[ti] 或护理*[ti] 或团队*[ti] 或康复*[ti] 或collabor*[ti]) 或 “协作方法*”[ti] 或 “基于群体”[ti] 或 “团体治疗*”[ti] 或 团体干预[ti]) AND （“系统评价作为主题”[Mesh] 或 “系统评价” [出版物类型] 或 “系统”[ti] 或 “Cochrane 评价*”[ti] 或 “系统地”[tiab] 或 “Cochrane 数据库系统评价”[期刊] 或 “荟萃分析作为主题”[MeSH:noexp] 或 荟萃分析[ptyp] 或 metaanaly*[tiab] 或 meta-analy*[tiab] 或 “荟萃分析”[ti] 或 “荟萃分析”[ti] 或 “荟萃评价*”[ti] 或 临床试验作为主题[mesh:noexp] 或 “对照临床试验” [出版物类型] 或 随机对照试验 [pt] 或 随机[tiab] 或 “随机化”[tiab] 或 随机 [tiab] 或 安慰剂[tiab] 或 "试验"[ti] 或临床试验[tiab] 或范围界定[ti] 或队列研究[mesh:noexp] 或纵向研究[mesh:noexp] 或后续研究[mesh:noexp] 或前瞻性研究[mesh:noexp] 或回顾性研究[mesh:noexp] 或队列[TIAB] 或纵向[TIAB] 或前瞻性[TIAB] 或回顾性[TIAB] 或 "定性研究"[Mesh] 或 "以评估研究为主题"[Mesh] 或干预[ti] 或定性[tiab]) AND ("康复"[Subheading] 或 "康复"[tiab] 或 "康复"
脑积水水弹性模型中旋转流的数值模拟
I. 简介 许多研究人员已经基于多孔弹性构建了脑积水的计算理论。此类模型将有助于更好地理解问题，从而提供更好的治疗方法。此类模型还忽略了分流术的间歇性影响，而分流术是治疗脑积水最常用的方法。我们使用弹性和流体力学来创建人脑和脑室系统的数学模型。我们的模型通过考虑跨导水管的流动并包括边界约束来扩展以前的工作。这将为疾病的边界和改善创建一个定量模型。我们开发并解决了该模型的控制方程和边界条件以及有意义的临床发现。我们的模型通过将导水管流与边界约束结合起来，扩展了早期对脑积水的研究。脑脊液沿着脊髓周围的蛛网膜下腔向下流动，然后进入颅脑蛛网膜下腔，然而，物理定律很难解释这种流动是如何持续的。采用体内刺激的数学方法来研究脉动血液、脑和脑脊液的动态相互作用 1 。本文介绍的模拟是为患有脑脊液生理病理疾病脑积水的个体生成的 2 。研究特发性脑积水化学浓度不对称循环的后脑室通透性 3 。使用基本的几何模型，当前的研究提出了一种全新的脑积水多物理扩散过程方法，并作为更复杂的几何模拟的标准 4 。研究了脑脊液在心血管和蛛网膜下腔的循环以及脑脊液渗入多孔脑实质的问题。开发了复杂大脑几何形状的边界条件 5 。将标准受试者的研究信息与代表颅内动力学的实际计算模型进行了比较。该模型利用特定于受试者的磁共振 (MR) 图像和物理边界条件作为输入，可重现脉动的脑脊液循环并模拟颅内压力和流速 6 。该数值模型用于探索横截面几何形状和脊髓运动如何影响非稳定速度、剪应力和压力梯度场 7 。该系统分为五个子模型：动脉系统血液、静脉系统血液、心室脑脊液、颅内蛛网膜下腔和脊髓出血腔。阻力和顺应性将这些子模型连接起来。构建的模型用于模拟七个健康个体中发现的关键功能特征，例如动脉、静脉和脑脊液流量分布（幅度和相移） 8 。此前，利用时间分辨三维磁共振速度映射研究人体血管系统中健康和异常的血流模式。利用这种方法研究了 40 名健康志愿者 9 的脑室系统中脑脊液流量的时间和空间变化。这些颗粒中的脑脊液和血液之间的屏障很小，使脑脊液能够流入循环并被吸收。与脑脊液的产生相反，消耗是压力-