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评估非对比度颅骨CT脑图像的超急性和急性缺血性卒中分类
应迅速接受患者。关于NCCT图像的另一个问题，强度的范围非常宽且稀疏。需要在适合分类器的合适范围内重新销售。在本文中，我们旨在找到合适的窗口设置，用于通过使用Inpection v3在没有CTP的情况下对NCCT图像中缺血性中风的超急性和急性相分类。数据集以轴向切片制备。每个载玻片分类为正常或病变。由于训练样本的限制，将转移学习用于模型的重量初始化。结果表明该模型可以在35时窗口级别表现良好，而窗口宽度为95，90.84％的精度。关键字超急性缺血性中风，急性缺血性中风，非对比度颅骨计算机断层扫描，窗户CT，图像分类1。引言1.1研究中风的背景是全球死亡的第二大原因。在泰国，中风成为死亡或功能障碍的第一个原因。缺血性中风和出血中风是主要原因。缺血性中风是由凝块引起的，该凝块导致大脑的血液供应低（Musuka等人2015）。它分为四个阶段：超急性，急性，亚急性和慢性梗塞（Pressman BD和Tourje EJ 1987）（Nakano s and iseda t 2001）。但是，如果检测到较早的中风，它可能会增加生存和恢复的机会。神经影像受到医生的诊断。在泰国，CT被广泛使用，因为成本比MRI便宜。有许多类型的神经成像，例如磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）。它成为诊断标准并广泛可用（Barber Pa等。2005），（Kidwell CS等人 1999）。 图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。 有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。 2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人 2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。 视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。 以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人， 2013）使用造影剂。 不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。 因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等 2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2005），（Kidwell CS等人1999）。 图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。 有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。1999）。图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人 2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。 视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。 以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人， 2013）使用造影剂。 不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。 因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等 2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人，2013）使用造影剂。不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2019），（Cheon等人2019），（Meier等人2019），（Mirtskhulava等人2015），脑肿瘤（Nadeem等人2020），肺癌（Weng等人2017），Retina（Christopher等人 2018）。2017），Retina（Christopher等人2018）。2018）和乳腺癌（Chougrad等人 尽管诊断解释的发展模型是具有挑战性的任务，但非解释性问题（例如增强图像和发展工作流程）也有助于改善患者的结果（Richardson等人。2018）和乳腺癌（Chougrad等人尽管诊断解释的发展模型是具有挑战性的任务，但非解释性问题（例如增强图像和发展工作流程）也有助于改善患者的结果（Richardson等人。2020）也可以在此任务中应用深度学习来实现治疗的最终目标。纸张的其余部分如下组织。CT窗口上的先前工作可以在第1节中找到。第2节阐明了研究的目的。第3节介绍了建议的方法，数据集，CT窗口过程，本工作中应用的分类。在第4节中解释了实验结果的细节，结论是在第5节中。1.2计算机断层扫描中的文献综述（CT）被称为评估梗塞中风的方式。窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）的值是具有诊断准确性的重要因素。它可以揭示患者大脑的微妙异常。通常，CT图像上的默认脑窗口设置为40，窗口宽度为80（EE等人。2017），但是这个窗口很难审查梗塞，尤其是在中风的早期。因此，许多作品都在选择适当的窗口级别的合适值，并提出了检测缺血性中风的窗口宽度。
从颅骨射线照相到脑血管造影
Roentgen的发现从1896年开始发起了一系列出版物，该出版物用于将金属物体定位在人体中。Fowler使用X射线从19岁的沮丧学生的颅外组织中删除了.32口径的自身弹头子弹，4与人们普遍认为Harvey Cushing是第一位将子弹定位在头骨中的外科医生。cushing首先使用X射线定位在造成棕色s综合征（BSS）的女性脖子上的子弹。5 Archibald Church（1861-1952）是一名美国神经科医生，他报告说，一个15岁的男孩在行走时交错的右侧陷入困境。他的头骨X射线显示在右后窝中显示了阴影。尸检显示出出血和明显血管性的右小脑半球的神经胶质瘤。教堂假定肿瘤中的血液会增强肿瘤的X射线。6张X射线被用于定位寡头瘤，因为这些肿瘤含有射电量钙化。ArthurSchüller（1874-1957）发表了一项详尽的调查ArthurSchüller（1874-1957）发表了一项详尽的调查
新型植入物可提高颅骨手术的效果
脑肿瘤、感染、中风和脑损伤等严重疾病都会导致脑肿胀。脑被包裹在颅骨这个保护性但又坚固的结构中，所以任何肿胀都会导致脑部受压。如果不缓解压力，脑部就会受到永久性损伤。当患者脑部任何部位出现肿胀时，外科医生可能会钻一个钻孔（颅骨上的一个小孔）以排出血液，或者进行部分开颅术（一种切除一块颅骨以容纳肿胀的外科手术）。随后，几周后通过颅骨成形术修复部分开颅术。这种对颅骨缺损的外科修复可以保护脆弱的脑组织并恢复颅骨的正常轮廓。
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。
基于 3D 颅骨重建的机器人立体定位系统可提高手术准确性和速度
我们开发了下一代机器人立体定位平台，用于小动物，结合了三维 (3D) 颅骨轮廓仪子系统和完整的六自由度 (6DOF) 机器人平台，以提高空间精度和手术速度。3D 颅骨轮廓仪基于结构照明，其中视频投影仪将一系列水平和垂直线图案投射到动物颅骨上，并由两个二维 (2D) 常规 CCD 相机捕捉，以基于几何三角测量重建精确的 3D 颅骨表面。使用重建的 3D 颅骨轮廓，可以使用基于 Stewart 设计的 6DOF 机器人平台引导和重新定位颅骨，以精确对准手术工具，以达到特定的大脑目标。使用机械测量技术对系统进行了评估，并使用琼脂脑模型演示了平台的精确瞄准。麻醉的单角沙鼠也用于该系统，通过使用玻璃移液器注射染料来瞄准梯形体 (MNTB) 的内侧核。切除的脑切片荧光成像证实了瞄准脑核的准确性。结果表明，这种新的立体定位系统可以提高神经科学研究中小规模脑部手术的准确性和速度，从而加速神经科学发现并降低实验动物的流失率。
现代波斯猫短头型头部特征与颅骨畸形及脑积水的关系
短头颅的头部形态越来越受到重视，并已成为最重要的品种定义特征。2现代品种标准将理想的波斯猫头部形态描述为非常圆的头部，宽度很大，并有“高鼻梁”。从侧面看，前额、鼻子和下巴应该垂直对齐，从鼻骨到额骨的过渡（断裂）应该位于两眼之间的中心3（图1A、B）。这种现代“北京狗脸”波斯猫的短头颅形态，以扁脸北京犬命名，突出了孩子般的头骨特征，因为它有大而圆的眼睛、扁平的脸和大额头。这种表型已经很受欢迎，尽管严重程度的短头颅畸形会导致波斯猫的严重健康问题。 4 – 6 长期以来，德国饲养者保留了波斯猫的传统类型，认为其更接近古老的原始类型。
基于二维区域生长的头部 MRI 扫描颅骨剥离
2 pkalavathi.gri@gmail.com 摘要 — 颅骨剥离是从 MR 脑图像中分割脑部分的过程。它是许多神经图像研究中的重要图像处理步骤。在本文中，我们提出了一种基于 2D 区域增长的用于人体头部扫描磁共振图像 (MRI) 的新型颅骨剥离方法。这是一种从 T1、T2 和 PD 加权 MR 图像中分割脑部分的全自动方法。所提出的方法包括两个主要过程。首先，我们提取中间切片中的脑部分，然后提取剩余切片中的脑。在该方法中，首先处理脑图像的二进制形式以找到粗糙的脑部。然后通过使用 2D 区域增长方法检测粗糙脑部中的细小脑区。在粗糙脑部内部定义一个圆圈来选择区域增长的种子点。我们利用相邻切片的几何相似性来提取剩余切片中的脑部分。所提出的方法可在 T1、T2 和 PD 加权图像中准确提取脑部。实验结果表明，该方法比BET和BSE方法更准确地提取脑部部分。关键词——颅骨剥离，区域生长，磁共振图像（MRI），分割