XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAneurysm
术中中央糖尿病在动脉瘤手术期间急诊：一种不寻常的现象
进行了紧急非对比度计算机断层扫描（CT）扫描，显示出大量颅内出血并离开MCA领域的浮肿（►图。1a）。在剧院中立即服用颅骨切开术，并在剧院中进行动脉夹层，在该剧院中，进行了标准的神经外科监测以及动脉血压和中央静脉压（CVP）。标准的麻醉管理方案随后是一般麻醉诱导，带有1 mg咪达唑仑，100 µg芬太尼，250 mg硫代酮和6毫克耐受。在诱导后，给予30％甘露醇的60 g（1 gm/kg）在30分钟内给予脑放松。用丙泊酚输入75至100 µg/kg/min，Vecuronium输注（0.1mg/kg/h）和芬太尼剂量（1µg/kg/h）维持麻醉。目标定向静脉流体给药是通过维持血气参数和正常血糖的维持。手术切口近2小时后，观察到高尿量（700 - 1,000毫升）约10分钟，进一步增加到每分钟100至150 mL。动脉血气分析
肥厚性
1东田纳西州立大学詹姆斯·H·奎伦医学院，美国田纳西州约翰逊市2 Ballad Health CVA心脏研究所，田纳西州约翰逊市，美国田纳西州约翰逊市，通讯作者：Ashwin Jagadish，东田纳西州立大学詹姆斯·H·Quillen医学院医学生James H. Quillen医学院修订：12/12/2023接受：12/21/2023发布：12/31/2023 AM J Hosp Med Oct; 7（4）：2023。doi：https：//doi.org/10.24150/ajhm/2024.004关键词：动脉瘤，血栓，超声心动图，抗凝性，抗癌性心理性心理性心理中性疗法抽象中性障碍左心室（LV）超常见的形式不常见的形式（HC）。它与顶端动脉瘤，心律不齐和心脏猝死有关。顶端动脉瘤可以导致血栓发展，并且患有这种情况的个体可能需要抗凝。我们的病例涉及一名具有HCM的76岁女性，这些女性患有障碍物和LV顶端动脉瘤形成中腔中液脂肥大。她在动脉瘤中形成了一个血栓，该血栓已成功地用口服apixaban处理。引言虽然肥厚性心肌病可以在左心室（LV）壁中的任何地方都表现出来，但最常见的表现涉及基底前隔膜或前自由壁的肥大[1]。一种罕见类型的肥厚性心肌病（HCM）可以作为中腔LV阻塞[2]。中腔lv阻塞
人工智能在未破裂颅内动脉瘤中的作用：概述
颅内动脉瘤 (IA) 是一个重大的公共卫生问题。在没有合并症且平均年龄为 50 岁的人群中，其患病率高达 3.2%。需要一种有效的方法来识别 IA 高风险受试者，以提供足够的放射学筛查指南并有效分配医疗资源。人工智能 (AI) 因其在基于图像的任务中的出色表现而受到全世界的关注。它可以作为临床环境中医生的辅助手段，提高诊断准确性，同时减少医生的工作量。AI 可以像人类一样执行模式识别、对象识别和问题解决等任务。根据收集的训练数据，AI 可以以半自主的方式协助决策。同样，AI 可以识别可能的诊断，并根据健康记录或影像数据选择合适的治疗方法，而无需任何明确的编程（指令集）。动脉瘤破裂预测是预测建模的圣杯。AI 可以显著改善破裂预测，从而挽救生命和肢体。如今，深度学习 (DL) 在准确检测医学影像中的病变方面显示出巨大潜力，并且已经达到甚至超越了专家级诊断。这是通过增加计算放射组学准确诊断 UIA 的第一步。这不仅可以诊断，还可以建议治疗方案。未来，我们将看到 AI 在 IA 的诊断和管理中发挥越来越大的作用。
功能近红外光谱神经反馈增强了人类空间记忆
主动脉瘤和解剖都是威胁生命的病理。由于缺乏保守的医疗，唯一的疗法包括修改心血管危险因素以及手术或血管内治疗。像许多其他心血管疾病一样，特别是动脉粥样硬化，主动脉瘤和解剖具有强大的炎症表型。植物体是先天免疫系统的一部分。刺激后，它们形成多蛋白质复合物，主要是在白介素-1β和其他细胞因子激活中。考虑到收集证据，炎症界面果断地参与了主动脉疾病的出现和进展，靶向靶向疗法含量较高，提供了一种有希望的新治疗方法。遵循PRISMA指南的系统审查，涉及当前的临床前数据，涉及拟态性靶向药物治疗作为主动脉动脉瘤和解剖的新型治疗选择的潜在作用。包括所有主动脉疾病（主动脉瘤和解剖）的啮齿动物模型，评估了对炎症膜体的直接或间接抑制作用的药物治疗，以及使用相同的主动脉模型，而无需使用脑膜体系的靶向治疗。原发性和继发性结果是主动脉疾病，主动脉损伤，主动脉相关死亡和最大主动脉直径的发生率。MEDLINE的文献搜索（通过PubMed），科学网络，Embase和Cochrane Central登记登记册（Central）的登记中心（Central）产生了8,137次命中。，四项研究符合纳入标准，因此有资格进行数据分析。在所有这些中，靶向含含蛋白质的蛋白3（NLRP3）的拟合蛋白3（NLRP3）的靶向有效地降低了主动脉疾病和主动脉破裂的发生率，并减少了主动脉壁的破坏。无法确定针对其他炎症的治疗策略。总而言之，更精确地靶向NLRP3浮游物的拟态靶向疗法，在啮齿动物模型中显示出令人鼓舞的结果，值得在临床前研究中进一步研究，以便将其转化为
乳腺癌和脑动脉瘤检测中新型深度学习模型的开发
2.1：CNN 架构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 28 3.8：来自 SCVMC 数据集的样本 MRA 图像 . ...
使用 MONAI 从 MRI 图像对脑动脉瘤进行分类...
脑动脉瘤是脑内血管的凸起或膨胀，可能会渗漏或破裂，引起出血，也可能导致脑出血。这是一种紧急医疗情况，需要立即进行神经系统评估和检测以确保生存。[19] 动脉瘤的大小不到 MRI 扫描大小的 1%，因此使用深度学习识别和分割动脉瘤具有挑战性。在这个任务中，我们探索了深度学习神经网络如何帮助从 MRI 扫描中解决脑动脉瘤的分类问题。我们模型的输入是 3D 图像、医院的扫描图像和没有动脉瘤的开源图像。我们使用 DenseNet 网络架构和 MONAI（人工智能医疗开放网络）[12] 平台，这是一个基于 PyTorch 的开源框架，用于训练和提高分类任务的准确性。我们与一家初创公司 VasoGnosis Inc. 合作，这是一家为脑血管疾病提供人工智能诊断和手术规划软件平台的供应商 [15]，通过这个项目获取数据和指导。
大脑特异性生物标志物作为动脉瘤性出血后的死亡率预测因子
摘要：动脉瘤性蛛网膜下腔出血（ASAH）是一种严重的疾病，患有高死亡率和高永久性残疾率，对于那些在初次出血的人来说。这项研究的目的是研究中枢神经系统的标志物，作为ASAH之后潜在的院内死亡率预测因子。在ASAH后的第1、2和3天，在血液和脑脊液（CSF）中测量了具有外部室外排水酶，烯醇酶，S100B和GFAP水平的患者。Compared to survivors, non-survivors showed a significantly higher peak of S100B and enolase levels in the blood (S100B: 5.7 vs. 1.5 ng / mL, p = 0.031; enolase: 6.1 vs. 1.4 ng / mL, p = 0.011) and the CSF (S100B: 18.3 vs. 0.9 ng / mL, p = 0.042;烯醇酶：109.2 vs. 6.1 ng / ml，p = 0.015）。烯醇酶在血液中的最高可预测性水平（AUC为0.873）和CSF中的80.0 ng / ml（AUC为0.889）中显示出最高水平。S100B的预测能力也非常好，血液中的阈值为5.7 ng / ml（AUC 0.825）和CSF中的4.5 ng / ml（AUC 0.810）。总而言之，烯醇酶和S100B（但不是GFAP）可能是适合于早期预测ASAH后院内死亡率的生物标志物。
人工智能在颅内动脉瘤治疗中的应用：现状与未来展望
摘要：伴有蛛网膜下腔出血的颅内动脉瘤发病率和死亡率很高。检测动脉瘤、识别破裂的危险因素和预测动脉瘤的治疗反应以指导临床干预至关重要。人工智能因其在基于图像的任务中的出色表现而受到了全世界的关注。人工智能在一系列临床环境中作为医生的辅助手段，大大提高了诊断准确性，同时减少了医生的工作量。基于使用深度学习的 MRA 和 CTA 的动脉瘤计算机辅助诊断系统已经过评估，并报告了出色的性能。随着机器学习方法的实施，人工智能还被用于自动形态学计算、破裂风险分层和结果预测，这些方法已表现出增量价值。本综述总结了人工智能在动脉瘤管理（包括检测和预测）方面的最新进展。简要讨论了人工智能临床应用的挑战和未来方向。