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全身麻醉期间正中神经刺激后大脑运动活动的检测 (STIM-MOTANA)：前瞻性干预研究方案
背景：全身麻醉期间意外知晓 (AAGA) 是指患者在全身麻醉过程中意外知晓。这种现象发生在 1%-2% 的高危实践患者中，可能导致身体痛苦和心理后遗症，称为创伤后应激障碍。事实上，没有任何监测技术足以有效预防 AAGA；因此，需要新的替代方案。由于患者在 AAGA 期间的第一个反射是移动，但由于神经肌肉阻滞剂而无法移动，我们认为可以设计一个基于运动意图检测的脑机接口 (BCI) 来警告麻醉师。为此，我们建议描述和检测在进行正中神经刺激的同时使用丙泊酚进行全身麻醉期间运动皮层振荡的变化。我们相信我们的结果可以设计基于正中神经刺激的 BCI，从而可以预防 AAGA。目的：据我们所知，目前还没有发表的研究调查全身麻醉期间感觉运动皮层周围神经刺激与脑电图 (EEG) 模式的检测。本研究的主要目的是描述在丙泊酚全身麻醉期间进行正中神经刺激时运动皮层 EEG 信号在事件相关去同步化和事件相关同步化调制方面的变化。方法：STIM-MOTANA 是一项干预性和前瞻性研究，研究对象为计划在全身麻醉下进行手术的患者，涉及在两个不同时间进行 EEG 测量和正中神经刺激：(1) 患者在手术前清醒时 (2) 和全身麻醉下。共有 30 名患者将在完全静脉麻醉下接受手术，使用丙泊酚靶控输注泵。结果：将分析 30 名患者在正中神经刺激过程中根据不同丙泊酚浓度发生的事件相关去同步化和事件相关同步化的变化。此外，我们将应用 4 种不同的离线机器学习算法来检测大脑层面的正中神经刺激。招募于 2022 年 12 月开始。数据收集预计将于 2024 年 6 月结束。结论：STIM-MOTANA 将成为第一个研究全身麻醉期间正中神经刺激大脑运动效应以检测术中意识的方案。基于我们之前研究的强大实践和理论科学推理，我们创新的基于正中神经刺激的 BCI 将提供一种在全身麻醉期间检测术中意识的方法。试验注册：Clinicaltrials.gov NCT05272202；https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05272202 国际注册报告标识符 (IRRID)：PRR1-10.2196/43870
CVI（脑视觉障碍）资源
家长手册：https：//cviscotland.org/downloads/cvibookint.pdf教学CVI：Teach-cvi（Teachcvi.net）Teachcvi是一种合作伙伴关系，旨在为教师和卫生保健专业人员创建协作工具。它的目的是在教师/教育者和医疗保健专业人员之间建立桥梁，以便他们可以共同努力以使目标群体受益：脑视觉障碍的儿童（CVI）。儿科皮质视觉障碍协会https://pcvis.vision/儿科皮质视觉障碍社会的使命是提倡改善由于脑部障碍，疾病或伤害而导致视力丧失的儿童生活质量。任务仅限于有关视觉感的问题。珀金斯盲人学校：www.perkinselearning.org提供在线课程，讲座和信息会议。美国盲人基金会：www.afb.org提供与CVI儿童教育有关的教科书。www.afb.org/info/living-with-vision-loss/eye-条件/Cortical-visual-impairment-raumatic-traumatic-traumatic-brain-brain-injury-brain-brain-brain-brain-brain---nokological-vision-vision-vision-loss-vision-vision-loss-nopstical-nopersportical-cortical-cortical--cortical-- cortical-视觉效果 - 与盲人的brine for Brain for Brine for Brine for Brine for Brine for Brine for Brine for Brine：癫痫发作的半球切除术www.brainrecoveryproject.org告知父母和看护人为孩子做出更好的医疗保健决定。教育工作者在了解孩子的优势和需求时尽其所能。临床医生在触手可及的知识翻译总结时会更好地咨询家庭。作为可信赖的循证信息提供商，我们的网站，指南和网络研讨会是您孩子癫痫手术旅程中任何人的可靠来源。Strategytosee.com : Strategy To See's Mission is to provide strategies, suggestions and techniques to parents, caretakers, teachers and other action heroes, who hope to encourage more consistent and efficient use of vision in children with Cerebral/Cortical Visual Impairment CVI connect: https://cviconnect.co/ An iPad application for use by families, educators, medical professionals and others in support of children with Cortical Visual损害。Kanlovkids：https：//kssb.net/services/kanlovkids/网站上有关视觉障碍和视觉发展儿童的网络研讨会。Prosopagnosia：无法识别面孔的人的网站www.faceblind.org
数据驱动的早期预测脑瘫，使用汽车和可解释的运动学特征
由于依赖时间密集型且不可扩展的专家评估，脑瘫（CP）的早期鉴定仍然是一个重大挑战。因此，一系列研究旨在通过机器学习来预测基于运动跟踪的CP分数，例如从视频数据中。这些研究通常可以预测临床评分，这是CP风险的替代。但是，临床医生并不想估计分数，他们想估计患者患临床症状的风险。在这里，我们提出了一个数据驱动的机器学习（ML）管道，该管道从基于婴儿视频的运动跟踪中提取运动功能，并估算使用自动符号的CP风险。使用AutoSklearn，我们的框架通过抽象研究人员 - 驱动器超参数优化来最大程度地拟合过度适应的风险。接受了从3至4个月大的婴儿进行运动数据的培训，我们的分类器预测在持有的测试集中，ROC-AUC的高度指示性临床评分（General运动评估[GMA]），表明运动学运动特征临床相关的可变性。没有再培训，相同的模型可以预测在后来的临床随访中，ROC-AUC为0.74，脑瘫结局的风险，表明早期运动表现形式概括为长期神经发育风险。我们采用预注册的锁定箱验证来确保索具性能评估。本研究强调了自动驱动运动分析对神经发育筛查的潜力，这表明数据驱动的运动轨迹提取的特征可以为早期风险评估提供可解释且可扩展的方法。通过整合预先训练的视频变压器，自动驱动的模型选择和严格的验证协议，这项工作可以推进使用视频衍生的运动功能来用于可扩展的，数据驱动的临床评估，从而证明基于可用的数据（如婴儿）（如婴儿）的计算方法如何增强神经发育障碍的早期风险检测。
由早期手臂双臂强化疗法引起的变化，包括单侧脑瘫的幼儿的下肢
设计，设置和参与者这项前瞻性随机临床试验（2018年11月至2021年12月），包括2个平行组和1：1的分配，招聘在欧洲大学医院，脑瘫专业中心和自发应用在3个地点：比利时布鲁塞尔，比利时。布雷斯特，法国；和意大利比萨。匹配（包含年龄，病变类型，脑瘫原因和受影响的侧面）对随机分组。在基线（T1）后2周（T1）和基线后3个月（T2）评估了幼儿（T0）（T0）。医疗保健专业人员和主要结果评估者对小组分配视而不见。至少有23个年龄较大的儿童（每组），年龄在12至59个月中，患有痉挛性/运动障碍UCP，并且需要遵循指示。排除标准包括不受控制的癫痫发作，预定的肉毒杆菌毒素注射，计划在研究期之前或期间6个月内安排的骨科手术，严重的视觉/认知障碍或磁共振成像的禁忌症。
帕克森主义在脑常染色体主导...
脑小血管疾病（SVD）包括一系列神经系统表现，包括中风，认知能力下降和进行性步态难度。1相关的步态异常通常的特征是步态放缓，类似于血管帕金森氏症。与宫颈主义相关的病变通常会影响纹状体和相关的运动路径，而SVD神经成像标记负担可以预测帕金森氏症的风险。2,3 SVD的遗传形式，例如具有皮质下梗塞和白细胞层状（Cadasil）的脑常染色体显性动脉炎（CADASIL），也常见于帕金森氏症。4步态困难在晚期卡达西尔很常见；然而，帕金森主义的流行和特征仍然没有被逐出。5本研究旨在全面评估卡达西尔患者帕金森主义的特征，评估其患病率并确定潜在的临床和神经成像标记。我们假设帕金森 - ISM的病理生理主要是血管，与特发性帕金森氏病（PD）中看到的α-突触性核疾病不同。对来自同一医院的特发性PD的患者进行了评估并进行了评估（补充图1）。在卡达西尔患者中，
TREX1 相关家族性冻疮性狼疮伴有脑动脉瘤，可用 Janus 激酶抑制剂治疗
一名 28 岁的韩国男性患者，18 岁时曾患桥本甲状腺炎和脑动脉瘤破裂导致的蛛网膜下腔出血，耳朵、手指和脚趾出现寒冷诱发的冻疮病变；腿部出现网状疹（皮肤红斑狼疮病面积和严重程度指数 [CLASI] 评分为 14）；手脚出现炎性关节炎（图 1A）。他的神经系统检查正常。系统检查未见异常，无相关家族史。随访脑血管造影显示多个微小囊状动脉瘤（图 2）。血液检查显示轻度白细胞减少（3.5 × 10 9 /L）和中性粒细胞减少（1.4 × 10 9 /L）。所有其他实验室和影像学检查结果均正常，包括炎症标志物、感染性血清学、ANA、类风湿因子、补体和尿液分析。基因检测显示 TREX1 c.52G>A、p.(Asp18Asn) 杂合，证实了 FCL 的诊断。
脑瘫
长大，因此患有脑瘫的儿童需要定期监测。是什么原因导致脑瘫？在某些情况下，可以识别出脑瘫的原因，但在所有情况下都不是。由于血管阻塞，劳动并发症，感染，缺乏氧气或大脑中缺乏氧气或流血引起的中风，孩子的大脑可能已过早出生。有时，当大脑在子宫内正常发育时，原因可能是大脑的异常。在一些极少数情况下，CP可能是由遗传联系引起的。我们怎么知道有人患有脑瘫？症状因儿童而异，这可能会使诊断困难。有些婴儿柔软，但其他婴儿的肢体运动可能僵硬（痉挛），有些婴儿可能具有异常和不协调的运动（运动障碍）。有些孩子可能不使用一只手臂，也可能有拳头或尖头的脚。有些可能会遇到喂食问题或吞咽困难。年龄较大的时候，有些人可能会tip脚行走或坐着或走路迟到。
脑卒中的预测模型：针对不平衡数据的 ADASYN-RF 方法
摘要 脑卒中是一种脑部血液突然停止流动，脑细胞因缺氧和营养物质不足而死亡的疾病。脑卒中与主要与当今生活方式相关的风险因素有关，包括高“血糖水平、心脏病、肥胖和糖尿病”等代谢综合征。本研究使用机器学习算法开发了脑卒中预测模型：“逻辑回归 (LR)、随机森林 (RF) 和 K-最近邻 (KNN)”。上述研究所需的数据集来自 Harvard Dataverse 存储库。该数据集包含“临床、生理、行为、人口统计和历史数据”。在这方面，将通过采用过采样技术（包括“SMOTE、ADASYN 和 ROSE”）来处理类别不平衡问题。本文提出了一种新的混合机器学习模型，将 ADASYN 与随机森林相结合，称为 ADASYN-RF，其中 ADASYN 将对不平衡的数据集进行重新采样，然后将随机森林应用于重新采样的数据。此外，还采用了其他机器学习模型和过采样技术进行比较。令人惊讶的是，ADASYN-RF 模型能够达到本文提到的 99% 的最高检测准确率，证明了其在中风预测方面的有效性。因此，该方法为中风的临床诊断提供了一种廉价而精确的工具。
不明原因栓塞性卒中患者房性心脏病和阵发性心房颤动倾向的预测
结果：75名ESUS患者的平均年龄为58岁。 60%的患者为男性，最常见的伴随疾病是高血压（53.3%）。 40 名患者患有心房颤动，15 名患者患有阵发性房颤。高血压和E/e->12是心房心脏病的独立预测因素，p值分别为0.001和0.02。对患有房心病的患者进行多变量回归分析； V导联P波终末力速度（PTFV）> 5000 mV.ms、左心房容积指数> 34 ml/m 2和射血分数< 45%是AF的显著独立预测因素，显著p值分别为0.001、< 0.001和0.001。