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在儿童脚本中导航脑视觉障碍
想象一下，您是一个新的文员，即将开始小儿旋转。您很高兴能在本周在诊所加入发展中心的小儿团队。准备准备，您已经审查了发展里程碑，并渴望看到您的第一位患者 - 奎因。您是敏锐的文员，您会尽早进来阅读Quinn的文件。他是一个忙碌的2岁男孩，自出生以来，他被诊断出患有脑瘫。他的父母今天预定了一个约会，因为他的妈妈注意到奎因在互动时没有与她进行眼神交流。她说，奎因的眼睛总是环顾四周，如果房间很忙，他就无法专注于物体。妈妈确实指出，奎因非常喜欢他的红火车和其他红色物品。当他玩它时，她注意到他的眼睛亮了起来，他们会在卡车移动时追踪。
利用人工智能检测脑动脉瘤
摘要 背景 脑动脉瘤破裂引起的蛛网膜下腔出血是发病率和死亡率的主要原因。在自动化系统的帮助下，早期识别动脉瘤可能会改善患者的预后。因此，对使用 CT、MRI 或 DSA 检测脑动脉瘤的人工智能 (AI) 算法的诊断准确性进行了系统评价和荟萃分析。方法 搜索了 MEDLINE、Embase、Cochrane Library 和 Web of Science，直至 2021 年 8 月。资格标准包括使用全自动算法通过 MRI、CT 或 DSA 检测脑动脉瘤的研究。按照系统评价和荟萃分析的首选报告项目：诊断测试准确性 (PRISMA-DTA)，使用诊断准确性研究质量评估 2 (QUADAS-2) 评估文章。荟萃分析包括一个双变量随机效应模型，以确定合并敏感性、特异性和受试者工作特征曲线下面积 (ROC-AUC)。PROSPERO：CRD42021278454。结果 纳入 43 项研究，其中 41/43 (95%) 为回顾性研究。34/43 (79%) 使用 AI 作为独立工具，而 9/43 (21%) 使用 AI 辅助阅读器。23/43 (53%) 使用深度学习。大多数研究存在较高的偏倚风险和适用性问题，限制了结论。独立 AI 荟萃分析中的六项研究得出（汇总）91.2%（95% CI 82.2% 至 95.8%）的灵敏度；16.5%（95% CI 9.4% 至 27.1%）的假阳性率（1-特异性）；0.936 ROC-AUC。五项阅读辅助 AI 研究得出（汇总）90.3%（95% CI 88.0% – 92.2%）的灵敏度；7.9%（95% CI 3.5% 至 16.8%）的假阳性率；0.910 ROC-AUC。结论 AI 有潜力帮助临床医生检测脑动脉瘤。由于存在较高的偏倚风险且普遍性较差，因此解释受到限制。需要进行多中心、前瞻性研究来评估临床实践中的人工智能。
神经外科手术中脑血流监测
粗体：血氧水平依赖性 SDF：侧流暗场 CLE：共聚焦激光显微内镜 DSA：数字减影血管造影 ICG-VA：吲哚菁绿视频血管造影 MDU：微血管多普勒超声 FUS：功能性超声 CEU：造影增强超声 声明：所有作者均已阅读并批准稿件，并同意以下要求：
用于脑血流成像的 FACED 提升术
活细胞需要能量，有些细胞比其他细胞需要更多能量。有些细胞的代谢率在几秒钟内从最小变为最大，而有些细胞则是无底洞，需要无节制地持续供应能量。能量底物和氧气的供应以及代谢废物的清除是通过复杂的血管网络来维持的，富含葡萄糖的血浆和充满氧气的红细胞 (RBC) 就是通过血管网络运输的。能量代谢的变化是诊断和监测组织疾病的常用指标，这一事实进一步强调了深入了解能量供应的重要性。大脑也不例外，但它有许多特殊功能和未解之谜。能量需求大约比身体每体积的平均能量需求高出一个数量级。最重要的是，由于大脑的能量储存能力有限，因此必须持续供应氧气和葡萄糖。供应中断几分钟就会对脑细胞造成不可逆转的损害。因此，大脑使用复杂的调节系统来控制其能量供应，该系统涉及壁细胞以及神经元和神经胶质细胞。更清楚地了解单个血管和整个脉管系统水平的血流变化对于揭示这个相互关联的系统如何协调其适应性至关重要。在 PNAS 中，Meng 等人 (1) 介绍了一种强大的超快速方法来改善微血管网络中脑血流的体内测量，这将大大提高双光子显微镜在量化微血管灌注方面的适用性。尽管自 19 世纪末以来我们就知道大脑会局部调节血流以满足局部能量需求的增加 (2, 3)，但潜在的血液动力学过程以及细胞间和细胞内的信号通路仍然很大程度上未被发现（有关最近的综述，请参阅参考文献 4 和 5）。并且，在当前背景下需要强调的是，允许以高空间和时间分辨率测量血流的方法有限，但它们对于产生对血液调节微血管方面的新见解至关重要。由于其重要性，研究人员不断开发和应用各种方法来测量脑血流。这些方法基于不同的模式，例如放射性标记扩散化合物、氢扩散和微电极技术、磁共振成像、光谱、光学相干断层扫描、激光散斑成像，以及最近的聚焦超声和光声成像。其中一些方法已达到黄金标准地位，而其他方法则从地图上消失了。1998 年，Kleinfeld 等人 (6) 引入双光子显微镜来追踪单个红细胞。在接受静脉注射荧光葡聚糖以染色血浆的麻醉小鼠中，通过毛细血管短段的千赫兹线扫描来量化位移
大脑皮层-NSF -PAR-国家科学基金会
海马是一个复杂的大脑结构，该结构由每个具有不同细胞组织的子场组成。虽然海马子场的体积显示与推理和记忆功能相关的年龄相关变化，但每个子场内的细胞组织与这些功能在整个开发过程中与这些功能相关的程度尚未得到充分了解。我们采用了一种明确的模型测试方法来表征组织微结构的开发及其与2个推理任务的性能的关系，一种需要内存（基于内存的推论），而一种仅需要可感知的可用信息（基于感知的推论）。我们发现，每个子场就其细胞组织都与年龄建立了独特的关系。虽然亚面（子）与年龄显示线性关系，但齿状回（DG），Cornu Ammonis Field 1（Ca1）和Cornu Ammonis子领域2和3（组合； CA2/3）显示了与CA2/3中性别相互作用的非线性轨迹。我们发现DG与基于内存的推理性能有关，并且SUB与基于感知的推理有关。两种关系都与年龄相互作用。结果与海马子场内的细胞组织可能经历不同的发展轨迹，这些轨迹支持整个开发过程中的推论和记忆表现。
通过siddha系统管理大脑麻痹
和泰米尔纳德邦乌伦德佩特帕利的研究中心。3,4 CRRI，田纳德州乌伦德佩特帕利的Siddha和研究中心的JSA医学院。摘要：脑瘫是一种运动，肌肉张力和姿势的障碍。脑瘫是由于出生前经常出生时脑发育异常。脑瘫是儿童最常见的身体残疾。后来诊断为每1000名活出生约2个CP。与CP密切相关的结果，包括早产，低出生体重和宫内生长限制，的风险社会不平等。 在医学界，儿童健康护理中有许多新开发的技术。 因此，在Siddha文献中几代人都描述了儿童的成长，儿童成长期以及适合小儿种群的药用植物组以及在儿童期的各个阶段及其治疗中发生的疾病。 在Siddha文献中，脑瘫的大多数症状与Siravatham，Sirasthamba Vatham相关。 我审查了一份针对脑瘫的Siddha治疗的完整手册。 外部疗法就像Varmam，Podithimirthal，Ennaiooral（Sira Pootchu），Ennaiozhukku（Tharai），Thokanam，Nasiyam。 Siddha系统的概念之一是疾病是由于Mukkutram（Vatham，Pitham和Kabam）的损害而引起的。这些外部疗法被发现减少了Vadha和Kabha并诱导Pitha。 ，以便使用上述疗法来减轻症状并管理状况。 关键字：脑瘫，悉达多药，外部疗法。的风险社会不平等。在医学界，儿童健康护理中有许多新开发的技术。因此，在Siddha文献中几代人都描述了儿童的成长，儿童成长期以及适合小儿种群的药用植物组以及在儿童期的各个阶段及其治疗中发生的疾病。在Siddha文献中，脑瘫的大多数症状与Siravatham，Sirasthamba Vatham相关。 我审查了一份针对脑瘫的Siddha治疗的完整手册。 外部疗法就像Varmam，Podithimirthal，Ennaiooral（Sira Pootchu），Ennaiozhukku（Tharai），Thokanam，Nasiyam。 Siddha系统的概念之一是疾病是由于Mukkutram（Vatham，Pitham和Kabam）的损害而引起的。这些外部疗法被发现减少了Vadha和Kabha并诱导Pitha。 ，以便使用上述疗法来减轻症状并管理状况。 关键字：脑瘫，悉达多药，外部疗法。在Siddha文献中，脑瘫的大多数症状与Siravatham，Sirasthamba Vatham相关。我审查了一份针对脑瘫的Siddha治疗的完整手册。外部疗法就像Varmam，Podithimirthal，Ennaiooral（Sira Pootchu），Ennaiozhukku（Tharai），Thokanam，Nasiyam。Siddha系统的概念之一是疾病是由于Mukkutram（Vatham，Pitham和Kabam）的损害而引起的。这些外部疗法被发现减少了Vadha和Kabha并诱导Pitha。，以便使用上述疗法来减轻症状并管理状况。关键字：脑瘫，悉达多药，外部疗法。简介：脑瘫是指由对发育中的大脑侮辱引起的语气，运动或姿势的永久性非渐进性，偶尔会不断发展的疾病[1]。脑瘫是由于婴儿或胎儿脑的非促进性病变而导致的一组姿势和运动障碍。这是儿童期最常见的慢性运动障碍，每1000名活产2-3名婴儿。与感觉，运动，身体，社会情感，行为和认知领域的损害相关的多重残疾儿童被称为“脑瘫”。运动系统的许多体育活动可能会影响儿童。但脑瘫是儿童期最常见的精神残疾。原因：最常见的原因是围产期窒息。遗传/产前：神经系统，先天或宫内感染，母体或产科并发症的结构畸形，畸形。
脑瘫：关于儿童障碍的叙述性评论
脑瘫，这是发达国家儿童和年轻人患病的最常见原因之一，是指影响运动和协调的几种神经系统疾病。中枢神经系统在大脑发育的第一阶段受到的损害会导致脑瘫，脑瘫，这种非渐进状况表现为运动和姿势的损害。报告了每1000例的两例，原因包括高危婴儿提到的原因。精神降低，感觉缺陷，未能繁殖，癫痫发作以及行为或情感问题是相关的困难。为了实现跨学科干预，早期识别至关重要。结果取决于脑瘫异常异常的地形，严重程度和存在。脑瘫是由出生前，期间或五年内发生的大脑运动皮层静态损伤引起的。各种情况会影响疾病，包括脑缺氧，脑出血，感染和遗传性疾病。通常为儿童提供干预措施，作为多学科康复计划的一部分。肌肉骨骼的抱怨很常见，疼痛是一种严重的症状。
大脑血管痉挛：您需要知道的
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人类大脑皮层形状不对称的个性
摘要 大脑皮层不对称存在于不同的门类中，在人类中尤为明显，这对大脑功能和疾病具有重要意义。然而，许多先前的研究混淆了由大小引起的不对称和由形状引起的不对称。在这里，我们介绍了一种新方法，使用三个独立数据集中的磁共振成像数据来表征不同空间频率下整个皮层形状的不对称（与大小无关）。我们发现皮层形状不对称具有高度的个性化和稳健性，类似于皮层指纹，并且比基于大小的描述符（例如皮层厚度和表面积）或脑活动区域间功能耦合的测量值更准确地识别个体。个体可识别性在粗略空间尺度（~37 毫米波长）下最佳，形状不对称显示出与性别和认知的尺度特定关联，但与惯用手无关。虽然单侧半球皮层形状在粗尺度（~65 毫米波长）下表现出显著的遗传性，但形状不对称主要由特定受试者的环境影响决定。因此，粗尺度形状不对称具有高度个性化、性别二态性、与个体认知差异有关，并且主要受随机环境影响驱动。
什么时候发生了什么？修改后的大脑处理...
■ 情景记忆并非静态的，而是可以根据新的经验而改变，这可能使我们在不断变化的环境中做出有效的预测。最近的研究表明，记忆检索过程中的预测误差可能是此类变化的诱因。在这项研究中，我们使用了修改后的情景线索来调查不同类型的助记预测误差是否会调节大脑活动和随后的记忆表现。参与者对由短篇玩具故事组成的情景进行编码。在随后的 fMRI 会话中，向参与者展示了原始情景的视频，或略微修改后的版本。在修改后的视频中，两个后续操作步骤的顺序发生了变化，或者一个对象被替换为另一个对象。内容