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机器学习在儿童后颅窝肿瘤分类中的应用：系统评价
简单总结：颅后窝肿瘤的诊断具有挑战性，但正确的分类至关重要，因为治疗决策因肿瘤类型而异。本系统综述的目的是总结作为这些儿童脑肿瘤诊断工具而开发的机器学习方法的现状。我们发现，虽然个别算法非常有效，但该领域受到方法、结果报告和研究人群的异质性限制。我们确定了这些算法在研究和开发中的常见限制，并就如何克服这些限制提出了建议。如果将本综述中概述的实用指南纳入算法设计中，可以帮助弥合理论算法诊断测试与各种病理的实际临床应用之间的差距。
自动机器学习在常规磁共振成像中区分儿童后颅窝肿瘤
结果：对于三向分类，基于树的管道优化工具的自动机器学习的放射组学模型实现了 0.91 的测试微平均曲线下面积，准确率为 0.83，而基于特征选择方法 x 2 分数和广义线性模型分类器的最优化模型实现了 0.92 的测试微平均曲线下面积，准确率为 0.74。基于树的管道优化工具模型的准确率明显高于平均定性专家 MRI 成像审查（0.83 比 0.54，P，.001）。对于二元分类，基于树的管道优化工具模型对髓母细胞瘤与非髓母细胞瘤的曲线下面积为 0.94，准确率为 0.85，对室管膜瘤与非室管膜瘤的曲线下面积为 0.84，准确率为 0.80，对毛细胞星形细胞瘤与非毛细胞星形细胞瘤的曲线下面积为 0.94，准确率为 0.88。
基于 CT-MRI 图像融合的颞下-中颅窝肿瘤计算机辅助导航管理
摘要 目的 CT 和 MRI 对术前准确评估肿瘤与重要血管、脑组织及颅颌面骨的三维空间位置关系至关重要，探讨基于 CT-MRI 图像融合在颞下窝及颅中窝沟通性肿瘤治疗中术前评估、虚拟手术规划及导航手术的应用价值。方法 回顾性研究 8 例颞下窝-颅中窝沟通性肿瘤患者，将平扫、增强 CT 和 MRI 影像数据导入工作站进行图像融合，依次进行三维图像重建、虚拟手术规划及术中导航。通过对 ICFCT 患者采用 CT-MRI 图像融合导航引导下进行活检或手术后的临床资料进行分析，评估治疗效果。结果 8例患者均获得了高质量的CT-MRI图像融合及三维重建，图像融合结合三维图像重建增强了ICFCT术前评估，并通过虚拟规划提高了手术效果。4例导航引导下穿刺活检均获得了明确的病理诊断。7例导航引导下手术除1例例外，其余患者均实现了肿瘤完整切除。1例复发性脑膜瘤患者术后出现脑脊液漏。结论 CT-MRI图像融合结合计算机辅助导航管理，优化了ICFCT穿刺活检和手术的准确性、安全性及手术效果。
头骨穹顶，颅腔和脑膜
o上轨道裂（VI）o圆形（VII）O孔卵形（VIII）三叉神经是一种巨大的感觉神经（V3也是咀嚼肌肉的运动，也是运动的肌肉）它具有与背部的sens词相似的神经节。三叉神经然后分裂成3个感觉神经。孔的孔子传播脑膜中部动脉脑膜中部动脉在骨骼中部的骨骼中，在骨骼中部颅窝的地板上以及颅骨侧壁的内侧形成了深沟。颅库骨骼的重要营养动脉。Temporal bones: The rest of the middle cranial fossa is made by the 2 temporal bones Petrous part : middle part of each temporal bone is thick and hard and projects like a pyramid across middle cranial fossa Squamous part : other part is thin and flat and forms the side walls of the fossa and cranial vault
乔伯特综合征的放射学特征-Thieme Connect
所有患者均表现出颅窝畸形的特征图，称为“摩尔牙齿迹象”（MTS），在大约85％的JS患者中已有报道（►图。1）。在轴向截面中的存在中，在甲板/中脑的水平，小脑vermis的低/发育不良，异常深的沟渠窝和水平化的浓密和细长的高级小贝尔甲梗。自第一个描述以来，报告了许多病例，并随着表型的扩展以及细胞学和遗传进化的扩展。几种疾病更难以分析，因为它们的遗传原因通常不清楚，并且不遵循遗传模式。幸运的是，分子特征可以从患者的诊断，预后以及
中期项目审查职权范围
- 开发监测系统。 - 审查技术在指定项目领域的适用性：Gulper、WASHaLOT、MoCH、Briquettes、Compost。 - 修改和预测试/验证 7 个地区的标准课程（技术和业务培训）。 - 对 FSPT 功能进行快速评估，并对现有 O&M 业务进行改进/测试。 - 根据 TAF 结果在选定的目标地区推广（推广）经过验证的创新技术。（团块、生物炭、双浸坑、fossa Alterna WASHaLOTs 和 MoCH）
开源软件的价值
作者感谢 Linux 基金会提供的资金和行政支持，如果没有这些支持，普查数据就无法获得。我们非常感谢哈佛商学院研究计算服务、哈佛创新科学实验室、Linux 基金会以及软件组成分析数据提供商 Snyk、Synopsys 网络安全研究中心和 FOSSA 的支持。我们感谢 Tianli Li 和 Misha Bouzinier 提供的出色研究协助。我们还感谢软件开发人员 Boris Martinovic 以及微软的 Rich Lander 和 Scott Hanselman 对 .NET 生态系统的见解。我们从哈佛商学院价值观和估值会议、哈佛商学院 D3 研究日和 2023 年管理学院会议的参与者那里得到了有益的反馈。