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给编辑的信
AI快速准确地分析大型数据集的能力已导致医学诊断方面的显着进步。AI算法在解释医学图像（例如X光片和MRIS）方面表现出了非凡的熟练程度，有时甚至在识别诸如癌症等疾病的早期迹象方面的表现都超过了人类专家。此外，AI驱动的预测分析可以预见患者的风险并促进及时的干预措施，为更多个性化和积极主动的医疗保健铺平了道路。1尽管有这些进步，但必须解决一些关键问题，以确保AI在医疗保健中的负责任和有效整合。一个重要的问题是算法偏见的风险。AI系统从历史数据中学习，如果这些数据集不充分多样化和代表性，则由此产生的算法可以无意间永久存在健康差异。使用多样化的包容性数据集开发AI系统来减轻这种风险并确保公平的医疗保健结果至关重要。2
旋转后19个心律不齐？沃尔夫·帕金森（Wolf Parkinson）旋转后19个心律失常？沃尔夫·帕金森氏综合症病例报告白综合症病例报告
摘要 - 磁共振成像（MRI）中的特权由于侵犯扫描，存储，转移，分析和共享而起着重要作用。本文回顾了MRI中的隐私问题，尤其是大脑MRI在数据集，模型，平台，违规，解决方案和文献中使用的解决方案方面讨论了基于风险，技术，政策，规则以及MRIS中现有和缺少点的重要问题。即使存在可用技术匿名，差异隐私，联合学习，假名，合成数据生成，隐私性或匿名化的难题仍然需要提供新颖的隐私，保密性，或保留敏感数据的新颖敏感数据，也需要使用可用的技术，即使有规则，法规，政策和法律可用来保存隐私，差异隐私，联合学习，化学数据生成，合成数据或匿名化困境仍在处理中。本文通过一些建议着重于这些问题，并针对未来的方向讨论了这些问题。
李法美尼症候群筛检 - 成人
1 全身和脑部 MRI 检查每年进行一次，间隔六个月。乳房 MRI 检查（造影剂和非造影剂）应与脑部 MRI 检查同时进行（但由于造影剂剂量不同，应在不同日期进行）。 2 第一次脑部 MRI 检查应使用钆帕西诺进行造影剂和非造影剂检查；如果正常，则应随后进行非造影剂脑部 MRI 检查。如果患者有恶性肿瘤病史，则所有脑部 MRI 检查都应进行造影剂和非造影剂检查。 3 对于患侧有 PDAC 家族史的患者[1 名一级亲属 (FDR) 或 1 名二级亲属 (SDR)]，请参阅胰腺癌筛查算法临床效果部 V4 经医务人员执行委员会于 2024 年 12 月 17 日批准
基于U-NET的模型，用于最佳MR脑图像分割
摘要：MRIS的脑肿瘤分割一直是放射科医生的一项艰巨任务，因此，需要自动和广义的系统来解决此任务。在医学成像中使用的所有其他深度学习技术中，基于U-NET的变体是文献中最常用的模型，可针对不同的方式分割医学图像。因此，本文的目的是研究U-NET体系结构中的众多进步和创新，以及最近的趋势，目的是强调使用U-NET的持续潜力用于改善脑肿瘤分割的性能。此外，我们还提供了不同U-NET体系结构的定量比较，以从优化的角度突出该网络的性能和演变。除此之外，我们还尝试了四个U-NET体系结构（3D U-NET，COATION U-NET，R2 COATION U-NET和修改3D U-NET），用于Brats 2020数据集，以供脑肿瘤细分，以更好地概述该体系结构在DICE SCORE和HAUSDORFF距离上的概述。最后，我们分析了医学图像分析的局限性和挑战，以提供有关在优化方面开发新体系结构的重要性的批判性讨论。
Davidson，Matthew J.，Mithen，Will，Hogendoorn，Hinze，Hinze，van Boxtel，Jeroen J.A.和Tsuchiya，Naotsugu（2020）SSVEP引起了注意，而不是意识
摘要。在本文中，我们提出了一个从部分体积（PV）图中合成3D脑T1加权（T1-W）MRI图像的框架，目的是生成具有更多积分率组织边界的合成MRI体积。合成的MRI需要扩大和丰富用于培训脑部分割和相关模型的非常有限的数据集。与当前的最新方法相比，我们的框架利用PV-MAP属性，以指导生成的对抗网络（GAN）来生成更准确和更现实的合成MRI体积。我们证明了在PV-MAP上而不是二进制映射的条件，导致合成MRIS中的精确组织边界更加准确。此外，我们的结果表明，在合成MRI体积中，深灰质区域的表示有所改善。最后，我们表明，在合成图像中反映了引入PV映射的细胞变化，同时保留了准确的组织边界，从而在新的合成MRI体积的数据合成过程中可以更好地控制。
2025-2027 年实施计划
• 为所有年龄段的患者提供 24 小时紧急护理。急诊部配备了接受过住院医师培训并获得委员会认证的急诊医师，他们可以使用最新的技术和治疗方法 • 全面的妇产科护理，包括产前和产后护理、分娩服务以及低风险婴儿（34 周及以上）的护理 • 关节置换手术服务以及微创骨科、脊柱、妇科和普通外科手术、治疗和疗法 • 医疗办公楼设有门诊医学影像，包括 CT 扫描、MRI 和具有 3D 乳房 X 线摄影的乳房健康服务 • 与主楼相连的门诊办公室提供专科护理 • 医院还提供重症监护服务，包括远程重症监护计划。
利用深度学习和手工放射组学预测立体定向放射治疗后脑肿瘤的不良放射效应
方法：收集接受 SRT 治疗 BM 的患者的钆增强 T1 加权 MRI 和特征，用于来自不同机构的训练和测试队列（N = 1,404）和验证队列（N = 237）。从训练集中的每个病变中提取放射组学特征并用于训练极端梯度增强 (XGBoost) 模型。在同一队列上训练 DL 模型以进行单独预测并提取最后一层特征。使用 XGBoost 的不同模型仅使用放射组学特征、DL 特征和患者特征或它们的组合构建。使用外部数据集上的受试者工作特征曲线的曲线下面积 (AUC) 进行评估。研究了对个体病变和每个患者发展为 ARE 的预测。
利用深度学习和手工放射组学预测立体定向放射治疗后脑肿瘤的不良放射效应
方法：收集接受 SRT 治疗 BM 的患者的钆增强 T1 加权 MRI 和特征，用于来自不同机构的训练和测试队列（N = 1,404）和验证队列（N = 237）。从训练集中的每个病变中提取放射组学特征并用于训练极端梯度增强 (XGBoost) 模型。在同一队列上训练 DL 模型以进行单独预测并提取最后一层特征。使用 XGBoost 的不同模型仅使用放射组学特征、DL 特征和患者特征或它们的组合构建。使用外部数据集上的受试者工作特征曲线的曲线下面积 (AUC) 进行评估。研究了对个体病变和每个患者发展为 ARE 的预测。
肿瘤坏死因子-Alpha抑制剂：它们可以在中枢神经系统中诱导特发性炎症性脱髓鞘疾病吗？
七名患者接受了MRI检查。在七个MRI中，三个是颈椎扫描，三个是脑扫描，其中一个是脑和颈椎扫描。 一名患者的MRI病变与神经贝氏病（Diencephalon和左颞叶的参与）一致。 最初每月用环磷酰胺输注一次治疗该患者。 然而，在一年的随访中，病变进展并表现出对比度增强。 因此，开始用英夫利昔单抗治疗，从而产生临床恢复。 经过三年的英夫利昔单抗输注，他发展了共济失调。 获得了MRI，该MRI在左小脑半球中显示出高强度的非增强病变。 这一发现暗示了炎症/脱髓鞘病变。 但是，患者失去了随访。在七个MRI中，三个是颈椎扫描，三个是脑扫描，其中一个是脑和颈椎扫描。一名患者的MRI病变与神经贝氏病（Diencephalon和左颞叶的参与）一致。最初每月用环磷酰胺输注一次治疗该患者。然而，在一年的随访中，病变进展并表现出对比度增强。因此，开始用英夫利昔单抗治疗，从而产生临床恢复。经过三年的英夫利昔单抗输注，他发展了共济失调。获得了MRI，该MRI在左小脑半球中显示出高强度的非增强病变。这一发现暗示了炎症/脱髓鞘病变。但是，患者失去了随访。
ADUHELM（aducanumab - accessdata.fda.gov
_______________ 剂量和用法 ______________ • 开始治疗时需要进行滴定。 （ 2.1 ） • 建议的维持剂量为每四周约一小时静脉输注 10 mg/kg。 （ 2.1 ） • 在开始治疗前，获取最近的（一年内）脑部 MRI。 （ 2.2, 5.1 ） • 在第 7 次和第 12 次输注前获取 MRI。 如果观察到严重的 ARIA-H 放射学表现，则仅在临床评估和后续 MRI 显示放射学稳定（即 ARIA-H 的大小或数量没有增加）后才可以谨慎继续治疗。 （ 2.2, 5.1 ） • 给药前需要用 100 mL 0.9% 氯化钠注射液 (USP) 稀释。 （2.4）• 通过 0.2 或 0.22 微米的在线过滤器进行静脉输注，持续时间约一小时。（2.5）