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非对比度计算机断层扫描在评估中的作用...
[1]在这个新的放射学时代，计算机断层扫描已成为头部受伤患者初步评估的基本主要选择。在检测颅骨骨折和急性颅内出血方面，它也很容易获得，更快且高度准确。[2]基于50名被转诊为NCCT头部调查的患者，根据调查的50名患者，基于便利性抽样进行了一项前瞻性研究。进行了研究以确定临床发现，断裂的类型和骨折部位。这项研究得出的结论是，NCCT头部调查是最佳的脑损伤史患者的主要方式。关键字：NCCT头，MDCT，断层扫描，重建。简介CT扫描代表计算机断层扫描。这是一种特殊的断层扫描形式，其中计算机用于对层析成像平面或切片进行数学重建。1971年10月1日，在由Godfrey N. Hounsfield爵士开发的原型扫描仪上进行了涉嫌进行额叶肿瘤的患者进行的第一次临床计算机断层扫描（CT）扫描。扫描仪产生了具有80 x 80矩阵的图像。[3] 1974年，罗伯特·史蒂文·莱德利（Robert Steven Ledley）博士给了整个 -
招聘活动 - NET
成功完成经国家认可的外科技术人员教育计划或成功完成美国陆军、海军、空军、海军陆战队、海岸警卫队或公共卫生服务委任团的适当外科技术培训计划，并持有并保持由 NBSTSA 以外的国家认可的外科技术人员资格认证机构（例如国家能力测试中心 (NCCT)）管理的认证外科技术人员证书。
基于变压器的分类结果预测多模式中风治疗
摘要 - 这项研究提出了一个基于变压器结构和自我发项机制的多模式融合框架多晶体。这种结构结合了非对比度计算机断层扫描（NCCT）图像的研究和进行中风治疗患者的出院诊断报告，使用了基于变压器结构方法的多种方法来预测中风治疗的功能结果。结果表明，单模式文本分类的性能明显优于单模态图像分类，但是多模式组合的效果优于任何单个模态。尽管变压器模型仅在成像数据上表现较差，但是当与临床元诊断信息结合使用时，两者都可以学习更好的互补信息，并为准确预测中风治疗效果做出良好的贡献。
运动想象脑机接口康复系统增强中风患者上肢表现并改善大脑活动：一项临床研究
本研究比较了运动想象脑机接口（MI-BCI）联合物理治疗与单纯物理治疗在缺血性卒中康复训练前后的疗效，探讨MI-BCI的康复效果是否受患者病情严重程度影响，以及MI-BCI是否对所有患者都有效。40例住院缺血性卒中合并运动障碍患者参与了本研究，患者分为MI组和对照组，在康复训练前后进行功能评估。以Fugl-Meyer评分（FMA）为主要结局指标，其肩肘评分和腕关节评分为次要结局指标，采用运动评估量表（MAS）评估运动功能恢复情况。采用非造影CT（NCCT）探讨不同类型的大脑中动脉高密度征对缺血性卒中预后的影响。脑拓扑图能够直接反映大脑的神经活动，利用脑拓扑图来检测中风后脑功能的变化和脑拓扑功率响应。与康复训练后的 MI 组和对照组相比，MI-BCI 康复后功能结果更好，包括总 FMA 评分（MI = 16.70 ± 12.79，对照组 = 5.34 ± 10.48）、FMA 肩肘评分（MI = 12.56 ± 6.37，对照组 = 2.45 ± 7.91）、FMA 腕评分（MI = 11.01 ± 3.48，对照组 = 3.36 ± 5.79）、MAS 评分（MI = 3.62 ± 2.48，对照组 = 1.85 ± 2.89）、NCCT（MI = 21.94 ± 2.37，对照组 = 17.86 ± 3.55）实现相关增加的可能性显著更高。研究结果表明MI-BCI康复训练比常规康复训练更能有效改善脑卒中后上肢运动功能障碍患者运动功能，验证了主动诱导神经康复的可行性。患者病情的严重程度可能会影响MI-BCI系统的康复效果。
引用：Vimalesvaran K，Robert D，Kumar S等。评估人工智能（AI）优先考虑CT头部解释
摘要简介诊断成像在急诊部门（EDS）至关重要。可访问性和报告影响ED工作流程和患者护理。由于放射学劳动力短缺，报告容量受到限制，导致图像解释延迟。图像报告的周转时间是ED瓶颈。人工智能（AI）算法可以提高诊断放射学的生产率，效率和准确性，取决于其临床功效。这包括积极影响患者护理和改善临床工作流程。接受-AI研究将评估QURE。AI的QER软件在识别和优先级，从非对比度头部CT（NCCT）扫描的AI分析中确定和优先级。方法和分析这是一项多中心试验，在13个月内跨越了四个不同的地点。它将包括所有18岁以上的人出席ED，转交给NCCT。该项目将分为三个连续的阶段（QER解决方案的实施前，实施和实施后实施和实施后），以控制采用偏见并调整背景患者特征的基于时间的变化。实践前涉及标准护理的基线数据，以支持主要和次要结果。实施阶段包括员工培训和QER解决方案阈值调整，以在必要时检测目标异常。实施后阶段将在放射学信息系统中引入通知（优先标志）。放射科医生可以选择同意QER的发现，或者根据他们的临床判断，在撰写和签署报告之前根据其临床判断而忽略它。非QER处理的扫描将按照标准护理进行处理。伦理和传播该研究将根据良好临床实践的原则进行。该协议已于2023年5月获得东米德兰兹研究伦理委员会（莱斯特中央）的批准（REC（研究伦理委员会）23/EM/0108）。结果将在同行评审的期刊上发表，并在科学发现（临床检查。
用于分析 CT 脑部扫描的人工智能
对于疑似中风入院的患者，NICE 关于 16 岁以上人群中风和短暂性脑缺血发作的指南：诊断和初步治疗建议立即使用经过验证的筛查工具 FAST 来评估突然出现神经系统症状的患者。入院时，使用经过验证的工具 ROSIER 来诊断中风或短暂性脑缺血发作。当怀疑短暂性脑缺血发作时，患者将服用 300 毫克阿司匹林并转诊给专科医生进行评估。不建议进行脑成像。疑似急性中风入院的患者应转诊至专科中风科。建议尽快在 24 小时内进行 NCCT。高风险人群应立即接受扫描。当怀疑急性缺血性中风且症状出现时间超过 6 小时前时，应进行 CTA 或 CTP。中风
供应商 - 不足的深度学习图像在脑计算机断层扫描中Denoising denoising：多扫描仪研究
Matter-White物质分化（GM-WM），人工制品，清晰度和诊断信心。客观分析包括对噪声，对比度比率（CNR），signal-noise比率（SNR）的评估，后窝的伪影指数。结果进行了主观图像质量评估，与所有读者的所有类别中的FBP相比，与FBP相比，DLD与FBP相比持续出色。客观的图像质量分析显示，使用DLD用于所有扫描仪的噪声，SNR和CNR以及伪影指数的显着改善（p <0.001）。结论供应商深度学习deNoising al-gorithm在亚置以及与FBP重建相比的较小头部创伤的papaptigent的NCCT图像中提供了明显优于较高的结果。在所有五个扫描仪中都产生了这种效果。
评估非对比度颅骨CT脑图像的超急性和急性缺血性卒中分类
应迅速接受患者。关于NCCT图像的另一个问题，强度的范围非常宽且稀疏。需要在适合分类器的合适范围内重新销售。在本文中，我们旨在找到合适的窗口设置，用于通过使用Inpection v3在没有CTP的情况下对NCCT图像中缺血性中风的超急性和急性相分类。数据集以轴向切片制备。每个载玻片分类为正常或病变。由于训练样本的限制，将转移学习用于模型的重量初始化。结果表明该模型可以在35时窗口级别表现良好，而窗口宽度为95，90.84％的精度。关键字超急性缺血性中风，急性缺血性中风，非对比度颅骨计算机断层扫描，窗户CT，图像分类1。引言1.1研究中风的背景是全球死亡的第二大原因。在泰国，中风成为死亡或功能障碍的第一个原因。缺血性中风和出血中风是主要原因。缺血性中风是由凝块引起的，该凝块导致大脑的血液供应低（Musuka等人2015）。它分为四个阶段：超急性，急性，亚急性和慢性梗塞（Pressman BD和Tourje EJ 1987）（Nakano s and iseda t 2001）。但是，如果检测到较早的中风，它可能会增加生存和恢复的机会。神经影像受到医生的诊断。在泰国，CT被广泛使用，因为成本比MRI便宜。有许多类型的神经成像，例如磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）。它成为诊断标准并广泛可用（Barber Pa等。2005），（Kidwell CS等人 1999）。 图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。 有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。 2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人 2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。 视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。 以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人， 2013）使用造影剂。 不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。 因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等 2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2005），（Kidwell CS等人1999）。 图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。 有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。1999）。图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人 2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。 视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。 以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人， 2013）使用造影剂。 不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。 因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等 2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人，2013）使用造影剂。不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2019），（Cheon等人2019），（Meier等人2019），（Mirtskhulava等人2015），脑肿瘤（Nadeem等人2020），肺癌（Weng等人2017），Retina（Christopher等人 2018）。2017），Retina（Christopher等人2018）。2018）和乳腺癌（Chougrad等人 尽管诊断解释的发展模型是具有挑战性的任务，但非解释性问题（例如增强图像和发展工作流程）也有助于改善患者的结果（Richardson等人。2018）和乳腺癌（Chougrad等人尽管诊断解释的发展模型是具有挑战性的任务，但非解释性问题（例如增强图像和发展工作流程）也有助于改善患者的结果（Richardson等人。2020）也可以在此任务中应用深度学习来实现治疗的最终目标。纸张的其余部分如下组织。CT窗口上的先前工作可以在第1节中找到。第2节阐明了研究的目的。第3节介绍了建议的方法，数据集，CT窗口过程，本工作中应用的分类。在第4节中解释了实验结果的细节，结论是在第5节中。1.2计算机断层扫描中的文献综述（CT）被称为评估梗塞中风的方式。窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）的值是具有诊断准确性的重要因素。它可以揭示患者大脑的微妙异常。通常，CT图像上的默认脑窗口设置为40，窗口宽度为80（EE等人。2017），但是这个窗口很难审查梗塞，尤其是在中风的早期。因此，许多作品都在选择适当的窗口级别的合适值，并提出了检测缺血性中风的窗口宽度。