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在儿科神经外科中使用侵入性脑部计算机界面：技术和道德考虑
抽象的侵入性脑部计算机界面有望减轻神经系统损伤患者的残疾，并且预计在接下来的十年中，完全可植入的脑部计算机界面系统预计将到达诊所。患有严重神经系统不稳定的儿童，例如四肢瘫痪的脑瘫或颈椎创伤，可能会受益于这项技术。但是，迄今为止，它们已被排除在心脏内脑机构界面的临床试验之外。在本手稿中，我们讨论了与使用严重神经障碍儿童中使用侵入性脑部计算机界面有关的道德考虑。我们首先审查了在儿童中应用内部脑部计算机界面的技术硬件和软件注意事项。然后，我们讨论与运动神经外科运动中与运动脑部计算机界面使用有关的道德问题。最后，基于与脑部计算机界面（功能性和恢复性神经外科手术，儿科神经外科手术，数学和人工智能研究，神经开始，神经启动性，儿科伦理和特殊性的临床构建）有关的跨学科专家小组的输入（功能性和恢复性神经外科，数学和人工智能研究儿童的界面。
Stephen Ryu 医学博士是经过董事会认证的脊柱专科培训的神经外科医生，并担任 Palo Alto Medical F 神经外科主任。
Stephen 获得了斯坦福大学电气工程学士和硕士学位。他通过校董奖学金获得了加州大学圣地亚哥分校的医学博士学位。随后，他在斯坦福大学完成了普通外科实习和神经外科住院医师培训。在住院医师培训期间，他还在斯坦福大学完成了电气工程和神经科学的博士后研究。住院医师培训结束后，他在斯坦福大学完成了脊柱研究。随后，他被任命为斯坦福大学神经外科助理教授。
Physgnn：一种基于物理驱动的图形神经网络模型，用于预测图像指导神经外科手术中的软组织变形
正确捕获图像引导的神经外科术中的术中大脑移位是将术前数据与术中几何形状对准数据的关键任务，以确保准确的手术导航。虽然有限元方法（FEM）是一种经过验证的技术，可以通过生物力学制剂有效地近似软组织变形，但其成功程度归结为准确性和速度之间的权衡。为了解决这个问题，该领域中的最新作品提出了通过培训各种机器学习算法获得的数据驱动模型（例如，随机森林，人工神经网络（ANN）），并通过有限元分析（FEA）的结果来加快预测的速度。但是，这些方法在训练过程中没有说明有限元（Fe）网格的结构，以提供有关节点连接性的信息以及它们之间的距离，这可以帮助基于与其他网状节点的强力负载点的接近近似组织变形。因此，这项工作提出了一个新颖的框架Physgnn，该模型是通过利用图形神经网络（GNN）来近似于FEM解决方案的模型，该模型能够考虑到网格结构信息，并在未结构化的网格和复杂的拓扑结构上考虑网格结构信息和归纳性学习。从经验上讲，我们证明了所提出的体系结构有望准确且快速的软组织变形近似，并且与最新的ART（SOTA）算法具有竞争力，同时有望增强计算可行性，因此适用于神经外科设置。
神经外科的虚拟现实 - 一种神经刺激器 - 基于基于的研究生居住培训：迈出熟练的年轻神经外科医生的新一步
神经外科医生面临的挑战是只有一个谬误的空间，就可以进行复杂的程序。教育资源受时间和财务限制的影响。最近的生物技术进展影响了外科医生的计算机关系。1尸体和动物实验室对学习有很大帮助，但有许多实际的局限性。对于居民的手术技能的发展，无论是以观察的形式还是手术剧院内的动手训练，培训都是重要的。我们的大脑有狭窄的走廊可以在外科医生中敏捷。因此，它需要一个非常容易的神经外科医生，不仅知道他的工具，而且还知道大脑的复杂解剖结构。2在本研究中，我们使用空间分布分析来研究手工体工程学对指标的影响，例如任务持续时间，施加过多的力量，尝试数量以及给定任务的完成程度。 神经外科Jinnah医院拉合尔通过添加虚拟现实模拟器来更新研究生培训计划。 我们旨在探讨虚拟现实的当前和未来角色以及在神经外科培训中的模拟，以减少学习曲线，改善概念理解并增强视觉空间技能。2在本研究中，我们使用空间分布分析来研究手工体工程学对指标的影响，例如任务持续时间，施加过多的力量，尝试数量以及给定任务的完成程度。神经外科Jinnah医院拉合尔通过添加虚拟现实模拟器来更新研究生培训计划。我们旨在探讨虚拟现实的当前和未来角色以及在神经外科培训中的模拟，以减少学习曲线，改善概念理解并增强视觉空间技能。
神经外科成像技术的演变与革命
我们只了解大脑中发生的一小部分事件；因此，尽管迄今为止取得了所有进展，但仍存在一系列问题。尽管如此，神经外科医生发明了新工具来规避困扰其前辈的挑战。随着 20 世纪制造业的蓬勃发展，技术创新蓬勃发展，使神经科学界能够更详细、更精确地研究和操作活体大脑，同时避免对神经系统造成伤害。这篇按时间顺序回顾的目的是 1) 提高未来神经外科医生对该领域最新进展的认识，2) 熟悉增强现实 (AR) 等创新技术，鉴于它们在外科培训中的现成应用，这些技术应纳入教育，3) 能够轻松地将这些技术定制为现实案例，例如混合现实的情况。
神经外科成像技术的演变与革命
我们只了解大脑中发生的一小部分事件；因此，尽管迄今为止取得了所有进展，但仍存在一系列问题。尽管如此，神经外科医生发明了新工具来规避困扰其前辈的挑战。随着 20 世纪制造业的蓬勃发展，技术创新蓬勃发展，使神经科学界能够更详细、更精确地研究和操作活体大脑，同时避免对神经系统造成伤害。这篇按时间顺序回顾的目的是 1) 提高未来神经外科医生对该领域最新进展的认识，2) 熟悉增强现实 (AR) 等创新技术，鉴于它们在外科培训中的现成应用，这些技术应纳入教育，3) 能够轻松地将这些技术定制为现实案例，例如混合现实的情况。
神经外科手术中脑移位的生物力学建模
1) Lesage 等人，2020 年，IPEM，“使用公共基准数据预测内向脑移位的粘弹性生物力学模型” 2) Sun 等人，2013 年，Journal of Translational Engineering in Health and Medicine，“使用生物力学模型进行近实时计算机辅助手术矫正脑移位” 3) Xiao 等人，2017 年，AAPM，“脑肿瘤的回顾性评估 (RESECT)：低级别胶质瘤手术前 MRI 和术中超声临床数据库” 4) Poulios 等人，2022 年，开源软件，GetFEM 5) Chen 等人，2017 年，IEEE Xplore，“基于有限元法和静水力学的神经导航简单脑移位估计” 6) Bom 等人，2018 年，Acustica e Vibracoes， “基于 Arduino 的头部跟踪设备：组装和在声学中的应用” 7) Dreamstime，免版税，https://www.dreamstime.com/measuring-cups-different-fluid-levels-measuring-cups-scale-different-fluid-levels-flat-design-simple-image189837634 8) Cohen-Gadol，2022 年，《神经图谱》，“脑肿瘤：患者需要知道什么”
神经外科领域的人工智能及其未来
20世纪被称为信息时代。与技术发展同步，患者随访、成像技术、手术决策和术中方法不断发展。人工智能支持的信息系统可以在筛查、手术决策、随访、治疗、术中并发症管理和术后随访方面为外科医生提供支持。人工智能试图通过上传的数据库识别其环境并自我改进。在机器学习中，成功率是通过训练和测试阶段计算的。在深度学习中，这是通过层来实现的。在卷积神经网络中，对层进行过滤以揭示输入之间的关系。这样，输入之间的关系就被揭示出来了。在神经外科领域，人工智能已开始在许多领域占据一席之地，包括肿瘤分期、放射治疗决策、复发情况、血管病变的确定、创伤性脑损伤的随访和预后确定、深部脑刺激、脊椎滑脱和不稳定的检测、重症监护患者需求的确定和治疗的调节以及颅内压综合征的检测。尽管数据集的创建是一个漫长的过程，但从长远来看，人工智能可以作为一种廉价、方便且可靠的方法为神经外科医生提供支持。
