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原创文章 术中计算机断层扫描仪在现代神经外科手术中的作用——早期经验
然而，导航的重大限制在于假设大脑和颅骨是刚性结构[6,5,23]，但在手术过程中，由于 Kelly 等人 [8] 在 1986 年描述的脑移位现象，这限制了外科医生在术前图像和术中解剖结构之间能够实现的关联。 [14] 这是由于脑组织扭曲造成的，有几项研究记录了脑组织的手术操作、组织肿胀和脑脊液流失以及脑牵开器的使用 [4,13,17] 是造成这种与时间相关的动态时空事件的原因。 [25] 这会导致导航系统中的图像不正确，并可能使手术不准确。 脑移位现象可能发生在皮层和深层脑结构中 [5]，这可能导致大脑重要区域的损伤，例如在胶质瘤手术中。 [28] 外科界尚未就导航本身是否能够改善手术结果达成共识，但认识到需要一个更准确的解决方案，而这一解决方案可以通过术中成像方式提供的实时图像来解决。
对小儿神经外科坏消息传达培训项目的长期评估：一项试点研究
目的 在医疗实践中，传达坏消息是一项艰巨的任务。目前已提出了几种传达坏消息培训计划。然而，很少研究此类培训的长期效果。本研究旨在比较年轻神经外科医生对向患者及其父母传达坏消息的培训计划的短期和长期评价。方法 2012 年至 2015 年期间，小儿神经外科住院医师参加了由专业演员主持的关于小儿神经外科传达坏消息的培训日。培训包括个人汇报和理论课程。培训结束后，通过当天的调查评估即时反馈。通过培训完成至少 3 年后发送的在线表格探讨长期效果。结果 来自 9 个不同国家的 17 名参与者接受了采访。他们的即时反馈证实了他们的兴趣。其中 71% 的人认为该计划非常有趣，77% 的人极其满意或非常满意。所有受训人员都希望参加更多培训课程。在平均 4.5 年的随访中（范围为 3-6 年），71% 的受训人员完全记得培训课程。他们中的大多数人（86%）表示培训对他们的职业生涯产生了积极影响。只有 21% 的受训人员在住院期间还参加过另一次关于传达坏消息的培训课程。在长期分析中，较少的受训人员认为培训时间足够（p = 0.044）。结论即使在几年后，传达坏消息的培训仍具有积极的长期教育影响。这样的培训计划应该在小儿神经外科住院医师培训中实施。
神经外科中的共聚焦激光成像：基于荧光素钠的 CONVIVO 临床前和临床应用的全面回顾
鉴于脑肿瘤切除范围和术后生存率之间存在已确定的直接相关性，获得完整的切除组织至关重要。除了当前临床实践中引入的各种技术进步外，组织病理学研究仍然是确诊的黄金标准。冰冻切片分析仍然是最快速、最常用的术中组织病理学方法，可用于术中鉴别诊断。尽管如此，这种技术仍存在一些内在局限性，限制了其在手术期间获得实时诊断的整体潜力。在这种情况下，得益于在其他非神经外科领域进行的各种研究的结果，共聚焦激光技术被认为是一种在神经外科中获得近乎实时的术中组织学图像的有前途的方法。虽然在目前的神经外科实践中还远未常规实施，但相关文献正在迅速增加，最近有各种报告表明，该技术在临床前和临床环境中与荧光素钠静脉注射相结合，可用于识别脑肿瘤、微血管和肿瘤边缘。特别是在神经外科领域，在各种可用设备中，蔡司 CONVIVO 系统可能拥有最新和最多的实验研究来评估其实用性，该系统已被证实可用于识别脑肿瘤、提供诊断和区分健康组织和病理组织以及研究脑血管。本系统综述的主要目的是
增强颅神经外科手术的基于头部饰面的切口计划：一项前瞻性试点研究
用于无框术内神经局的客观监测和基于魔杖的神经导航站（MWBNSS）通常用于颅神经外科手术。但是，它们在时间和空间上都很麻烦。或必须在MWBN周围排列，至少必须使用一只手来操纵MWBNS魔杖（中断双层手术技术），并且随着外科医生在远程监控器上“检查导航”时，手术工作流程被中断。因此，需要连续，实时，免提，神经巡航解决方案。增强现实（AR）有望简化这些问题。作者提出了第一项报道的前瞻性试验研究，研究了使用AR头部安装显示的Opensight施用的精神，以绘制肿瘤切除术进行选择性颅骨切开术的患者中的肿瘤边界，并比较与MWBNS追踪的对应程度。方法前瞻性地鉴定出了十一名接受选修颅骨切除术进行选修颅骨切除术的患者，并在切口计划时，戴着戴着Hololens Ar眼镜的外科医生在切口计划时进行了圆周肿瘤边界的追踪，该眼镜运行了霍洛伦斯Ar眼镜，该眼镜运行了注册给患者和前疗程MRI的商业上可用的开发应用。然后，同一患者使用Stealthstation S8 MWBN进行了周向肿瘤边界跟踪。术后，两个盲目板认证的神经外科医生都比较了两个肿瘤边界图，并根据重叠的主观意义而被评为具有出色，适当或较差的对应度。还确定了客观重叠面积测量值。结果包括11例接受颅骨切开术的患者。五个患者程序被评为具有出色的对应程度，5个具有足够的对应程度，而相关性较差。在所有情况下，两个评估者都同意该评级。AR追踪。在这项小型试点研究中得出的结论，作者发现AR在神经外科或神经外科的工作流程中是可实施的，并且是一种用于切口计划的术前肿瘤边界识别的可行方法。需要未来的研究来确定提高和优化AR准确性的策略。
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。
社论地图集：神经外科的新时代智能护理增强，手术计划和绩效
本社论的主要目标是介绍我们认为是下一波技术浪潮，旨在革新神经外科护理和知识（所有神经外科手术的亚专业），正如我们目前所理解的那样，这是Medi-Cine中扩展的专业大型语言模型（LLMS）的发展。我们描述了基于可靠的同行评审的神经外科特定数据来源的LLM。在过去的5年中，由于Chatgpt和GPT-4的出现，人工智能（AI）急剧加速了，它已成为一支在Int-Novation的最前沿的主流力量，并且在各个行业中都有相关的应用。1-12尽管Chatgpt和GPT-4等LLM的实力无可否认令人印象深刻，但这些算法可以合理地完整的语言模式，而不是作为可信赖信息的数据库。科学家和专家都在积极推动这些技术的界限，以解决挑战世界上各自领域中最重要的专家，1,9,10的复杂问题，而神经外科阶段的领域也不是这种变革性趋势。它是在努力成功通过神经外科板还是简化现代工作流程，AI已经开始彻底改变现代医学。1,9,10从医学和神经手术领域的LLM上的众多出版物中可以明显看出，生成预训练的变压器（GPT）模型已经展示了出色的功能。1,5、6、9-12从未考虑过，考虑到神经知识和决策的复杂性和技术性质，GPT模型使用的来源的信誉以及
择期神经外科全静脉输注 (TIVA) 期间靶控输注是否优于手动控制输注？单中心试点研究结果
研究过程 在手术室中，在麻醉诱导之前，将套管针（Vasofix Safety，B. Braun，德国梅尔松根）插入手背静脉。开始心电图监测，测量血压、经皮动脉血红蛋白饱和度、二氧化碳图和 BIS。进行预氧合，然后使用 MCI 或 TCI 方法诱导全静脉麻醉 (TIVA)。使用 Perfusor Space 输注泵（B. Braun，德国梅尔松根）输注瑞芬太尼（Ultiva，Aspen Pharma，南非乌姆兰加）和丙泊酚（Propofol 1% MCT/LCT，Fresenius，德国巴特洪堡）。 P-TCI 组首先输入患者的人口统计学数据（身高、性别、体重和年龄），并设定效应点初始靶浓度：Schnider 模型中丙泊酚为 4 µg/mL，Minto 模型中瑞芬太尼为 4 ng/mL。P-MCI 组首先以 1.5 mg/kg IBW 剂量推注丙泊酚，以 0.5 μg/kg IBW 剂量推注瑞芬太尼，持续 1 分钟。
神经外科部正在寻求一个充满积极进取的博士后研究员，以加入我们的研究团队，专注于转化神经
神经外科部正在寻求一名高度积极进取的博士后研究员，以加入我们的研究团队，专注于转化神经影像学研究。这个多年的职位得到了NIH资助的研究项目的支持。成功的候选人将与多学科研究人员和临床医生团队紧密合作，以研究高级多参数大脑和脊髓磁共振成像（MRI）与功能（运动，感觉和疼痛）之间的关系之间的关系。这个合作项目将由托马斯·杰斐逊大学（TJU）学院的指导。她/他还将有机会探索他/她自己的独立科学兴趣在3T西门子Prisma扫描仪上进行大脑和脊柱成像。最近的博士学位鼓励将物理，生物医学，计算机和/或电气工程或具有MRI经验的相关领域的毕业生应用。理想的候选人在神经科学，生物医学工程，生物物理学或相关领域中应具有强大的背景，并具有神经影像学专业知识，MR成像分析，统计分析以及对转化研究的热情。预计会有一些先前的临床研究经验。该职位提供了一个智力刺激和协作的神经科学和生物医学工程社区，为职业发展和科学发展提供了充足的机会。博士后研究员将与Mahdi Alizadeh博士博士和其他调查人员紧密合作。
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。