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脑血流动力学的四维计算超声成像
引言超声超声（每秒> 5000帧）在过去20年中的出现，通过增加的计算能力和平行接收电子设备来实现，刺激了生物医学超声的multiple成像模式的发展（1，2）。在短（<1 ms）的时间窗口内的完整图像的形成可以准确地量化组织，血液和对比度运动。这促进了组织弹性和动脉刚度的测量（3，4），通过定位和跟踪单个微泡（5，6）的序列分辨率（5，6），并在广泛的视野（7）上大大增强了血液的成像。后者导致功能性超声成像（FUS或FUSI）的出现，一种神经影像学技术，能够检测到神经血管偶联引起的脑血容量的小变化（8，9）。与其他神经影像模式（例如功能磁共振成像）相比，FUS在较低的成本下提供了更大的易用性，同时提供了更高的时空重置，并且最近的演示与对比度相结合，可与6.5- spatial spatialssolution（10）相结合，以检测其能力。超声超声成像主要仍然是二维（2D）技术。此成像过程需要以高框架速率（≥5kHz）的一系列平面或分化波传输，同时记录以nyquist速率在空间和时间上采样的反向散射信号（1）。在3D成像的情况下，通常需要数千个元素（2D成像为64至256）和具有相关射频数字数字的相应数量的独立数据通道。最近的工作报告了3/4D心脏想象的1024个通道系统（11，12），超分辨率（13，14）和大鼠的功能成像（15）。但是，这些需要使用和同步
通过可推广的深度学习
客观和影响声明。从两光子显微镜（下午2点）的血管分割的大脑血管造影在血液动力学分析和疾病诊断中具有重要的应用。在这里，我们开发了一种可概括的深度学习技术，用于准确2pm从多个下午2点设置获得的小鼠大脑中相当大区域的血管分割。该技术在计算上是有效的，因此非常适合大规模神经血管分析。简介。从下午2点开始血管造影的血管分割是脑血管血液动力学建模的重要第一步。基于深度学习的现有分割方法要么缺乏从不同成像系统中概括数据的能力，要么在大规模血管造影上计算上不可行。在这项工作中，我们通过一种可以推广到各种成像系统的方法来克服这两个局限性，并且能够分割大规模血管造影。方法。我们采用了一个具有损失函数的计算上有效的深度学习框架，该损失函数结合了网络输出的平衡二进制跨性损失和总变化正则化。在从尺寸为808×808×702μm的小鼠大脑中获得的实验获得的体内血管造影中，其效果得到了证明。结果。为了证明我们的框架的卓越概括性，我们从下午2点开始训练数据，并在没有任何网络调整的情况下从不同显微镜中展示了来自不同显微镜的数据的高质量分割。结论。总的来说，与最先进的艺术相比，我们的方法以每秒分段和3×更大的深度来证明10×更快的计算。我们的工作为脑血管系统提供了可概括且计算上有效的解剖建模框架，该框架由深度学习的血管分割组成，然后是图形。它为未来建模和分析血液动力学反应的道路铺平了道路，这是以前无法访问的更大的尺度。
一种用于整个中枢神经系统内皮细胞转导的高效 AAV
腺相关病毒（AAV）开发方面取得的最新进展已产生能够比自然产生的衣壳更有效地转导中枢神经系统（CNS）中明确定义的细胞群的工程衣壳 1 – 7 。作为一种快速灵活的体内基因转移平台，这些载体与现有的小鼠遗传学工具结合使用（或替代）时，有望充当研究的变革催化剂。然而，衣壳的开发主要集中于设计用于转导神经元或星形胶质细胞的载体。相比之下，尽管人们逐渐认识到大量非神经元细胞类型对神经系统功能至关重要，但描述专门针对 CNS 内其他细胞群的载体相对较少。其中，中枢神经系统内皮细胞（排列在血管腔面的特化细胞）已被证明能够协调许多关键的生理过程。此外，人们越来越认识到它们的功能障碍是导致多种神经退行性疾病和神经系统疾病的原因 8、9。虽然内皮细胞通常被视为相对同质的实体，但最近的研究强调了脑血管动静脉轴的分子和功能惊人程度的特化 10。例如，动脉内皮细胞在动态耦合血流和神经活动以满足局部能量需求方面起着关键作用 11-13，毛细血管内皮细胞主动抑制细胞间运输以维持血脑屏障完整性 14-16，静脉内皮细胞似乎在神经免疫串扰中充当重要中介 9、17、18。然而，内皮细胞的扩张功能与可用于在体内研究它们的相对有限的工具之间的不匹配是研究进展的主要障碍。一种高效的、具有广泛向性的内皮特异性载体，涵盖动脉、毛细血管和静脉内皮细胞，非常适合加速神经血管研究。
对 rs-fMRI、EEG、MEG 和图论的回顾
与年龄相关的大脑变化会导致认知能力下降和痴呆。近年来，研究人员广泛研究了与年龄相关的功能连接 (FC) 变化与痴呆之间的关系。这些研究使用静息态功能磁共振成像 (rs-fMRI)、脑电图 (EEG) 相干性分析和图论方法等技术探索了在衰老和神经退行性疾病中观察到的 FC 模式的变化。当前的综述总结了这些发现，这些发现强调了使用这些技术 FC 变化对认知能力下降和神经退行性疾病进展的影响，并强调了了解神经变化对于早期发现和干预的重要性。这些发现强调了认知衰老的复杂性以及进一步研究以区分正常衰老和病理状况的必要性。rs-fMRI 通过捕捉静息期间大脑活动的连贯波动，为研究与衰老和病理相关的大脑变化提供了必要的信息，从而提供了对 FC 的洞察，而没有与任务相关的混淆。默认模式网络和前顶叶控制网络等关键网络对于揭示与年龄相关的连接变化至关重要。尽管存在神经血管解偶联和数据复杂性等挑战，但持续的进步有望改善 rs-fMRI 在理解整个生命周期认知衰退方面的临床应用。EEG 和脑磁图 (MEG) 是具有高时间分辨率的经济有效的技术，可以详细研究脑节律和 FC。最近的研究强调了 EEG/MEG 通过识别大脑连接模式的变化在早期阿尔茨海默病检测中的潜力。机器学习技术的集成提高了诊断准确性，尽管还需要进一步的验证和研究。图论提供了一个定量框架来分析认知网络，识别健康衰老和病理状态之间明显的拓扑差异。未来的研究应该扩大对轻度认知障碍以外的各种神经退行性疾病的探索，整合神经成像技术以提高诊断精度并加深对大脑功能和连接的了解。
2024年11月18日 恩莱特医疗科技（深圳）...
贸易/器械名称：Synxess 神经血管导丝 法规编号：21 CFR 870.1330 法规名称：导管导丝 监管类别：II 类 产品代码：MOF 日期：2024 年 3 月 30 日 收到日期：2024 年 10 月 15 日 亲爱的 Kason Gui： 我们已审查了您根据第 510(k) 节提交的上市前通知，该通知表明您有意销售上述器械，并已确定该器械与在 1976 年 5 月 28 日（医疗器械修正案颁布日期）之前在州际贸易中合法销售的同类器械或已根据《联邦食品、药品和化妆品法案》（该法案）的规定重新分类的器械基本等同，这些器械不需要获得上市前批准申请 (PMA) 批准。因此，您可以根据该法案的一般控制规定销售该器械。虽然本函将您的产品称为设备，但请注意，一些已获准的产品可能是组合产品。https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpmn/pmn.cfm 上的“510(k) 上市前通知”数据库可识别组合产品提交。该法案的一般控制条款包括年度注册、设备列表、良好生产规范、标签以及禁止贴错标签和掺假的要求。请注意，设备和放射健康中心 (CDRH) 不评估与合同责任担保相关的信息。但我们提醒您，设备标签必须真实，不得误导。如果您的设备被归类（见上文）为 II 类（特殊控制）或 III 类（PMA），则可能会受到额外控制。联邦法规第 21 章第 800 至 898 部分列出了影响您设备的现有主要法规。此外，FDA 可能会在联邦公报上发布有关您设备的进一步公告。有关可能需要新的上市前通知的变更的其他信息，请参阅 FDA 指导文件“决定何时提交 510(k) 以更改现有设备”
中风后行走时额叶和顶叶区域的相位依赖性大脑激活 - 一项 fNIRS 研究
恢复行走是卒中后的主要康复目标 (1)，但这种恢复往往变化很大 (2)，恢复完全社区行走功能的个体比例有限 (3)。中风是对大脑的直接损伤，但在康复过程中很少评估大脑的功能特征。由于行走恢复的变化，测量和记录大脑特征有助于指导康复治疗的处方 (4)。功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种越来越流行的测量大脑活动的工具。它的便携性、对运动伪影的敏感度相对较低以及低成本使其成为测量行走过程中大脑的有吸引力的工具 (5)。fNIRS 使用成对的近红外光发射器和检测器光极，两者相距 3–4 厘米。这个分离距离允许记录 1.5–2 厘米的深度（即到达大脑皮层的皮层）和与脑电图 (EEG) 相比相对较高的空间分辨率。这些光电极可以放置在头皮的多个区域，以估计该区域氧合血红蛋白 (HbO) 和脱氧血红蛋白 (HbR) 浓度的变化。根据神经血管耦合理论，血红蛋白浓度的这些变化（HbO 增加和 HbR 降低）表明大脑皮层活动增加（6、7）。健康成年人从站立开始行走时，HbO 通常立即下降（表明氧气消耗），然后上升（表明氧气补充/增加氧气以满足神经元需求），并在行走开始后 5-10 秒达到峰值。随着行走的继续，HbO 的初始增加会下降，有时甚至在行走停止之前就达到基线或低于基线站立水平（8）。HbR 的反应通常相反，变化幅度相对较小。研究不同行走阶段（例如加速或稳态行走）的激活程度对于评估不同行走阶段的相对皮质需求非常重要。先前的研究表明，中风人群的血流动力学反应曲线不同（9）。然而，中风人群的血流动力学曲线有限，需要对中风后行走过程中的曲线进行更详细的描述。迄今为止，在中风中，大脑活动主要在
CD22 CAR T细胞相关的血液学毒性，内皮激活以及与神经毒性的关系
ABSTRACT Background Hematologic toxicities, including coagulopathy, endothelial activation, and cytopenias, with CD19-targeted chimeric antigen receptor (CAR) T- cell therapies correlate with cytokine release syndrome (CRS) and neurotoxicity severity, but little is known about the extended toxicity profiles of CAR T-cells targeting alternative antigens.该报告表征了CD22 CAR T细胞后观察到的血液学毒性及其与CRS和神经毒性的关系。方法我们回顾性地表征了与CRS在1期抗CD22 CAR T细胞研究中的血液学毒性相关的儿童和年轻人，患有复发/难治性CD22+血液学恶性肿瘤。其他分析包括血液学毒性与神经毒性的相关性以及探索淋巴细胞淋巴病毒细胞增多毒性毒性（HLH）对骨髓恢复和细胞质的影响。凝血病被定义为出血或异常凝血参数的证据。血液学毒性通过不良事件的常见术语标准v.4.0分级。在接受CD22 CAR T细胞的53例患者中，有43名（81.1％）患者完全缓解了CD22 CAR T细胞。十八（34.0％）患者经历了凝血病，其中16例患有轻度出血（通常是粘膜出血）的临床表现，这些表现通常是在CRS分辨率后逐渐减弱的。三个具有血栓性微血管病的表现。单细胞分析表明，与CD19表达相反，CD22不在少突胶质细胞前体细胞或神经血管细胞上，而是在成熟的少突胶质细胞上可见。患有凝血病的患者具有较高的铁蛋白峰，D-二聚体，凝血酶原时间，国际标准化比率（INR），乳酸脱氢酶（LDH），组织因子，凝血酶原片段F1+2和溶剂血管细胞粘附分子 - S-VCAM-1（S-VCAM-1）。尽管HLH样毒性和内皮激活的发生率相对较高，但总体神经毒性通常比CD19 CAR T细胞报道的严重程度不高，从而促使其他分析以探索中枢神经系统（CNS）中CD22的表达。最后，在获得的人中
Hoi Sang U研究奖Hoi Sang U研究奖
Hoi-sang U，MD，Faans，于1946年7月2日出生于香港。他在耶鲁大学接受教育，并于1968年毕业。他获得了医学博士学位从马萨诸塞州波士顿的塔夫茨医学院（Tufts Medical School），1972年，他在加州大学旧金山大学（UCSF）医疗中心完成了居住培训，该中心是世界知名的神经外科医生Charles B. Wilson博士。他在加州大学圣地亚哥分校（UCSD）生物学系的博士后研究员和研究生物学家呆了几年，自1983年以来，他一直在圣地亚哥的退伍军人管理医疗中心担任神经外科服务的负责人。U博士于1978年加入UCSD学院，担任神经外科教授。 他于1995年被任命为神经外科师的学术事务副主席，并担任该职务，直到2010年。。 U博士在神经外科的各个方面都有广泛的背景，包括神经血管，颅底和跨苯甲酸手术。 他是国际公认的专家，用于治疗称为AVM的血管异常。 U博士的其他手术兴趣包括脑膜肿块的治疗，包括脑膜瘤，星形胶质细胞瘤，颅咽性咽喉瘤和垂体腺瘤。 奖励申请是！ 我打算申请由Hoi Sang U授予您在神经外科研究与教育基金会（NREF）中授予您的导师基金的奖励。 I. 一般信息基金的目的支持研究神经外科疾病的分子机制，重点是神经疾病，神经肿瘤或衰老。U博士于1978年加入UCSD学院，担任神经外科教授。他于1995年被任命为神经外科师的学术事务副主席，并担任该职务，直到2010年。U博士在神经外科的各个方面都有广泛的背景，包括神经血管，颅底和跨苯甲酸手术。他是国际公认的专家，用于治疗称为AVM的血管异常。U博士的其他手术兴趣包括脑膜肿块的治疗，包括脑膜瘤，星形胶质细胞瘤，颅咽性咽喉瘤和垂体腺瘤。奖励申请是！我打算申请由Hoi Sang U授予您在神经外科研究与教育基金会（NREF）中授予您的导师基金的奖励。I.一般信息基金的目的支持研究神经外科疾病的分子机制，重点是神经疾病，神经肿瘤或衰老。奖励说明一次性赠款，以补充研究费用，例如出版成本，旅行等。资格申请人必须是目前正在美国，加拿大或墨西哥神经手术批准的居住培训计划中的医生。奖励金额的三（3）个奖项将为脑肿瘤，创伤性脑损伤和神经退行性疾病授予每个奖项。申请截止日期在2025年2月21日（星期五）之前提交申请和支持文件。奖励通知计划于2025年春季。在项目完成后的四十（40）天内，需要报告最终摘要报告（500个单词）。
大脑熵变化经典三叉神经痛
理解表明，CTN源于神经血管的压缩，这导致三叉神经中的脱髓鞘和异位神经元结尾（2，6-8）。但是，这种解释未能捕获该疾病的复杂性和异质性，表明其他因素参与CTN的开发和维持（9-14）。近年来，静息状态功能磁共振成像（RS-FMRI）已成为研究与神经系统疾病相关的功能变化的宝贵工具（15、16）。通过测量血液氧合水平依赖性（粗体）信号，RS-FMRI允许评估大脑中的神经活动和连通性（17，18）。几项研究利用RS-fMRI来探索CTN患者的功能改变，并了解该疾病基础的复杂神经过程（12、19、20）。最近的研究发现表明在5秒钟和30分钟内低频弹力（ALFF）的静态和动态振幅的动态变化（19）。在检查静态和动态程度中心性的研究中发现了类似的结果（20）。尽管RS-FMRI在CTN方面取得了进步，但CTN患者复杂性变化的空间分布仍然有限。大脑熵（BEN）是从RS-FMRI数据中得出的，已被证明是绘制整个大脑中时间信号复杂性的宝贵工具（21）。BEN具有与分数ALFF和脑血流相比评估脑功能的独特特征（22）。但是，BEN在CTN患者中的作用仍然未知。最近的研究表明，在默认模式网络和执行控制网络（23）中静止BEN的神经认知相关性（23），并报告说，较低的静息脑熵与各种任务中的更强的任务激活和失活有关（24）。值得注意的是，在摄入（25），重复的经颅磁刺激（26）和各种脑部疾病（包括阿尔茨海默氏病）（27），自闭症谱系障碍（28），主要抑郁症（29），重大抑郁症（29），以及躁狂和狂热的bip bip bip bip bipallal（30）中，已经观察到BEN的改变（25），重复的经颅磁刺激（26）和各种脑部疾病。这些研究令人震惊地展示了BE在检测正常脑功能和各种脑部疾病中的独特作用。本研究旨在研究CTN患者复杂性变化的空间分布。通过将CTN患者与健康对照组（HCS）进行比较，我们旨在确定表现出改变复杂性并探索其功能意义的区域。通过检查BEN改变的模式，我们希望更好地了解CTN潜在的神经机制，并确定潜在的生物标志物来诊断和治疗评估。
原始文章对Shiroroga的全面评论，特别参考了现代医学vd。 Anjali Jagannath Dixit教授，Shal
原始文章对Shiroroga的全面评论，特别参考了现代医学vd。Anjali Jagannath Dixit教授Shalakya Tantra系，印度马哈拉施特拉邦JALNA的Vedprakash Patil Ayurved学院博士Anjali J. Dixit Abstract Shiroroga是阿育吠陀的一个术语，包括头部的各种疾病，包括头痛和偏头痛。这些条件通常是多方面的，会影响生活质量和生产力。这篇评论弥合了阿育吠陀观点对Shiroga的观点与现代医学的相关性之间的差距。通过探索两种范式中的病理生理学，诊断方法和治疗策略，本文旨在提供综合的理解。材料和方法包括经典阿育吠陀文本和现代科学数据库的广泛文献综述。讨论的重点是使阿育吠陀理论与当代医学见解相结合，提供了一种整体的管理方法。关键字：Shirodhara，现代医学简介头部疾病，被归类为阿育吠陀的Shiroga，在古代文本中得到了广泛的描述，例如Charaka Samhita和Sushruta Samhita。shiroga一词广泛地指的是出现与头部相关症状的一系列疾病，主要是头痛。在现代医学中，这些疾病被分为主要（例如偏头痛，紧张型头痛）和次要头痛（例如，由全身或结构性问题引起的）。疼痛纤维由三叉神经，上三个宫颈神经，全脑症和迷走神经产生。它被称为uttamanga。现代医学强调了头痛的神经血管基础，但阿育吠陀将这些条件归因于Doshas（Vata，Pitta，Kapha）的失衡。头痛被定义为“由于局部病理，相邻器官的疾病以及全身性障碍或心理障碍，从轨道延伸到亚枕下区域的任何痛苦和非痛苦的不适。”国际疼痛研究协会将疼痛定义为与实际或潜在的组织损害相关的不愉快的感觉和情感经验，或者在这种损害方面描述。头部疼痛敏感的结构可能是颅外或颅内。阿育吠陀（Ayurveda）中提到了各种类型的shiro roga。在阿育吠陀Mastishka（头）是Dashavidha Pranaytanas，并且具有重要的Marmas。Mastishka是所有Gyanendriyas的所在地，并控制了Karmendriyas的功能。所有的Indriyas和Pranvaha Strotas都取决于Mastishk的功能，以及携带Mastishk的感官和重要冲动的所有感官器官和频道就像Sun.Ayurveda的射线一样，Ayurveda认为Vata，Pitta和Kapha对健康和Kapha造成了良好的健康和各种疾病的损害。这种不平衡导致Shiro Roga中所述的各种体征和症状。本文回顾了阿育吠陀对Shiroroga的理解，并将其与当代科学见解相结合，旨在建立整体理解和管理方法。