背景:特发性正常压力脑积水(INPH)首先由Hakim博士和Adam博士在1964年在一个案例系列中描述,描述了艰难的步行,痴呆,痴呆和尿液失禁的症状。INPH的诊断很困难,应与其他神经退行性疾病区分开。目的:这项研究的目的是提高对INPH的认识及其诊断标准,以确保对CSF转移手术的良好反应。患者和方法:一项回顾性,基于医院的描述性研究,以评估根据某些临床和放射学标准被诊断出患有INPH的患者的一年结果,然后在2018年至2023年之间用心室过脑膜分流进行治疗。人口统计数据,描述了临床评估,放射学规范,诊断措施和管理算法,并记录了临床随访。结果:在评估INPH可能性的69例患者中,有17名患者的诊断确认。年龄平均值为68.5岁,包括15名男性(88.2%)和2名女性(11.8%)。合并症的多种多样,包括lacunar梗死,糖尿病,高血压,缺血性心脏病,帕金森病和阿尔茨海默氏病。所有患者的首次介绍都是困难的,平均持续时间为15.8个月。在符合确定的放射学标准后,对CSF敲击测试的良好反应。脑室分流插入后据报道不同程度的临床改善。 结论:我们的诊断标准有助于区分INPH的标准。脑室分流插入后据报道不同程度的临床改善。结论:我们的诊断标准有助于区分INPH的标准。这些标准可以视为分流插入后良好结果的预测因子。症状持续时间是确定改善程度的基石。共生可能会影响改善程度。困难的步行是第一个改善的症状,最好使用可调节阀。
摘要 有效评估癌症疼痛需要对构成疼痛体验的所有组成部分进行细致的分析。实施自动疼痛评估 (APA) 方法和计算分析方法,特别关注情感内容,可以促进对疼痛的彻底描述。所提出的方法转向使用语音记录中的自动情感识别以及我们之前开发的用于检查疼痛面部表情的模型。对于训练和验证,我们采用了 EMOVO 数据集,该数据集模拟了六种情绪状态(大六)。由多层感知器组成的神经网络在 181 个韵律特征上进行了训练以对情绪进行分类。为了进行测试,我们使用了从癌症患者收集的访谈数据集并选择了两个案例研究。使用 Eudico Linguistic Annotator (ELAN) 6.7 版进行语音注释和连续面部表情分析(得出疼痛/无痛分类)。情绪分析模型的准确率达到 84%,所有类别的精确度、召回率和 F1 分数指标都令人鼓舞。初步结果表明,人工智能 (AI) 策略可用于从视频记录中连续估计情绪状态,揭示主要的情绪状态,并提供证实相应疼痛评估的能力。尽管存在局限性,但提出的 AI 框架仍表现出整体和实时疼痛评估的潜力,为肿瘤环境中的个性化疼痛管理策略铺平了道路。临床试验注册:NCT04726228。
•基于风险的方法:ARC建议采用基于风险的BVLOS操作框架,其中风险水平将决定运营条件和要求。公共安全机构通常在受控或低风险环境(例如农村或灾难地区)运作,只要管理风险,就可以从更灵活和量身定制的BVLOS运营中受益。•安全管理系统(SMS):ARC建议采用BVLOS无人机操作的公共安全机构实施SMS。该系统将帮助机构识别,评估和减轻安全风险,以确保以安全的方式进行操作。•地理围栏和其他安全特征:建议在公共安全场景中运行BVLOS的无人机结合了高级技术,例如地理围栏,以防止意外的空域入侵并保护敏感地区,例如医院或受限区域。
胎儿静脉系统在妊娠第六周左右开始发育,有三对静脉:脐静脉、卵黄静脉和主静脉。这些静脉对于将血液从胎盘输送到心脏至关重要。随着肝脏的成熟,肝脏和这些静脉之间的连接形成复杂的静脉系统。该过程的中断可能导致各种胎儿静脉异常,这些异常是由这些静脉的形成或退化异常引起的。常见的异常包括静脉导管发育不全、右脐静脉持续存在、脐静脉曲张、门静脉系统发育不全和下腔静脉中断。静脉导管发育不全可导致代偿性血流变化,而当左脐静脉退化时会出现右脐静脉持续存在。脐静脉曲张是脐静脉扩张,门静脉系统发育不全会扰乱正常的肝脏血流。 IVC 中断会影响全身静脉回流到心脏。诊断这些异常需要详细的超声评估,包括多普勒研究和产前监测,以评估潜在并发症并指导适当的临床治疗。在评估复杂的通信路径时,第一步是检查该结构的组织方式。静脉系统的分类分割可带来更广阔的视野和更高的感知能力。在这篇图文中,胎儿静脉系统及其异常根据其主要来源进行分类。特别注意使用彩色示意图和真实的二维和彩色超声图像描绘正常解剖结构和异常,这对促进空间感知和简化胎儿静脉系统异常的分类方法起着重要作用。
“释放大数据的力量:用于增强分析的创新预处理方法”是一章开创性的章节,探讨了预处理在大数据分析中的关键作用。它介绍了将原始的非结构化数据转换为干净的可分析格式的各种技术,解决了数据量、速度和多样性带来的挑战。本章强调了预处理对于准确结果的重要性,介绍了高级数据清理、集成和转换技术,并讨论了实时数据预处理、新兴技术和未来方向。本章是研究人员和从业人员的综合资源,使他们能够增强数据分析并从大数据中获得有价值的见解。
摘要:背景:高亲和力放射性杂交 PSMA 靶向放射性药物 18 F-flotufolastat ( 18 F-rhPSMA-7.3) 新近获批用于前列腺癌的诊断成像。在此,我们对两项 3 期研究进行了事后分析,以量化一系列正常器官对 18 F-flotufolastat 的摄取。方法:重新评估了 LIGHTHOUSE 和 SPOTLIGHT 中的所有 718 次可评估的 18 F-flotufolastat 扫描。此外,还审查了患者的医疗记录,并排除了肿瘤负荷高 (PSA>20 ng/mL)、生物分布改变 (例如慢性肾病)、正常器官发生重大解剖变化 (例如肾切除术) 或有任何其他癌症病史的患者。医学物理学家在特定器官上定义感兴趣体积,以根据 PERCIST 1.0 标准评估 SUV 平均值和 SUV 峰值。正态分布的数据以平均值 (SD) 报告,非正态分布的数据以中位数 (IQR) 报告。变异系数 (CoV;对于正态分布数据计算为 SD/平均值,对于非正态分布数据计算为 IQR/中位数) 用于量化 SUV 指标的变异性。结果:总共有 546 名患者(244 名原发性患者,302 名复发性患者)的扫描结果符合分析条件。除膀胱和脾脏外,所有器官均被视为正态分布。在肝脏中,平均 SUV 平均值为 6.7(SD 1.7),CoV 26%,而膀胱中位 SUV 平均值为 10.6(IQR 11.9),CoV 112%。肝脏中的平均 SUV 峰值为 8.2(SD 2.1),CoV 26%,膀胱中位 SUV 峰值为 16.0(IQR 18.5),CoV 116%。结论:正常器官对 18 F-氟托福司他的生理吸收与其他肾脏清除的放射性药物大致一致,这可能在考虑放射性配体治疗的患者选择时具有重要的临床意义。此外,18 F-氟托福司他的膀胱中位 SUV 峰值低于之前报道的
Djavad Mowafaghian 脑健康中心,不列颠哥伦比亚省温哥华市,加拿大(R Ge PhD、Y Yu BSc、YX Qi BSc、Yn Fan BSc、S Chen BSc、C Gao BSc、Prof S Frangou MD);美国纽约州纽约市西奈山伊坎医学院精神病学系(Prof S Frangou、SS Haas PhD、F New MA);荷兰双胞胎登记处,荷兰阿姆斯特丹自由大学生物心理学系(Prof DI Boomsma PhD);新南威尔士大学健康脑衰老中心,澳大利亚新南威尔士州悉尼市(Prof H Brodaty DSc);荷兰阿姆斯特丹自由大学神经基因组学和认知研究中心复杂性状遗传学系(RM Brouwer PhD);美国马萨诸塞州剑桥市哈佛大学脑科学中心(Prof R Buckner PhD);英国威尔士卡迪夫大学神经精神遗传学和基因组学中心(X Caseras 博士);法国波尔多大学神经功能图像小组—神经变性疾病研究所,CNRS UMR 5293(F Crivello 博士);荷兰鹿特丹伊拉斯姆斯大学伊拉斯姆斯社会与行为科学学院(EA Crone 教授博士);德国柏林夏洛特医学院精神病学和心理治疗系心智与大脑研究分部(S Erk 医学博士、H Walter 教授博士);荷兰奈梅亨马克斯普朗克心理语言学研究所语言与遗传学系(SE Fisher 教授博士);荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心 Donders 大脑、认知和行为研究所人类遗传学、精神病学和认知神经科学系(B Franke 教授,博士);美国马萨诸塞州波士顿波士顿儿童医院精神病学和行为科学系(DC Glahn 教授,博士);德国明斯特大学精神病学和心理治疗系(U Dannlowski 医学博士、D Grotegerd 博士);德国海德堡大学普通精神病学系实验精神病理学和神经影像学科(O Gruber 医学博士);亥姆霍兹实验心理学系
气候变化会影响湿天气和干燥天气期间的水文制度,从而导致洪水产生的异质性。在过去的几十年中,大多数全球土地经历了更频繁的极端降水事件。如图1 A所示,在东亚,加勒比海和撒哈拉以下的降水量显着增加,这直接放大了地表径流。相反,在西亚,北非和亚马逊等地区,降水表现出了下降的趋势,这意味着长时间的先例干燥时期。长期和密集的干旱事件损害了表土的浸润和湿度保留能力,从而导致随后的潮湿天气期间的径流峰值增加,从而提高了洪水洪水的概率和严重性。
临床获取的 MRI 数据集中定义的儿童和青少年时期轴外脑脊液的规范轨迹 Ayan S. Mandal 1,2,3 , Lena Dorfschmidt 2,3,4 , Jenna M. Schabdach 2,3 , Margaret Gardner 2,3 , Benjamin E. Yerys 2.5.6 , Richard AI Bethlehem 7 , Susan Sotardi 8 , M. Katherine Henry 8,9,10 , Joanne N. Wood 9,10 , Barbara H. Chaiyachati 3,9,10 , Aaron Alexander-Bloch 2,3,11 *, Jakob Seidlitz 2,3,11 * * 与资深作者贡献相同 1 宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院,宾夕法尼亚州费城,美国 2 儿童和青少年精神病学和行为科学系,费城儿童医院,美国宾夕法尼亚州费城。3 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院与宾夕法尼亚大学医学院终身脑研究所 4 英国剑桥大学精神病学系 5 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院与宾夕法尼亚大学医学院自闭症研究中心 6 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院与宾夕法尼亚大学医学院成人成功过渡与学习推进中心 7 英国剑桥大学心理学系 8 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院放射学系 9 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院儿科系 10 美国宾夕法尼亚州费城儿童医院临床未来 11 美国宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学精神病学系