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脑转移评估策略
为了分析脑移位现象，我们采用了不同的策略。在 32 例胶质瘤病例中，我们获取了术前和术中的 MR 数据集，以评估脑表面和深部肿瘤边缘的最大位移。在使用神经导航系统软件进行刚性配准后，直接与 2D 和 3D 可视化进行比较。结果发现，在所有病例中，66% 的脑移位变化很大，皮质位移高达 24 毫米，深部肿瘤边缘超过 3 毫米。在术中成像后，神经导航系统在 8 例病例中进行了更新，提供了可靠的指导。为了进行更全面的分析，我们应用了基于体素的非线性配准。为了提高对齐速度，我们使用基于图形硬件支持的 OpenGL 函数的 3D 纹理映射执行了所有插值操作。通过对底层控制点网格进行自适应细化（重点关注主要变形区域），进一步实现了加速。为了快速概览，我们使用不同的 3D 可视化方法评估了已配准的数据集。最后，将结果与初始测量值进行比较，以更好地理解大脑移位现象。总体而言，实验清楚地表明，大脑表面和深层大脑结构的变形是不相关的。2004 Elsevier BV 保留所有权利。
服务态度的转变 - Mano Sparnai
在战争准备期间，可用作防御盾牌或打击威慑力量。美国最近终止的 J-Ucas（联合无人作战航空系统）的两个竞争者都计划在其项目过程中测试空中加油能力。波音公司已签约开发一种自主系统，该系统将于 2007 年在有人驾驶的替代飞机上首次进行测试。美国空军还要求在 2008 年前演示从配备吊杆的有人驾驶飞机上为无人机进行空中加油。这可能将由波音 X-45C 和 KC-135 完成。2005 年，总部位于马里兰州的无人机加油公司公布了一种武器舱内装有减速伞的加油装置设计，该装置配有光学传感器和安装在减速伞上的反作用控制装置，以便与接收器的探头接合。
中线移位程度之间的相关性
结果本研究表明，属于51-60岁（32％）和61-70岁（40％）的年龄组的患者人数几乎相等，随后是70岁以上的患者（12％），该组患有质量效应，在对照组中几乎相同。在100个临床诊断出的出血性中风50中有自发的脑出血，质量效应，男性为38（76％），女性为12（24％）。其他50例自发性脑出血，无目的地将质量效应视为对照，而男性为34（68％），女性为16（32％）（表1）。在100个受试者中（案例加对照）以下站点中有CT扫描中出血：supertentorial（85％）和infratentorial（15％）（表II）。很明显，由于MCA分支的破裂，其后大部分（76％）发生，然后是前和后大脑动脉（病例加对照）（表III）。格拉斯哥昏迷量表得分为13-15，有06名（12％）的ISCH患者具有质量效应，9-12的患者有17（34％），而低GCS得分分别为3-5例，同一组的患者分别为27（54％）。另一方面，在没有质量效应的组中，有24％的得分为13-15，而60％的得分为9-12，而8（16％）的得分为3-5（表IV）。将CT扫描中的隔膜移位分为两组：在20（40％）中观察到10毫米或更少30毫米（60％）的患者（60％）患者的转移大于10 mm。
自动中线移位检测和量化...
摘要 创伤性脑损伤 (TBI) 通常会导致中线移位 (MLS)，这是头部损伤严重程度和预后的关键指标。在过去十年中，使用人工智能 (AI) 技术自动分析头部计算机断层扫描 (CT) 扫描中的 MLS 引起了广泛关注，并有望提高诊断效率和准确性。本综述旨在总结基于 AI 的 TBI 病例 MLS 分析方法的研究现状，确定所采用的方法，评估算法的性能，并得出关于其潜在临床适用性的结论。进行了全面的文献检索，确定了 15 篇不同的出版物。对已确定的文章进行了分析，重点关注使用 AI 技术进行 MLS 检测和量化，包括它们的 AI 算法选择、数据集特征和方法。所综述的文章涵盖了与 MLS 检测和量化相关的各个方面，采用在二维或三维 CT 成像数据集上训练的深度神经网络。数据集大小从 11 名患者的 CT 扫描到 25,000 张 CT 图像不等。AI 算法的性能在准确度、灵敏度和特异性方面表现出差异，灵敏度范围为 70% 到 100%，特异性范围为 73% 到 97.4%。利用深度神经网络的基于 AI 的方法已显示出在 TBI 病例中 MLS 的自动检测和量化方面的潜力。然而，不同的研究人员使用了不同的技术；因此，很难进行批判性比较。需要进一步研究和评估方案的标准化，以确定这些 AI 算法在临床实践中用于 MLS 检测和量化的可靠性和通用性。研究结果强调了 AI 技术在改善 MLS 诊断和指导 TBI 管理临床决策方面的重要性。