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GPT-4作为缺血性中风管理中的临床决策支持工具：评估研究
背景：脑血管疾病是全球第二大死亡原因，也是残疾负担的主要原因之一。人工智能的进步有可能彻底改变医疗保健的服务，尤其是在诸如缺血性中风管理等关键决策情况下。目标：本研究旨在评估GPT-4在为急诊科神经病学家提供临床支持的有效性，通过将其建议与急性缺血性中风管理中的专家意见和现实成果进行比较。方法：回顾性审查了100例急性中风症状患者的队列。用于决策的数据包括患者的病史，临床评估，成像研究结果以及其他相关细节。每个病例都独立呈现给GPT-4，该病例提供了有关治疗适当性，使用组织纤溶酶原激活剂以及需要进行血管内血栓切除术的规模建议（1-7）。此外，GPT-4估计了每位患者的90天死亡率概率，并阐明了其为每个建议的推理。然后将建议与中风专家的意见和实际治疗决策进行比较。结果：在我们的100例患者的队列中，GPT-4的治疗建议与专家意见（曲线下的面积[AUC] 0.85，95％CI 0.77-0.93）和实际治疗决策（AUC 0.80，95％CI 0.69-0.91）。值得注意的是，在某些情况下，GPT-4建议比人类专家更具侵略性的治疗方法，其中11个实例，GPT-4建议对专家意见进行组织纤溶酶原激活剂的使用。gpt-4在建议血管血栓切除术（AUC 0.94，95％CI 0.89-0.98）中与现实世界的决策显示出几乎完美的一致性，并且对组织纤溶酶原激活剂治疗（AUC 0.77，95％CI 0.68-0.86）进行了强有力的一致性。为了进行死亡率预测，GPT-4在其前25个高风险预测中的13例死亡中有10个（77％）（AUC 0.89，95％CI 0.8077-0.9739;危险比6.98，95％CI 2.88-16.9; p <.001; p <.001; p <.001; p <.001），诸如p <.001），诸如p <.001），诸如实践模型，均录制了> 70；和前提（AUC 0.77； P = .07）。结论：这项研究证明了GPT-4是急性中风管理中可行的临床决策支持工具的潜力。其提供可解释建议的能力，而无需结构化数据输入与
星形胶质细胞SLC4A4通过CCL2-CCR2途径调节健康和中风大脑中的血脑屏障完整性，并且无失调
星形胶质细胞在血脑屏障（BBB）维持中起着至关重要的作用，但是在正常或病理条件下它们如何支持BBB完整性仍然很差。最近的证据表明，离子稳态是对BBB完整性重要的细胞机制。在当前的研究中，我们研究了星形胶质细胞特异性pH调节剂SLC4A4在BBB维护和修复中的功能。我们表明，正常星形胶质细胞形态复杂性和BBB功能需要星形胶质细胞SLC4A4。多摩尼克分析确定的CCL2的星形细胞分泌增加，SLC4A4缺失后精氨酸 - 非代谢失调。使用缺血性中风的模型，我们发现SLC4A4的损失加剧了BBB的破坏，该破坏是通过体内CCL2-CCR2途径的药理或遗传抑制来挽救的。一起，我们的研究将星形胶质细胞SLC4A4-CCL2和内皮CCR2轴视为控制BBB完整性和修复的机制，同时为针对BBB相关的CNS疾病的治疗方法提供了见解。
Stroke后抑郁症状的病变网络映射：来自两个前瞻性缺血性中风队列的证据
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。永久性。预印本（未经Peer Review的认证）是作者/资助人，他已授予Medrxiv的许可证，以在2025年1月6日发布的此版本中显示此版本的版权所有。 https://doi.org/10.1101/2024.12.31.24319837 doi：Medrxiv Preprint
使用电力机械和固态切换矩阵用于便携式微波的脑冲程扫描仪
摘要 - 本文研究了开关矩阵对用于脑冲程监测的多视图和低复杂性便携式微波成像系统的影响。它考虑了两种开关解决方案：依靠RF电子开关的临时解决方案和使用固态开关的紧凑型现成的解决方案。进行的分析认为路径衰减和通道间隔离。它研究了扫描时间的不同组件的影响，例如切换，通信，获取时间以及系统动力学对成像性能和监视功能的影响，在识别系统瓶颈的同时优化系统设置。该系统使用升级的天线匹配模块，并使用模仿的出血中风不断发展的场景在实验上进行实验，这证明了两种切换溶液在跟踪和定位中风进展中的有效性。还报道了重复性和对假阳性病例的敏感性的测试。
血流动力学表明左心室辅助装置植入后有和没有中风结果的患者之间的差异
中风仍然是用左心室辅助装置（LVAD）治疗的心力衰竭患者并发症和死亡率的主要原因。血液动力学起着LVAD中风后风险和病因的核心作用。然而，对血液动力学变量的详细定量评估及其与LVAD支持患者的中风结果的关系仍然是一个挑战。用于植入后血液动力学的植入前评估的方式可以帮助应对这一挑战。我们为数字双胞胎队列的12例LVAD支持介绍了一硅血流动力学分析； 6报告了中风结果，而没有6个。对于每个患者，我们创建了一个后植物双胞胎，其LVAD流出移植物从心脏门控的CT图像中重建；以及通过去除LVAD流出移植物和从主动脉瓣开口的驱动流量来估计基线流的前植物双胞胎。使用描述符来表征螺旋流，涡流产生和壁剪应力的表征。与没有中风的病例相比，在6例中，螺旋流动，涡流产生和壁剪应力的描述符的平均值更高。将LVAD驱动流动的描述符与估计的植入前流量进行比较时，正螺旋的程度较高，与没有的情况相比，中风的病例中的涡度和壁剪较低。我们的研究表明，LVAD植入后血液动力学的定量分析。从植入前的流动场景中进行的血液动力学改变可能会揭示与LVAD支持期间中风结果相关的隐藏信息。这对理解中风病因具有广泛的影响；并使用患者数字双胞胎进行LVAD治疗计划，手术优化和功效评估。
通过有效实现CSI-FEM算法
对在医疗领域的微波成像（MWI）的潜在用途（主要是由于其便携性，低成本，安全使用非电源辐射和非侵入性）的兴趣越来越大。它已被应用，例如用于乳腺癌诊断[1]和脑冲程检测[2]，[3]。MWI工作原理是在微波频率下健康组织与受影响的组织之间存在介电对比度。为了解决结果不良问题，可以使用对比度倒置（CSI）方法定量重建感兴趣域（DOI）中的介电特性[4]。CSI是一种基于优化的算法，可最大程度地降低对比度和对比源变量中特殊形成的功能。在这里，CSI算法与有限元方法（FEM）求解器[5]结合起作用，该方法将整个体积分散使用，不合理且不均匀。这使我们能够建模完整的天线几何形状，包括合成环境中的同轴饲料端口[6]，从而导致更现实的模拟场景。它还允许我们在反转模型中包含一个不均匀的数值背景（类似于[7]，[8]中描述的过程）。尽管场数使用线性边缘元件，但最初使用脉冲基函数来表达FEMCSI的对比度和对比度的脉冲函数[9]，[10]。在这里，目的是提出一种使用磁场的基础函数获得的替代离散化，也用于对比源变量。对于简化的方案，在[11]中报告了初步结果，其中标准实施[12]与提议的
使用单细胞测序表征中风凝块
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。（未经同行评审证明）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。此预印本版本的版权持有人于2025年2月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.06.25321828 doi：medrxiv preprint
中风和心血管疾病的药物基因组学
摘要：对抗血小板和抗凝剂疗法的反应存在很大的个体变异性，并且这种变异可能归因于遗传变异。人们对中风和心血管疾病的遗传结构有了越来越多的了解，这是由于基因组技术的进步所驱动的，这增加了更具针对性的药物治疗的可能性。药物遗传学有望使用患者的遗传学作用来治疗那些更有可能通过选择最佳疗法来从特定干预中受益的人。尽管有许多研究表明有力的证据表明特异性基因型对血管药物结果的影响，但在临床实践中采用药物遗传学测试的情况很慢。这种耐药性可能源于药物遗传学研究之间的发现，缺乏中风的随机对照试验，以测试基因引导的疗法的有效性，以及在诊所内基因检测的实践和成本效益实施。因此，这篇综述概述了遗传变异的影响，这些变异影响了对阿司匹林，氯吡格雷，华法林和汀类药物的各个反应，以及用于药物遗传学测试的不同方法，以及用于中风患者的临床实施指南。
中风和心血管疾病的药物基因组学
摘要：对抗血小板和抗凝剂疗法的反应存在很大的个体变异性，并且这种变异可能归因于遗传变异。人们对中风和心血管疾病的遗传结构有了越来越多的了解，这是由于基因组技术的进步所驱动的，这增加了更具针对性的药物治疗的可能性。药物遗传学有望使用患者的遗传学作用来治疗那些更有可能通过选择最佳疗法来从特定干预中受益的人。尽管有许多研究表明有力的证据表明特异性基因型对血管药物结果的影响，但在临床实践中采用药物遗传学测试的情况很慢。这种耐药性可能源于药物遗传学研究之间的发现，缺乏中风的随机对照试验，以测试基因引导的疗法的有效性，以及在诊所内基因检测的实践和成本效益实施。因此，这篇综述概述了遗传变异的影响，这些变异影响了对阿司匹林，氯吡格雷，华法林和汀类药物的各个反应，以及用于药物遗传学测试的不同方法，以及用于中风患者的临床实施指南。
基于集成的脑卒中预测人工智能系统
摘要：及时发现并采取积极措施避免中风至关重要，因为这种疾病很可能导致严重残疾或致命后果。对于缺血性和出血性中风，必须及时使用适当的溶栓或抗凝药物。关键的初始阶段围绕及时识别中风的初始指标（个体之间可能有所不同）并在规定的治疗窗口内及时寻求医疗干预。本研究介绍了一种基于机器学习的系统，该系统采用实时测量心电图 (ECG) 和光电容积描记法 (PPG) 数据来以有意义的方式预测和解释中风预后症状。为了实现实时中风预测，我们开发并实施了一种集成结构投票分类器，该分类器结合了 SVM、随机森林和决策树分类器。这种方法可以准确预测患者的中风诊断，并且可以通过利用患者的 ECG 和 PPG 属性数据轻松实施。关键词：深度学习、机器学习、心电图（ECG）、光电容积描记法（PPG）、实时脑卒中预测