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解剖分类指南V2025
“药品的解剖学分类是由欧洲制药营销研究协会（EPHMRA）开发和维护的，因此是该协会的知识产权。ephmra的分类委员会为该分类系统准备了指南，并在与产品的制造商协商时为新条目，变化和改进做好了照顾。药品解剖学分类的内容仍然是Ephmra的版权。不必寻求使用的许可，也不需要任何费用。但是，我们将感谢对出版物中埃弗米拉版权的认可。此分类系统的用户应记住，可以根据许多标准对制药市场进行细分。”
带有解剖学先验的引导变压器
摘要。肌肉体积是运动中有用的定量生物标志物，也是对退行性肌肉疾病的随访。除了体积外，还可以通过从医学图像中分割感兴趣的肌肉来提取其他形状的生物标志物。手动细分仍然是当今此类测量的黄金标准，尽管非常耗时。我们提出了一种在3D磁共振图像上自动分割18个下肢肌肉的方法，以进行这种形态计量分析。从本质上讲，当MR图像中观察到不同肌肉的组织是无法区分的。因此，肌肉分割算法不能依靠外观，而只能依靠参观提示。然而，这种轮廓很难检测到，它们的厚度在受试者之间也有所不同。为了应对上述挑战，我们提出了一种基于混合体系结构的分割方法，结合了汇总和视觉变压器块。我们首次在肌肉分割的背景下首次研究这种混合体系结构的行为以进行形状分析。考虑到一致的解剖肌肉构型，我们依靠变压器块来捕获肌肉之间的长距离关系。为了进一步利用解剖学先验，这项工作的第二个贡献包括基于根据训练数据估算出的合理肌肉邻居的邻接矩阵增加了规则损失。我们对
人类大脑的解剖分割
磁共振成像 (MRI) 是一种强大且多功能的成像方式，是许多研究不可或缺的组成部分，尤其是在进行定量分析时。MRI 是成像大脑的首选方法，因为它具有出色的软组织对比度。将大脑准确分割成解剖区域可以对大脑进行准确的定量分析。三个可以自动对人脑进行解剖分割的软件程序是 FreeSurfer、FastSurfer 和 MAPER。本研究的目的是使用 FreeSurfer 作为基线，并调查 FastSurfer 和 MAPER 分割与 FreeSurfer 在同一数据集上的输出的一致性。使用 FreeSurfer、FastSurfer 和 MAPER 对来自 IXI 数据集的 185 个 T1 加权 3D MR 图像进行分割。使用默认训练检查点对 IXI 数据集的 FastSurfer 和 FreeSurfer 输出以及相应的大脑 MR 图像作为 MAPER 的源图谱。然后使用 Jaccard 相似系数将 FastSurfer 和 MAPER 分割与 FreeSurfer 分割进行比较。MAPER 在复制符合 FreeSurfer 的皮层下区域输出方面表现优于 FastSurfer。MAPER 和 FastSurfer 在皮层区域的表现类似。
神经外科的定量解剖学
1神经外科手术系，放射科学系和公共卫生部，布雷西亚大学，海布雷西亚大学，塞达利·斯佩达利文明1，25121意大利布雷斯西亚； edoardo_agosti@libero.it（e.a.）; Alessandro。fini@asst-spedalicivili.it（a.f.）; marco.fontanella@unibs.it（m.m.f.）2临床神经科学系神经外科司，日内瓦大学医院（HUG），瑞士日内瓦1205号，瑞士3日内瓦州3神经外科部，Fondazione Policlinico corverio a. gemelli a. gemelli ircss，00168，00168罗马，00168； pierpaolo.mattogno@policlinicogemelli.it（P.P.M. ）; giuseppemaria.dellapepa@policlinicogemelli.it（G.M.D.P. ）; liverana.lauretti@unicatt.it（l.l. ）; alessandro.olivi@unicatt.it（a.o. ）; francesco.doglietto@policlinicogemelli.it（f.d。） 4 cattolica del Sacro Cuore Uniurersurgery系，20123年意大利罗马； ginevra.federica.donofrio@gmail.com *通信：luciodemaria@gmail.com;电话。 ： +41-07826532422临床神经科学系神经外科司，日内瓦大学医院（HUG），瑞士日内瓦1205号，瑞士3日内瓦州3神经外科部，Fondazione Policlinico corverio a. gemelli a. gemelli ircss，00168，00168罗马，00168； pierpaolo.mattogno@policlinicogemelli.it（P.P.M.）; giuseppemaria.dellapepa@policlinicogemelli.it（G.M.D.P.）; liverana.lauretti@unicatt.it（l.l.）; alessandro.olivi@unicatt.it（a.o.）; francesco.doglietto@policlinicogemelli.it（f.d。）4 cattolica del Sacro Cuore Uniurersurgery系，20123年意大利罗马； ginevra.federica.donofrio@gmail.com *通信：luciodemaria@gmail.com;电话。 ： +41-07826532424 cattolica del Sacro Cuore Uniurersurgery系，20123年意大利罗马； ginevra.federica.donofrio@gmail.com *通信：luciodemaria@gmail.com;电话。： +41-0782653242
人工智能与临床解剖教育
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胶质瘤侧化：重点关注解剖定位...
摘要：众所周知，多形性胶质母细胞瘤 (GBM) 的精确定位可以预测肿瘤在周围神经结构中扩散的方向。本综述的目的是通过评估 GBM 经常发生的解剖区域以及在不同大脑区域观察到的主要分子改变来揭示 GBM 的侧化。根据文献，GBM 的精确或最常见的侧化尚未确定。然而，可以说 GBM 在额叶中更常见。与 GBM 有关的束和束似乎集中在皮质脊髓束、上纵束 I、II 和 III 束、弓状束长段、额海峡束和下额枕束。考虑到胶质母细胞瘤的解剖特征及其对大脑的累及，主要累及的大脑区域分别是额叶、颞叶、顶叶和枕叶，这是合乎逻辑的。尽管右半球的肿瘤体积较大，但已确定左半球被诊断为癌症的患者的预后更差，这可能反映了一些有害改变的解剖分布，例如 TP53 突变、PTEN 缺失、EGFR 扩增和
喉返神经的解剖结构多种多样...
背景：本研究旨在阐述甲状腺切除术中遇到的喉返神经与甲状腺下动脉关系的解剖变异。这是一项描述性的病例系列研究，在阿伯塔巴德联合军事医院耳鼻喉科进行。研究于 2016 年 1 月至 2017 年 9 月进行。方法：51 名患者在全身麻醉下接受了甲状腺囊外切除术。所有患者的解剖均以标准方式进行。在每位患者中都识别并暴露喉返神经，并将其解剖关系记录在数据库中。结果：在大多数左侧解剖标本中，可见喉返神经骑跨甲状腺下动脉的分支，但在右侧，发现主要神经通过甲状腺下动脉的分支上升。结论：医源性声带麻痹对接受甲状腺切除术的患者的生活质量有严重影响。喉返神经的解剖变异众所周知且常见。通过彻底了解喉返神经的解剖变异，并在术中识别和暴露主要神经，可以充分预防意外喉返神经损伤造成的灾难性后果。关键词：甲状腺切除术；喉返神经；解剖；医源性；声带麻痹
juniperus squamata buch的木材解剖学特征。
研究了木制的sm squamata buch.-ham的木材解剖特征。ex。D. Don，来自尼泊尔中部曼尼山区跨山区的高山。我们研究了喜马拉雅杜松的解剖学特征和从平均海平面4600 m收集的30种不同木材样本（MSL）收集的喜马拉雅杜松的解剖参数之间的相互关系。在烤箱中以100ºC煮沸的木材样品，并使用KD-3390半自动微型集团进行切片。然后将切片在用1％safranin和快速绿色溶液染色的酒精中脱水，并在显微镜下制备永久载玻片并观察到永久性载玻片。J. squamata是一种软木物种，其特征是存在独特的狭窄年生长环，逐渐从早期伍德到莱特伍德的突然过渡。早期木材和莱特伍德气管均包含正方形的多边形细胞，圆形边框凹坑和排列在宽松的切向带中的树脂细胞。发现射线完全是单性的和同质的。大多数射线细胞都包含棱柱形晶体，而果皮坑则存在于射线细胞中。年度宽度与早期木材和晚木宽度均呈正相关，但与气管长度有负相关。在杜松等软木物种中，气管长度不仅是木材和纤维质量的重要特征，而且对于树的液压结构而言。此外，这也与该物种在干旱跨性别 - 希马拉亚地区地区恶劣的气候条件下的适应性相结合。矮人的生长环尺寸降低并增加气管长度的个体可确保有效的水运输到射击系统。因此，J。Squamata的木材解剖学特征的这种内部特异性变化是由于微途径类型的变异所致。
使用解剖多视图数据
摘要。大数据集通常包含多个不同的功能集或视图，这些功能集或视图提供了可以通过多视图学习方法利用的互补信息来改善结果。我们研究了解剖学 - 媒体视图da-ta，其中每个大脑解剖结构都用多个特征集描述。特别是，我们专注于扩散MRI的白质微观结构和连通性特征，以及结构MRI的灰质区域和厚度特征集。我们研究了使用多视图方法来改善非成像表型的预测的机器学习方法，包括人口统计学（年龄），运动（力量）和认知（图片词汇）。我们提出了一个可解释的多视图网络（EMV-NET），该网络可以使用不同的解剖学视图来改善预测性能。在此网络中，每个单独的解剖学视图都由特定于视图的特征提取器处理，并且从每个视图中提取的信息都使用可学习的权重融合。接下来是一个基于小波转变的模块，以跨视图访问互补信息，然后将其应用于校准特定视图的信息。此外，校准器还会产生基于注意的校准评分，以表明解剖结构对反应的重要性。在实验中，我们证明了所提出的EMV-NET明显优于基于人类连接组项目（HCP）数据集的几种用于非成像表型预测的最新方法，该方法具有1065个个体。具体而言，我们的方法至少减少了年龄预测MAE至少2.4岁，并提高了相关系数，以至少0.13预测其他两个表型。我们的解释结果表明，对于不同的观点，白质扩散度量的分数各向异性和灰质措施的表面厚度通常更为重要。