摘要:几十年来,鼻腔给药一直用于治疗局部作用疾病。鼻子也是全身循环和中枢神经系统 (CNS) 的门户。在 SARS-CoV2 时代,用于接种疫苗和预防呼吸道疾病的鼻腔喷雾剂的开发正在增加。随着鼻腔给药应用数量的不断增长,鼻腔靶向区域沉积的作用已成为鼻腔药物开发的一个因素。鼻腔模型等体外工具有助于促进配方和产品开发。鼻腔沉积已被证明与药代动力学结果有关。了解复杂的鼻腔解剖结构和个体间差异可以更好地了解药物的沉积位置。鼻腔模型是人类鼻腔的复制品,已从尸体模型演变为复杂的 3D 打印复制品。它们可以分割成感兴趣的区域以量化沉积,并且已经使用不同的技术来量化沉积。将鼻腔模型程序纳入开发中有助于区分配方或物理形式,例如鼻腔粉末和液体。鼻腔模型还可以帮助制定患者使用说明,以确保药物沉积在目标沉积部位。但是,无论使用哪种技术,都应验证这种体外工具,以确保结果反映体内情况。计算机模拟、CFD 模拟或其他新发展在未来可能通过适当的验证,为当前的建模提供更多方法,尽管鼻腔解剖结构的复杂性和广泛变异性仍将是一个挑战。尽管如此,鼻腔解剖模型将成为提高对鼻腔药物输送理解的有效工具。
摘要随着冠状动脉程序的增加,了解冠状动脉的解剖模式变得越来越重要,因为它们可能会对患者产生影响。这项研究的目的是对Uberaba大学人类解剖学和病理实验室的心脏冠状动脉进行详细分析(Uniube)。此主题之所以选择与了解血流改变有关的病理变化的相关性。在20个月内进行了一项横断面分析观测研究:2022年8月至2024年4月。根据文献中描述的心脏解剖结构,该研究的材料由40个保存的尸体心脏和数据收集组成,该材料基于一个带有先前准备的问题的脚本。在进行的研究中,在分析的心脏总数中,有四个具有不规则的冠状动脉途径,总计10%。基于普遍接受的冠状动脉分支模式,发现了13个改变,总计33%。其中,主要和最稀有的是前降动脉的双重起源,其中一个分支起源于右冠状动脉,一个分支来自左冠状动脉。关于冠状动脉优势的模式,在87%的病例中,正确的优势主要是占主导地位。通常,这项研究将有助于更好地理解心脏解剖学对了解临床事件的重要性,对检查的正确性能和解释以及对患者的手术方法的重要性。关键字:冠状动脉;冠状动脉异常;解剖学。摘要随着冠状动脉程序的增加,对冠状动脉解剖模式的理解变得越来越重要,因为它们可能会对患者产生影响。这项研究旨在详细介绍乌贝拉巴大学人体解剖学和病理实验室(Uniube)心脏心脏的冠状动脉,由于其与血液流动变化导致的病理变化相关,因此选择了该主题。对横向分析观测类型的研究,有效期为20个月:2022年8月至2024年4月。根据文献中描述的心脏解剖结构,该研究的材料由40个尸体心脏保守,数据收集基于具有先前详细问题的脚本。在所做的研究中,在分析的心脏总数中,有四个包含不规则的冠状动脉路径,总计10%。基于普遍接受的冠状动脉分支模式,发现了13个变化,总计33%。中,主要和最稀有的是先前下降动脉的双重起源,该分支来自右冠状动脉和左冠状动脉的一个分支。关于冠状动脉域模式,在87%的病例中,正确的优势占主导地位。关键字:冠状动脉;冠状动脉异常;解剖学。研究将有助于最佳理解心脏解剖学对医学界的重要性,对临床事件的理解,对检查的正确表现和解释以及患者的手术方法。
自闭症谱系障碍是一种发育疾病,会干扰沟通和行为。在任何年龄都可以检测到自闭症,但症状在生命的头两年中在临床上变得明显。主要症状与社会交流,互动,单调行动以及对象和事件中的享受丧失有关。此外,它还与其他心理障碍有关,例如注意力不足的多动症和癫痫病。早期诊断为连续干扰的疾病对完善口头结局和升级关键症状非常有帮助。如今,在幼儿和青少年组中,神经解剖学参与在这种疾病中,如额叶,颞叶和顶叶的皮质组织,杏仁核和海马,在小脑下cerebellar vermis和Hippocampus,以及剩下的小脑小叶。
我想感谢以下人员以各种形式给予我的帮助。Ray Tedman 博士是一位出色的导师,他付出了额外的时间和精力,帮助我成长为一个会走路、会说话的解剖学家。Greg Bain 博士是一位出色的联合导师,他总是说正确的话。你们对这个项目的热情给了我不可估量的帮助。Wesley Fisk 先生为博士生提供了所有可能需要的技术和社会支持。感谢你们所做的一切,希望你们能给予我更多帮助。Stelios Michas 先生(你该有自己的产品线了!)感谢你的帮助和友谊。每当事情看起来行不通时,你总能找到办法让它成功。医学和兽医学研究所的 Rob Moore 博士和他的技术人员 Greg 和 Beverly 对脱钙标本进行了 x 射线检查。妇女儿童医院的 Nick Zabanias 先生负责做所有的 x 射线和 CT 检查。 Aman Sood 博士完成了四角融合手术,并给出了许多很好的建议。医学和兽医学研究所的 Nicola Fazzalari 博士提供了所有建议并允许我使用您的大冰箱!Tavik Morgenstern 先生是一位好伙伴,不时借给我艺术眼光。我保证不会再弄乱您的扫描仪了!Maciej Henneberg 教授和阿德莱德大学解剖科学系的全体工作人员,激励我(有意或无意地)成为最好的解剖学家,让上班感觉不那么像工作。Ian Gibbins 教授看到了别人没有看到的东西,给了我工作,并时不时地问我“可怕的问题”。Don 是一位很棒的好朋友,尽管写这样的东西会让我感到疯狂,但他总是在我身边。妈妈和爸爸从第一天起就给予我所有的支持和建议。最后,但绝非最不重要的一点,感谢 Kara,她是我生命中最重要的人,我珍惜她。这是献给你的。
定量验尸磁共振成像(PMMR)允许测量脑组织的T1和T2松弛时间和质子密度(PD)。定量PMMR值可用于验证后神经成像诊断,例如计算机辅助诊断。到目前为止,常规解剖学脑结构的定量T1,T1和PD验尸值在3 Tesla PMMR应用中尚不清楚。这项基础研究的目的是评估有关各种尸体温度的3 t验尸后磁共振的验证后脑结构的定量值。在50例法医情况下,在尸检之前应用了定量的PMMR脑序列。Measurements of T1 (in ms), T2 (in ms), and PD (in %) values of cerebrum (Group 1: frontal grey matter, frontal white matter, thalamus, caudate nucleus, globus pallidus, putamen, internal capsule) brainstem and cerebellum (Group 2: cerebral peduncle, substantia nigra, red nucleus, pons, middle cerebellar花梗,小脑半球,髓质长圆形)在合成计算的轴向PMMR脑图像中进行。评估的定量值校正了尸体温度。温度依赖性主要是针对T1值的。ANOVA测试导致两组研究的解剖脑结构之间的定量值显着差异。可以得出结论,温度校正了3个TESLA PMMR T1,T2和PD值对于定期解剖学脑结构的表征和歧视是可行的。©2021由Elsevier B.V.这可能为未来的法医脑病变和病理学的先进诊断提供了基础。
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摘要:需要有效、稳健且自动化的脑肿瘤分割工具来提取对治疗计划有用的信息。最近,卷积神经网络在识别磁共振 (MR) 图像中的肿瘤区域方面表现出色。情境感知人工智能是开发用于计算机辅助医学图像分析的深度学习应用程序的一个新兴概念。当前研究的很大一部分致力于开发新的网络架构,以通过使用情境感知机制来提高分割准确性。在这项工作中,研究了以白质 (WM)、灰质 (GM) 和脑脊液 (CSF) 掩模和概率图的形式添加来自大脑解剖结构的情境信息是否能改善基于 U-Net 的脑肿瘤分割。 BraTS2020 数据集用于训练和测试两个标准 3D U-Net (nnU-Net) 模型,除了传统的 MRI 图像模态外,这两个模型还使用二元掩模 (CIM) 或概率图 (CIP) 形式的解剖上下文信息作为额外通道。为了进行比较,还训练了一个仅使用传统 MRI 图像模态的基线模型 (BLM)。从整体分割准确度、模型训练时间、领域泛化以及对每个受试者可用的 MRI 模态较少的补偿方面研究了添加上下文信息的影响。在官方 BraTS2020 验证数据集(125 名受试者)上,BLM、CIM 和 CIP 的中位 (均值) Dice 分数分别为 90.2 (81.9)、90.2 (81.9) 和 90.0 (82.1)。结果表明,在比较基线模型和上下文信息模型的 Dice 评分时,即使单独比较高级别和低级别肿瘤的性能,也没有统计学上显著的差异( p > 0.05)。在少数看到改善的低级别病例中,假阳性的数量减少了。此外,在考虑模型训练时间或领域泛化时没有发现任何改进。只有在补偿每个受试者可用的 MR 模态较少的情况下,添加解剖上下文信息才能显著改善( p < 0.05)整个肿瘤的分割。总之,当使用二元 WM、GM 和 CSF 掩模或概率图形式的解剖上下文信息作为额外通道时,分割性能并没有整体显著改善。
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