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生物心理学
模块10.2性行为的变化341交配行为的进化解释341对多个伴侣的兴趣341男女在伴侣中寻找的男女342嫉妒的差异342进化或学到了？342 Gender Identity and Gender-Differentiated Behaviors 343 Intersexes 343 Interests and Preferences of CAH Girls 344 Testicular Feminization 344 Issues of Gender Assignment and Rearing 344 Discrepancies of Sexual Appearance 345 Sexual Orientation 346 Behavioral and Anatomical Differences 346 Genetics 346 An Evolutionary Question 347 Prenatal Influences 348 Brain解剖学348
增强病理学工作流程中的现实用途
在过程中的许多早期步骤，例如剪切（涉及检查，评估和将样品切成较小的部分，在进一步的处理后，这些部分由解剖病理学家在显微镜下检查，由注册师或实验室中的解剖病理学技术员进行。有时，如果情况复杂，则注册官或解剖病理技术员可能需要高级解剖病理学家的专家指导。
神经外科 - 重点
借助神经导航系统，可以进行非轴内手术。1–4 这些系统在手术开始时特别有效，可以确定经皮质入路的界限。然而，由于脑移位现象，这些系统在肿瘤切除过程中会失去精确度和可靠性。5 正如其他人所说，神经导航系统的使用并不能取代扎实的外科解剖知识。6,7 近几十年来，增强现实 (AR) 越来越受欢迎，在神经外科和神经科学领域的应用也越来越多。8–11 这项计算机技术提供了实时更新的解剖细节 3D 虚拟模型，叠加在真实的手术区域上。最近的创新通过智能手机、改装护目镜和手术显微镜增加了对这项技术的使用。12–16 在脑肿瘤切除术中对主要脑室和脑室周围解剖标志进行术中可视化对于保存这些标志至关重要，因此对患者的术后临床结果也至关重要。这些标志包括脑室周围血管、纤维束和基底神经节，这些都已在主要的解剖学研究中描述过。17–21 鉴于直接观察固有的困难，
人类学和解剖形态特征...
磁共振成像（MRI）是提供医学中使用的成像的新方法之一。在其物理和技术基础上，它与至今使用的其他方法截然不同。它基于磁场和射频冲动的联合使用。MRI及其修改允许在体内收集有关解剖系统和器官的有价值数据。在解剖学中使用MRI的方式是：a）对MRI检查的尸体扫描的解剖学解释，以制备尸体切片，并由MRI检查； b）使用MRI扫描作为解剖信息的来源，因此在确定诊断时，临床医生应将病理对象的图像与正常对象进行比较。因此，现代人类解剖结构的目标之一是通过MRI确定各种器官在体内的定量和定性特征，以形成一种表征正常活体器官的特征系统。
人工智能即时诊断 MRI 可测量急性卒中随访中的中线移位
图 2：(a) 对应标志的目标解剖点的 T2 加权 POC-MRI 的概率密度函数 (即热图) 可视化。红色分布对应于地面真实位置 (基于人工注释)，绿色分布是基于人工智能的 MLS (MLS-AI) 对目标点的估计，黄色表示地面真实分布和估计分布的重叠。(b) 中风脑 MLS 的 MLS-AI 估计以图形方式叠加在 POC-MRI T2 加权图像中的解剖体积上。
先进人体解剖实验室 - anat 514 (001)
高级人体解剖学实验室 (ANAT 514) 为高年级学生提供机会，通过基于局部解剖的项目扩展人体解剖学研究，并培养技能，为解剖学研究生工作和教学做好准备。学生将以小组形式工作，以先前课程中学到的解剖学知识为基础，并将其与临床和研究概念相结合。将使用自主和小组学习功能和空间解剖关系来探索人体的组织。学生将通过与同学、解剖学教师和实验室工作人员密切合作来培养非传统的学科独立技能。学生还将通过创建基于实验室的教学资源直接为麦吉尔人体解剖学课程的可持续性做出贡献，并通过在课程中展示和使用这些资源获得教学经验。
机器学习应用于大脑对残缺图片反应的 fMRI 激活模式，可预测创伤后应激障碍症状
权重图显示每个体素对预测函数的相对贡献。如文献中先前讨论的那样（Schrouff 等人，2013；Schrouff 等人，2018），机器学习模型的权重图不能像标准质量单变量分析那样通过阈值化来做出区域特定推断。由于每个交叉验证折叠都会产生不同的权重向量，因此最终的权重图是折叠结果的平均值。我们使用解剖图谱总结了解剖区域中的权重图（Schrouff 等人，2013；Portugal 等人，2016；Portugal 等人，2019）。我们计算了每个大脑区域的归一化权重，作为该区域内体素绝对权重的平均值。然后，我们根据它们解释的总归一化权重的百分比对区域进行排名。我们使用了解剖自动标记 (AAL) 图谱 (Tzourio-Mazoyer 等，2002)
![脊柱裂开放症[第 2 版；同行评审：2 版获批]](/simg/g:\will\search\icon\source\e\ed84b96aad803d3e75d8a89d76003432993d3074.webp)
脊柱裂开放症[第 2 版；同行评审：2 版获批]
摘要背景：脊柱裂 (SBA) 是一种出生缺陷，与发育中的胎儿大脑的严重解剖变化有关。脑磁共振成像 (MRI) 图谱是研究脑解剖神经病理学的常用工具，但之前的胎儿大脑 MRI 图谱主要关注正常的胎儿大脑。我们的目标是开发一个用于 SBA 的时空胎儿大脑 MRI 图谱。方法：我们开发了一种半自动计算方法来计算第一个用于 SBA 的时空胎儿大脑 MRI 图谱。我们使用了 90 个患有 SBA 的胎儿的 MRI，胎龄从 21 到 35 周不等。所有检查都获得了各向同性和无运动的 3D 重建 MRI。我们提出了一种在患有 SBA 的胎儿大脑 3D MRI 中注释解剖标志的协议，目的是使异常胎儿大脑 MRI 的空间对齐更加稳健。此外，我们提出了一种基于解剖标志的加权广义 Procrustes 方法来初始化图谱。所提出的加权广义 Procrustes 可以处理时间正则化和缺失注释。初始化后，使用基于图像强度和解剖标志的非线性图像配准迭代细化图谱。使用半自动方法将我们的胎儿大脑图谱划分为八种组织类型：白质、脑室系统、小脑、轴外脑脊液、皮质灰质、深层灰质、脑干和胼胝体。结果：评分者内变异性分析表明这七个解剖标志足够可靠。我们发现，所提出的图谱在自动分割患有 SBA 的胎儿大脑 3D MRI 方面优于正常的胎儿大脑图谱。结论：我们公开了一个时空胎儿大脑
Medsyn：高级...
本文介绍了一种创新的方法，用于生产以文本构成为指导的高质量3D肺CT图像。虽然基于扩散的生成模型在医学成像中不断使用，但当前的最新方法仅限于低分辨率输出，并且使用了放射学报告的丰富信息。放射学报告可以通过提供其他指导并对图像合成的细粒度控制来增强生成过程。尽管如此，将文本引导的生成扩展到高分辨率3D图像带来了重要的记忆和解剖学细节保护挑战。解决内存问题，我们引入了使用修改的UNET体系结构的层次结构方案。我们首先合成在文本上调节的低分辨率图像，为随后的发电机提供完整的体积数据的基础。为了确保生成的样品的解剖学合理性，我们通过与CT图像结合生成血管，气道和小叶分段掩模来提供进一步的指导。该模型展示了使用文本输入和分割任务生成综合图像的能力。比较上的结果表明，与基于GAN和扩散技术的最先进的模型相比，我们的方法表现出优越的性能，尤其是在准确保留关键的解剖学特征（例如卵线，气道和血管结构）中。这项创新引入了新颖的可能性。可以应用图像生成中的进步来增强许多下游任务。这项研究重点介绍了两个主要目标：（1）开发一种基于Textual提示和解剖学成分创建图像的方法，以及（2）在解剖学元素上生成新图像的能力。