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患有慢性疼痛：神经可塑性问题
每个人都会在其存在的某个时刻知道痛苦，这是防止有害刺激的保护标志。 div>在某些情况下，以长期的方式继续3个月。 div>在不稳定的系统中，任何刺激都会引起疼痛（异常性症）或对疼痛刺激的敏感性（痛痛）。 div>研究使我们对适应性和适应不良的变化有所了解，例如长期活化的电位，信号增加，细胞凋亡，基因表达的变化，伤害感受器的敏感性提高，神经胶质治疗，小胶质细胞体内稳态的变化和小胶质细胞和星形胶质细胞的变化。 div>as well as the anatomical sites involved and modified by chronic pain and comorbidities, such as the accumbens nucleus, medial dorso nucleus, hypothalamus, parabrachial nucleus, anterior cingulated cortex, primary somatosensory bark, medial septum, hippocampus and nucleus of the terminal estía. div>本综述指出了有关神经可塑性和慢性疼痛的最新信息，目的是促进多学科和跨学科方法。 div>
人类大脑网络的多模态和多主体模块化组织
人类大脑是一个由解剖学上相互连接的大脑区域组成的复杂网络。自发神经活动受到这种结构的限制，从而产生远程神经元素活动之间的统计依赖模式。结构和功能连接之间的非平凡关系对认知、疾病、发展、学习和衰老提出了许多未解决的挑战。虽然许多研究都集中在解剖和功能网络中边缘权重之间的统计关系上，但人们对它们的模块和社区之间的依赖关系知之甚少。在这项工作中，我们研究并描述了人类大脑解剖和功能模块组织之间的关系，开发了一种新颖的多层框架，扩展了多层模块化优化的经典概念。通过同时将从不同主体估计的解剖和功能网络映射到社区中，这种方法使我们能够对大脑的模块组织进行多主体和多模态分析。在这里，我们研究了静息状态下解剖和功能模块之间的关系，找到了独特和共享的结构。所提出的框架构成了多层网络分析背景下的方法学进步，并为进一步研究临床队列、认知要求高的任务以及发展或寿命研究中的结构和功能网络组织之间的关系铺平了道路。
根据二维数据构建和优化三维图谱并应用于小鼠大脑发育
摘要 3D 成像数据需要 3D 参考图谱才能进行准确的定量解释。现有的从 2D 衍生图谱生成 3D 图谱的计算方法会产生大量伪影，而手动管理方法则需要大量劳动力。我们提出了一种 3D 图谱构建的计算方法，通过识别底层成像数据中的解剖边界并使用这些边界来指导 3D 转换，大大减少了伪影。解剖边界还允许将图谱扩展到完整的边缘区域。将这些方法应用于 Allen 发育小鼠大脑图谱 (ADMBA) 中的八个发育阶段，可以得到更全面、更准确的图谱。我们从 15 个完整的小鼠大脑生成了成像数据来验证图谱的性能，并观察到了定性和定量的改进（图谱和解剖边界之间的一致性提高了 37%）。我们提供 MagellanMapper 软件和八个 3D 重建的 ADMBA 图谱作为流程。这些资源有助于在样本之间和整个发育过程中进行全器官定量分析。
生物电代码
自古以来，人们就认识到，某一物种的卵子会发育出具有该物种相应解剖结构的个体（图 1 A）。这是如何发生的？是什么造成了后生动物具有如此显著的多尺度复杂性，从组织中细胞类型的分布到身体器官的拓扑形状和排列，再到整个身体结构的几何布局？人们普遍认为答案就在基因组中，但事实并非如此简单；DNA 只是编码特定的蛋白质，没有直接编码解剖结构。因此，从第一原理可以清楚地看出，模式控制涉及一种代码：卵子或其他细胞类型内解剖位置和结构的编码，以及在细胞实现不变形态发生时对这些信息进行逐步解码（图 1 B）。应该指出的是，目前对这些代码的理解还处于起步阶段，许多基本问题仍有待解决。尽管遗传学和分子基因组学取得了进展，我们仍然无法预测
尼日利亚中北部神经导航辅助脑肿瘤手术六年：进展与挑战
神经导航的基本原理是尽早建立精确的变换矩阵，从而在数字图像数据和解剖结构之间建立联系，从而提供不断增强的三维方向 [3]。如前所述 [4]，将先前获取的成像坐标与实际物理解剖坐标进行联合配准，可以同步两者，并构成神经导航和其他立体定向程序的基础。神经导航的基本程序包括以下步骤：1-建立物理坐标，通常可以使用立体定向框架基于框架，也可以使用基准标记或表面标志建立无框架。 2-使用以下任一或组合成像模式建立成像坐标 - MRI、CT、PET、单光子发射 CT、X 射线、功能性 MRI 等。3- 在导航机器的计算机系统上配准成像坐标 4- 成像坐标和实际物理解剖空间的联合配准，构成神经导航精度的支柱。5- 手术计划，以确定手术切入点、手术通道和手术目标的轨迹。6- 导航，贯穿整个手术过程 - 诊断活检或肿瘤切除/减瘤。
数据增强管道生成合成...
由于隐私问题和医学成像领域中公开可用的标记数据集的摘要，我们提出了图像生成管道，以合成具有相应地面真实标签的3D超声心动图图像，以减轻数据收集的需求，并需要对艰苦的和错误的人类标记，以实现深入学习（DL）的图像的艰苦和错误的人类标记。所提出的方法利用心脏的详细解剖分段作为地面真实标签来源。此初始数据集与由真实3D超声心动图图像组成的第二个数据集结合使用，以训练生成的对抗网络（GAN），以合成现实的3D心血管超声图像与地面真相标签配对。为了生成合成3D数据集，训练有素的GAN使用计算机断层扫描（CT）的高分辨率解剖模型作为输入。对合成图像的定性分析表明，心脏的主要结构被很好地描述，并紧随从解剖模型中获得的标记。为了评估这些合成图像在DL任务中的可用性，对分割算法进行了培训，可以描绘左心室，左心房和心肌。对由合成图像训练的模型给出的3D分割的定量分析
基于深度学习的扩散 MRI 脑组织分割
从扩散磁共振成像 (dMRI) 中分割脑组织类型是一项重要任务，有助于量化脑微结构并改进纤维束成像。当前的 dMRI 分割主要基于注册到 dMRI 空间的解剖 MRI (例如 T1 和 T2 加权) 分割。然而，与解剖 MRI 相比，dMRI 中的图像失真更多且图像分辨率更低，因此这种模态间配准具有挑战性。在本研究中，我们提出了一种用于扩散 MRI 分割的深度学习方法，我们将其称为 DDSeg。我们提出的方法从来自人类连接组计划 (HCP) 的高质量图像数据中学习组织分割，其中解剖 MRI 与 dMRI 的配准更为精确。然后，该方法能够直接从新的 dMRI 数据（包括使用不同采集协议收集的数据）预测组织分割，而无需解剖数据和模态间配准。我们训练卷积神经网络 (CNN) 来学习组织分割模型，使用一种新颖的增强目标损失函数来提高组织边界区域的准确度。为了进一步提高准确度，我们的方法将表征非高斯水分子扩散的扩散峰度成像 (DKI) 参数添加到传统的扩散张量成像参数中。DKI 参数是根据最近提出的平均峰度曲线方法计算得出的，该方法可以校正不合理的 DKI 参数值并提供区分组织类型的附加特征。我们在 HCP 数据上展示了较高的组织分割准确度，并且在将 HCP 训练模型应用于来自其他采集的分辨率较低且梯度方向较少的 dMRI 数据时也表现出较高的组织分割准确度。
代谢相关脂肪肝病和...
近年来的报告提供了有关小脑功能形态的结构和存在的令人信服的证据。但是，其中大多数都集中在小脑的运动功能上。最近的研究表明，小脑后叶与神经性和认知障碍的背景下有关。这些疾病的病理生理学尚未充分理解，最近的研究表明，这也可能影响小脑的其他子区域。与神经成像结合的解剖学和临床研究提供了有关小脑组织和功能的新思维方式。本综述总结了小脑的地形和功能的知识，并着重于其对神经疾病发展的解剖学和功能贡献。（Folia Morphol 2024; 83，3：497–508）
爱尔兰 HSE 免疫接种指南会定期更新，仅在 RCPI 网站上在线更新：
请查看第 3 章爱尔兰 HSE 免疫指南，确保您获得有关针对患有功能性或解剖性无脾和脾功能低下的成年人推荐的额外疫苗的最新指导。
强迫症患者终纹床核深部脑刺激后电场分布
摘要背景深部脑刺激 (DBS) 正在被研究作为治疗难治性强迫症 (OCD) 的方法。许多不同的大脑目标正在接受试验。这些目标中的几个例如腹侧纹状体（包括伏隔核 (NAc)）、腹侧囊、下丘脑脚和终纹床核 (BNST)）属于同一网络，在解剖学上彼此非常接近，甚至重叠。关于特定目标中的各种刺激参数将如何影响周围解剖区域并影响 DBS 的临床结果的数据仍然缺失。方法在一项对 11 名接受 BNST DBS 的参与者的初步研究中，我们通过针对患者特定的电场模拟来研究哪些解剖区域受到电场的影响，以及这是否与临床结果相关。我们的研究结合个体患者12和24个月随访时的刺激参数以及术前MRI和术后CT图像数据，计算电场分布，建立个体刺激场的解剖模型。结果 12和24个月随访时，BNST内刺激的个体电刺激场相似，主要涉及内囊前肢（ALIC）、内囊膝部（IC）、BNST、穹窿、前内侧苍白球外核（GPe）和前连合。在12个月的随访中，腹侧ALIC和前内侧GPe的耶鲁-布朗强迫症量表测量的临床效果与刺激之间存在统计学上显着相关性（p <0.05）。结论 许多正在研究的强迫症目标在解剖学上接近。从我们的研究可以看出，脱靶效应是重叠的。因此，ALIC、NAc 和 BNST 区域的 DBS 可能被认为是对同一靶标的刺激。