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促进统一的，基于大脑的死亡概念
是世界大脑死亡项目的提议，JAMA 2020建立了由神经影像支持的原因。排除潜在的混杂因素。需要辅助调查的支持。需要：1）缺乏对刺激的清醒和意识所表现出的意识，2）缺乏脑干功能，如颅神经测试所示，3）缺乏正式呼吸暂停测试所显示的呼吸能力。禁止：与确定BD/DNC相关的从业者不应同时参与潜在的移植受者的护理。
北爱尔兰通过MedTech创新解决全球医疗保健挑战
Neurovalens设计了颅神经刺激技术，可准确有效地非侵入性地激活关键的脑干神经元。这些可穿戴设备每天可以在家中使用30至60分钟，并向大脑区域提供低级电脉冲，以提供无药物治疗，跨越焦虑，2型糖尿病，失眠和肥胖。Neurovalens获得了FDA批准用于改善失眠症和最近的Modius应力靶向焦虑的odius睡眠的批准。
北爱尔兰通过MedTech创新解决全球医疗保健挑战
Neurovalens设计了颅神经刺激技术，可准确有效地非侵入性地激活关键的脑干神经元。这些可穿戴设备每天可以在家中使用30至60分钟，并向大脑区域提供低级电脉冲，以提供无药物治疗，跨越焦虑，2型糖尿病，失眠和肥胖。Neurovalens获得了FDA批准，用于改善失眠症和最近的Modius应力靶向焦虑症的Modius睡眠。
通过离子无线体内记录皮质活动
图 1 用于体内皮质离子波动记录的无线离子敏感场效应晶体管 (ISFET)。a ISFET 装置的源极和漏极连接到电容器的顶板和底板，与电路并联。b 谐振器的 Q 取决于 ISFET 栅极电极局部的离子浓度。c ISFET 的活性位点通过颅窗嵌入体感皮质表面。d 以无线方式检测到的离子波动在时间域中由 60 秒窗口内谐振器和天线之间的 S11 最小值表示。
单核颅突中毒的认知发展
颅骨突变病（CS）是一种先天性疾病，其中发育中的婴儿颅骨的缝合线融合在子宫内，限制和改变了头骨的生长。这种情况每1.300至2,500个出生中大约有一个（Dirocco等，2009; Lee等，2012; Tarnow等，2022）。取决于受影响的颅骨缝合线的数量和位置，该条件可以细分为单缝（SSC）或复杂CS。ssc影响矢状，旋风，单核或lambdoid缝合线（Compandale，2015年），而复杂的CS表示多余的融合和/或与颅面或遗传综合征相关。已经确定了大约200个遗传条件参与CS的病因，但是大量病例仍被归类为非综合征颅骨核突变（NSC），而没有遗传原因（Lee等，2012; Tarnow等，2022222）。近年来，关于该领域的遗传筛查，已经取得了重大进展，许多以前被标记为NSC的病例已被发现具有遗传原因，尽管本质和范围尚未认为综合症（Timberlake等，2019）。但是，经验研究经常仅将条件称为SSC，而无需提及推定原因，该术语将在本审查中使用，因为它仍然是最包容性，最广泛的术语，指的是患者感兴趣的群体。
粒度事项：病理图形驱动的脑CT报告生成的跨模式比对
自动脑CT报告生成可以提高诊断颅疾病的效率和准确性。但是，当前方法受1）粗粒监督的限制：图像文本格式中的训练数据缺乏识别微妙的异常性的监督，以及2）耦合的交叉模式对齐：视觉文本一致性可能不可避免地以粗糙的方式进行，从而导致鲜明的特征代表性地汇总，以报道的代表。在本文中，我们提出了一种新型的病态图形驱动的跨模式比对（PGCA）模型，以进行准确且健壮的脑CT报告生成。我们的方法可以通过对病理图进行构建以学习精细的视觉提示并与文本单词对齐，从而有效地解开了跨模式的对准。该图包含代表基本病理性贡献的异质淋巴结（即，组织和病变）通过与先前的知识相关的内部和属间边缘。通过精心设计的图形嵌入和更新模块，我们的模型完善了微妙的tiss和病变的视觉特征，并使用对比度学习使它们与文本单词对齐。广泛的实验结果证实了我们方法的生存能力。我们认为，我们的PGCA模型有可能大大增强脑CT报告的自动产生，并最终有助于改善颅骨疾病诊断。
人工智能软件对犬胸部X光片中确诊胸腔积液的检测准确性
图 1 人工智能模型正确分类为胸腔积液的 X 光片示例。A、右侧位（kVp 80，mAs 6.5）和 B、腹背位（kVp 90，mAs 6.5）X 光片投影，显示一只单侧有轻微胸腔积液征兆的狗。侧位投影（箭头）上肺部前腹侧有囊泡图案。游离液体在心脏腹侧积聚，增加了纵隔脂肪的 X 光不透明度（箭头）。这只狗在手术中被确认有左前肺叶扭转和胸腔积液
比较机器学习算法和小儿创伤性脑损伤的术中颅内损伤的可预测性
目的是讨论了头部CT检查的过度使用，尤其是那些因脑部造成轻微创伤的脑损伤（TBI）。在破坏性时代，机器学习（ML）是在神经外科各个领域使用和应用的预测工具之一。这项研究的目的是比较ML和nom图之间的预测性能，这是TBI儿童颅CT后颅内损伤的另一种预测工具。将来自964名TBI儿科患者的方法数据随机分为训练数据集（75％），以进行超疗法调整和来自14个临床参数的监督学习，而其余数据（25％）用于销售目的。此外，从具有相似参数的训练数据集开发了一个nom图。因此，通过基于Web的应用程序构建和部署了来自各种ML算法的模型。结果，随机森林分类器（RFC）算法确立了预测大脑颅内颅内损伤的最佳性能。RFC算法性能的接收器操作特性曲线下的面积为0.80，灵敏度为0.34，特异性为0.95，0.73正预测值，0.80负值预测值和0.79的精度。结论ML算法，尤其是RFC，表明相对出色的预测性能，可以支持医生在过度使用头部CT扫描并降低一般实践中小儿TBI的治疗费用。
胎儿心脏的胚胎学和解剖学
•心脏是第一个发育的功能器官。•它从诊断中胚层（心源区域）发展到发育中的口腔和大脑。•起初，腹部位于发育中的心心囊。•心脏原始在18天时首次显而易见（作为一种血管塑料绳，很快就会产生2个心管）。•头部褶皱完成后，发育中的心管位于发育中心包囊的胚胎和背侧的腹侧。•胚胎侧向折叠后•2个心管融合在一起形成单个心内膜管。•它开始在22至23天开始跳动。
