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使用图像...
Panimalar Institute of Technology, Chennai -----------------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------------- Abstract-- The visual representations of the inner constituents of body along with the functions of either organs or tissues comprising its physiology are developed in medical imaging..本文提到的系统的目的是检测出血的存在并在检测到其类型的情况下进行分类。ct图像在这里考虑找到出血。进行预处理技术是为了使输入图像适合进一步处理。进行预处理后，图像通过形态操作进行。然后采用分割算法进行分割。绘制了主动轮廓并提取了特征。可以通过医疗援助来查看和解释最终结果。这项研究的结果增加了预测图像出血，然后对其类型进行分类的机会。系统在分类三种类型的出血时的平均准确性被发现为98％。关键词 - CT，脑内出血，硬膜下出血，外部出血，蛛网膜下腔出血，流域算法。
自发性脑出血的遗传学和表观遗传学
自发性脑内出血（ICH）约占中风病例的15％，并且仍然是神经系统发病率和死亡率的相当多的来源。鉴于老年人在老年人中的预期寿命和抗血栓疗法的广泛使用，ICH的发生率预计在未来几年[1，2]。主要ICH是指受损的动脉或小动脉的破裂，是不同类型的脑小血管疾病的最终表现，在大脑出血发生之前的几年内，在临床上进展[3]。尽管主要ICH可能负责80％的非创伤性ICH病例，但临床医生应考虑寻找其他原因（凝结型，血管畸形破裂，海绵状畸形，Moyamoya，Moyamoya，tumor，tumor，tumor，tumor，tumor，cerebral静脉hom虫的剧震（其他），也称为第二届评论。组织病理学观察（通过流行病学，神经影像学和遗传研究证实）证明，主要基础血管疾病根据大脑出血的位置而有所不同，因此，可以将主要ICH分类为两个主要类别：非lobar和Lobar和Lobar [4]。非肉眼ICH起源于深脑结构（基底神经节，丘脑，脑干和深小脑），并且一直与高血压诱导的血管病[5，6]一致。与CAA相关的Lobar ICH和高血压LOBAR ICH之间的区分很复杂，但由于复发和痴呆症的风险而具有预后相关性，在CAA相关的Lobar ICh中，它们都显着高于[9-11]。LOBAR ICH（位于皮质区域或皮质和白质之间的连接处）主要与脑淀粉样血管病（CAA）有关，其中β-淀粉样蛋白在脑膜和内室血管内积累，导致脑部和内部血管的减少，并损害了平稳的细胞，并损害了肌张力的细胞。破裂和流血[7，8]。
新生儿的颅内出血：原因，诊断和管理
新生婴儿中有症状性颅内出血（ICH）的发生率可能是1：2,000自发性出生，1：850真空提取和1：650镊子辅助递送。颅内出血经常与新生儿的不良神经发育结局有关，因为围产期是脑发育的关键窗口。在术语新生儿中，ICH通常由于机械损伤而发生在分娩期间。另一方面，由于血液动力学不稳定性和生发基质（GM）脉管系统的脆弱性，早产儿经常出现ICH。基于出血的位置，ICH通常被描述为硬膜外，硬膜下，蛛网膜下腔，脑室室内和实质性出血。新生儿ICH的原因是多因素，包括与早产，出血性中风，感染，血管畸形，出血性疾病和遗传原因有关的出血。肠道旁路/体外膜氧合（ECMO）期间的凝血病也可能是原因。大多数患者可以在没有手术干预的情况下进行管理。某些有症状的婴儿可能需要神经外科手术，例如外部室引流和/或心室术分流（S）。神经发育结果因大脑，病因，位置和出血程度的成熟而有所不同。在临床上有关并发症可能包括发育延迟，白细胞，抽搐，脑瘫和其他神经系统疾病。在本文中，我们回顾了新生儿ICH的类型，病因，严重性和临床结果。新生儿（2024）：10.5005/jp-journals-11002-0097关键字：硬膜外，生发基质脉管系统，出血性中风，婴儿，感染，脑室室内，新生儿，实质，硬膜下，蛛网膜下腔。
基于深度学习的 CT 报告中的脑出血检测
摘要。放射学报告可能用于检测需要医生立即关注的危重病例。我们专注于从计算机断层扫描 (CT) 报告中检测脑出血。我们训练了一个深度学习分类器，并观察了使用不同的预训练词表示以及特定领域微调的效果。我们有几个贡献。首先，我们报告了从土耳其放射学报告中检测脑出血的大规模分类模型的结果。其次，我们展示了使用特定领域数据微调预训练语言模型对性能的影响。我们得出结论，深度学习模型可用于以合理的准确度检测脑出血，并使用特定领域数据微调语言模型以提高分类性能。
与混合模型的无监督急性颅内出血分割
摘要 - 当血管在脑组织内或颅骨内部的其他地方破裂或泄漏时，会发生颅内出血。这可能是由身体创伤或各种医疗状况引起的，在许多情况下会导致死亡。必须尽快开始治疗，因此应准确，快速诊断出出血。诊断通常是由放射科医生进行的，他分析了计算机断层扫描（CT）扫描，该扫描包含整个大脑的大量横截面图像。手动分析每个图像可能非常耗时，但是自动化技术可以帮助加快流程。尽管最近的许多研究都通过使用监督的机器学习算法来解决此问题，但由于隐私问题，公开可用的培训数据仍然很少。可以通过无监督的算法来缓解此问题。在本文中，我们提出了一种基于混合模型的完全无监督算法。我们的算法利用了这样一个事实，即出血和健康组织的性质遵循不同的分布，因此，对这些分布的适当表述使我们能够通过预期最大化的过程将它们分开。此外，我们的算法能够自适应地确定簇的数量，从而在不包括嘈杂的体素的情况下可以找到所有出血区域。我们在公共可用数据集上演示了我们的算法结果，这些数据集包含各种大小和强度的所有不同出血类型，我们的结果与早期的无监督和监督算法进行了比较。结果表明，我们的算法可以胜过大多数出血类型的其他算法。索引术语 - 计算机辅助诊断，颅内下摆，计算机断层扫描，混合模型，无监督的机器学习
新生儿胼胝体细胞毒性损伤并发软脑膜下出血一例
胼胝体细胞毒性病变 (CLOCC) 也称为可逆性胼胝体压部病变轻度脑病或可逆性胼胝体压部病变综合征，在磁共振成像 (MRI) 上表现为胼胝体压部可逆性扩散受限。该病变与多种病因有关，包括细菌和病毒感染、代谢紊乱、药物、癫痫、恶性肿瘤和脑出血 [4,5] 。CLOCC 以细胞毒性水肿为潜在机制，被认为是继发性病变。CLOCC 患者的典型症状通常包括癫痫发作、意识障碍和谵妄 [6] 。放射学发现包括 T2 加权成像和液体衰减反转恢复上的高信号强度、T1 加权成像和急性期的低信号强度、弥散加权图像 (DWI) 上的高信号强度以及表观弥散系数 (ADC) 值降低 [6]。病变分为三种类型：位于胼胝体压部中央的小圆形或椭圆形病变、以胼胝体压部为中心但通过胼胝体纤维横向延伸到相邻白质的病变或以后方为中心但延伸到胼胝体前部的病变 [7]。预后方面，CLOCC 通常与良好的临床和放射学结果相关。病变通常在影像学检查中一周内消失，临床症状完全恢复，没有后遗症 [5]。
通过脑室室内注射血红蛋白
新生儿脑室内出血（IVH）是早产的普遍结果，导致脑损伤，后脑部脑积水（PHH）和终身神经缺陷。虽然PHH可以通过临时和永久性脑脊液（CSF）转移程序（分别分别为心室储层和脑室分流器）来治疗，但没有预防或治疗IVH诱导的脑损伤和脑头脑的药理策略。动物模型以更好地了解IVH和测试药理治疗的病理生理学。尽管有现有的新生儿IVH模型，但是那些可靠地导致脑积水的模型通常受到大量注射的必要性的限制，这可能会使病理的建模复杂化或在观察到的临床表型中引入可变性。
己酮可可碱对实验性蛛网膜下腔出血后脑血管痉挛的影响
摘要 目的：脑血管痉挛是蛛网膜下腔出血后发生的重要事件，具有显著的死亡率和发病率。本研究的目的是研究己酮可可碱对实验性蛛网膜下腔出血模型中血管痉挛的影响。方法：本研究将20只体重3000 – 3500 g的雄性新西兰白兔随机分成4组。第1组动物作为对照组。第2组动物仅静脉注射己酮可可碱，间隔12小时3次。第3组动物诱发蛛网膜下腔出血，不进行任何注射。第4组动物在蛛网膜下腔出血诱发后12、24和36小时静脉注射己酮可可碱（6 mg / kg），共3次。所有动物在第48小时处死并取出基底动脉。使用Spot for Windows 4.1版测量基底动脉血管直径、管壁厚度和管腔截面积。使用方差分析和Kruskall - Wallis检验进行统计分析。结果：第4组的平均基底动脉管腔截面积和管腔直径显著高于第3组（p < 0.05）。第3组的基底动脉管壁厚度高于其他组，这也具有统计学意义（p < 0.05）。结论：我们的研究表明，静脉注射己酮可可碱可显著减轻蛛网膜下腔出血后的血管痉挛。
使用深度学习和转移学习
颅内出血（ICH）是一种威胁生命的医疗事件，尽管最佳护理，但与较差的结果有关。鉴于对ICH的早期发现和护理可以改善健康结果，因此需要一个可以迅速检测和加快治疗过程的分类系统。先前发表的工作采用了一种更传统的技术，包括许多对齐步骤，进一步分析，图像循环，手工图像分割和分类。这项研究工作检查了颅内出血检测问题，并开发了深度学习模型和转移学习模型，以减少识别出血的时间。对于ICH子类型的分类，我们基于转移学习模型开发了卷积神经网络。densenet121，Xception和CNN与使用许多评估标准进行比较，以确保模型的结果准确，并且做得很好。预先定制，该系统会带来令人印象深刻的结果，并且数据表明，X Ception比竞争模型更成功。用于ICH亚型的识别和分类，Xception模型用于最终输出。
和XA因子Xa抑制剂相关急性脑出血
结果总共分配了263名患者接受AndExanet，267例接受常规护理。在包括452名患者的临时分析中评估了疗效，并在所有530名入学的患者中分析了安全性。房颤是因子Xa抑制剂最常见的指示。接受常规护理的患者，有85.5％的患者接受了凝血酶原络合物浓缩液。在接受和Exanet的224例患者中，有150名（67.0％）在接受和exanet的228例（53.1％）接受常规护理（调整后的差异，13.4个百分点； 95％置信区间[CI]，4.6至22.2; p = 0.003）。在抗factor Xa活性中，从基线到1到2小时的Nadir的中位数减少为94.5％，而Andexanet的中位数为94.5％，经常护理为26.9％（p <0.001）。血栓形成事件发生在263名患者中的27例（10.3％）中，接受了dexanet，在接受常规护理的267例（5.6％）中有15例（差异为4.6个百分点； 95％CI，0.1至9.2; p = 0.048）; 17例（6.5％）和4例患者（1.5％）发生缺血性中风。在修改后的兰金等级或30天内的分数中，两组之间没有明显的差异。