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研究文件抑制BACE1通过抑制STAT3激活
血肿诱导的神经炎症是脑出血（ICH）预后不良的原因。因此，促进血液清除和阻塞过度激活的炎症是ICH治疗的合理方法。β位点淀粉样蛋白前体蛋白（APP）裂解酶-1（BACE1）是调节神经退行性疾病中小胶质细胞表型转变的关键分子。因此，这项研究的目的是研究BACE1在ICH中小胶质细胞吞噬作用和炎症特征中的作用。在这里，我们证明了使用自体血模型和原发性小胶质细胞刺激靶向小胶质细胞中BACE1的独特优势。在ICH早期抑制BACE1时，较少的残留血肿仍然存在，这与有利于吞噬作用和抗炎的遗传特征的增加一致。另外，抑制BACE1增强了抗炎细胞因子的分泌，并大大降低了促炎基因的表达，该基因的表达受到转录3激活剂的信号转导和磷酸化的调节（STAT3）。进一步对STAT3磷酸化的药理抑制有效地阻断了由于BACE1诱导引起的小胶质细胞的促炎和弱吞噬表型。总而言之，BACE1是调节ICH后小胶质细胞的炎症和吞噬表型的关键分子，靶向抑制BACE1/STAT3途径是对ICH诱导的神经系统损伤的未来治疗的重要策略。
在CT图像中具有缺血和出血检测，具有分类模型的超参数优化和改进的UNET分割模型
抽象深度学习是一种强大的技术，已应用于使用医学成像进行中风检测。中风是一种医疗状况，当大脑的血液供应中断时，会导致脑部损伤和其他严重的并发症。中风检测对于最大程度地减少损害并改善患者预后很重要。中风检测最常见的成像方式之一是CT（计算机断层扫描）。ct可以提供大脑的详细图像，可用于识别中风的存在和位置。深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），已经显示出使用CT图像检测中风的希望。这些模型可以学会自动识别图像中指示中风的模式，例如梗塞或出血的存在。在CT图像中用于中风检测的深度学习模型的一些示例是U-NET，通常用于医疗图像分割任务，而CNN已经过训练，这些CNN已经过训练，可以将脑CT图像分类为正常或异常。这项研究的目的是确定在没有造影剂的情况下拍摄的脑CT图像的中风类型，即闭塞（缺血）或出血（出血）。中风图像，并由医学专家构建数据集。深度学习分类模型通过超参数优化技术评估。并使用改进的UNET模型进行了分割，以可视化CT图像中的中风。分类模型，VGG16获得了％94成功。UNET模型达到了％60 iou，并检测到缺血和出血差异。
从脑室内出血的早产儿的脑脊液中检索生发区域神经干细胞
图2从IVH患者的CSF中分离NSC样细胞。A分离后不同日期（DIV）的CSF衍生的NSC培养物的相位对比度显微照片。比例尺：100μm。 B，在Matrigel上生长的3种代表性NSC线的指数生长动力学。c，早期（0）和晚期（10）段的细胞的相对对比显微照片，在基质中生长。d，通过对早期（3）和晚期（7）通道的KI-67表达进行定量评估增殖。显示了代表性共焦部分。比例尺25μm。 E，早期（3）和晚（7）通道的CD133，CD24，CD34和CD45的流式细胞仪分析。条件之间没有显着差异。数据显示为5-7个独立生物样品的平均值±SEM。42周大的病例（粉红色符号）被排除在进一步分析之外。f，在早期和晚期与CD133共表达与CD24和CD34的共表达。g，从CSF获得的NSC样细胞和分离后13天后从CSF获得的代表性显微照片。比例尺：100μm。 H，通过从CSF获得的NSC样细胞流式细胞术和通过CSF和通道3的灌洗液进行的CD133分析。* p <.05
定量GABA磁共振光谱作为蛛网膜下腔出血后运动皮层中运动学习功能的量度
亚蛛网膜下腔出血（SAH）后的总体运动功能障碍（SAH）的神经机制仍然未知。γ-氨基丁酸（GABA）提出的假设提出降低神经元GABA浓度，随后缺乏GABA介导的抑制作用会导致SAH后运动障碍。这项研究旨在探讨SAH患者的GABA水平与运动性能的行为度量之间的相关性。使用质子磁共振光谱法评估了40例SAH和10名年龄匹配的健康对照患者的运动皮质GABA水平。GABA和N-乙酰糖（NaA）比在原发性运动皮层的正常灰质中测量。还评估了GABA浓度与手机性能之间的关系。结果显示，SAH左运动皮层患者的GABA水平显着低于对照组（GABA/NAA比：0.282±0.085和0.341±0.031； p = 0.041）。反应时间（RTS）是一种潜在地取决于GABA能突触传播的运动性能的行为度量，患者的显着时间比对照组的时间更长（分别为936.8±303.8 vs. 440.2±67.3 ms； p <0.001）。此外，运动皮质GABA水平和RTs在患者之间表现出显着的正线性相关性（r = 0.572，rs = 0.327，p = 0.0001）。因此，SAH后主要运动皮层中GABA水平的降低可能导致神经元功能的皮质抑制受损，并表明运动皮层中GABA介导的突触传递对于RT至关重要。
评估联合治疗中的出血风险
结果：AGIS和ICIS的组合显着增加了出血性不良事件的风险，尤其是肿瘤和肺出血。出血事件在女性（50.97％）和老年患者（64岁以上）中很常见，经常发生在治疗的第一次30天内（38.11％）。Gingival hemorrhage (ROR 3, PRR 418.9) and tumor hemorrhage (ROR 9.65, PRR 1893.36) were most common in the AGI group, while tumor hemorrhage (ROR 9.49, PRR 1350.78) and pulmonary hemorrhage (ROR 2.6, PRR 98.97) were prominent in the ICI group.在组合组中，食管静脉曲张出血（ROR 40.72，PRR 2344.72）和肿瘤出血（ROR 19.31，PRR 1056.63）显着增加风险的添加和乘法模型，表明了过度风险（RD AB = 0.01025，P <0.01025，P <0.01025，RD AB = 0.01025，RD AB = 0.01025，p <0.000125，p <0.000125，R. P <0.001）组合疗法的显着高于单一疗法的p <0.001），这表明药物之间的相互作用呈正相互作用，从而进一步增加了出血的风险。
研究文章是一种智能机器学习模型，用于检测智能城市中基于脑出血诊断的物联网
一般而言，启用互联网的出现在过去几年中激发了世界的启发，为各种问题提供了针对不同问题的国家和新颖的解决方案。进化场主要由无线传感器网络，射频识别和智能移动技术领导。除其他外，Iotplay在智能医疗设备和可穿戴设备的形式中起关键作用，具有收集多种多样和纵向患者生成的健康数据的能力，同时也可以提供初步诊断选项。在为使用基于物联网的解决方案帮助患者提供帮助的效果方面，专家利用机器学习算法的能力来提供出血诊断中有效的解决方案。为了降低死亡率并提出准确的治疗，本文使用机器学习算法进行了基于智能物联网的智能应用，用于人脑出血诊断。基于用于颅内数据集的计算机层析成像扫描图像，支持向量机和馈电神经网络已用于分类目的。总体而言，分别针对支持向量机和前馈神经网络计算的分类结果为80.67％和86.7％。从结果分析得出的结论是，前馈神经网络在分类颅内图像中的表现优于表现。te输出提供了有关最终有助于验证专家诊断的脑出血类型的信息，并被视为学员放射科医生的学习工具，以最大程度地减少可用系统中的错误。
大麻二醇减少脑室内出血脑损伤，保留髓鞘并防止血液屏障功能障碍
脑室内出血（IVH）是极早产儿的长期残疾的重要原因，没有目前的治疗。这项研究评估了使用未成熟大鼠在IVH模型中大麻二醇（CBD）的潜在神经保护作用。ivh通过左室周围注射裂术胶原酶在1天大的（P1）Wistar大鼠中诱导。一些大鼠会产前接受CBD（10 mg/kg I.P.到达大坝），然后是5 mg/kg I.P.IVH后 6、30和54 h（IVHÞCBD，n¼30）。 其他IVH大鼠接收了车辆（IVH车，n¼34）和用车辆处理的非IVH大鼠用作对照（SHM，n¼29）。 大鼠在P6，P14或P45处被人性地杀死。 Brain damage (motor and memory performance, area of damage, Lactate/N-acetylaspartate ratio), white matter injury (ipsi- lateral hemisphere and corpus callosum volume, oligodendroglial cell density and myelin basic protein signal), blood-brain barrier (BBB) integrity (Mfsd2a, occludin and MMP9 expression, gadolinium leakage), in fl然后评估了弹性毒性（TLR4，NFκB和TNFα表达，在促炎细胞的纤维化中），兴奋毒性（谷氨酸/N-乙酰基 - 吐型比）和氧化应激（蛋白质硝基化）。 cbd阻止了IVH的长期运动和认知后果，在短期和长期保护的寡头细胞中减少了脑损伤，从而保留了足够的髓鞘形成并保持BBB的完整性。 CBD的保护作用与炎症，兴奋性和氧化应激的调节有关。 CBD是改善IVH诱导的未成熟脑损伤的潜在候选者。6、30和54 h（IVHÞCBD，n¼30）。其他IVH大鼠接收了车辆（IVH车，n¼34）和用车辆处理的非IVH大鼠用作对照（SHM，n¼29）。大鼠在P6，P14或P45处被人性地杀死。Brain damage (motor and memory performance, area of damage, Lactate/N-acetylaspartate ratio), white matter injury (ipsi- lateral hemisphere and corpus callosum volume, oligodendroglial cell density and myelin basic protein signal), blood-brain barrier (BBB) integrity (Mfsd2a, occludin and MMP9 expression, gadolinium leakage), in fl然后评估了弹性毒性（TLR4，NFκB和TNFα表达，在促炎细胞的纤维化中），兴奋毒性（谷氨酸/N-乙酰基 - 吐型比）和氧化应激（蛋白质硝基化）。cbd阻止了IVH的长期运动和认知后果，在短期和长期保护的寡头细胞中减少了脑损伤，从而保留了足够的髓鞘形成并保持BBB的完整性。CBD的保护作用与炎症，兴奋性和氧化应激的调节有关。CBD是改善IVH诱导的未成熟脑损伤的潜在候选者。总而言之，在未成熟的大鼠中，CBD降低了IVH诱导的脑损伤及其短期和长期后果，显示出强大的和多效性神经保护作用。
使用SWIN Transformer的头明梯度注入的自我注意图
颅内出血（ICH）是一种威胁生命的医疗紧急情况，需要及时，准确的诊断才能有效治疗并提高患者的存活率。虽然深度学习技术已成为医学图像分析和处理的主要方法，但最常用的监督学习通常需要大型，高质量的注释数据集，这些数据集可能是昂贵的，尤其是对于像素/体素/体素图像分段。为了应对这一挑战并促进ICH治疗决策，我们采用了一种新型的弱监督方法来进行ICH分割，并利用经过分类标签的ICH分类任务训练的SWIN变压器。我们的方法利用了注入头梯度的自我发项图的分层组合，以生成准确的图像分割。此外，我们对不同的学习策略进行了探索性研究，并表明二进制ICH分类对自我发场地图的影响更大，与完全ICH的亚型相比。平均骰子得分为0.44，我们的技术达到了与流行的U-NET和SWIN-UNETR模型相似的ICH分割性能，并使用GradCam胜过类似的弱监督方法，这表明了在挑战医学图像分割任务中所构成的框架的巨大潜力。我们的代码可在https://github.com/healthx-lab/hgi-sam上找到。
非创伤性脑损伤的心电图改变
摘要在没有已知有机心脏病的个体中存在异常心电图，这是急性非创伤性脑损伤期间发生的心脏功能障碍的最常见表现之一。本综述的主要目标是概述有关急性非创伤性脑损伤的新发育心电图（ECG）改变的可用数据和文献。次要目的是确定ECG改变的发生率，并考虑在此环境中新发行ECG变化的预后意义。To do so, English language articles from January 2000 to January 2022 were included from PubMed using the following keywords: “electrocardiogram and subarach- noid hemorrhage”, "electrocardiogram and intracranial hemorrhage", "Q-T interval and subarachnoid hemorrhage ", "Q-T interval and intracranial bleeding ", "Q-T interval and intracranial hemorrhage", and “中风中的大脑和心脏相互作用”。在3162篇论文中，遵循PRISMA指南，包括急性脑损伤改变心电图改变的原始试验。与急性脑损伤相关的ECG异常可能会预测患者的预后不佳。他们甚至可以预示神经源性肺水肿（NPE）的未来发展，延迟的脑缺血（DCI），甚至是院内死亡。，SAH患者患有严重心室心律失常的风险增加。这些可能在3个月时导致高死亡率和功能不良的结果。有关ECG QT分散和死亡率的当前数据似乎不太明显。虽然有些患者表现出较差的结局，但另一些患者与结果不良或院内死亡率没有任何关系。在脑大坝后仔细观察ECG改变在这些患者的重症监护中很重要，因为它可以暴露于先前存在的心肌疾病并改变预后。
从头部CT扫描中对颅内出血的自动检测，在创伤性脑损伤中应用深度学习技术：比较审查
抽象的脑损伤（TBI）不仅是急性疾病，而且是长期后果的慢性疾病。颅内血肿被认为是INTBI发生的主要后果，并可能具有毁灭性的作用，可能会导致大脑质量影响，并最终导致继发性脑损伤。在计算机断层扫描（CT）扫描中对血肿的紧急检测以及三个主要决定因素的评估，即位置，体积和大小至关重要任务。本文对医学和技术文献进行了比较回顾，以更新和建立证据，以表明如何正确利用技术来提高紧急情况下临床工作流量的效率。从2013年至2023年在PubMed和Google Scholar的电子数据库中进行了系统和全面的文献搜索，以确定与颅内出血（ICH）自动检测有关的研究。纳入和排除标准被设定为最相关的文章。我们确定了15项有关使用头部CTSCAN的计算机辅助筛选和分析算法的开发和验证的研究。我们的审查表明，AI算法可以优先考虑放射学工作列表，以减少在头部扫描中筛选ICH的时间，并且还可以识别放射学家所忽略的微妙ICH，并且自动化ICH检测工具将有望在常规临床实践中引入介绍。