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颅内动脉瘤的基因治疗：系统评价
摘要 目前，颅内动脉瘤的治疗仅限于侵入性手术和血管内治疗，而有些动脉瘤无法通过这些方法治疗。识别和靶向参与动脉瘤发病机制的特定分子通路可能会改善预后。癌症相关基因中发现的低频体细胞变异与颅内动脉瘤的发展有关。特别是，PDGFRB 基因突变会导致组成性激活的 ERK 和核因子 κ B 信号通路，酪氨酸激酶抑制剂可以针对这些通路进行治疗。在这篇综述中，我们描述了致癌基因和其他基因中的低频体细胞变异如何影响动脉瘤发展的发病机制，重点关注基因治疗应用，例如血管内原位输送化疗药物。
心动周期中人体颅内脉动
背景：当今医学成像和计算资源的可用性为脑生物力学的高保真计算建模奠定了基础。脑及其环境的特点是组织、血液、脑脊液 (CSF) 和间质液 (ISF) 之间存在动态而复杂的相互作用。在这里，我们设计了一个用于颅内动力学建模和模拟的计算平台，并根据脑脉动的临床相关指标评估模型的有效性。方法：我们开发了人类脑环境中完全耦合的心脏诱发的脉动性脑脊液流和组织运动的有限元模型。三维模型几何形状源自磁共振图像 (MRI)，具有高水平的细节，包括脑组织、脑室系统和颅蛛网膜下腔 (SAS)。我们将器官尺度的脑实质建模为一种由细胞外液网络渗透的弹性介质，并将 SAS 和脑室中的脑脊液流动描述为粘性流体运动。分布在脑实质中的脉动净血流代表心动周期中的血管扩张，是运动的驱动因素。此外，我们还研究了模型变化对一组临床相关感兴趣量的影响。结果：我们的模型预测了脑脊液填充空间和多孔弹性实质在 ICP、脑脊液流量和实质位移方面的复杂相互作用。ICP 的变化主要由其时间幅度决定，但脑脊液填充空间和实质的空间变化都很小。受 ICP 差异的影响，我们发现脑室和颅脊脑脊液流量较大，颅 SAS 中有一些流量，脑实质中存在小的脉动 ISF 速度。此外，该模型预测在心动周期开始时，实质组织在背部方向会呈漏斗状变形。结论：我们的模型准确描述了颅内压、脑脊液流动和脑组织运动之间的复杂相互作用，与临床观察结果相符。它为详细研究生理和病理生理条件下颅内耦合动力学和相互作用提供了一个定性和定量平台。
ACNS 关于颅内电极电刺激的指南
1 辛辛那提儿童医院医疗中心神经内科综合癫痫中心、辛辛那提大学神经内科、儿科和计算机科学系，俄亥俄州辛辛那提 2 斯坦福大学医学院儿童神经内科、神经内科和神经科学系，加利福尼亚州斯坦福 3 匹兹堡大学医学院神经内科，宾夕法尼亚州匹兹堡 4 杜克大学医学中心神经内科和杜克普拉特工程学院生物医学工程系，北卡罗来纳州达勒姆 5 尼克劳斯儿童医院和佛罗里达国际大学脑研究所，佛罗里达州迈阿密 6 埃默里大学医学院神经内科和儿科研究所，佐治亚州亚特兰大 7 德克萨斯大学西南医学中心神经外科系，德克萨斯州达拉斯 8 约翰霍普金斯医学院神经内科和神经外科系，马里兰州巴尔的摩 9 梅奥神经外科系诊所，明尼苏达州罗切斯特 10 加州大学洛杉矶分校大卫·格芬医学院神经内科、加州大学洛杉矶分校罗纳德·里根医疗中心临床神经生理学系，加利福尼亚州洛杉矶 11 加州大学戴维斯医学院神经内科、综合癫痫中心和神经科学中心，加利福尼亚州戴维斯 12 梅奥诊所神经内科，佛罗里达州杰克逊维尔；及神经外科系，奥尔巴尼医学院，纽约州奥尔巴尼 13 精神病学和心理学系，神经外科系，梅奥诊所，佛罗里达州杰克逊维尔 14 癫痫科，神经内科系，宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院，宾夕法尼亚州费城 15 神经内科系，梅奥诊所阿利克斯医学院，明尼苏达州罗切斯特 16 神经内科系，梅奥诊所，佛罗里达州杰克逊维尔 17 神经内科系，西北大学范伯格医学院，伊利诺伊州芝加哥 18 神经内科系，西北大学范伯格医学院，伊利诺伊州芝加哥
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。
人类内部空间的分子富集和清除
颅内溶质运输的机制是人类脑健康的基础，其变化通常与疾病和功能障碍有关，并有独特的个性化诊断和治疗机会。然而，我们对这些机制及其相互作用的理解仍然不完整，部分原因是跨尺度，物种和不同模态之间的洞察力的复杂性。在这里，我们结合了混合尺寸建模，多模式磁共振图像和高性能计算，以构建和探索人类颅内分子富集的高保真性内部模型。该模型预测了在蛛网膜下腔，心室系统和脑实质的图像衍生几何表示中溶质的颞空间扩散，包括表面周围空间（PVSS）的网络。我们的发现强调了脑脊液（CSF）产生和颅内搏动性对鞘内示踪剂注射后分子富集的显着影响。我们证明，低频血管舒张症会在表面PVS网络中引起中度CSF流量，从而大大增强了示踪剂的富集，并且富集受损是PVS扩大的直接自然结果。因此，这个公开可用的技术平台为整合了关于神经胶体扩散，血管动力学，颅内搏动性，CSF的产生和外排的单独观察的机会，并探索了人脑中的药物输送和清除率。
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
IntrA：用于深度学习的 3D 颅内动脉瘤数据集
医学是深度学习模型的重要应用领域。该领域的研究是医学专业知识和数据科学知识的结合。在本文中，我们引入了一个开放的三维颅内动脉瘤数据集 IntrA，而不是二维医学图像，这使得基于点和基于网格的分类和分割模型的应用成为可能。我们的数据集可用于诊断颅内动脉瘤和提取颈部以进行医学和深度学习其他领域（如正常估计和表面重建）的夹闭手术。我们通过测试最先进的网络提供了一个大规模分类和部分分割的基准。我们还讨论了每种方法的性能，并展示了我们数据集的挑战。发布的数据集可以在这里访问：https://github.com/intra3d2019/IntrA。
人工智能在未破裂颅内动脉瘤中的作用：概述
颅内动脉瘤 (IA) 是一个重大的公共卫生问题。在没有合并症且平均年龄为 50 岁的人群中，其患病率高达 3.2%。需要一种有效的方法来识别 IA 高风险受试者，以提供足够的放射学筛查指南并有效分配医疗资源。人工智能 (AI) 因其在基于图像的任务中的出色表现而受到全世界的关注。它可以作为临床环境中医生的辅助手段，提高诊断准确性，同时减少医生的工作量。AI 可以像人类一样执行模式识别、对象识别和问题解决等任务。根据收集的训练数据，AI 可以以半自主的方式协助决策。同样，AI 可以识别可能的诊断，并根据健康记录或影像数据选择合适的治疗方法，而无需任何明确的编程（指令集）。动脉瘤破裂预测是预测建模的圣杯。AI 可以显著改善破裂预测，从而挽救生命和肢体。如今，深度学习 (DL) 在准确检测医学影像中的病变方面显示出巨大潜力，并且已经达到甚至超越了专家级诊断。这是通过增加计算放射组学准确诊断 UIA 的第一步。这不仅可以诊断，还可以建议治疗方案。未来，我们将看到 AI 在 IA 的诊断和管理中发挥越来越大的作用。
根据颅内神经活动解读抑郁症的严重程度
就社会、经济和公共卫生影响而言，精神和认知障碍是我们面临的最具挑战性的疾病之一。这一挑战在很大程度上源于它们的异质性和复杂性——异质性在于这些疾病在个体间的表现差异很大，复杂性在于缺乏客观的生物标志物，对潜在的神经生理机制的理解有限。与精神和认知障碍有关的网络通常包括前额叶区域(1,2)，这是进化最快的区域，在非人类动物中建模尤其具有挑战性(3)。为了治疗性地调节这些功能失调的回路，我们必须全面了解它们的病理生理学。鉴于非侵入性方式的分辨率和特异性相对较低，在人类中完成这一“回路解剖”任务的最精确工具是电生理记录和颅内电极刺激。在这里，我们应用这种方法来研究一种常见且负担沉重的疾病——抑郁症的神经生理学基础(4)。
人类颅内脑电图研究，指南和良好实践的进步
以及解决熟练的研究人员遇到的问题。范围是三倍：（i）回顾IEEG研究中的常见实践，（ii）建议使用IEEG数据合作的潜在准则，并根据最广泛的实践回答常见问题，以及（iii）基于当前的神经生理学知识和方法论，为IEEG研究中的良好实践标准奠定了基础。本文的组织遵循IEEG数据处理的步骤。第一部分将IEEG数据收集的上下文化。第二部分着重于颅内电极的定位。第三部分突出显示了主要的预处理步骤。第四部分提出了IEEG信号分析方法。第五部分讨论了统计方法。第六部分对IEEG研究提出了一些独特的观点。最后，为了确保在整个手稿中保持一致的命名法，并与其他指南保持一致，例如脑成像数据结构（BID）和OHBM数据分析和共享最佳实践委员会（COBIDAS），我们为与IEEG研究相关的术语提供了词汇。