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关于有效使用现代治疗方法治疗脑内病变的文献综述
脑内病变造成的严重健康负担及其诊断和治疗困难促使大量研究人员和从业人员研究各种诊断和治疗方法的有效性和安全性。本研究重点评估不同的术前、术中和术后技术，并分析其优点和局限性，以最终改善此类脑损伤的治疗。通过对各种科学来源的批判性分析，本研究旨在综合现有的有关该主题的知识。磁共振成像在诊断和治疗脑肿瘤方面起着至关重要的作用。功能性磁共振成像可识别功能性脑区，但肿瘤引起的血流变化会影响其可靠性。连接组分析提供有关功能定位和脑网络的信息，这可以通过扩散张量成像实现，该成像可可视化白质通路，有助于肿瘤边界描绘和手术计划。研究表明，这种方法可以预测肿瘤组织学和预后。术中磁共振成像可提高肿瘤切除范围并可能提高患者生存率。但由于其局限性，它有替代的术中技术，如术中超声、荧光引导手术、直接电刺激、深部脑刺激，但这些方法中的大部分证据对于大多数脑肿瘤来说都是有限的。只有超声显示实时肿瘤可视化和残留疾病分析，提供高精度，并且与 ioMRI 相比相对便宜。这项研究对神经外科医生、神经肿瘤学家、神经病学家、神经放射学家很有用，并将展示进一步研究的前景。
使用生活方式和脑部病变的多模式痴呆识别，机器学习方法
痴呆症诊断通常依赖于限制访问早期筛查的昂贵和侵入性神经影像学技术。这项研究提出了一种创新的方法，用于使用可访问的生活方式和脑成像因子估算扩散张量成像（DTI）测量方法来促进早期痴呆症筛查。常规DTI分析虽然有效，但通常会受到高成本和有限的可访问性的阻碍。为了应对这一挑战，模糊的减法聚类确定了14个有影响力的变量，从生活方式中，用于脑健康，脑部萎缩和病变索引框架，包括人口统计学，医疗状况，生活方式因素和结构性脑标记。使用这些选定的变量开发了多层感知器（MLP）神经网络，以预测分数各向异性（FA），这是反映白质完整性和认知功能的DTI度量。MLP模型实现了有希望的结果，在FA预测的测试集中，平均平方误差为0.000 878，证明了其准确的DTI估计潜力，而无需昂贵的神经影像学技术。数据集中的FA值范围为0到1，较高的值表示更大的白质完整性。因此，平均平方误差为0.000 878表明与观察到的FA值相比，模型的预测高度准确。这种多因素方法与当前对痴呆症复杂病因的理解相吻合，受到各种生物学，环境和生活方式因素的影响。通过将随时可用的数据集成到预测模型中，该方法可以为早期痴呆症风险评估进行广泛的，具有成本效益的筛查。建议的无障碍筛查工具可以促进公共卫生计划中的及时干预，预防策略和有效的资源分配，最终改善患者的结果和照料者负担。
虚拟脑移植：在存在大面积病变的情况下实现全脑分割
图形摘要：(A) 显示两名患有胶质瘤病变的患者的 T1 图像。VBG 是一种病变替换/填充工作流程，其中一种方法用于单侧病变 (uVBG)，另一种方法用于双侧病变 (bVBG)。(B) 显示所选的 recon-all 方法，(C) 和 (D) 显示输出、组织分割 (C) 和整个大脑分区 (D)。如果不使用 VBG（非 VBG），recon-all 可能会在分区中出现一些错误（左）或无法完全生成分区（右）。但是，使用任何一种 VBG 方法都可以让 recon-all 完成之前失败的部分，并提高分区质量。
深度学习用MRI
需要MRI对比剂（例如基于Gadolinium）的MRI对比剂来增强1的检测结构和功能性脑损伤，但其安全性超过了2个。在这里，我们假设使用定量3稳态对比度增强的MRI数据集对小鼠和人类进行训练的深度学习模型可以从单个非对比度MRI扫描中产生4个对比度等效信息。该模型在小鼠中进行了5个训练，优化和验证。然后将其转移并适应6个人类数据，我们发现它可以用基于do的对比剂代替7种检测由衰老，精神分裂症或阿尔茨海默氏病引起的功能性病变，而8个检测功能性病变，以及8个检测功能性病变，以增强由大脑或乳腺肿瘤引起的结构性病变。自从9个普遍获得的MRI衍生而来，该框架具有广泛的临床实用性的潜力，并且可以追溯地应用10个框架来研究许多疾病。11
肠道胆管癌中肠道菌群和代谢产物的特征及其对切除病变的预后价值
这项研究旨在研究肝外胆管癌（ECCA）患者的肠道菌群组成，粪便代谢产物和术后预后之间的关系。包括53例可切除的ECCA患者和21名健康志愿者作为对照组。16S rRNA基因测序和代谢组学分析揭示了肠道微生物群落结构的显着差异，并且改变了ECCA患者与健康对照组之间的粪便代谢物。单变量和多变量COX回归分析表明，术前胆红素，间接胆红素和特定代谢物等因素与ECCA后手术后患者的总体存活密切相关。构造的nom图模型进一步证明了这些因素的预测值，达到了0.718的C索引，校准曲线证实了其强大的预测性能。总而言之，肠道菌群组成和粪便代谢产物在ECCA患者的手术预后中起着至关重要的作用，为临床预后评估提供了新的见解。
与脑白质病变和炎症过程相关的microRNA mir-425-5p
1 Department of Psychiatry and Psychotherapy, University Medicine Greifswald, 17475 Greifswald, Germany 2 German Centre for Neurodegenerative Diseases (DZNE), Site Rostock/Greifswald, 17475 Greifswald, Germany 3 Interfaculty Institute for Genetics and Functional Genomics, University Medicine Greifswald, 17475 Greifswald, Germany 4 German Centre对于心血管研究（DZHK），合作伙伴网站Greifswald，17475年德国格里夫斯瓦尔德； matthias.nauck@med.uni-greifswald.de（m.n。）5诊断放射学和神经辐射研究所，大学医学，格里夫斯瓦尔德大学，17475年，德国格里夫斯瓦尔德，6临床化学和实验室医学研究所，大学医学，格雷夫斯瓦尔德大学，17475年，德国格里夫斯瓦尔德，德国格雷夫斯瓦尔德，德国7研究院7研究院，社区医学，格雷夫斯瓦尔德大学，17475年，格雷夫斯瓦尔德，格雷夫斯瓦尔德，德国，德国，德国 * auweras@uni-greifswald.de;电话。 ： +49-3834-8669205诊断放射学和神经辐射研究所，大学医学，格里夫斯瓦尔德大学，17475年，德国格里夫斯瓦尔德，6临床化学和实验室医学研究所，大学医学，格雷夫斯瓦尔德大学，17475年，德国格里夫斯瓦尔德，德国格雷夫斯瓦尔德，德国7研究院7研究院，社区医学，格雷夫斯瓦尔德大学，17475年，格雷夫斯瓦尔德，格雷夫斯瓦尔德，德国，德国，德国 * auweras@uni-greifswald.de;电话。： +49-3834-866920
超越体素预测的不确定性：识别值得信赖的脑损伤
摘要。深度神经网络已成为自动分割 3D 医学图像的黄金标准方法。然而，由于缺乏对提供的结果进行可理解的不确定性评估，临床医生仍然无法完全接受它们。大多数量化不确定性的方法，例如流行的蒙特卡罗 dropout，都限制了体素级预测的某种不确定性。除了与真正的医学不确定性没有明确的联系外，这在临床上也不令人满意，因为大多数感兴趣的对象（例如脑病变）都是由体素组组成的，而体素组的整体相关性可能不会简单地归结为它们各自不确定性的总和或平均值。在这项工作中，我们建议使用创新的图形神经网络方法超越体素评估，该方法由蒙特卡罗 dropout 模型的输出训练而成。该网络允许融合三个体素不确定性估计量：熵、方差和模型置信度；并且可以应用于任何病变，无论其形状或大小如何。我们证明了我们的方法在多发性硬化症病变分割任务中的不确定性估计的优越性。
小型皮质下缺血性梗死和其他 DWI 病变建立 MES 预测模型
使用 SPSS（版本 22.0；美国伊利诺伊州芝加哥）和 Free Statistics（版本 1.7.1）软件进行数据分析。定量数据以平均值±标准差表示，定性数据以频率和百分比表示。在进行正态性检验后，使用 t 检验对定量数据进行组间比较，使用 χ2 或 Fisher 精确文本比较定性或分类数据。在进行回归分析之前，对统计学上显著的因素（p < 0.05）进行共线性分析。将单变量分析中具有统计学意义的因素纳入逐步前向逻辑回归分析，以确定 MES 的独立因素。优势比 (OR) 及其 95% 可信区间用于评估显著因素的独立贡献。采用 Hosmer-Lemeshow 检验来评估模型的适用性。
功能丧失性病变会影响 B 细胞的发育和适应性，但不足以在小鼠模型中引发 CLL
1 马萨诸塞州波士顿丹娜法伯癌症研究所肿瘤内科系；2 马萨诸塞州波士顿哈佛医学院；3 马萨诸塞州波士顿丹娜法伯癌症研究所数据科学系；4 西班牙萨拉曼卡大学萨拉曼卡生物医学研究所癌症分子和细胞生物学研究所 - 癌症研究中心；5 西班牙马德里康普顿斯大学药学院生物化学和分子生物学系；6 马萨诸塞州波士顿麻省总医院癌症研究中心和计算与整合生物学中心分子病理学部；7 马萨诸塞州波士顿丹娜法伯癌症研究所转化免疫基因组学实验室；8 马萨诸塞州剑桥麻省理工学院和哈佛大学布罗德研究所； 9 马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院医学部
通过可解释的深度学习评估脑损伤的人类声音生物标志物
脑损伤或中风导致的脑损伤可能会演变为未确诊患者的言语功能障碍。使用基于 ML 的工具分析人类语音的韵律或发音语音可能有利于早期筛查未被发现的脑损伤。此外，解释模型的决策过程可以支持预测并采取适当措施来改善患者的语音质量。然而，依赖于低级描述符 (LLD) 的传统 ML 方法可能会牺牲详细的时间动态和其他语音特征。解释这些描述符也很有挑战性，需要付出巨大努力来理解特征关系和合适的范围。为了解决这些限制，本研究论文介绍了 xDMFCC，这是一种从单个语音话语中识别解释性判别声学生物标记的方法，可为语音应用中的深度学习模型提供局部和全局解释。为了验证这种方法，我们实施了该方法来解释在梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 上训练的卷积神经网络 (CNN)，以进行二元分类任务，以区分患者和对照组的发声。ConvNet 取得了令人满意的结果，f 分数为 75%（75% 的召回率、76% 的精确度），堪比传统机器学习基线。xDMFCCs 的与众不同之处在于它通过保留完整语音信号的 2D 时频表示进行解释。这种表示为区分患者和健康对照组提供了更透明的解释，提高了可解释性。这一进步使得对脑损伤的语音声学特征进行更详细、更令人信服的研究成为可能。此外，这些发现对于开发低成本、快速的未察觉脑损伤诊断方法具有重要意义。