XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemneurosurgical
颅神经外科机器人技术-NY脑脊柱
抽象对象：本综述的目的是突出限制颅神经外科领域机器人发展进步的主要因素。方法：进行了文献搜索，重点介绍了用于颅神经外科使用的任何神经外科技术的公开报告。技术经过审查和评估，以了解患者的优势和缺点，以及该项目是否有效或关闭。结果：讨论了24个机器人的已发表报告，可以追溯到1985年。总共有9个机器人（PUMA，机器人手，专家，神经元，进化1，Rosa，Isys1，Neuroarm和Neuromot），而今天只有2种活动（Rosa，Neuroarm）。在所有临床活动系统中，只有30多名患者（Rosa，Isys1＆Neuroarm）使用了3个。项目受到成本，技术采用和临床实用性的限制，以实际改善工作流程。开发机器人最常见的用途是用于立体定位。结论：关于机器人技术在其他手术领域的成功，颅神经外科领域有一个明显的空隙。重要因素，例如成本，技术限制，市场规模和监管途径，都促成了成功的陡峭梯度。
基于 MRI 的非人类灵长类动物神经外科手术规划工具箱
William KS Ojemann 1,2 , Devon J. Griggs 2,3 , Zachary Ip 1,2 , Olivya Caballero 4 , Hesamoddin Jahanian 5 , Susana Martinez-Conde 4 , Stephen Macknik 4 , Azadeh Yazdan-Shahmorad 1,2,3
特定于患者的SEEG电极弯曲的立体定向神经外科计划
抽象目的电极弯曲在立体定向干预后观察到，通常在任何一个计算机辅助计划算法中都不考虑任何一个假定直线轨迹或在质量评估中，仅报告与进入和目标点有关的指标。我们的目的是为预测立体电动摄影（SEEG）电极弯曲的预测提供全自动和验证的管道。方法，我们将86个情况的电极转换为一个公共空间，并比较基于特征和基于图像的神经网络，以回归局部位移（LU）或电极弯曲（ˆ EB）的能力。根据入口和目标点处的大脑结构，将电极分层分为六组。模型，无论有没有蒙特卡洛（MC）辍学，都经过训练并使用十倍的交叉验证进行了验证。结果基于法师的模型OutperformedFeatures基于ModelsForallGroups，Modelsthatpriped Lu执行的better，而不是EB。基于图像的模型预测与MC脱落的模型预测导致较低的平方误差（MSE），而没有辍学的改进高达12.9％（LU）和39.9％（ˆ EB）。与在预测LU时使用T1加权MRI相比，使用脑组织类型（皮层，白色和深灰质）的图像（皮质，白色和深灰质）产生了相似的性能。在推断基于图像的模型（脑组织类型）的轨迹时，有86.9％的轨迹具有MSE≤1mm。结论一种基于图像的方法与其他方法，输入和输出相比，用脑组织类型的图像回归局部位移，从而产生了更准确的电极弯曲预测。未来的工作将调查电极弯曲到计划和质量评估算法的集成。
数据驱动的帕金森病神经外科基因治疗进展
摘要 黑质纹状体多巴胺投射神经元的缺失是帕金森病的一个关键病理，导致基底神经节运动回路功能异常和伴随的特征性运动症状。许多旨在改变潜在疾病和/或改善临床症状的脑实质内递送基因疗法在临床前研究中显示出良好的前景，随后在临床试验中进行了评估。在这里，我们回顾了手术递送基因治疗载体的挑战，这些挑战限制了这些试验的治疗结果，特别是缺乏对载体给药的实时监测。这些挑战最近在包括使用术中 MRI 在内的新型载体递送技术的发展过程中得到了解决。这些技术的临床前开发与腺相关病毒血清型 2 介导的人类芳香族 L-氨基酸脱羧酶基因治疗开发计划中的最新临床转化相关。这种新模式可以直观地看到病毒载体在目标结构内输送的准确性和充分性，从而能够在试验间修改手术方法、套管设计、载体体积和剂量。这些程序的快速、数据驱动的演变是独一无二的，并已导致载体输送的改进。
连接思想与机器：脑机接口在神经学和神经外科应用中的最新进展
脑机接口 (BCI) 是神经病学和神经外科领域的一项重大技术进步，标志着自 1924 年脑电图问世以来的重大飞跃。这些接口有效地将中枢神经系统信号转换为外部设备的命令，为因中风、脊髓损伤和神经退行性疾病等多种神经系统疾病而导致严重沟通和运动障碍的患者带来革命性的好处。BCI 使这些人能够与周围环境进行交流和互动，利用他们的脑信号操作接口进行交流和环境控制。这项技术对于那些完全被困在里面的人来说尤其重要，在其他方法无法满足需求的情况下，它提供了一条沟通生命线。BCI 的优势是显而易见的，它为严重残疾患者提供了自主权并提高了生活质量。它们允许与各种设备和假肢直接互动，绕过受损或无功能的神经通路。然而，挑战依然存在，包括准确解读脑信号的复杂性、需要单独校准以及确保可靠的长期使用。此外，还需要考虑自主权、同意权以及对技术的依赖性等伦理问题。尽管存在这些挑战，BCI 仍代表着神经技术的革命性发展，有望改善患者的治疗效果并加深对脑机接口的理解。
电容折纸传感模块用于测量神经外科机器人牵开器中的力
摘要 - 在神经外科手术中，软机器人有可能对传统金属工具引入显着的好处，以便它们能够安全地与精致的组织相互作用。在本文中，我们引入了概念验证柔软的电容折纸传感模块（OSM），该模块可以在神经外科缩回期间测量力。使用折纸风格的设计和制造原理，将OSM易于折叠并集成在软机器人牵开器中，该牵开器与脑组织相互作用，在致动后生成外科工作空间。我们演示了对力和折叠的单个OSM信号响应。我们进一步表征了完全组装的软机器人牵开器中的OSM响应，以折叠和在0-5 n上的折叠和应用程序的应用，显示0.38 N的平均预测误差和分辨率为0.25N。牵开器的传感能力均在维特罗模型上验证，以证明0.06 N和Neurosursursurosursurosursursurosursursursurosursurosursurosur ossurosursursurosursursurosursursurosursurosursursursursursursursursursursursursursursursursursursurosursurosursist。
拉什大学医学中心如何改变神经外科护理——来自 4 位医生领导的见解
该手术并发症极少，感染风险极低，吸引了一批已经推迟治疗数年甚至数十年的患者，他们一直在等待新疗法。聚焦超声已成为许多药物无法提供令人满意的震颤改善效果的患者的首选治疗方式，因为它不需要手术切口，通常只需几个小时，并且术后几乎不需要后续治疗或维护。Insightec 赞助的临床研究中，受试者报告的最常见的治疗后副作用包括失衡/步态障碍、麻木/刺痛和头痛/头部疼痛。与所有医疗程序一样，存在长期影响的风险。
开发和验证新型方法论，以整合沉浸式3D尸体神经外科外科模拟的神经成像和摄影测量法
背景：可视化和理解3维（3D）神经解剖学是具有挑战性的。尸体解剖受到低可用性，高成本和对专业设施的需求的限制。新技术，包括神经影像学的3D渲染，3D图片和3D视频，正在填补这一差距并促进学习，但它们也有局限性。这项概念验证研究探讨了将3D重建的神经影像数据与3D摄影测量法结合现实的纹理和精细解剖细节相结合的空间精度的可行性，以创建高实现cadaveric cadaveric神经外科外科手术模拟。方法：四个固定和注射的尸体头进行了神经影像学。为创建3D虚拟模型，使用磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）扫描渲染表面，并创建了分段的解剖结构。通过同步神经措施和摄影测量数据收集进行了逐步的颅骨切开术。在3D导航空间中获取的所有点均在3D虚拟模型空间中导入并注册。一种新型的机器学习辅助单眼估计工具用于创建2维（2D）照片的3D重建。深度图被转换为3D网状几何形状，该几何形状与3D Virtual Model的脑表面解剖结构合并以测试其精度。定量测量值用于验证不同技术的3D重建的空间精度。结果：使用体积神经影像数据创建了成功的多层3D虚拟模型。合并了2个模型时，单眼深度估计技术创建了照片的定性准确3D表示。
神经外科干预措施在帕金森氏病，肌张力障碍和图雷特综合征等运动障碍中的作用
本文概述了运动障碍神经外科疗法（MDS），包括Tourette综合征，肌张力障碍，帕金森氏病（PD）等。它专注于这些治疗的好处，并提出了进一步研究的指示。通过梳理了总价值10年的英语PubMed文章，重点是在北美进行的研究。要管理诸如帕金森氏病和图雷特综合症之类的MD，结果表明，非侵入性神经调节技术，闭环深脑刺激（DBS）和其他晚期疗法可能会在未来成为选择的治疗方法。关于肌张力障碍的研究正通过研究可能通过神经外科手术刺激并研究基因疗法来刺激的大脑的新领域，以改善治疗方法。现代技术发展，例如非侵入性神经调节程序和改进的成像，为传统的手术方法提供了有希望的替代品。这项研究强调了需要进行更好结果的连续临床试验的必要性，这就是为什么必须继续进行研究和发展的原因。
真实大脑的虚拟解剖：将摄影 3D 模型整合到虚拟现实中以及其对神经外科住院医师教育的影响
目的虚拟现实 (VR) 在神经外科教育和手术模拟中的应用日益广泛。到目前为止，VR 模拟的 3D 源来自医学图像，缺乏真实色彩。作者根据解剖尸体制作了照片 3D 模型，并将其集成到 VR 平台中。本研究旨在介绍一种开发照片集成 VR 的方法，并评估这些模型的教育效果。方法准备一个硅胶注射的尸体头部。对标本进行 CT 扫描，将软组织和头骨分割成 3D 对象。逐层解剖尸体，并用摄影测量法对每一层进行 3D 扫描。将对象导入免费的 VR 应用程序并分层。使用头戴式显示器和控制器，向神经外科住院医师演示了各种神经外科手术方法。在使用照片 3D 模型进行实际虚拟手术后，收集了 31 名参与者的反馈调查。结果 照片3D模型无缝集成到VR平台中。通过照片集成VR成功进行了各种颅底入路。在虚拟解剖过程中，根据颜色和形状识别标志性解剖结构。受访者对照片3D模型的评分高于传统3D模型（分别为4.3±0.8 vs 3.2±1.1；p=0.001）。他们回答说，使用照片3D模型进行虚拟手术有助于提高他们的手术技能以及开发和研究新的手术入路。 结论 作者首次将照片3D模型引入虚拟手术平台。将照片与3D模型相结合并使用分层技术增强了3D模型的教育效果。未来，随着计算机技术的进步，将可以实现更逼真的模拟。