XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemneurosurgical
Dan-Final.pdf - NeuroSim - 麦吉尔大学
外科技术技能教育正在从以时间为中心的学徒制向可量化的基于能力的模式发展。1 当受训者能够使用适当的外科技术安全有效地执行各种手术时，可以认为已经具备了神经外科双手精神运动能力。2 软脑膜切除术允许神经外科医生切除与重要皮质结构接壤的脑肿瘤和癫痫灶，并尽量减少对相邻的软脑膜衬里脑回组织的损伤和软脑膜下血管结构的出血。3、4 保持软脑膜层的完整性与更好的术后患者结果相关，是外科受训者需要掌握的一项重要的双手技术技能。3 带有触觉反馈的虚拟现实神经外科模拟器的研究强调了量化模拟软脑膜切除技能表现的重要性。与软脑膜下切除相关的正常灰质和白质组织以及肿瘤体积切除
shot弹枪宏基因组学捕获的微生物多样性比有针对性的16S rRNA基因测序用于现场标本和保存的博物馆标本
尽管头部计算机断层扫描（CT）对轻度创伤性脑损伤（TBI）的患者的需求逐渐增加，但只有少数人患有颅内病变，需要神经外科干预。因此，本研究旨在评估机器学习（ML）技术在巴西帕拉纳州玛林加地区医院的轻度TBI患者筛查中的适用性。这是一项使用ML技术的观察性，描述性，横截面和回顾性研究，以开发一种方案，该方案预测哪些初始诊断为轻度TBI的患者应建议用于头部CT。在测试模型中，他线性极端梯度的提升是最佳算法，其灵敏度最高（0.70±0.06）。我们的预测模型可以帮助筛查温和的TBI患者，帮助卫生专业人员管理资源利用，并提高患者护理的质量和安全性。
Hoi Sang U研究奖Hoi Sang U研究奖
Hoi-sang U，MD，Faans，于1946年7月2日出生于香港。他在耶鲁大学接受教育，并于1968年毕业。他获得了医学博士学位从马萨诸塞州波士顿的塔夫茨医学院（Tufts Medical School），1972年，他在加州大学旧金山大学（UCSF）医疗中心完成了居住培训，该中心是世界知名的神经外科医生Charles B. Wilson博士。他在加州大学圣地亚哥分校（UCSD）生物学系的博士后研究员和研究生物学家呆了几年，自1983年以来，他一直在圣地亚哥的退伍军人管理医疗中心担任神经外科服务的负责人。U博士于1978年加入UCSD学院，担任神经外科教授。 他于1995年被任命为神经外科师的学术事务副主席，并担任该职务，直到2010年。。 U博士在神经外科的各个方面都有广泛的背景，包括神经血管，颅底和跨苯甲酸手术。 他是国际公认的专家，用于治疗称为AVM的血管异常。 U博士的其他手术兴趣包括脑膜肿块的治疗，包括脑膜瘤，星形胶质细胞瘤，颅咽性咽喉瘤和垂体腺瘤。 奖励申请是！ 我打算申请由Hoi Sang U授予您在神经外科研究与教育基金会（NREF）中授予您的导师基金的奖励。 I. 一般信息基金的目的支持研究神经外科疾病的分子机制，重点是神经疾病，神经肿瘤或衰老。U博士于1978年加入UCSD学院，担任神经外科教授。他于1995年被任命为神经外科师的学术事务副主席，并担任该职务，直到2010年。U博士在神经外科的各个方面都有广泛的背景，包括神经血管，颅底和跨苯甲酸手术。他是国际公认的专家，用于治疗称为AVM的血管异常。U博士的其他手术兴趣包括脑膜肿块的治疗，包括脑膜瘤，星形胶质细胞瘤，颅咽性咽喉瘤和垂体腺瘤。奖励申请是！我打算申请由Hoi Sang U授予您在神经外科研究与教育基金会（NREF）中授予您的导师基金的奖励。I.一般信息基金的目的支持研究神经外科疾病的分子机制，重点是神经疾病，神经肿瘤或衰老。奖励说明一次性赠款，以补充研究费用，例如出版成本，旅行等。资格申请人必须是目前正在美国，加拿大或墨西哥神经手术批准的居住培训计划中的医生。奖励金额的三（3）个奖项将为脑肿瘤，创伤性脑损伤和神经退行性疾病授予每个奖项。申请截止日期在2025年2月21日（星期五）之前提交申请和支持文件。奖励通知计划于2025年春季。在项目完成后的四十（40）天内，需要报告最终摘要报告（500个单词）。
蛛网膜囊肿和自闭症谱系障碍
蛛网膜囊肿 (AC) 是中枢神经系统中的脑脊液积聚，周围有薄膜与周围正常的蛛网膜相连。虽然大多数患者没有症状，但有些患者会出现各种症状，有时需要手术干预。一些研究报告了蛛网膜囊肿与自闭症之间的联系。我们在此介绍一名 16 岁女性患者的病例，她因自闭症谱系障碍在儿童精神病科日间医院接受监测和住院，脑部 CT 成像发现她患有蛛网膜囊肿。关键词：自闭症谱系障碍、蛛网膜囊肿、脑部 CT 扫描、癫痫、神经外科干预、智力障碍。版权所有 © 2025 作者：这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 国际许可（CC BY-NC 4.0）分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，用于非商业用途，前提是注明原作者和出处。
小脑上松果体上入路：分离尸体大脑半球并保留中线结构的新方法
目的：描述一种解剖尸体大脑而不损伤大脑内侧结构和表面的新技术，确保大脑标本能够保存下来以供神经解剖学研究和训练。方法：在放大 6 至 40 倍的手术显微镜下，采用小脑上松果体上入路解剖 10 个成人尸体大脑。这种方法可以将大脑分成两个半球，同时可以直接看到第三脑室并保存中线结构。结果：小脑上松果体上入路可以准确、可靠地解剖大脑半球，而不会损伤大脑内侧结构。包括第三脑室在内的所有中线结构都得到了保存，为解剖研究提供了高质量的标本。结论：小脑上松果体上入路是大脑半球解剖技术的重大进步，确保大脑内侧结构的保存，并为神经外科培训和研究提供了优质标本。关键词：尸体大脑，纤维解剖，显微外科解剖，小脑上松果体上入路
颅内压变异性作为危重患者颅内高压和死亡率的预测指标的作用
目的颅内压 (ICP) 监测是追踪神经外科患者的一种广泛使用且必不可少的工具，但仅使用基于 ICP 的范例来指导管理有局限性。有人提出，除了平均 ICP 之外，ICP 变异性 (ICPV) 可能是神经系统结果的有用预测指标，因为它代表了完整脑压自动调节的间接测量。然而，目前关于 ICPV 适用性的文献显示 ICPV 和死亡率之间存在相互矛盾的关联。因此，作者旨在使用 eICU 协作研究数据库 2.0 版研究 ICPV 对颅内高压发作和死亡率的影响。方法作者从 eICU 数据库中提取了 868 名神经外科患者的 1,815,676 个 ICP 读数。使用两种方法计算 ICPV：滚动标准差 (RSD) 和滚动平均值的绝对偏差 (DRM)。颅内高压发作定义为在任何 30 分钟的时间窗口中至少有 25 分钟的 ICP > 22 毫米汞柱。使用多元逻辑回归计算平均 ICPV 对颅内高压和死亡率的影响。使用具有长短期记忆的循环神经网络对 ICP 和 ICPV 进行时间序列预测，以预测未来的颅内高压发作。结果使用两种 ICPV 定义，较高的平均 ICPV 与颅内高压显着相关（RSD：aOR 2.82，95% CI 2.07–3.90，p < 0.001；DRM：aOR 3.93，95% CI 2.77–5.69，p < 0.001）。 ICPV 与颅内高压患者的死亡率显著相关（RSD：aOR 1.28，95% CI 1.04–1.61，p = 0.026，DRM：aOR 1.39，95% CI 1.10–1.79，p = 0.007）。在机器学习模型中，两种定义的 ICPV 均取得了同样好的结果，DRM 定义在 20 分钟内获得的最佳 F1 得分为 0.685 ± 0.026，曲线下面积为 0.980 ± 0.003。结论作为神经监测的一部分，ICPV 可作为预测神经外科重症监护中颅内高压发作和死亡率的辅助手段。进一步研究使用 ICPV 预测未来的颅内高压发作可能有助于临床医生对患者的 ICP 变化做出迅速反应。
充分利用人工智能机遇 - 研究论文 1
受控实验发现，使用人工智能执行特定任务的工人的生产力显著提高（产出质量和速度均有所提高）。例如，软件工程师使用基于人工智能的工具编码速度提高了两倍（Kalliamvakou 2022）；专业写作任务的完成速度显著加快（Noy 和 Zhang 2023）；使用人工智能工具后，呼叫中心接线员的生产力提高了 14%（Brynjolfsson、Li 和 Raymond 2023）。此类研究通常发现，经验最少或生产力最低的工人的生产力增幅最高（Brynjolfsson、Li 和 Raymond 2023；Noy 和 Zhang 2023）。一项评估基于人工智能的算法是否能胜过医学生对神经外科病房的审核的研究发现，与使用相同数据集的学生相比，该算法在更短的时间内产生了更多建议，并且事实准确性更高（错误率为 0%）（Brzezicki 等人，2020 年）。
政策标题：急诊室急性中风患者的插入率转移指南
iii。定义：急性中风中心（ASC）：医院指定为急性中风中心，如VCEMS政策450中的定义。主要中风中心（PSC）：由联合委员会，Det Norske Veritas或医疗机构认证计划作为主要中风中心认证的医院。血栓切除术的急性中风中心（TCASC）：ASC医院，能够对急性中风进行神经内血管手术，包括机械血栓切除术和动脉内溶栓。（VCEMS政策452中的定义）综合中风中心（CSC）：由联合委员会，Det Norske Veritas或医疗保健设施认证计划作为全面中风中心认证的医院。大容器阻塞（LVO）：由大血管阻塞引起的急性缺血性中风。急性中风：与该政策有关的中风，一场需要立即神经介入，神经外科手术，专业咨询或更高水平的护理的脑血管事故（CVA）。iv。策略：
使用3D/2D皮质血管的3D/2D非刚性登记的颅骨切开术的变形
摘要。术中脑移位是一种众所周知的现象，它描述了由于重力和脑脊液的丧失而在其他现象中描述了脑组织的非刚性变形。这对手术结果具有负面影响，这通常是基于不考虑大脑转移的术前计划。我们提出了一种新型的大脑意识到的增强现实方法，将术前3D数据与通过手术显微镜观察的变形大脑表面相结合。我们将非刚性登记作为形状结构化问题提出。术前3D线状可变形模型被注册到皮质容器的Single 2D图像上，该模型自动分割。此3D/2D登记驱动肿瘤等潜在的大脑结构，并弥补了亚皮质区域的大脑转移。我们评估了由6名材料组成的模拟和真实数据的方法。它实现了良好的定量和定性结果，使其适合神经外科指导。