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头骨穹顶，颅腔和脑膜
o上轨道裂（VI）o圆形（VII）O孔卵形（VIII）三叉神经是一种巨大的感觉神经（V3也是咀嚼肌肉的运动，也是运动的肌肉）它具有与背部的sens词相似的神经节。三叉神经然后分裂成3个感觉神经。孔的孔子传播脑膜中部动脉脑膜中部动脉在骨骼中部的骨骼中，在骨骼中部颅窝的地板上以及颅骨侧壁的内侧形成了深沟。颅库骨骼的重要营养动脉。Temporal bones: The rest of the middle cranial fossa is made by the 2 temporal bones Petrous part : middle part of each temporal bone is thick and hard and projects like a pyramid across middle cranial fossa Squamous part : other part is thin and flat and forms the side walls of the fossa and cranial vault
人类头骨变异的综合回顾
头骨变异的胚胎学起源在于颅骨的复杂发育，颅骨主要由神经嵴细胞和中胚层组织产生。神经嵴细胞源自外胚层，在早期胚胎发育过程中迁移形成大部分面部骨骼，包括上颌骨、下颌骨和颧骨，以及部分神经颅骨。中胚层有助于枕骨和部分后颅骨的形成。随着头骨的发育，骨骼最初由缝线分开，以方便儿童时期的生长。当这些缝线过早闭合，扰乱正常的颅骨扩张时，就会出现颅骨形状的变化，如颅缝早闭。这可能导致颅骨形状异常，如舟状头畸形（长而窄的颅骨）或短头畸形（宽而短的颅骨）[6]。此外，神经嵴迁移和中胚层相互作用的时间和模式会影响个体颅面特征，导致个体之间的正常差异，包括眼眶、鼻腔和下颌的大小和形状差异。这一发育过程的中断，无论是遗传的还是环境的，都可能导致先天性异常，如唇腭裂，或导致性别二态性和头骨形态的种族差异。
对大脑MRI的头骨剥离技术的评论...
摘要。头骨剥离是从其他组织中的脑组织分割，例如皮肤，脂肪，肌肉，颈部，眼球等。在MRI中被视为kull剥离的非脑组织的存在是预处理大脑图像的关键步骤。为了调查和治疗脑损伤和疾病，新生儿MRI脑的分割非常重要。因此，MRI脑框架需要数学形态分析，称为颅骨剥离以使大脑与颅外或非脑结构分离。本文总结了可用于头骨剥离的方法以及有关现有颅骨剥离程序的最新文献。通过研究和分析大脑图像在采用新的，可靠和自动化的技术来剥离MRI头骨的领域中，仍然存在高度挑战的领域。
新型植入物可提高颅骨手术的效果
脑肿瘤、感染、中风和脑损伤等严重疾病都会导致脑肿胀。脑被包裹在颅骨这个保护性但又坚固的结构中，所以任何肿胀都会导致脑部受压。如果不缓解压力，脑部就会受到永久性损伤。当患者脑部任何部位出现肿胀时，外科医生可能会钻一个钻孔（颅骨上的一个小孔）以排出血液，或者进行部分开颅术（一种切除一块颅骨以容纳肿胀的外科手术）。随后，几周后通过颅骨成形术修复部分开颅术。这种对颅骨缺损的外科修复可以保护脆弱的脑组织并恢复颅骨的正常轮廓。
从颅骨射线照相到脑血管造影
Roentgen的发现从1896年开始发起了一系列出版物，该出版物用于将金属物体定位在人体中。Fowler使用X射线从19岁的沮丧学生的颅外组织中删除了.32口径的自身弹头子弹，4与人们普遍认为Harvey Cushing是第一位将子弹定位在头骨中的外科医生。cushing首先使用X射线定位在造成棕色s综合征（BSS）的女性脖子上的子弹。5 Archibald Church（1861-1952）是一名美国神经科医生，他报告说，一个15岁的男孩在行走时交错的右侧陷入困境。他的头骨X射线显示在右后窝中显示了阴影。尸检显示出出血和明显血管性的右小脑半球的神经胶质瘤。教堂假定肿瘤中的血液会增强肿瘤的X射线。6张X射线被用于定位寡头瘤，因为这些肿瘤含有射电量钙化。ArthurSchüller（1874-1957）发表了一项详尽的调查ArthurSchüller（1874-1957）发表了一项详尽的调查
分级的立体定向放射疗法对大脑和颅底
面具以两张塑料片开始。制作口罩的治疗射线照相师会在特殊设计的烤箱中逐个温暖它们，直到它们柔软而柔软。第一张纸在您的头部背面围绕，第二张纸在您的脸上轻轻模制。塑料会很温暖，但是这个过程并不舒服。一个小的塑料矩形将安装在面罩的前面，以便您轻轻地静置牙齿（如上图所示）。这也有助于保持您的静止。
比较颅骨密度比与其他颅骨指标对磁共振引导聚焦超声丘脑切开术治疗震颤的影响
目的 用于预测 MRgFUS 丘脑切开术成功可能性的关键指标之一是整体颅骨密度比 (SDR)。然而，这一指标并不能完全预测所需的超声处理参数或技术成功率。作者旨在评估其他可能有助于技术成功的颅骨特征。方法作者回顾性研究了 2017 年至 2021 年期间在其中心接受 MRgFUS 治疗的连续特发性震颤患者。他们评估了不同治疗参数（特别是最大功率和输送能量）与一系列患者颅骨指标和人口统计数据之间的相关性。机器学习算法被用于研究是否可以仅从颅骨密度指标预测超声处理参数，以及将局部换能器 SDR 与整体颅骨 SDR 相结合是否会提高模型准确性。结果 共纳入 62 名患者。平均年龄为 77.1（SD 9.2）岁，78% 的治疗（49/63）发生在男性身上。平均 SDR 为 0.51（SD 0.10）。在评估的指标中，SDR 与治疗中使用的最大功率（ρ = −0.626，p < 0.001；局部 SDR 值 ≤ 0.8 组的比例也有 ρ = +0.626，p < 0.001）和最大能量传输（ρ = −0.680，p < 0.001）的相关性最高。机器学习算法对预测局部和整体 SDR 所需的最大功率和能量具有中等能力（最大功率的准确度约为 80%，最大能量的准确度约为 55%），对预测局部和整体 SDR 达到的平均最高温度具有很高的能力（准确度约为 95%）。结论 作者将一系列颅骨指标与 SDR 进行了比较，结果表明，SDR 单独使用时是治疗参数的最佳指标之一。此外，还提出了许多其他机器学习算法，可在获得更多数据时进行探索以提高其准确性。还应确定和探索与最终超声处理参数相关的其他指标。
头骨测试策略对抗随机游戏
摘要：游戏一直是各种研究的主题，而心智理论就是其中一个研究得很好的主题。心智理论使人能够理解他人的想法和心理状态。在游戏中，玩家会希望预测并尽可能多地了解对手的想法及其可能的策略。例如，通过推理他人的信念如何不正确，心智理论是有效虚张声势所必需的。研究发现，虚张声势是玩家在扑克和骗子骰子等游戏中策略的重要组成部分。一种研究较少的类似游戏是骷髅拍卖游戏。在这个三到六人游戏中，玩家竞标他们认为可以在不透露骷髅牌的情况下翻开的牌数。这项研究旨在确定是否有一个好的策略来对抗另一个玩家的虚张声势，以赢得骷髅游戏。为了衡量这一点，我们构建了一个代理模型来玩这些游戏。这些代理可以使用虚张声势或反击策略来玩游戏。该模型通过使用不同的代理设置玩 1000 场游戏来生成数据。结果表明，虚张声势对玩家来说是一种很好的策略，可以提高获胜的机会。然而，反击策略并不被认为是一种更好的方法。未来的研究可以研究一种更完整的策略来对抗虚张声势的玩家。
机器学习分类器在前颅底病变鉴别中的应用
前颅底有多种病变。该区域最常见的肿瘤类型是垂体腺瘤、颅咽管瘤和脑膜瘤（1、2）。Rathke 裂囊肿也是与先天性鞍区肿块鉴别诊断的常见方法（3）。早期诊断该区域病变的重要性已得到强调，因为即使是这些良性病变，如果位于无法控制生长的区域，也可能呈进行性、持续性发展，有些病变还可能表现出侵袭性（4）。磁共振（MR）扫描具有良好的软组织分辨率，因此被强烈推荐用于前颅底病变的术前评估。磁共振成像（MRI）对这四种类型病变的描述具有特征性（5）。然而，MRI 图像的诊断准确性取决于放射科医生的经验，在某些情况下，具有相似 MRI 模式的病变可能彼此相似并使放射学诊断复杂化（6，7）。因此，有助于术前鉴别的新方法可能具有临床价值。放射组学可以从医学图像中提取高维特征，提供与病变病理生理相关的信息，而这些信息难以通过肉眼检查获得（8-10）。此外，可以利用新型机器学习技术分析病变的可挖掘放射组学特征，该技术在生物医学领域显示出良好的应用前景（11）。基于放射组学的机器学习已在先前的研究中应用于各种脑肿瘤的鉴别诊断，代表着在临床实践中应用于促进诊断和指导决策的潜力（12-16）。本研究评估了机器学习技术结合MRI影像组学特征和临床参数对前颅底四种常见病变的鉴别诊断能力。根据病变的流行病学和部位，将鉴别诊断分为三组：垂体腺瘤与颅咽管瘤（鞍区/鞍上区最常见的肿瘤）、脑膜瘤与颅咽管瘤（鞍旁区最常见的肿瘤）以及垂体腺瘤与Rathke裂囊肿（鞍内区最常见的病变）。
使用聚类和2D区域生长方法剥去MRI
我们开始特定的质心，并执行2D区域的生长过程，直到它触及另一个质心为止。然后将第二个质心用于进一步的区域生长。我们重复了这个2D区域的生长过程，该过程将所有质心连接起来，在大脑周围具有轮廓，边框厚度约为5像素宽度。然后，我们在轮廓周围形成滑动线。在每个像素上，位于水平线中的像素的平均值并具有质心的值±3的值，最接近平均值作为边界点固定。在每个像素的轮廓周围都重复这一点。连接在每个水平线上选择的点，从而为大脑提供了线边界。该边界被用作标记，并且封闭面罩内部的区域给出了大脑部分。