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大鼠心力衰竭实验手术模型及麻醉方案综述
心力衰竭 (HF) 是全球范围内严重的健康和经济负担，其患病率不断上升。目前的药物可以有效缓解症状的进展，需要新的预防和修复治疗方法。开发新的 HF 治疗方法需要在适当的 HF 动物模型中测试潜在的治疗程序。在过去的几十年里，小鼠模型已广泛应用于基础研究和转化研究中，以更好地了解 HF 的病理生理机制并开发更有效的方法来预防和控制充血性 HF。适当的手术方法和麻醉方案是创建这些模型的第一步，每种成功的方法都需要适当的麻醉方案，以保持良好的恢复和高术后存活率。然而，每个方案都可能存在限制研究结果的缺点。此外，某些国家的动物福利伦理法规禁止使用特定的麻醉剂，而这些麻醉剂被广泛用于建立动物模型。本综述总结了最常见和最新的 HF 手术模型以及大鼠模型中使用的麻醉方案。我们将重点介绍每种模型的手术方法、麻醉的使用以及该模型在研究常见心血管疾病的病理生理学和治疗基础方面的局限性。
引用本文：Willman M, Willman J, Figg J, Dioso E, Sriram S, Olowofela B, et al. 星形细胞瘤的最新进展：医疗和外科治疗注意事项
星形细胞瘤包括多种具有独特突变和不同恶性程度的肿瘤。这些肿瘤都起源于星形胶质细胞，星形胶质细胞是一种星形神经胶质细胞，在支持中枢神经系统 (CNS) 的功能方面发挥着重要作用，包括血脑屏障 (BBB) 的发育和维持、水和离子调节、影响神经元突触形成以及刺激免疫反应。在流行病学方面，最常见的恶性星形细胞瘤是胶质母细胞瘤 (GB)，在澳大利亚、西欧和加拿大的发病率通常较高，东南亚的发病率最低。此外，男性和非西班牙裔白人的 GB 发病率明显较高。有人认为，生物男性体内的睾酮水平较高可能是 GB 发病率增加的原因。遗传性综合征（如 Cowden、Lynch、Turcot、Li-Fraumeni 和 1 型神经纤维瘤病）与星形细胞瘤发病率增加有关。虽然有许多特定的基因突变可能会影响恶性肿瘤或成为星形细胞瘤治疗的靶点，但 O 6 -甲基鸟嘌呤-DNA 甲基转移酶 ( MGMT ) 基因功能是星形细胞瘤对化疗药物替莫唑胺 (TMZ) 反应的重要预测指标。用于原发性肿瘤的 TMZ 和用于复发性肿瘤形成的贝伐单抗是目前批准用于治疗星形细胞瘤的两种主要化疗药物。虽然立体定向放射外科 (SRS) 与全脑放射治疗 (WBRT) 相比在提高生存率方面存在争议，但 SRS 表现出更高的精确度和更低的放射毒性。在考虑手术切除星形细胞瘤时，切除范围 (EoR) 是需要考虑的因素。次全切除术 (STR) 保留了 T1 增强磁共振成像 (MRI) 区域的边缘，全切除术 (GTR) 包括边缘，超最大切除术 (SMR) 延伸到 T1 边缘之外并进入 T2 区域。手术切除、放疗和化疗是星形细胞瘤治疗不可或缺的组成部分。
基于人工智能的早期腹腔镜胆囊切除术手术难度评估模型
摘要 腹腔镜胆囊切除术 (LC) 是胆结石患者的标准外科治疗方法，从有症状的胆结石到严重的胆囊炎。由于 LC 期间手术所见差异很大，客观评估手术难度非常重要。这对于进一步开发和在 LC 手术中使用未来的人工智能算法至关重要，因为它可以让外科医生之间进行更可靠的基准测试，并有助于手术室规划。在本研究中，训练了深度学习模型来评估手术第一阶段的难度水平。包括在 Meander 医疗中心录制的 93 个 LC 视频。使用改良的 Nassar 量表来注释胆囊难度（1-3 级）和粘连存在（1-3 级）。各种模型都针对不同的标签组合进行了训练；二元和多标签。在多标签测试集上，最佳模型对胆囊和粘连的分类准确率分别达到 66% 和 40%。最佳二元模型将胆囊难度分为 3 级和 1、2 级，准确率为 88%，将 1 级和 2、3 级的准确率为 82%。这项工作展示了基于早期内窥镜视频的手术场景难度理解的潜力。
运动缺陷皮质脊髓束预测术后动静脉畸形及脑辅助评估的空间关系
材料与方法：回顾性分析83例行显微手术切除涉及运动相关区域的脑动静脉畸形患者，利用TOF-MRA和DTI的人工智能技术计算4项人工智能指标，包括FN 5mm/50mm（距病灶边界5～50mm范围内的纤维数目比例）、FN 10mm/50mm（距病灶边界5～50mm范围内的纤维数目比例）、FP 5mm/50mm（距病灶边界5～50mm范围内的纤维体素点比例）、FP 10mm/50mm（距病灶边界5～50mm范围内的纤维体素点比例），采用单因素及多因素分析各指标与术后远期运动功能障碍的关系。使用最小绝对值收缩和选择算子回归与皮尔逊相关系数来选择最佳特征，以开发机器学习模型来预测术后运动缺陷。计算曲线下面积以评估预测性能。
运动缺陷皮质脊髓束预测术后动静脉畸形及脑辅助评估的空间关系
材料与方法：回顾性分析83例行显微手术切除涉及运动相关区域的脑动静脉畸形患者，利用TOF-MRA和DTI的人工智能技术计算4项人工智能指标，包括FN 5mm/50mm（距病灶边界5～50mm范围内的纤维数目比例）、FN 10mm/50mm（距病灶边界5～50mm范围内的纤维数目比例）、FP 5mm/50mm（距病灶边界5～50mm范围内的纤维体素点比例）、FP 10mm/50mm（距病灶边界5～50mm范围内的纤维体素点比例），采用单因素及多因素分析各指标与术后远期运动功能障碍的关系。使用最小绝对值收缩和选择算子回归与皮尔逊相关系数来选择最佳特征，以开发机器学习模型来预测术后运动缺陷。计算曲线下面积以评估预测性能。
人工智能在手术模拟中的作用
人工智能 (AI) 在提高手术模拟质量方面发挥着不可或缺的作用，手术模拟正日益成为丰富外科医生培训体验的流行工具。这涵盖了从促进术前规划到术中可视化和指导的各个方面，最终目的是提高患者安全性。尽管可以说人工智能技术仍处于广泛临床应用的早期阶段，但它能够实现个性化评估并在手术训练模拟中提供个性化反馈。目前用于解剖教育和术前评估的几种手术可视化技术依赖于不同的人工智能算法。然而，虽然看到临床案例和技术报告证明人工智能支持的手术模拟器的有效性是令人鼓舞的，但此类设备和软件广泛商业化的障碍仍然复杂且多因素。实施和生产成本高、证明此类技术优越性的报告稀缺以及内在的技术限制仍然是首要问题。由于人工智能技术是推动外科手术模拟未来发展的关键，本文将回顾文献，描述其现状、挑战和前景。此外，本文还列出了 FDA/CE 批准的用于外科手术模拟的人工智能医疗设备的综合清单，以阐明学术成就与人工智能模拟器普遍商业化之间的现有差距。我们呼吁对人工智能支持的外科手术模拟器进行进一步的临床评估，以支持监管机构批准的新设备，并将外科手术带入外科教育的新时代。
鼻腔内给予 NEO100 后检测胶质母细胞瘤术后组织中的紫苏醇及其代谢物紫苏酸：illustra
鼻腔内给药的一般概念基于这样的前提：这种非侵入性给药途径至少可以部分采用直接从鼻腔到脑的运输，从而避免肝脏快速代谢药物，绕过血脑屏障 (BBB) 的药物排斥，并最大限度地减少需要用药物充斥整个体循环以将足够高的药物浓度输送到脑病变的需要。13,14 然而，目前仍不清楚 POH/NEO100 的鼻腔内给药途径是否确实能够实现其关键目标，即使药物能够到达其预期的脑内肿瘤目标。这种确认至关重要，因为它将为以下模型提供急需的支持：鼻腔内 NEO100 是一种可行、更安全且可能更好的治疗脑癌患者的方法。在以下报告中，我们介绍了一例复发性 IV 级 IDH 突变型胶质瘤患者的病例，该患者接受鼻内 NEO100 治疗超过 3 年，并取得了良好的效果，并且再次手术使我们能够在 NEO100 给药后获得肿瘤组织，从而能够在肿瘤内检测 POH 及其代谢物 PA。
脑电图地形特征可用于评估腹腔镜手术训练期间的技能水平
目的：本研究的目的是根据脑电图 (EEG) 评估专家外科医生和新手住院医师之间的大脑活动差异。第一个子目标是评估 Microstate EEGlab 工具箱和 BCIlab 工具箱，用于数据分析和对基于微状态的公共空间模式 (CSP) 分析的地形特征进行分类。然后，第二个子目标是将基于微状态的 CSP 与传统的正则化 CSP 方法进行比较。方法：经 IRB 批准后，在布法罗大学招募了 10 名专家外科医生和 13 名新手住院医师。知情同意后，受试者进行了三次腹腔镜缝合和打结试验，任务试验之间有休息时间。在任务执行期间进行了 32 通道 EEG，用于分析 8 名专家外科医生（2 名因数据质量原因退出）和 13 名新手住院医师的大脑活动空间模式。在 CSP 分析之前，微状态分析被用作预处理以提高信噪比，从而区分专家外科医生和新手住院医生的大脑活动。结果：基于微状态的 CSP 分析根据头皮上的最大空间模式向量确定了重要通道。虽然新手主要涉及额叶皮层以获得头皮上的最大空间模式向量，但专家的空间模式向量热点在额叶和顶叶皮层上。使用基于微状态的 CSP，具有 10 倍交叉验证的简单线性判别分析实现了 90% 以上的分类准确率，而传统的正则化 CSP 可以达到 80% 左右的分类准确率。结论和讨论：基于微状态的 CSP 分析可以确定一组最佳通道，以评估专家外科医生和新手住院医生之间的大脑活动差异。未来的研究可以应用基于微状态的大脑行为时间动态监测，以实现个性化的自适应 VR 训练范式。
竞选全球供应链中更大的问责制
在显微镜的头部显示（HUD）上可见的现实世界手术领域的解剖结构（HUD）。6,7这与虚拟现实（VR）辅助神经元行径不同，这要求外科医生在精神上构建与2D成像数据的外科手术模型的3D模型，并可能导致工作流动破坏。8鉴于AVM的异质性血管结构及其与周围结构的密切相关性，基于AR的神经导航可能特别有助于建立和维持对术前和内室内AVM拓扑的理解。9尽管过去几年中已经在多种神经外科病理中描述了AR技术的使用，但文献特征 - 与AVM切除结合使用，其用途仍然很少。在此情况报告中，我们提供了我们的标准AVM切除程序
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。