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慢性硬膜下血肿的脑膜中动脉栓塞：一种有效的未来治疗
神经介入主义者在田间的变化力矩中参与了参与，从扩展的血栓切除术，1到脑积水的血管内治疗，2和脑室脑分支机界面。3近年来最重要的是通过脑膜中部动脉栓塞（MMAE）对亚急性或慢性硬膜下血肿（CSDH）的血管内治疗。在2000年4月4日首次报道了高手术合并症患者的抢救疗法，由于研究了其安全性和功效，这种疗法已受欢迎。CSDH具有很高的发病率，死亡率和医疗保健资源负担。5现有的医学和手术治疗虽然有效，但不完善，复发率高达20％6，再度手术率为12％。7鉴于有限的替代方案，这些高率被认为是可以接受的；辅助治疗充其量是中等有用的，8，最坏，有害。9在这种情况下，CSDH的MMAE成为有希望的替代方案。最近的元分析发现，通过手术和辅助MMAE治疗的CSDH，再次手术率降至4.6％，单独使用MMAE治疗的CSDH为6.8％。10这些结果虽然有利，但主要基于病例系列和重新观察数据收集。在2024年国际中风会议会议上同时报告了三项MMAE治疗CSDH治疗的三个随机前瞻性试验的结果。脑膜中部动脉与玛瑙液体栓塞系统的栓塞治疗亚急性和慢性硬膜下血肿（栓塞）是
综述探讨锂在缺血性中风中的神经保护作用：文献综述
缺血性中风是死亡和残疾的最重要临床原因之一，煽动神经元变性，死亡和各种后遗症。尽管标准治疗（例如静脉溶栓和血管内血栓切除术）证明有效，但它们会受到限制。因此，迫切需要开发能够改善神经系统功能结果的神经保护剂。Numerous preclinical studies have demonstrated that lithium can act in multiple molecular pathways, including glycogen synthase kinase 3(GSK-3), the Wnt signaling pathway, the mitogen-activated protein kinase (MAPK)/ extracellular signal-regulated kinase (ERK) signaling pathway, brain-derived neurotrophic factor (BDNF), mammalian target of雷帕霉素（MTOR）和谷氨酸受体。通过这些途径，锂已被证明会影响炎症，自噬，凋亡，铁凋亡，兴奋性毒性和其他病理过程，从而改善了由缺血性中风引起的中枢神经系统（CNS）损害。尽管有这些有希望的临床前发现，但探索锂功效的临床试验数量仍然有限。必须进行其他试验，以彻底确定锂在临床环境中的有效性和安全性。本综述描述了在缺血性中风的背景下锂神经保护能力的基础的机制。它阐明了这些机制之间的复杂相互作用，并阐明了线粒体功能障碍和炎症标志物在缺血性中风的病理生理学中的参与。此外，该评论还提供了未来研究的指示，从而促进了对锂的潜在治疗效用的理解，并为其临床应用建立了理论基础。
成人宫颈动脉解剖的治疗和结果：美国心脏协会的科学陈述
摘要：颈动脉剖析是中风的重要原因，尤其是在年轻人中。对可疑宫颈动脉解剖患者的诊断评估和治疗的数据冲突，导致实践变异性。我们旨在在次要或没有报告的机械触发器的情况下概述宫颈动脉解剖，重点是总结可用的证据并提供有关诊断评估，治疗方法和结果的建议。写作小组成员使用文献搜索起草了他们的部分，该文献搜索的重点是1990年1月1日至2022年12月31日之间的出版物，其中包括随机对照试验，前瞻性和回顾性观察性研究，荟萃分析，观点论文，案例系列，案例系列和案例报告。写作小组主席和副主席编写了手稿，并获得了写作小组成员的批准。宫颈动脉解剖是由于风险因素，较小的创伤，解剖和先天性异常和遗传易感性之间的相互作用而发生的。诊断在临床和放射学上都可能具有挑战性。在肌肉动脉夹层的急性缺血性中风患者中，急性治疗策略（例如溶栓和机械血栓切除术）在原本合格的患者中是合理的。我们建议选择抗血栓疗法的选择，并持续至少3到6个月。复发性解剖的风险很低，预防措施可以在诊断后尽早考虑并继续在高危患者中。考虑到宫颈动脉解剖的临床和X线照相预言剂，需要进行持续的纵向和基于人群的观察性研究，以弥合目前的差距。
脑卒中引起的神经发生：见解和治疗意义
中风是全球发病率和死亡率的主要原因之一，它是由脑血液循环中断导致细胞损伤或死亡造成的。缺血性中风是主要的亚型，主要依靠重组组织型纤溶酶原激活剂 (rtPA) 和血管内血栓切除术进行治疗。缺血性中风后的神经系统损伤凸显了了解神经炎症和神经发生之间在脑修复中相互作用的重要性。研究揭示了一种复杂的关系，炎症既促进又阻碍神经发生，从而影响中风后的结果。纹状体的脑室下区 (SVZ) 和海马的颗粒下区 (SGZ) 在成人神经发生中起着关键作用，具有独特的特征和功能。SVZ 神经发生涉及神经母细胞祖细胞迁移到嗅球，而 SGZ 促进颗粒细胞的生成以实现海马功能。了解神经炎症、神经发生和血管生成的复杂过程对于开发有效的中风疗法至关重要。有希望的途径包括药物治疗、选择性血清素再摄取抑制剂、抗体治疗、血管生成刺激、生长因子治疗、激素治疗、miRNA、细胞外囊泡和神经保护剂。干细胞治疗探索各种细胞类型，具有神经元替换和恢复的潜力。总之，揭示 SVZ 和 SGZ 在神经发生中的作用、揭示神经炎症对修复影响的复杂性以及探索多种治疗方法，凸显了进行全面研究以改善中风结果的必要性。中风治疗的多面性带来了挑战，但正在进行的研究为弥合临床前发现和临床治疗之间的差距提供了有希望的途径。
社论：数据驱动的机器学习方法的组合和可靠的医学图像处理和分析的先验知识
将数据驱动的机器学习与先验知识结合起来具有明显的先进的医学图像处理和分析。深度学习，由大型数据集和强大的GPU驱动，在图像重建，分割和疾病分类等任务中表现出色。但是，这些模型面临着诸如高资源需求，有限的概括和缺乏解释性之类的挑战。相比之下，模型驱动的方法可以更好地概括，可解释性和鲁棒性，但可能缺乏准确性和效率。结合这些范式可以利用其优势，有望提高性能并提高诊断准确性。该研究主题展示了这种整合如何增强医学成像，包括准确的中风发作估计，改进了COVID-19的诊断和恢复评估以及增强的心脏成像技术。这些进步突出了提高诊断准确性，治疗计划和医学成像中临床决策的潜力。Gao等人开发了卷积神经网络（CNN）。使用计算机断层扫描和灌注加权成像，在6小时内识别6小时内的急性缺血性中风患者进行血管血栓切除术。该CNN优于支撑载体机和随机森林，证明了其使用CT和MR成像的准确中风发作时间估计的潜力。Huang等人的另一项研究。利用深度学习和CT扫描来评估6个月内Covid-19 Delta变体幸存者中的肺恢复。与原始的COVID-19菌株相比，在大多数情况下，发现地面玻璃的不透明性消失和轻度纤维化，以及肺预后的改善。在类似的脉中，Bridge等人创建了混合效应的深度学习模型。从CT扫描中诊断COVID-19，可实现高准确性和鲁棒性。在外部验证中具有0.930的AUROC，此模型
在综合性中风中心对用于检测大血管闭塞的商业人工智能解决方案进行头对头比较
急性缺血性卒中 (AIS) 仍然是全球致残和死亡的主要原因 (1)。大血管闭塞 (LVO) 尤其与更严重的表现缺陷有关，并且是导致功能依赖和死亡率上升的主要原因 (2)。血管内治疗对 LVO 的影响是深远的，减少一名患者的残疾需要治疗的人数为 2.6 (3)。加快血栓切除术至关重要，因为从门诊到血运重建的时间每缩短 15 分钟，独立行走和功能结果的比率就会提高 (4)。因此，及时诊断 LVO 对于选择符合条件的患者以及在患者转诊和治疗方面提供更大的灵活性至关重要。急性卒中分诊的时间依赖性对于工作繁忙的放射科医生来说可能具有挑战性，但自动检测工具有望筛查并优先处理工作列表顶部的阳性 LVO 病例，从而使放射科医生能够首先诊断最需要时间的患者 (5)。用于自动检测 LVO 的商业软件越来越多地用于临床工作空间。一些工具基于传统的机器学习算法，而另一些工具则使用深度学习 (6、7)。RAPID LVO (RAPID 4.9、iSchemaView、加利福尼亚州门洛帕克) 是一种传统的机器学习模型，已证实的灵敏度和特异性分别为 97% 和 74% (6)。CINA LVO（Avicenna.ai，法国拉西奥塔）是一种深度学习模型，其灵敏度和特异性分别为 98.1% 和 98.2%（7）。尽管这些商业人工智能工具可用于 LVO 检测，但在现实环境中比较传统机器学习和深度学习解决方案的数据仍然不足。据我们所知，这是第一项在综合性卒中中心比较 LVO 工具的研究。本研究的具体目的是比较和验证 RAPID LVO 和 CINA LVO 在前循环卒中 LVO 检测中的表现，并描述每种方法的局限性。
自动化中风成像软件包 (...
问题和经验教训 2020 年 7 月 简介 此资源由 CorHealth Ontario 代表有实施此自动中风成像软件经验的区域中风网络提供。该资源的目的是分享学习成果并支持其他可能有兴趣使用类似软件的人，而不是提供基于证据的最佳实践建议。该资源由中南部、西南和东南中风网络合作开发。此资源仅代表 Ischemaview RAPID 实施经验，不同供应商生产的其他软件可能可用或考虑使用。背景：最近的两项血管内血栓切除术 (EVT) 研究 DAWN 2 和 DEFUSE3 3 评估了 EVT 对中风症状出现后 6 至 24 小时内患者的影响。这些试验根据 CT 或 MR 灌注 (CTP/MRP) 确定了适合 EVT 的患者，并使用软件识别梗塞核心和缺血半暗影体积之间的不匹配。无梗塞或梗塞面积极小且缺血半暗带面积大的患者是潜在的 EVT 候选人。两项试验都发现，与对照组相比，通过这种成像方法识别出的患者中，90 天内实现功能独立性的比例显著提高（49% 比 13% 和 44.6% 比 16.7%），且 24 小时内症状性出血没有显著增加。2,3 基于这些试验，加拿大卒中急性卒中管理最佳实践建议于 2018 年进行了更新 1，以表明经过严格挑选的具有致残性卒中症状的患者在最后一次康复后 24 小时内可从 EVT 中受益（证据级别 A）。研究中心应使用带有自动成像软件包的 CTP 或 MRP 来选择潜在患者，该软件包可提供可重复的客观可量化的梗塞核心和缺血半暗带测量结果。常见问题 (FAQ)：什么是卒中自动成像软件包？
手术前免疫肿瘤学/酪氨酸激酶抑制剂...
图 1、图 S1 和表 S1 总结了从 IO/TKI 治疗前影像学到手术时原发肿瘤大小 (PT) 和 ITT 的变化。表 2 提供了每例病例的病理评估结果。4 例为透明细胞组织学，1 例为乳头状 II 型。2 例有多个肺转移，手术前获得完全缓解。在新辅助 IO/TKI 治疗期间，所有患者均按推荐剂量接受 IO 药物。然而，在出现不良事件的情况下，口服阿昔替尼调整为 1 mg 每天两次（病例 4）、2 mg 每天两次（病例 5）和 3 mg 每天两次（病例 6）。4 例患者接受了开放根治性肾切除术和血栓切除术，1 例患者因从 cT3b 分期降级至 cT3a 而接受了腹腔镜根治性肾切除术 (LRNx)在病例 5 中，IV 级 ITT 缩小至 III 级，从而避免了开放性胸骨切开术的需要（图 S1）。中位手术时间和估计失血量分别为 431 分钟和 3,100 毫升（表 S2）。外科医生报告所有病例的手术部位均存在纤维化和炎症变化。术前治疗后，ITT 和原发性 RCC 中残留活肿瘤细胞的百分比在不同病例中有所不同（表 2）。没有报告重大术中并发症。1 名患者因术后 90 天内腹部淋巴漏（Clavien IIIa）需要接受淋巴干预。中位总住院时间和随访时间分别为 10 天和 691 天。使用 Kaplan-Meier 方法估计 PFS 曲线（图 2）。我们的病例系列显示中位 PFS 为 11 个月（95% CI：5.5-22.5 个月）。除 1 名由医生决定在术后 1 个月内接受 IO 的患者外，中位 TFS 为 10 个月（95% CI：5.8– 18.7 个月）。随访期间无患者死亡。
GPT-4作为缺血性中风管理中的临床决策支持工具：评估研究
背景：脑血管疾病是全球第二大死亡原因，也是残疾负担的主要原因之一。人工智能的进步有可能彻底改变医疗保健的服务，尤其是在诸如缺血性中风管理等关键决策情况下。目标：本研究旨在评估GPT-4在为急诊科神经病学家提供临床支持的有效性，通过将其建议与急性缺血性中风管理中的专家意见和现实成果进行比较。方法：回顾性审查了100例急性中风症状患者的队列。用于决策的数据包括患者的病史，临床评估，成像研究结果以及其他相关细节。每个病例都独立呈现给GPT-4，该病例提供了有关治疗适当性，使用组织纤溶酶原激活剂以及需要进行血管内血栓切除术的规模建议（1-7）。此外，GPT-4估计了每位患者的90天死亡率概率，并阐明了其为每个建议的推理。然后将建议与中风专家的意见和实际治疗决策进行比较。结果：在我们的100例患者的队列中，GPT-4的治疗建议与专家意见（曲线下的面积[AUC] 0.85，95％CI 0.77-0.93）和实际治疗决策（AUC 0.80，95％CI 0.69-0.91）。值得注意的是，在某些情况下，GPT-4建议比人类专家更具侵略性的治疗方法，其中11个实例，GPT-4建议对专家意见进行组织纤溶酶原激活剂的使用。gpt-4在建议血管血栓切除术（AUC 0.94，95％CI 0.89-0.98）中与现实世界的决策显示出几乎完美的一致性，并且对组织纤溶酶原激活剂治疗（AUC 0.77，95％CI 0.68-0.86）进行了强有力的一致性。为了进行死亡率预测，GPT-4在其前25个高风险预测中的13例死亡中有10个（77％）（AUC 0.89，95％CI 0.8077-0.9739;危险比6.98，95％CI 2.88-16.9; p <.001; p <.001; p <.001; p <.001），诸如p <.001），诸如p <.001），诸如实践模型，均录制了> 70；和前提（AUC 0.77； P = .07）。结论：这项研究证明了GPT-4是急性中风管理中可行的临床决策支持工具的潜力。其提供可解释建议的能力，而无需结构化数据输入与
面向肺栓塞护理团队的下一代 AI
1.Khemasuwa D.、Yingchocharoen T.、Tunsupon P.、Kusunose K.、Moghekar A.、Klein A.、Tonelli A.R.右心室超声心动图参数与急性肺栓塞后的死亡率有关。美国超声心动图学会杂志 2015；28(3)，355-362。2.Schoepf U.J.、Kucher N.、Kipfmueller F.、Quiroz R.、Costello P.、Goldhaber、S.Z.胸部计算机断层扫描中的右心室扩大：急性肺栓塞早期死亡的预测指标。Circulation 2004；110：3276。3.Wright C.、Goldenberg I.、Schleede S.、McNitt S.、Gaosev I.、Elbadawi A.、Pietropaoli、A.、Barrus B.、Chen Y.L.、Mazzillo J.、Acquisto N.M.、Van Galen J.、Hamer A.、Marinescu M.、Delehanty J.、Cameron、S.J.多学科肺栓塞应对团队对患者死亡率的影响。美国心脏病学杂志 2021；161，102-107.4。Khosla A.(2022)。通过 AI 触发的 PE 响应团队改变血管内治疗 [网络研讨会]。Aidoc。可在 aidoc.com 上获取。5.Gupta,K.、Lipshutz, G.、Friedman O.、Matusov Y.、Yaqoob M.、Steinberger J.、机械血栓切除术、人工智能和肺栓塞响应团队的激活。Cedars-Sinai 医疗中心，影像部。在 2022 年 PERT 联盟上发表。6.Carlon T.、Goldman D.、Gottlieb R.、Watchmaker J.、Mendelson D.、Lookstein R.，人工智能系统在肺栓塞应对小组激活和协调方面的初步经验。西奈山伊坎医学院。在 2023 年 SIR 会议上发表。7.Topff，L. 人工智能工具对胸部 CT 上偶发性肺栓塞优先级的附加价值。荷兰癌症研究所。在 RSNA 2022 上发表。8.Wiklund, P.、Medson K.、Elf J.，癌症患者未报告的偶然性肺栓塞：放射学自然史和复发性静脉血栓栓塞和死亡的风险。血栓形成研究。第 224 卷，第 65-72 页，2023 年 4 月。9.Hasan, MD；S S Molavi，MD；M J Moon，MD；V J Khasat，DO；C A DeMauro，MD；M F Shin，MD 利用人工智能监测实施 CTA PE 解释质量保证，以避免漏诊急性肺栓塞。Christiana Care。在 RSNA 2020 上发表。10.Jacob A.B.Doan.，C. Granville。人与机器：基于人工智能的算法对计算机断层扫描肺栓塞检测的影响