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小脑蚓部间歇性θ波的有效性
摘要 引言 中风后经常出现平衡障碍。实现有效的核心躯干稳定性是提高平衡能力的关键。然而，对于中风患者的平衡改善，仍然缺乏先进而明确的康复方案。间歇性 θ 爆发刺激 (iTBS) 是一种非侵入性脑活动调节策略，可以产生长期增强作用。小脑蚓部是参与平衡和运动控制的基本结构。然而，还没有研究证明小脑蚓部 iTBS 对中风后平衡的治疗效果和潜在机制。 方法与分析 本研究将是一项前瞻性单中心双盲随机对照临床试验，干预时间为 3 周，随访时间为 3 周。符合条件的参与者将以 1:1 的比例随机分配到实验组或对照组。在常规常规物理治疗后，实验组患者将接受小脑蚓部 iTBS，而对照组患者将接受假刺激。总体干预期为每周5天，连续3周。在基线（T0）、干预后3周（T1）和3周随访（T2）测量结果。主要结果是Berg平衡量表和躯干障碍量表评分。次要结果是通过Balance Master系统获得的平衡测试分数、通过表面肌电图记录获得的躯干和下肢肌肉激活度、通过静息态功能性近红外光谱测量的大脑皮层氧浓度、Fugl-Meyer下肢评估和Barthel指数评分。伦理与传播 本研究经四川大学华西医院临床试验和生物医学伦理委员会批准。所有参与者自愿签署知情同意书。本研究结果将发表在同行评议期刊上并在学术会议上传播。试验注册号为ChiCTR2200065369。
U-NET深学习模型vermis胎儿大脑MR成像，使用PON的自动定位和 使用深学习相关癫痫 ajnr.a8171.full.pdf 审查引导的集中超声 - 成像MR ... MRI在婴儿早产早期 - 期与年龄脑白质损伤上的MRI 脑肿瘤的癫痫小儿患者，成人的运动和视觉区域以及术前映射和获取和预科 耳朵解剖学对光子计数CT的CT全面评论 具有超高分辨率光子的神经血管成像 -
材料和方法：我们回顾性地使用了55例以急速方案进行胎儿脑MR成像的孕妇。儿科神经放射学家选择了它们在矢状单摄影T2加权图像上进行具有里程碑意义的注释，并将临床可靠的方法用作测量PON和Vermis的标准标准。开发了一种基于U-NET的深度学习模型，以自动识别胎儿脑解剖学标志，包括PON的两个前后地标和2个前后和2个前后和2个上层标记。进行了四倍的交叉验证，以使用随机分配和分类的妊娠年龄（分隔的数据集）测试模型的准确性。为每个测试案例生成了模型预测的置信分数。
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摘要：本文将回顾人工智能（AI）将来如何在儿科神经放射学中发挥越来越重要的作用。需要安全，透明和以人为中心的AI来解决改善健康成果，增强患者和家庭经验，降低成本以及改善儿科神经腺苷医疗团队的福祉的四倍目标。公平性，多样性和包容性，数据安全以及需要始终考虑获得护理。在接下来的十年中，预计AI算法将在获得护理，工作流量管理，异常检测，分类，反应预测，预测，预测，报告生成以及患者和家庭经验中在儿科神经读病学方面发挥越来越重要的作用。此外，AI算法可能会在识别和流动罕见疾病以及模式识别中发挥作用，以识别以前未知的疾病。虽然AI算法将发挥重要作用，但人类不仅需要在循环中，而且需要在小儿神经影像中心。AI开发和部署将需要由该领域的专家密切关注和监视。患者和数据安全需要处于最前沿，需要控制对技术的依赖风险。AI在小儿神经放射学中的应用和含义将与成人神经放射学不同。
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材料和方法：我们进行了一项回顾性研究，涉及300名结节硬化症复合物 - 相关癫痫病。该研究包括临床数据和T2WI和FLAIR图像的分析。临床数据包括性别，发病年龄，成像年龄，婴儿痉挛和固定用药数量。为了预测抗性药物治疗，我们开发了一种称为WAE-NET的多技术深度学习方法。此方法使用了多对抗MR成像和临床数据。将T2WI和FLAIR图像合并为Flair3，以增强结节性硬化病变病变和正常脑组织之间的对比度。我们使用具有上述变量的完全连接的网络培训了基于临床数据的模型。之后，创建了由Resnet3D体系结构构建的加权平均合奏网络作为最终模型。
代谢模型预测通过精确益生元
摘要虽然已经确定了宿主和微生物生物之间的许多健康 - 益生相互作用，但仍缺乏调节这些相互作用的目标方法。因此，我们在这里确定精确的益生元，专门调节了感兴趣的微生物组成员物种。在第一步中，我们表明，仅由于重叠的PING代谢壁ni，通常不可能通过仅由目标物种捕获的化合物来定义精确益生元。随后，我们使用代谢建模来识别秀丽隐杆线虫秀丽隐杆线虫微生物群落的精确益生元，包括免疫保护靶物质lurida myb11和持续的结肠化结肠剂ochrobactrum vermis vermis myb71。我们通过实验证实了四种精确益生元，L-丝氨酸，L-硫代氨酸，D-甘露醇和γ-氨基丁酸，以特别增加了MyB11的丰度。l-serine，从而导致蠕虫宿主的Myb11丰度增加。总体而言，我们的发现表明，代谢建模是设计精密益生元作为未来微生物组靶向疗法的重要基石的有效工具。
从 TMS 激发的脑电图中提取脑连接特征
摘要：（1）背景：脑连接异常与精神疾病之间的关联性不断被研究并逐渐被认识到。脑连接特征在识别患者、监测精神健康疾病和治疗方面变得极其有用。利用基于脑电图（EEG）的皮质源定位以及能量景观分析技术，我们可以对经颅磁刺激（TMS）引起的脑电信号进行统计分析，以高时空分辨率获得不同脑区之间的连接。（2）方法：在本研究中，我们利用能量景观分析技术分析了在三个位置，即左侧运动皮层（49 名受试者）、左前额叶皮层（27 名受试者）和小脑后部或小脑蚓部（27 名受试者）施加TMS 后基于脑电图的源定位α波活动，以揭示连接特征。然后，我们进行两个样本 t 检验，并使用 (5 × 10 − 5 ) Bonferroni 校正 p 值案例来报告六个可靠稳定的特征。 (3) 结果：小脑蚓部刺激引发了最多数量的连接特征，而左运动皮层刺激引发了感觉运动网络状态。总共发现并讨论了 29 个可靠、稳定的连接特征中的 6 个。 (4) 结论：我们将以前的发现扩展到医疗应用的局部皮层连接特征，作为未来密集电极研究的基础。
乔伯特综合征的放射学特征-Thieme Connect
所有患者均表现出颅窝畸形的特征图，称为“摩尔牙齿迹象”（MTS），在大约85％的JS患者中已有报道（►图。1）。在轴向截面中的存在中，在甲板/中脑的水平，小脑vermis的低/发育不良，异常深的沟渠窝和水平化的浓密和细长的高级小贝尔甲梗。自第一个描述以来，报告了许多病例，并随着表型的扩展以及细胞学和遗传进化的扩展。几种疾病更难以分析，因为它们的遗传原因通常不清楚，并且不遵循遗传模式。幸运的是，分子特征可以从患者的诊断，预后以及
自闭症患者大脑的解剖学和组织学改变的综述
自闭症谱系障碍是一种发育疾病，会干扰沟通和行为。在任何年龄都可以检测到自闭症，但症状在生命的头两年中在临床上变得明显。主要症状与社会交流，互动，单调行动以及对象和事件中的享受丧失有关。此外，它还与其他心理障碍有关，例如注意力不足的多动症和癫痫病。早期诊断为连续干扰的疾病对完善口头结局和升级关键症状非常有帮助。如今，在幼儿和青少年组中，神经解剖学参与在这种疾病中，如额叶，颞叶和顶叶的皮质组织，杏仁核和海马，在小脑下cerebellar vermis和Hippocampus，以及剩下的小脑小叶。
中东夏利河夏威夷的常染色体隐性痉挛性共济失调的第一个病例
我们报告了一名20岁的阿曼男性，有近亲父母的男性，其逐渐频繁的跌倒和共济失调具有延迟的运动里程碑，发现SACS 13q12.12的纯合变异突变暗示了常染色体隐性膜性痉挛性（charlevoix – Sagaguenay（Arsacs））。头部和颈椎的磁共振成像（MRI）显示脑海中的双侧低义条纹（Tigroid Expect），上小脑vermis的萎缩以及callosum callosum callosum萎缩的萎缩和call骨的中体萎缩。肌电图（EMG）和神经传导研究（NCS）显示感觉运动多神经病。维生素B12，生育酚（维生素E）和外周涂片的血液检查并不明显。管理层涵盖了一种多学科的方法，它采用了tizanidine，肉毒杆菌毒素B注射以及广泛的身体和平衡康复。