摘要 简介:有必要确定客观的皮质电生理相关因素,以缓解疼痛,从而可能有助于更好地管理疼痛。然而,开发用于缓解疼痛的大脑生物标志物领域仍未得到充分探索。 目的:本研究的目的是研究与缓解慢性疼痛相关的皮质电生理相关因素。疼痛缓解的这些特征可以作为治疗疼痛的新治疗干预措施的潜在目标。 方法:在 12 名接受临床指征神经阻滞手术的上肢或下肢慢性疼痛患者中,通过脑电图记录神经阻滞手术前和手术后 30 分钟的大脑活动。为了确定缓解慢性疼痛的具体皮质电生理相关因素,12 名接受冷压试验以诱发实验性急性疼痛的健康参与者被用作对照组。对数据进行分析,以表征疼痛缓解的功率谱密度模式,并确定其在皮质层面的源发生器。 结果:慢性疼痛缓解与额叶区域的 delta、theta 和 alpha 功率显著增加有关。然而,只有中额叶 θ 波功率增加与疼痛强度降低幅度呈显著正相关。θ 波功率反弹的来源位于左背外侧前额叶皮层 (DLPFC) 和中线额叶皮层。此外,中线额叶皮层的 θ 波功率增加在慢性疼痛缓解时明显高于急性疼痛缓解。结论:这些发现可能为通过调节中线额叶 θ 波振荡来缓解慢性疼痛提供依据。
背景治疗头部受伤患者的临床医生通常根据对预后的评估做出决定。预后评估有助于与患者及其家属沟通。最广泛使用的临床预测工具之一是格拉斯哥昏迷量表 (GCS);然而,该工具在镇静、插管或受酒精或精神活性药物影响的患者中使用时存在局限性。CT 扫描结果(例如脑底池状态、中线移位、相关创伤性蛛网膜下腔出血 (SAH) 和脑室内出血)是预测结果的有用指标,也被视为预测创伤性脑损伤 (TBI) 患者(尤其是在紧急情况下)的有效选择。材料和方法 108 名头部受伤患者在入院时接受临床检查、病史和脑部 CT 扫描评估。根据病变类型和中线移位对 CT 结果进行分类,并与入院时的 GCS 评分相关。本研究中的所有受试者均采用相同的治疗方案。这些患者出院时的 GCS 评分评估其预后。结果在患有严重 GCS 的患者中,51% 出现中线移位。头部 CT 中线移位程度是影响预后的统计学显著因素(p = 0.023)。48 名出现中线移位的患者中,17 名(35.4%)预后不良,而 60 名无中线移位的患者中,该比例为 8 名(13.3%)。结论在 TBI 患者中,CT 扫描中中线移位程度与头部损伤严重程度显著相关,并导致不良临床预后。
摘要本研究的目的是通过使用二维(2D)技术来评估胎儿大脑的中线结构并将其与三维(3D)技术进行比较,研究简化方法的有效性。这项研究是在60例颅内解剖结构的60个胎儿和10个胎儿的胎儿中进行的,涉及妊娠19至28周的中线大脑结构。超声检查是在Voluson E8 BT10上进行的。2D平面是通过通过前后方纤维对换能器对准换能器以及通过跨性别的超声图或经阴道超声图(TVS)方法对准换能器的。也通过3D获得了中位平面。访问。2D和3D平面进行了定性比较。3D中线矢状平面可以在48/50个正常胎儿中可视化。总共获得了2D中间平面,通常更容易,更迅速地获得。电视也用于臀位表现的胎儿中。2D图像和3D图像之间有一个很好的相关性。异常组包括10个胎儿。在所有情况下,诊断均可通过2D和3D视图进行,但3D添加了临床上有用的信息,尤其是在两个具有后窝病变的胎儿中。2D中位数观点可很好地显示解剖学以及异常。使用高分辨率探测器,2D中间飞机足够好,可以弥补3D平面景观,尤其是在3D设备和3D技术专业知识的发展中国家中。
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本(未经Peer Review的认证)提供的,他已授予Biorxiv的许可证,以在2023年12月5日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2023.12.05.570066 doi:Biorxiv Preprint
Isabel Arrillaga-Romany,医学博士,博士1;莎朗·加德纳(Sharon L. Gardner),医学博士2; Yazmin Odia,医学博士,MS,FAAN 3;多莉·阿奎莱拉(Dolly Aguilera),医学博士4;约书亚·E·艾伦(Joshua E. Allen),博士5; Tracy Batchelor,医学博士,MPH 6; Nicholas Butowski,MD 7;马里兰州克拉克·陈(Clark Chen),博士8; Timothy Cloughesy,医学博士9; Andrew Cluster,MD 10;约翰·德·格鲁特(John de Groot),医学博士7; Karan S. Dixit,MD 11; Jerome J. Graber,医学博士,MPH 12; Aya M. Haggiagi,医学博士13;丽贝卡·哈里森(Rebecca A. Harrison),医学博士14; Albert Kheradpour,医学博士15; Lindsay Kilburn,医学博士16; Sylvia C. Kurz,医学博士,博士17;广播Lu,MBBS 18; Tobey J. MacDonald,医学博士4; Minesh Mehta,医学博士3; Allen S. Melemed,MD 5; Phioanh Leia Nghiemphu,医学博士9; Samuel C. Ramage,博士5; Nicole Shonka,医学博士19; Ashley Sumrall,医学博士,FACP 20; Rohinton Tarapore,博士5; Lynne Taylor,医学博士,Faan,Fana 12; Yoshie Umemura,医学博士21;以及医学博士Patrick Y. Wen,PhD 6
目的 . 罕见低分化NUT中线癌(NMC)是一种高度恶性肿瘤。但由于NMC罕见,关于其临床、影像学和病理特征的报道仍然很少。方法 . 本研究以3例位于腮腺、肺和气管的NMC患者为例,总结NMC的临床病理特征。所有病例均通过双色FISH检测后检测NUT抗体核反应阳性进行诊断,结果均为阳性,提示NUT基因15q14发生染色体重排。结果 . 这3例患者均接受了手术治疗和放化疗等常规治疗。鉴于常规强化治疗效果不佳,建议使用两种新型疗法,即组蛋白去乙酰化酶抑制剂 (HDACi) 和溴结构域抑制剂 (BETi),因为两者都可以抑制肿瘤细胞的生长,这些靶向疗法可能会延长患者的生存时间。结论。NMC 是一种容易误诊且预后不良的癌症;因此,提高临床医生的认识对于提高诊断准确性至关重要,选择有效的治疗方法是改善预后的主要方法。
大脑中线移位(MLS)是一种定性和定量的放射学特征,它可以衡量脑中线结构的横向移位,以响应由血肿,肿瘤,脓肿或任何其他占据脑膜内病变引起的质量效应。可以使用其他参数来确定神经外科干预的紧迫性,并预测占据病变的患者的临床结果。然而,由于跨病例的临床相关大脑结构的差异很大,因此精确检测和量化MLS可能具有挑战性。在这项研究中,我们通过使用分类和分割网络架构来研究了由病例级MLS检测以及脑部标记位置的初始定位以及对脑部标记位置的最初定位和完善的级联网络管道。我们使用3D U-NET进行初始定位,然后使用2D U-NET来估计更精确的分辨率的确切地标点。在改进步骤中,我们从多个切片中融合了预测,以计算每个地标的最终位置。,我们用大脑的解剖标记产生的高斯热图目标训练了这两个UNET。案例级别的地面真相标签和地标注释是由多个训练有素的注释者产生的,并由放射学技术人员和放射科医生进行了审查。我们提出的管道实现了使用2,545个头部非对比度计算的测试数据集在AUC中的情况级MLS检测性能
图 2:(a) 对应标志的目标解剖点的 T2 加权 POC-MRI 的概率密度函数 (即热图) 可视化。红色分布对应于地面真实位置 (基于人工注释),绿色分布是基于人工智能的 MLS (MLS-AI) 对目标点的估计,黄色表示地面真实分布和估计分布的重叠。(b) 中风脑 MLS 的 MLS-AI 估计以图形方式叠加在 POC-MRI T2 加权图像中的解剖体积上。
背景:大脑中线移位 (MLS) 是通过计算机断层扫描 (CT) 成像诊断的重要临床发现,而经颅超声 (TCS) 可帮助在床边诊断 MLS 并促进干预以改善结果。该研究旨在发现基于 TCS 和 CT 的创伤性脑损伤 (TBI) 患者 MLS 评估之间的关联。患者和方法:我们纳入了所有中度至重度 TBI 的成年患者,不限性别,年龄在 18 至 65 岁之间,在 3 个月内接受全身麻醉下颅内手术。借助格拉斯哥昏迷量表 (GCS) 和格拉斯哥昏迷量表-瞳孔 (GCS-P) 评分评估意识。我们使用 CT 扫描和 TCS 计算 MLS。使用 Bland Altman 图以及 Pearson 和 Spearman 系数检验。结果:本研究共分析了 17 名患者。使用 TCS 时 MLS 为 0.52 ± 0.90 厘米,使用 CT 扫描时 MLS 为 0.58 ± 0.39 厘米。TCS 和 CT 成像测量的 MLS 差异的 Pearson 相关系数 (r2) 为 0.002 (p<0.05)。结论:经颅超声检查可以检测出 TBI 患者的 MLS,前提是 TCS 和 CT 扫描的 MLS 测量之间使用最小时间窗口。关键词:计算机断层扫描、超声检查、创伤性脑损伤。印度重症监护医学杂志 (2023):10.5005/jp-journals-10071-24376