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冲击波血管内介入治疗眼眶动脉粥样硬化斑块切除术...
一名 59 岁女性，患有高脂血症，因非 ST 段抬高型心肌梗死 (NSTEMI) 入住心脏内科。初始超声心动图检查显示前壁轻度运动减弱，射血分数保留 (LVEF，50%)。在用负荷剂量的普通肝素、阿司匹林和替格瑞洛进行预处理后，患者被转入心导管室。紧急冠状动脉造影显示左主干 (LM) 高度钙化严重狭窄，左前降支 (LAD) 近端严重钙化临界狭窄 (图 1A)。由于持续缺血（静息胸痛，心电图显示前壁导联 ST 段明显偏移）且尽管风险很高（SYNTAX 评分，33），仍进行了抢救性经皮冠状动脉介入治疗 (PCI)。通过右桡动脉入路，将 EBU 3.5 导引导管（6F；Medtronic Ireland，爱尔兰戈尔韦）引入左主干。将 LAD 与 Sion（Asahi-INTECC Co.，日本爱知县）连接后，随后通过 Corsair Pro XS 微导管（Asahi-INTECC）将导丝更换为 ViperWire（Cardi- ovascular Systems Inc.，美国明尼苏达州圣保罗）。由于钙负担高，我们决定使用一种新型减瘤设备——Diamondback 360° 冠状动脉
氯吡格雷：仍然是选举经皮冠状动脉介入的戒指之王！
氯吡格雷是选择性经皮冠状动脉干预（PCI）首选的P2Y 12抑制剂，并建议在慢性冠状动脉综合征（CCS）1的Currant指南中使用。PCI后与Car-dioc肌部相关的心脏生物标志物的升高仍然是一种普遍的并发症，这与更广泛使用高敏感心脏肌动蛋白2的并发症。这种并发症会影响患者的预后，包括全因死亡率和重大心血管事件，尤其是在主要的周围性心肌心肌梗死（MI）或4A型MI 3。因此，已经考虑了预防这些并发症的策略，包括使用更有效的P2Y 12抑制剂的标签外。prasugrel和Ticagrelor确实表现出更高的水平和更快的血小板抑制作用，从而改善了急性冠状合成剂（ACS）的临床结局，这表明它们的使用也可能在CCS患者接受PCI的CCS患者中有用。尽管缺乏证据1，但两者都在选举PCI的特定高风险情况下接受了IIB类推荐。此外，这种不确定的缺血风险降低可能是以较高的出血风险为代价。在Alpheus中（用P2Y 12抑制剂Ticagrelor或Clopidogrel进行负荷评估，以在接受选修冠状动脉支架的患者中停止缺血事件），该试验是迄今为止最大的
第十届年度深部脑刺激智库会议论文集：尖端技术、人工智能、神经调节、神经伦理学、介入精神病学和神经调节领域的女性的进展
奖状 Wong JK、Mayberg HS、Wang DD、Richardson RM、Halpern CH、Krinke L、Arlotti M、Rossi L、Priori A、Marceglia S、Gilron R、Cavanagh JF、Judy JW、Miocinovic S、Devergnas AD、Sillitoe RV、Cernera S、Oehrn CR、Gunduz A、Goodman WK、Petersen EA、Bronte-Stewart H、 Raike RS、Malekmohammadi M、Greene D、Heiden P、Tan H、Volkmann J、Voon V、Li L、Sah P、Coyne T、Silburn PA、Kubu CS、Wexler A、Chandler J、Provenza NR、Heilbronner SR、Luciano MS、Rozell CJ、Fox MD、de Hemptinne C、Henderson JM、Sheth SA 和 Okun MS (2023)诉讼程序第 10 届年度深部脑刺激智库：尖端技术、人工智能、神经调节、神经伦理学、介入精神病学和神经调节领域的女性的进展。Front. Hum. Neurosci. 16:1084782。doi：10.3389/fnhum.2022.1084782
肝动脉介入联合免疫靶向治疗对BCLC-C肝细胞癌疗效优于序贯治疗
摘要背景肝动脉介入联合免疫靶向治疗具有良好的疾病控制效果并延长生存期，但肝动脉介入与全身治疗的安排使临床决策混乱。方法一项双中心回顾性临床研究经机构伦理委员会批准，纳入2018年12月至2022年2月接受靶向治疗加PD-1抑制剂治疗（联合或不联合肝动脉介入）的巴塞罗那诊所肝癌C期（BCLC-C）肝细胞癌（HCC）患者。根据治疗模式，将患者分为三组：初始肝动脉介入联合免疫靶向治疗、免疫靶向治疗序贯肝动脉介入治疗、单纯免疫靶向治疗。比较三组的生存率、反应和不良事件。还评估了亚组分析和单变量和多变量预后分析。结果中位随访时间为18.3个月（95%CI 16.7至20.0个月）。总共 163 名 BCLC-C 期 HCC 患者被分为三组：初始肝动脉介入加 PD-1 抑制剂加靶向治疗 (HPT，n = 66)、PD-1 抑制剂加靶向治疗后再进行肝动脉介入 (PTH，n = 56) 和 PD-1 抑制剂加靶向治疗 (PT，n = 41)。HPT 组的中位无进展生存期为 8.37 个月 (95% CI 6.35–10.39)，PTH 组为 5.3 个月 (95% CI 3.48–7.12)，PT 组为 6.33 个月 (95% CI 3.75–8.92)。 HPT 组的无进展生存期优于 PTH 组（HR 0.66，95% CI 0.45–0.97，p = 0.027）和 PT 组（HR 0.60，95% CI 0.39–0.92，p = 0.01）。HPT 组的中位总生存期为 14.6 个月（95% CI 10.6–18.7），PTH 组为 10.0 个月（95% CI 8.2–11.8），PT 组为 11.3 个月（95% CI 8.3–14.3）。HPT、PTH 和 PT 组的 1 年总生存率（OS）分别为 50%、33.9% 和 34.1%。 HTP组总生存期明显长于PT组（HR 0.60，95% CI 0.361～0.996，p=0.032）。与PTH组相比，HTP组总生存期有延长趋势（HR 0.66，95% CI 0.416～1.032，p=0.059）。所有治疗方式安全性相同。多因素分析显示，治疗方式、白蛋白水平、Child-Pugh分级及肝切除史是BCLC-C型HCC患者的独立预后因素。结论初始肝动脉介入联合免疫靶向治疗较免疫靶向序贯肝动脉介入和单纯免疫靶向治疗可获得生存获益，且副作用可耐受。多因素分析显示肝脏储备功能与预后密切相关。
先进的人工智能代理介入奖励的提供
我们称代理为先进，是因为它能够有效地选择其输出（我们称之为其动作），以便在广泛的环境中实现高预期效用。由于我们可能希望先进的人工智能代理在我们缺乏源代码的环境中运行，例如现实世界，因此我们认为代理在它们未知的环境中行动。如果代理的目标不仅仅是其动作的硬编码函数，那么它也必须取决于代理的感知。表明目标实现的感知本质上会告知代理，无论它使什么发生都是好的。因此，我们的研究涉及在未知环境中计划行动的代理，这需要它们了解哪些行动符合其目标。我们从一个理想化的情况开始，在这种情况下，我们似乎拥有创建具有良好目标的先进代理所需的所有工具。我们确定了代理面临的一个关键模糊性，我们认为这可能会促使代理干预我们打算提供目标信息感知的协议。然后我们概括
D.N.A.Sulity -Terumo介入系统
访问和靶向病变，干预和成功关闭访问船是介入程序的日常重点。预计会持续提供可预测性能的高质量设备。在Terumo介入系统中，我们提供了经过精确设计的治疗性病变访问产品，可实现质量和可靠性。我们提供多种选择，提供一定的信任，简单性和信心，使您可以专注于成功的程序结果。
纳米靶向药物及血管成形术介入治疗及
鉴于糖尿病下肢血管病患者易发生血管再狭窄，旨在利用纳米靶向药物及血管成形术治疗和预防血管再狭窄，并分析其对下肢血管病（LEA）患者单核细胞趋化蛋白1（MCP-1）的影响。本文首先制备地塞米松纳米药物，并对其相关理化性质进行检测，然后将地塞米松纳米药物应用于糖尿病下肢血管病患者的治疗。结果表明，制备的地塞米松纳米粒的包封率可达99.2％，激光光散射实验表明纳米粒的粒径为200～300nm，平均粒径为258nm。对照组、常规组、观察组MCP-1分别为33.28±1.93μg/mL、78.27±9.73μg/mL、75.29±8.99μg/mL，常规组和观察组MCP-1值高于对照组，差异有统计学意义（P<0.05）。介入治疗后，常规组MCP-1水平为57.82±5.82μg/mL，观察组MCP-1水平为41.93±6.92μg/mL，接受纳米靶向药物联合血管成形术治疗组的MCP-1水平优于接受传统手术的常规组，差异有统计学意义（P<0.05）。综上所述，MCP-1是导致下肢血管病变的重要原因之一。纳米靶向药物及血管成形术可提高下肢血管病患者MCP-1的表达水平，实验结果具有较高的应用价值，可在临床上推广。DOI: http://dx.doi.org/10.14715/cmb/2022.68.3.38 Copyright: © 2022 by the CMB Association. All rights reserved. 引言
人工智能在诊断和介入放射学中的应用与挑战
它将输出输入到第一个隐藏层，然后是第二个，最后到输出层（每层都由松散地由神经元建模的节点组成）。机器学习和深度学习都需要训练期，其中有两种不同类型：监督学习和无监督学习。监督学习利用标记数据，因此用于分类和回归，而无监督学习使用未标记数据，因此只能通过聚类和降维来识别模式。机器学习可用于放射学，识别特定病症或将图像分割成几部分。机器学习的一些应用方式包括通过超声（US）检测脂肪肝、通过计算机断层扫描（CT）表征颈动脉斑块以及通过定量冠状动脉CT血管造影预测病变特异性缺血[1,2]。在这种情况下应用机器学习有几个优点和缺点。机器学习可以处理大量数据并识别可能无法检测到的趋势和模式。然而，充分的训练需要大量高质量的数据集。而深度学习可以进行更复杂的分类以及自动特征提取和学习。人们经常使用涉及一定程度人为参与的混合策略。ANN 系统在历史上受到计算能力和训练数据不足的限制。然而，考虑到相对较新的技术和数学进步，以及大数据的可用性，ANN 系统正在重新评估其在医学成像中的应用 [1]。放射科医生一直处于医学技术的前沿，在引导 AI 融入医学方面处于领先地位 [2]。鉴于工作量增加，预测将 AI 融入放射科将协助放射科医生，而不是指导或取代放射科医生，使他们在患者护理中发挥更核心的作用，因为它可以通过图像分类和结果/风险预测提供诊断支持 [3,4]。本文献综述将提供人工智能在医学成像中的应用历史背景，强调人工智能在介入放射学中的应用方式，并承认医生在实施过程中可能面临的挑战。它还将提供克服这些问题的各种建议。