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World File Search System出血性
多粒病毒类型BK DNA
多瘤病毒BK DNA BKV DNA QN多瘤病毒BK DNA BKV病毒属于多瘤病毒家族，并已暴露于世界各地的大多数人（超过70％的人口）。在呼吸道或口腔道路上感染。对BK病毒的原发性感染通常在儿童期发生，此后该病毒在各种组织（主要是泌尿生殖道）中仍然潜在。免疫能力的人通常有无症状的原发性感染。病毒可能在免疫健康患者（主要用肾脏和骨髓移植的移植器官，HIV阳性）中重新激活，导致多膜病毒肾病（PVAN），尿道狭窄和晚期出血性膀胱炎。要研究的材料，将其采用，发送和保存BKV DNA QN：
人工智能与急性中风成像
摘要：人工智能技术是一个快速发展的领域，在急性中风成像方面有许多应用，包括缺血性和出血性亚型。早期识别急性中风对于及时干预以降低发病率和死亡率至关重要。人工智能可以帮助中风治疗模式的各个方面，包括梗塞或出血检测、分割、分类、大血管闭塞检测、艾伯塔中风计划早期 CT 评分分级和预测。特别是，卷积神经网络等新兴人工智能技术在有效和准确地执行这些基于成像的任务方面显示出良好的前景。本综述的目的有两个：首先，描述中风成像中的人工智能方法和可用的公共和商业平台；其次，总结当前人工智能驱动的急性中风分类、监测和预测应用的文献。
uf health shands综合中风中心
另一种出血性中风称为蛛网膜下腔出血。在这种类型的中风中，大脑表面附近的血管爆发，大脑及其覆盖物之间的血液泄漏。这种血液可能导致附近的动脉痉挛，并减少流向大脑的血液并引起中风。这种类型的中风可能是由不同的事物引起的，但通常是由爆发动脉瘤引起的。动脉瘤是动脉壁的一个区域，它变得虚弱并气球熄灭。这种气球导致动脉壁变薄，使其更有可能破裂。医生不确定为什么有些人患有动脉瘤（在容器墙中的一个弱位，可以使其膨胀）。有些人一生都拥有它们，但他们从不破裂，但是，如果动脉瘤确实破裂，则结果通常非常严重。
通过成本敏感的机器学习在计算机断层扫描中检测脑出血
一位训练有素的放射科医生确认了这些图像的真实性，并没有发现任何标记错误的图像。因此，没有丢弃任何图像。为了在现实临床场景中最准确地反映模型的性能，图像没有以任何方式增强。随后创建了两个数据集：一个包含 160 幅图像的训练数据集和一个包含 40 幅图像的测试数据集。两个数据集中的出血性和非出血性 CT 扫描数量相等。值得注意的是，该数据集包含从万维网上搜索中获取的图像，因此由于源机器、患者状况、扫描时间、辐射剂量等的差异而引入了高度的异质性。这个问题因数据集较小而变得更加严重，因此这里获得的结果可能只是对所采用技术的实际潜力的保守估计 [17,18]。
jama-neurol-2020-low-field-mri.pdf-kimberly Lab
对50例患者（16名女性[32％]；平均[SD]年龄，59 [12]年[范围20-89岁]）进行了护理点MRI检查。患者出现了缺血性中风（n = 9），出血性中风（n = 12），蛛网膜下腔出血（n = 2），创伤性脑损伤（n = 3），脑肿瘤（n = 4）和covid-19，心理状态改变（n = 20）。在重症监护病房入院后的5（范围，0-37）的中位数（范围0-37）中获得检查。分别获得了37、48、45和32例患者的诊断级T1加权，T2加权，T2流体侵入式反转恢复和扩散加权成像序列。神经影像学发现。在便携式MRI或在重症监护室中扫描时没有不良事件或并发症。