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World File Search System动脉瘤
大脑动脉瘤
动脉瘤从内部进行治疗，并且侵入性较小。这是由介入的神经放射科医生进行的，并在全身麻醉下睡着时进行。您将放在X射线表上的背上。您将获得静脉内（IV）液体和生命体征（心率，血压，氧气水平，呼吸率），并且在手术过程中和之后将监测神经系统症状。将长管（导管）插入您的手腕或腹股沟中，并将在X射线机收集图像时通过血管导航。一旦导管到达动脉瘤，小的可拆卸线圈就会包装动脉瘤，因此它不再充满血液，并且线圈永久保留在动脉瘤内。如果为破裂的动脉瘤进行了盘绕，您将被带到HDU（高依赖单元）或ICU（重症监护室）进行恢复和进一步观察。如果盘绕的动脉瘤进行了，您可能会在医院过夜进行监测，并在出院前进行MRI/MRA。您将在床上保持平坦4小时，护士将监视您的生命体征，神经迹象，插入部位以及受影响腿的循环或感觉。您也可能会因手术而获得疼痛或不适的药物。您还可能建议您服用阿司匹林或氯吡格雷（抗血小板药物）3个月，以防止血管中凝块的形成。
颅内动脉瘤的基因治疗：系统评价
摘要 目前，颅内动脉瘤的治疗仅限于侵入性手术和血管内治疗，而有些动脉瘤无法通过这些方法治疗。识别和靶向参与动脉瘤发病机制的特定分子通路可能会改善预后。癌症相关基因中发现的低频体细胞变异与颅内动脉瘤的发展有关。特别是，PDGFRB 基因突变会导致组成性激活的 ERK 和核因子 κ B 信号通路，酪氨酸激酶抑制剂可以针对这些通路进行治疗。在这篇综述中，我们描述了致癌基因和其他基因中的低频体细胞变异如何影响动脉瘤发展的发病机制，重点关注基因治疗应用，例如血管内原位输送化疗药物。
肺动脉动脉瘤Mar .pdf
，我们最引起了人们的最大兴趣，Saedi及其同事的报告中有3例与肺动脉动脉瘤（PAA）相关的肺动脉瓣尖的孤立先天性发病障碍。在我们看来，这种观察结果扩展了我们对这种病理关联的理解，并可能改善PAA的病态学分类和预后意义。Indeed, if one excludes what are usually peripheral “ false aneurysms ” of numerous causes (infectious, in fl ammatory, tumoral, congenital, traumatic or iatrogenic origin), then the PAA with pulmonary hypertension (ie, associated with cardiac disease [eg, left-to-right shunts, post- stenotic dilation], hypoxemic lung disease, and thromboembolic disease)最后在结缔组织疾病（Marfan，Loeys-Dietz）或炎症性血管炎（例如，Takayasu，Behcβ，Horton）的背景下进行的最后动脉瘤，其余由Veldtman和2003年的同事组成。2
Predic5ng脑动脉瘤的发育和结果
神经外科手册，第七EDI5ON。ed。Greenberg MS。 2010。 纽约：Thieme出版商。 1034-1096。 国际颅内动脉瘤inves5gators（ISUIAI）的国内5个研究。 未经颅内动脉瘤：自然病史，临床结局以及手术和血管内治疗的风险。 Lancet 2003，362：103-110。Greenberg MS。 2010。纽约：Thieme出版商。1034-1096。国际颅内动脉瘤inves5gators（ISUIAI）的国内5个研究。未经颅内动脉瘤：自然病史，临床结局以及手术和血管内治疗的风险。Lancet 2003，362：103-110。
基于人工智能的主动脉动脉瘤的预测建模
腹部主动脉瘤（AAAS）仍然是全球社会的主要关注点，因为破裂和死亡的风险相关。当前，AAA的管理需要临床和成像风险因素，而这些风险因素在患者特定的风险评估方面并不精确和准确。在过去的十年中，人工智能（AI）和机器学习（ML）算法的利用通过允许基于患者特征创建个性化模型，从而改变了医学领域的决策过程。本综述旨在以主动脉动脉瘤的预测建模形式讨论AI的当前状态和未来方向，从而强调了ML在风险评估，筛查和预后中的多功能性和进展。我们扩展了基于AI的解决方案中使用的各种策略，以及一般和特定方法（例如受监督和无监督学习，深度学习等）之间的差异。此外，我们提出了将临床，成像和基因组数据纳入AI/ML的问题，以提高其对临床实践的预测性和适用性。此外，我们讨论了将开发的基于AI的预测模型转变为临床实践的困难和前景，以及与数据质量，模型解释性以及法律和道德问题相关的问题。本综述旨在揭示AI和ML的机会，以增强AAA的风险评估和管理，以将心血管护理的范式转移到精确医学上。
通过深度学习检测颅内动脉瘤
2.1 Cerce血管帆船系统[2]：艺术，静脉和能力。。。。。。。。。。。。。。。。。24 24 2.2主脑艺术：威利斯的多边形位于宫颈的底部。。。。。25 2.3校长脑舵手[2]。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 26 2.4（a）宫颈效率的主要形式：saccourire（gauchy），fusive（混合）和混合（右）。（b）神圣形式的结构的说明：圆顶，位于对面的托管，将春天的愤怒平静分开[212]。。28 2.5 Intracranns的申请选项。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。actaranien分析为4.18 mm，可通过轿跑车植物上的箭头识别。。。30 2.6 Tomodysitomy（CTA）的血管造影示例在3D（a）中呈现视图，以便2D伴侣植物（B，C，D）。很难在3D中看到沼泽。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.7 x（3dra）3d（a）和2d夫妇植物（b，c，d）的移民想象的示例。箭头表示6.83 mm的内部分析。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 2.8 TOF-MRA安装座的示例（a）查看3D和（b，c，d）2D夫妇。 4.83毫米的内部类比是箭头的Indiquin。 。 。32 2.8 TOF-MRA安装座的示例（a）查看3D和（b，c，d）2D夫妇。4.83毫米的内部类比是箭头的Indiquin。。。。。。。。。。。。。。。。。33 2.9在6.61 mm颅内分析师的两个阶段进行检测。首先分析了3D（gauchy），这是一门更详细的分析（右）的汗水。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36 2.10在6.61 mm分析的2D中进行分析：线程测量，钻石，伟大以及与父母的结论评估。使用与MIP投影进行了改革的双门轿跑车计划，以最佳分析与父母的船只进行类比及其怀孕。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。37 2.11分割3DRA的3.11 mm内肌内类比[216]：分析 。 。 。 。 。 。 。 3837 2.11分割3DRA的3.11 mm内肌内类比[216]：分析。。。。。。。38
利用人工智能检测脑动脉瘤
摘要 背景 脑动脉瘤破裂引起的蛛网膜下腔出血是发病率和死亡率的主要原因。在自动化系统的帮助下，早期识别动脉瘤可能会改善患者的预后。因此，对使用 CT、MRI 或 DSA 检测脑动脉瘤的人工智能 (AI) 算法的诊断准确性进行了系统评价和荟萃分析。方法 搜索了 MEDLINE、Embase、Cochrane Library 和 Web of Science，直至 2021 年 8 月。资格标准包括使用全自动算法通过 MRI、CT 或 DSA 检测脑动脉瘤的研究。按照系统评价和荟萃分析的首选报告项目：诊断测试准确性 (PRISMA-DTA)，使用诊断准确性研究质量评估 2 (QUADAS-2) 评估文章。荟萃分析包括一个双变量随机效应模型，以确定合并敏感性、特异性和受试者工作特征曲线下面积 (ROC-AUC)。PROSPERO：CRD42021278454。结果 纳入 43 项研究，其中 41/43 (95%) 为回顾性研究。34/43 (79%) 使用 AI 作为独立工具，而 9/43 (21%) 使用 AI 辅助阅读器。23/43 (53%) 使用深度学习。大多数研究存在较高的偏倚风险和适用性问题，限制了结论。独立 AI 荟萃分析中的六项研究得出（汇总）91.2%（95% CI 82.2% 至 95.8%）的灵敏度；16.5%（95% CI 9.4% 至 27.1%）的假阳性率（1-特异性）；0.936 ROC-AUC。五项阅读辅助 AI 研究得出（汇总）90.3%（95% CI 88.0% – 92.2%）的灵敏度；7.9%（95% CI 3.5% 至 16.8%）的假阳性率；0.910 ROC-AUC。结论 AI 有潜力帮助临床医生检测脑动脉瘤。由于存在较高的偏倚风险且普遍性较差，因此解释受到限制。需要进行多中心、前瞻性研究来评估临床实践中的人工智能。
评估流动分流的脑动脉瘤治疗
摘要背景多个研究和荟萃分析描述了用流动分流（FDS）治疗的大量动脉瘤患者的技术和临床结果。评估方法的变化使研究之间的比较复杂化，阻碍了对设备行为的理解，并在评估FD治疗进一步进步的评估中构成了障碍。方法是神经干预主义者，成像专家和神经放射学家的多学科小组，其目的是建立共识建议，以在FD研究中对图像分析进行标准化。结果提出了标准化方法，用于评估和报告颅内动脉瘤的FD治疗的放射学结果。建议包括临床研究的一般成像考虑以及对纵向变化的评估，例如新内膜衬里和狭窄。它们涵盖了动脉瘤位置，形态，测量值以及动脉瘤遮挡，壁画和颈部覆盖范围的标准。这些报告标准进一步定义了四种特定的辫子变形模式：概要，钓鱼，编织凸起的凸起变形和辫子崩溃，共同称为“ F2B2”。结论在应用广泛应用时，测量和报告结果的标准化将有助于协调临床研究中治疗结果的评估，有助于促进专家之间的结果交流，并帮助使研究和发展专注于FD技术和技术的特定方面。