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World File Search System叙述性
基于深度学习的多模态肿瘤分割方法：叙述性综述
准确地描绘肿瘤形状，使得多模态成像在肿瘤分割任务中具有优势（2,3）。例如，在脑胶质瘤的分割中，四个 MRI 序列 T1、T2、T1ce 和液体衰减反转恢复 (FLAIR) 提供了关于脑内肿瘤形状和其他病变结构的互补信息（4,5）。同样，在头颈部肿瘤分割中，PET 和 CT 图像可以提供有关肿瘤位置和轮廓的附加信息（6）。手动肿瘤分割是计算机辅助诊断 (CAD) 系统中常用的技术，但由于医生经验的主观性，它具有局限性，可能导致偏差，并且耗时耗力（7）。因此，准确的自动分割至关重要。近年来，深度学习 (DL) 技术，例如卷积神经网络 (CNN)，已广泛应用于大脑 (8)、头颈部 (9) 和肺部 (10) 等各个身体部位的多模态肿瘤分割任务。这些技术的基本思想是从训练数据中学习肿瘤特征，自动分割未知数据中的肿瘤，从而降低人工分割成本，提高分割精度。基于多模态深度学习的肿瘤分割算法已成为一种流行趋势，并因实现肿瘤的精准分割而受到越来越多的关注。本研究对多模态肿瘤分割的深度学习算法进行了全面的概述，包括公开数据集、评估方法、分割网络、常用技术以及各种多模态数据融合方法下的评估指标分析。来自公开挑战赛（https://grand-challenge.org）的基准数据集可以验证肿瘤分割
经鼻靶向给药治疗中枢神经系统疾病：叙述性综述
目前，神经干预、手术、药物和中枢神经系统 (CNS) 刺激是治疗中枢神经系统疾病的主要方法。这些方法用于克服血脑屏障 (BBB)，但它们具有局限性，因此需要开发靶向递送方法。因此，最近的研究集中于时空直接和间接靶向递送方法，因为它们可以减少对非靶细胞的影响，从而最大限度地减少副作用并提高患者的生活质量。使治疗剂能够直接穿过 BBB 以促进递送至靶细胞的方法包括使用纳米药物（纳米颗粒和细胞外囊泡）和磁场介导递送。纳米颗粒根据其外壳组成分为有机和无机类型。细胞外囊泡由凋亡小体、微囊泡和外泌体组成。磁场介导的递送方法包括磁场介导的被动/主动辅助导航、趋磁细菌、磁共振导航和磁性纳米机器人——按其发展时间顺序排列。间接方法增加血脑屏障通透性，使治疗剂到达中枢神经系统，包括化学递送和机械递送（聚焦超声和激光治疗）。化学方法（化学渗透促进剂）包括甘露醇（一种普遍的血脑屏障通透剂）和其他化学物质——缓激肽和 1-O-戊基甘油——以解决甘露醇的局限性。聚焦超声有高强度和低强度两种。激光治疗包括三种类型：激光间质治疗、光动力治疗和光生物调节治疗。直接和间接方法的结合并不像单独使用那样常见，但代表了该领域进一步研究的领域。本综述旨在分析这些方法的优缺点，描述直接和间接递送的联合使用，并提供每种靶向递送方法的未来前景。我们得出结论，最有前途的方法是通过鼻腔到中枢神经系统输送混合纳米药物、有机、无机纳米粒子和外泌体的多种组合，然后通过光生物调节疗法或低强度聚焦超声进行预处理，以此作为将本综述与其他针对中枢神经系统输送的综述区分开来的策略；然而，还需要更多的研究来证明这种方法在更复杂的体内途径中的应用。
优化ARDS中的PEEP：对个性化策略的叙述性评论，
摘要：本文档对急性呼吸窘迫综合征（ARDS）患者的近期验证压力（PEEP）的最新文献进行了全面综述，重点是个性化策略，进步和临床结果。该研究的目的是综合现有研究，识别研究差距并为临床实践提供见解。该方法涉及近年来发表的相关研究的电子数据库的系统搜索。纳入标准包括各种研究设计，例如随机对照试验和观察性研究，涉及成人和小儿患者。主要发现突出了个性化窥视策略在ARDS管理中的重要性。患者特异性特征（例如肺力学，血液动力学和疾病严重程度）会影响最佳的窥视水平。评论探讨了机械通气中窥视滴定的不同方法和策略，并强调了基于患者特定因素的个性化窥视的需求。结果表明，个性化的PEEP策略有可能改善临床结果，包括氧合，肺部募集和死亡率。但是，确定了在临床实践中实施个性化窥视策略的挑战和局限性。该研究得出结论，鉴于患者人群的异质性，一种一定大小的窥视方法是不充分的。个性化的窥视策略，考虑个人特征，为优化患者预后提供了有希望的途径。本综述的发现对临床实践具有影响，强调将患者特定特征纳入PEEP滴定协议的必要性。关键字：ARDS，PEEP，COVID19，PEEP优化简介：
叙述性综述-年龄相关性黄斑变性的药物输送
晚期 AMD 可分为两种亚型：晚期干性 AMD [称为地图样萎缩 (GA)] 和新生血管性（“湿性”）AMD (nAMD)。GA 是由上述机制导致的光感受器和视网膜色素上皮 (RPE) 细胞进行性、不可逆性丧失所致 (11)。湿性 AMD 被认为是由脉络膜中的异常血管生长到正常无血管的视网膜下层和 RPE 下层引起的，这一过程称为脉络膜新生血管 (CNV) (3,5)。CNV 被认为是视网膜黄斑硬化症积聚、RPE 脉络膜血液供应中断以及诱导血管生成信号蛋白表达的缺氧条件等多种因素共同作用的结果 (5)。如果不治疗，nAMD 会导致视网膜渗出、黄斑下出血和视网膜下纤维化，从而严重损害视力。
叙述性回顾 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
通讯作者：Carole E. Aubert，医学博士，北校区研究综合楼 16 号，2800 Plymouth 28 Rd，Ann Arbor MI 48109-2800；+1 734 845 3504；caubert@umich.edu，@aubert_carole 29
中风康复中无创脑刺激的叙述性回顾
中风是一种具有高发病率和残疾率的疾病，导致神经网络和Corti Coilti Coid-Subbordical兴奋性以及各种功能障碍的变化。本研究的目的是讨论研究和局限性的当前状态以及潜在的脑刺激（NIB）在中风后患者中的应用。本文献评论的重点是临床研究和评论。Literature retrieval was conducted in PubMed, Cochrane, Scopus, and CNKI, using the following keywords: Repeated tran scranial magnetic stimulation, Transcranial direct current stimulation, Transcranial alternating current stimu lation, Transcranial alternating current stimulation, Transcranial focused ultrasound, Noninvasive vagus nerve stimulation, Stroke, and Rehabilitation.我们从1985年至2022年选择了200个相关出版物。概述了有关在势后患者中使用Nibs的最新研究，包括其机制，治疗性的体系，效果和安全性。发现笔尖对运动，感觉，认知，语音，吞咽和中风后的运动功能障碍具有积极的治疗作用，但仍缺乏标准化的刺激程序。文献表明，RTMS和TDC对中风后患者更有益，而TFUS和TVNS目前的研究后进行后恢复后康复更少，但也是潜在的干预措施。
晚期三阴性乳腺癌生物标志物的叙述性回顾
TNBC 已在遗传和表观遗传水平上被表征（5-8），但治疗靶点一直滞后。化疗一直是 TNBC 治疗的支柱。治疗方面的最新进展包括免疫检查点抑制剂 (ICI)，例如用于转移性环境中 PD-L1 阳性 TNBC 的 Atezolizumab 与白蛋白结合型紫杉醇或 Pembrolizumab 与化疗联合使用 (9,10)，以及用于转移性 TNBC 中先前接受过治疗的 BRCA 突变携带者的 PARP 抑制剂 (11-13)。抗体药物偶联物 (ADC) sacituzumab govitecan 最近已获得 FDA 批准，用于接受过至少两种先前治疗的转移性 TNBC 患者 (14,15)。当前的挑战包括将 TNBC 内的异质性转化为针对患者的个性化治疗计划、识别和利用预测生存和/或治疗反应的生物标志物以及识别有助于指导精准医疗的最佳工具。此外，还需要更好地了解 TNBC 中的化学耐药机制。 TNBC 中生物标志物驱动的靶向治疗的前景正在迅速变化，目前有几项正在进行的临床试验有望为这种异质性疾病提供个性化的标准治疗。本文，我们回顾了最近的文献以及我们目前对这种独特的乳腺癌亚群的分子特征的了解。此外，我们重点介绍了已描述的 TNBC 的临床相关生物标志物，并重点关注新兴的潜在治疗靶点。我们根据叙述性综述报告清单（可从以下网址获取：http://dx.doi.org/10.21037/pcm-20-76）撰写了以下文章。
人工智能在 ADHD 治疗中的应用：简要叙述性回顾
摘要 人工智能 (AI) 正在通过更精确的诊断和个性化治疗彻底改变注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 的治疗。基于 AI 的认知训练计划利用增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 等技术来增强 ADHD 儿童的执行功能，提供刺激注意力和冲动控制的交互式个性化练习。这些程序包括 CogniFit、BrainBeat、NeuroPlus 和 Lumosity，集成了实时反馈和持续监控，提高了积极性和治疗效果。AI 通过分析神经心理学、行为学和神经生理学测试的数据来支持早期诊断，识别与 ADHD 相关的复杂模式。诊断工具的示例包括 QbTest、Adeo、NeuroElectrics、Mindstrong Health 和 Cortica。然而，尽管结果令人鼓舞，但仍有必要科学地验证这些方法并解决与可访问性和数据隐私保护相关的挑战。总之，AI 代表了 ADHD 治疗的创新前沿，通过个性化治疗和动态监测显着改善了患者的生活质量。
脱发：脱发幸存者的恐惧和现实乳腺癌——叙述性综述
乳腺癌是全球最常见的癌症之一，预计 2022 年将有 230 万例乳腺癌新病例 (1)。除了发病率高之外，乳腺癌也是全球成年女性癌症死亡的主要原因 (2)。大多数乳腺癌患者在接受初次手术后都会接受辅助化疗，以针对微转移性疾病并帮助降低复发风险 (3)。目前使用多种化疗药物，例如阿霉素、环磷酰胺和多西他赛，然而，这些化疗药物往往会导致各种严重的副作用，例如恶心、呕吐、虚弱、食欲不振和脱发 (4)。接受化疗、手术或放疗联合治疗后，激素水平为阳性的乳腺癌患者（如雌激素受体 (ER)、孕激素受体 (PR) 或人表皮生长因子受体 2 (HER2)）通常会接受 5-10 年的内分泌治疗。对于接受内分泌治疗的患者，他们可能会因内分泌治疗而直接出现脱发，如选择性雌激素受体调节剂 (SERM)、促性腺激素释放激素 (GnRH) 拮抗剂和芳香化酶抑制剂 (5-7)。
精英运动中的人工智能——成功案例和挑战的叙述性回顾
本文探讨了人工智能 (AI) 在精英体育中的作用。我们从两个角度探讨这个话题。首先，我们基于文献概述了体育以外领域的 AI 成功案例。我们在机器感知、机器学习和建模、规划和优化以及交互和干预领域确定了多种方法，这些方法具有改善训练和比赛的潜力。其次，我们发现了 AI 在精英体育中使用的现状。因此，除了另一篇文献综述外，我们还采访了领先的体育科学家，他们与各自国家的主要精英体育服务机构密切相关。对这篇文献综述和访谈的分析表明，大多数活动是在信号和图像处理的方法类别中进行的。然而，建模和规划领域的项目在过去几年中变得越来越受欢迎。基于这两个观点，我们提取了不足、问题和机遇，并将它们总结为体育分析界面临的六个关键挑战。这些挑战包括数据收集、从业者对人工智能的可控制性以及人工智能结果的可解释性。