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脑部改变在脊髓损伤中的重要性
摘要 脊髓损伤破坏了感觉运动通路，阻塞了周围神经与大脑之间的信息流，导致自主神经功能丧失。大量研究探讨了信息流受阻对大脑结构和功能的影响，证明了脊髓损伤后大脑具有广泛的可塑性。通过恢复大脑皮层对肢体的“重新支配”，脊髓损伤的治疗策略也取得了很大进展。尽管尚未进行深入研究，但“重新支配”所导致的大脑结构和功能的变化已有所报道。本文就脊髓损伤后大脑皮层局部结构、功能改变和回路重组的研究进展作一综述，探讨大脑神经元结构与电活动特性的改变、大脑功能重组的特点以及信息流重组对大脑功能的调控。脑功能整合是人体进行复杂精细运动的基础，受到信息流复杂而广泛的调控，因此，脊髓损伤及治疗后脑功能整合的变化值得关注。
用于低氧缺血研究的脑类官
摘要我们当前关于人脑发展的知识主要源自关于非人类灵长类动物，绵羊和啮齿动物的实验研究。但是，由于物种差异和产后和产后脑成熟的变化，这些研究可能无法完全模拟人脑发育的所有特征。因此，补充体内动物模型以增加临床前研究与潜在的未来人类试验具有适当相关性的可能性是重要的。三维脑器官培养技术可以补充体内动物研究，以增强临床前动物研究的转换性和对脑相关疾病的理解。在这篇综述中，我们着重于使用人脑器官的低氧缺血（HI）脑损伤模型的发展，以补充从动物实验到人类病理生理学的翻译。我们还讨论了这些工具的开发如何提供潜在的机会来研究与HI相关脑损伤的病理生理学的基本方面，包括男性和女性之间的反应差异。
新型疫苗安全问题和将从进一步研究中受益的领域
抽象疫苗许可需要非常高的安全标准，并且通常使用的疫苗非常安全。疫苗安全监控预先验证和后许可使得可以持续评估，以确保收益大于风险，并且在出现安全问题时，会在可能的情况下迅速确定，表征和进一步的问题。我们回顾了五个疫苗安全案例研究：（1）登革热疫苗和增强的登革热疾病，（2）大流行性流感疫苗和发作性疾病，（3）轮状病毒疫苗和肠道疫苗，（4）（4）人类乳状病毒疫苗和人类乳头状病毒和后脑乳头上的矫形器和复杂的痛苦（5）。 RTS，S/辅助系统01疟疾疫苗和脑膜炎，脑疟疾，女性死亡率和反弹性严重疟疾。之所以选择这些案例研究，是因为它们是最近的，并且在他们阐明的疫苗安全挑战方面有所不同。将这些案例研究汇总在一起，我们开发的经验教训对于解决一些潜在的安全问题很有用，这些问题将不可避免地与新的疫苗一起出现。
战斗锻造的视觉神经寄生虫我使用拳击疗法
同型视场失败经常会损害对大脑的Amborn或Chias Painter的视觉轨迹的损害[36]。患病率约为30％同源性偏式（HH）是后脑动脉区域中风后最常见的视觉障碍之一[31]。HH关于患者在日常活动中的独立性（例如阅读，烹饪，驾驶或空间导航）的界面通常很重要。由于这些残疾，生活质量受到了显着限制，并且患者还报告了违反主观投诉的几年[27]。仅大约10％的HH患者在头两周内完全康复。部分自发恢复仅发生在亚急性期，而在10-12周后，偏侧的程度通常保持恒定[37，38]。许多患者自发地采用策略来弥补其盲人半领域[39、40、8、26]。这些补偿策略中的某些策略不够甚至适得其反，许多患者继续在日常生活中表现出障碍。因此，HH的康复至关重要，应该尽早开始。各种研究有分化[33，13]。第一件事是通过反复的感觉刺激恢复盲人半场
预测手术后慢性SDH复发和解决的因素
研究，即使几个因素，例如术后血肿的体积，成像研究的外观，8和血管生成因子的积累，也有11个与复发有关的复发需要重新手术。12 - 15缺乏有关CSDH正常生命周期的知识，这是一个主要问题，可以阻止需要重新手术的复发研究。根据CSDHS发展的早期概念，脑外伤后脑损伤（TBI）导致逐渐静脉出血进入了硬膜下区域。16这种方法有几个问题，结合了这样一个事实，即CSDH可以在TBI之后几周出现，17的课程比最静止的出血要慢得多。18不管微小的静脉出血是否是一个引发事件，都有一致认为，创伤过程会引发一系列事件，包括渗出，炎症，血管生成，复发性小出血，纤维溶解，纤维结构，纤维结构和内部刺激性细胞的膨胀。17计算机断层扫描（CT）扫描提供了对CSDH Life
超声诊断精神分裂症
努力了解大脑的精致胚胎发生可能是压倒性的。然而，超声检查员必须拥有胚胎发生的基本知识，以欣赏即使脱离正常发育的最小偏离也会导致先天性脑畸形。此外，由于许多脑畸形在超声检查上看起来相似，因此对胚胎发生的熟悉性可以在超声检查过程中引导超声检查员，因此可以受益影响患者护理。大脑发育始于受精后约14天。此时，神经板位于胚胎的背面。在后第21天，神经管形成为神经板，并在其中点折叠。1在胚胎寿命的早期，大脑经历了快速分化，神经管最终在6个月经中形成未成熟的大脑和脊髓。随后大脑开始分配到三个主要囊泡中：pros-脑（前脑），中脑（中脑）和rhombencephalon（后脑）。这些结构继续扩展，并将形成大脑的所有主要机制。prosencephalon发展为大脑，丘脑和外侧心室。中脑最终成为中脑和脑渡槽，而菱形脑成为小脑，第四脑室和脑干的一部分。
脑电图通道选择的空间选择优化
摘要 脑电图（EEG）是一种由多个通道组成，用于记录一定时间段内的脑电波活动的工具。脑电图可用于诊断癫痫。可以通过对EEG信号进行通道选择优化来分析EEG癫痫通道，即使用空间选择（SS）和粒子群优化（PSO）方法。在这个最终项目中，我们创建了一个系统来选择癫痫脑电图通道并优化这些通道。在进行渠道选择与优化之前，首先利用K最近邻（K-NN）对输入到渠道选择与优化系统的数据进行分类，得到最佳的K值。本次癫痫脑电信号通道选择采用空间选择方法，优化过程采用粒子群优化方法。从空间选择的结果中获得通道，然后可以使用 PSO 对其进行优化，以获得最优的活动通道并提高这些通道的准确性。测试结果表明,使用5个数据集,通道选择后脑电通道优化准确率最高可达100%。每个数据集包含 6 个训练数据（3 个婴儿和 3 个青少年）和 4 个测试数据（2 个婴儿和 2 个青少年）。获取的通道数也由原来的23个通道减少为最优的7个活跃通道。关键词：EEG、癫痫、K-NN、空间选择、PSO。摘要 脑电图（EEG）是一种由多个通道组成的、用于记录一定时间段内脑电波活动的工具。脑电图可用于诊断癫痫。可以通过使用空间选择 (SS) 和粒子群优化 (PSO) 方法优化 EEG 信号上的通道选择来分析癫痫 EEG 通道。在这个最终项目中，我们创建了一个系统来选择癫痫脑电图通道并优化这些通道。在选择和优化渠道之前，使用K最近邻（K-NN）进行分类，从作为渠道选择和优化系统输入的数据中获取最佳K值。癫痫脑电通道选择采用空间选择方法，优化过程采用粒子群优化方法。从空间选择的结果中，我们得到了通道，然后可以使用 PSO 进行优化，以获得最优的活动通道并提高这些通道的准确性。测试结果表明,使用5个数据集,通道选择后脑电通道优化准确率最高可达100%。每个数据集包含 6 个训练数据（3 个婴儿和 3 个青少年）和 4 个测试数据（2 个婴儿和 2 个青少年）。获得的通道数也由原来的23个通道减少为最优的7个活跃通道。关键词：EEG、癫痫、K-NN、空间选择、PSO。 1. 简介
使用小波和...识别中风后脑电图信号
中风后患者需要持续的康复治疗来恢复因发病而造成的功能障碍，因此需要监测设备。脑电信号反映了大脑的电活动，这也表明了中风后患者的恢复情况。然而，脑电信号处理模型需要提供中风后状态的信息。深度学习的发展使其可以应用于中风后患者的识别。本研究提出了一种利用卷积神经网络（CNN）识别中风后患者的方法。小波作为机器学习的一个特征，用于提取脑电信号信息，反映中风后患者的状况。这个特征是Delta、Alpha、Beta、Theta和Mu波。此外，还根据中风后脑电信号的特点添加了这五个波的振幅特征。结果表明，特征配置对于区分至关重要。具有振幅和Beta特征的测试数据准确率为90%，而没有振幅或Beta特征的测试数据准确率为70%。实验结果还表明，自适应矩估计（Adam）优化模型比随机梯度下降（SGD）更稳定。但SGD可以提供比Adam模型更高的准确率。
处女座，Mollie和Mostowy，S。和Ho，Brian（2024）使用斑马鱼来识别特定于类型VI分泌系统介导的Interbact Interbact
细菌间竞争会塑造宿主中发现的微生物群落，但是这场比赛与宿主防御之间的相互作用尚不清楚。在这里，我们使用斑马鱼后脑心室（HBV）作为体内平台，以研究具有不同形式的细菌间竞争形式的定义细菌群落的宿主反应。我们发现，来自Vibrio Cholerae和Acinetobacter baylyi的VI型分泌系统（T6SS）的抗菌活性都可以诱发宿主炎症，并使宿主敏感到独立于任何个体效应子的感染。化学抑制炎症可以解决宿主存活中T6SS依赖性差异，但是两种细菌物种之间发生这种情况的机制有所不同。相比之下，尽管志贺氏菌sonnei菌株是一种更有效的细菌杀手，但引起了大结菌素介导的拮抗作用，导致宿主的反应可忽略不计，导致对A的影响没有影响。baylyi或v。霍乱毒力。总的来说，这些结果提供了有关体内不同模式的不同模式如何以不同的方式影响宿主的方式。
基于脑电图的心脏骤停后预测的深度学习：从当前研究到未来临床应用
心脏骤停 (CA) 后昏迷患者的结果预测至今仍是一个难题。临床结果的主要决定因素是缺氧/缺血后脑病。脑电图 (EEG) 通常用于评估昏迷患者的神经功能。目前，基于 EEG 的结果预测依赖于医学专家的视觉评估，这既耗时又容易产生主观性，并且无法识别复杂的模式。深度学习领域催生了用于在大量数据中检测模式的强大算法。因此，使用深度神经网络分析昏迷患者的 EEG 信号以协助结果预测是这些算法的自然应用。在这里，我们提供了关于使用深度学习进行 CA 后预测的第一篇叙述性文献综述。现有研究表明，无论是依靠自发或听觉诱发的 EEG 信号，在预测结果方面都具有总体较高的性能。此外，文献关注算法的可解释性，并表明深度神经网络在很大程度上基于临床或神经生理学上有意义的特征做出决策。我们通过讨论人工智能和神经病学领域未来需要共同解决的问题来结束这篇评论，以便深度学习算法能够打破出版障碍并融入临床实践。