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主题：诱发潜力，术中神经生理监测和定量脑电图（QEEG）
感觉引起的电势（SEP）：SEP描述了感觉途径对感觉或电刺激的响应。SEP的术中监测用于评估手术中中枢神经系统途径的功能完整性，这使脊髓或大脑面临严重缺血或创伤性损伤的风险。SEP监测的基本原理涉及鉴定具有风险，选择和刺激神经的神经系统，该神经通过AT风险区域携带信号，并记录和解释沿该路径的某些标准化点的信号。对SEP的监测通常用于以下程序：颈动脉内膜切除术，涉及脉管系统的脑部手术，脊髓和脑干的分心压缩或缺血的手术以及声学神经瘤手术。体感诱发的电位（SSEP）：SSEP是由周围神经刺激引起的皮质反应。外周神经，例如中位，尺神经或胫骨神经，但在某些情况下，可以直接刺激脊髓。记录是按皮质或在手术程序上方的脊髓水平上完成的。
优化术中AI：对Yolov8的评估，以实时识别机器人和腹腔镜仪器。
对手术仪器的准确识别对于术中人工智能（AI）系统的发展至关重要。在这项研究中，我们评估了Yolov8模型在识别机器人辅助腹部手术中的机器人和腹腔镜仪器方面的功效。具体来说，我们评估了其检测，分类和分段七种不同类型的手术工具的能力。从四个公共和私人来源编辑了一个多样化的数据集，其中包括代表各种手术环境和工具的7,400帧和17,175个注释。yolov8进行了训练和测试，用于二进制检测的平均平均精度为0.77，多仪器分类的平均精度为0.72。最佳性能。该模型还显示出极好的分割精度，达到0.91的平均骰子得分，平均交点为0.86，单极弯曲的剪刀得出最高的精度。值得注意的是，与腹腔镜工具相比，Yolov8对机器人仪器表现出了出色的识别性能，这可能归因于训练集中机器人仪器的更大表示。此外，该模型的快速推理速度为每帧1.12毫秒，突出了其对实时临床应用的适用性。这些发现证实了Yolov8使用全面的多源数据集对精确有效识别手术工具的潜力。
初学者が施术可能な在体内（i-gonad法）の工夫
摘要由于癌症患者的预后得到了改善，因此癌症幸存者心力衰竭的合并症（HF）是一个严重的问题，尤其是在老年人群中。本研究旨在使用基于机器学习的基于机器学习的分析对从日本的电子健康记录（EHR）获得的大规模数据集进行基于机器学习的分析。这项回顾性的队列研究，使用2008年至2017年的数据集在日本的诊断程序组合（DPC）数据库中，招募了140,327名患者。使用多变量分析和分类以及回归树（CART）算法确定风险因素的结构。平均随访期为1。55年。抗癌药给药后HF的患病率为4.0％。hf在年龄较大的年龄较大的情况下更为普遍。作为心血管疾病的存在和各种风险因素预测了HF，对风险方面的CART分析表明，不同年龄组之间的危险因素结构复杂化了。最高的风险组合是高血压，糖尿病和≤64岁的组的糖尿病和心房颤动，缺血性心脏病的存在都是65-74岁和75年≤岁的两组中的关键。基于机器学习的方法能够在不同年龄人群的抗癌药物后发展出复杂的HF风险结构，这对于实现精确医学以改善癌症患者的预后至关重要。
机器学习辅助术中利用 HRMAS NMR 光谱评估脑肿瘤边缘
完全切除肿瘤对于胶质瘤患者的生存至关重要。即使实现了完全切除，切除腔内残留的微尺度组织也有复发的风险。高分辨率魔角旋转核磁共振 (HRMAS NMR) 技术可以利用生物标志物代谢物的峰值强度有效区分健康和恶性组织。该方法快速、灵敏，可以处理小样本和未处理的样本，非常适合在手术期间进行实时分析。然而，只能对已知肿瘤生物标志物的存在进行有针对性的分析，这需要在手术过程中有具有化学背景的技术人员和了解肿瘤代谢的病理学家在场。在这里，我们展示了我们可以准确地实时执行此分析，并且可以使用机器学习以非目标方式分析全光谱。我们研究了一个新的大型胶质瘤和对照样本 (n = 565) 的 HRMAS NMR 数据集，这些样本也标有定量病理分析。我们的结果表明，基于随机森林的方法可以准确有效地区分肿瘤细胞和对照样本，中位 AUC 为 85.6%，AUPR 为 93.4%。我们还表明，我们可以进一步区分良性和恶性样本，中位 AUC 为 87.1%，AUPR 为 96.1%。我们分析特征（峰值）对分类的重要性，以解释分类器的结果。我们验证了已知的恶性肿瘤生物标志物（如肌酸和 2-羟基戊二酸）在区分肿瘤和正常细胞方面发挥重要作用，并提出了新的生物标志物区域。代码发布在 http://github.com/ciceklab/ HRMAS_NC 。
使用 3D U-Net 自动分割术中超声图像中的脑肿瘤
由于神经外科手术期间大脑会变形，因此可以使用术中成像来可视化大脑结构的实际位置。这些图像用于图像引导导航以及确定切除是否完整并定位剩余的肿瘤组织。术中超声 (iUS) 是一种便捷的模式，采集时间短。然而，由于噪音和伪影，iUS 图像难以解释。特别是，肿瘤组织很难与健康组织区分开来，并且很难在 iUS 图像中划定肿瘤的界限。在本文中，我们提出了一种使用 2-D 和 3-D U-Net 在 iUS 图像中自动分割低级别脑肿瘤的方法。我们对网络进行了三重训练，每重有 12 个训练案例和 5 个测试案例。获得的结果很有希望，中位 Dice 得分为 0.72。估计分割和真实分割之间的体积差异与评分者内部体积差异相似。虽然这些结果是初步的，但它们表明深度学习方法可以成功应用于术中图像中的肿瘤分割。
术中中央糖尿病在动脉瘤手术期间急诊：一种不寻常的现象
进行了紧急非对比度计算机断层扫描（CT）扫描，显示出大量颅内出血并离开MCA领域的浮肿（►图。1a）。在剧院中立即服用颅骨切开术，并在剧院中进行动脉夹层，在该剧院中，进行了标准的神经外科监测以及动脉血压和中央静脉压（CVP）。标准的麻醉管理方案随后是一般麻醉诱导，带有1 mg咪达唑仑，100 µg芬太尼，250 mg硫代酮和6毫克耐受。在诱导后，给予30％甘露醇的60 g（1 gm/kg）在30分钟内给予脑放松。用丙泊酚输入75至100 µg/kg/min，Vecuronium输注（0.1mg/kg/h）和芬太尼剂量（1µg/kg/h）维持麻醉。目标定向静脉流体给药是通过维持血气参数和正常血糖的维持。手术切口近2小时后，观察到高尿量（700 - 1,000毫升）约10分钟，进一步增加到每分钟100至150 mL。动脉血气分析
对已部署用例的批判性分析，用于量子密钥分布和与后量子加密术的比较
量子密钥分布（QKD）目前正在作为一种技术来维护量子计算机损害传统公共钥匙cryposystems的技术。在本文中，我们对基于QKD的解决方案进行了全面的安全评估，重点介绍了来自学术文献和行业资产的现实用例。我们分析这些用例，评估其安全性并确定部署基于QKD的解决方案的可能优势。我们进一步将基于QKD的解决方案与量词后密码学（PQC）进行了比较，这是量子计算机损害传统的公共密钥密码系统时，可以实现安全性的替代方法，评估了它们各自对每种情况的适用性。基于此比较分析，我们批判性地讨论并评论了哪种用例QKD适合于考虑实施复杂性，可扩展性和长期安全性等因素。我们的发现有助于更好地理解QKD在未来的加密基础架构中所扮演的角色，并为考虑QKD部署的决策者提供指导。
深度学习技术可改善脑脑图信号的术中意识检测
摘要 - 每年，数以百万计的患者在手术过程中恢复意识，并可能患有创伤后疾病。我们最近表明，可以使用脑电图（EEG）信号的中位神经刺激过程中的运动活动检测来提醒医务人员，患者正在醒来并试图在全身麻醉下移动[1]，[2]。在这项工作中，我们测量了直接训练对过滤的EEG数据进行训练的多种深度学习模型（EEGNET，深卷积网络和浅卷积网络）的运动图像的准确性和假阳性。我们将它们与有效的非深度方法进行了比较，即基于常见空间模式的线性判别分析，即应用于协方差矩阵的Riemannian Mean Mean Algorithm的最小距离，基于逻辑回归的逻辑回归，这是基于逻辑回归的，这是对协方差矩阵（TSS+LR）的较相关的空间投影。与其他分类器相比，EEGNET显着提高了分类性能的显着提高（p-值<0.01）；此外，它的表现优于最佳的非深度clas-sifier（TS+LR），其精度为7.2％。这种方法有望改善全身麻醉期间术中意识检测。
使用多 GPU 平台实现脑癌检测术中高光谱成像的实时计算
摘要 有多种原因使得脑癌识别成为神经外科医生在手术过程中的一项艰巨任务。由于脑肿瘤具有弥漫性，会渗透到周围的健康组织中，因此外科医生的肉眼有时不足以准确描绘脑肿瘤的位置和扩散范围。因此，为了改善手术效果并提高患者的生活质量，提供准确癌症界定的支持系统至关重要。作为欧洲“高光谱成像癌症检测”（HELICoiD）项目的一部分，开发的脑癌检测系统满足了这一要求，它利用了一种适合医学诊断的非侵入性技术：高光谱成像 (HSI)。该系统必须满足的一个关键约束是提供实时响应，以免延长手术时间。表征高光谱图像的大量数据以及分类系统执行的复杂处理使得高性能计算 (HPC) 系统对于提供实时处理至关重要。本工作中开发的最有效的实现利用了图形处理单元（GPU）技术，能够在不到三秒的时间内对数据库中最大的图像（最坏情况）进行分类，基本上满足了外科手术 1 分钟的实时约束，成为在不久的将来实现高光谱视频处理的潜在解决方案。