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乔伊斯·卡尔森女士 神经影像学在......中的重要性
虽然卡尔森女士的护理事业意义重大，但如果在她那个时代，女性能够更广泛地接触到人类文化和历史，她对探索和学习人类文化和历史的热情可能就是她会追求的职业道路。作为护理专业的兼职，卡尔森女士找到了很多方法来探索她对人类文化的兴趣。卡尔森女士每周 4-5 个晚上在音乐和戏剧活动中担任引导员，持续了大约 30 年。即使她现在不再这样做了，她仍然喜欢参加尽可能多的音乐活动，包括加州大学圣地亚哥分校的福音合唱团。除了音乐和戏剧，她对文化刺激和持续知识的渴望还通过 ArtPower 和参加加州大学圣地亚哥分校的讲座来满足，尤其是那些涉及女性科学家的讲座。她是索尔克女性科学家项目的坚定支持者，并在那里做了多年的志愿者。她对人类文化、社会活动和艺术的热爱与她对自然爱好的兴趣相得益彰，包括观鸟和浮潜。她的腿上布满了棕色斑点，这是由于堡礁中葡萄牙军舰水母的袭击而造成的。这些兴趣促使她尽可能去旅行，并让她所爱的人有这样的机会，这样她就可以培养后代对知识和理解的追求。
使用脑结构神经影像学测量来预测临床高危人群的精神病发作
© 2024 作者。开放存取。本文根据知识共享署名 4.0 国际许可协议授权，允许以任何媒介或格式使用、共享、改编、分发和复制，只要您给予原作者和来源适当的信任，提供知识共享许可的链接，并指明是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的知识共享许可中，除非在材料的致谢中另有说明。如果材料未包含在文章的知识共享许可中，并且您的预期用途不被法定法规允许或超出允许用途，则您需要直接从版权所有者处获得许可。要查看此许可证的副本，请访问 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。
Cigna 影像指南前言 - V2.1.2024
• 联合品牌的 Cigna-eviCore 医疗保健 (eviCore) 循证专有临床指南评估了一系列先进的成像和程序，包括 CT、MRI、PET、胃肠内窥镜检查以及心脏和肌肉骨骼干预。 • Cigna 和 eviCore 保留更改和更新指南的权利。指南每年接受正式审查。Cigna-eviCore 的联合品牌指南基于主要国家和国际协会和学会指南和标准、同行评审文献、主要论文以及执业学术和社区医生支持的当前证据。 • 这些指南并非旨在取代或替代合理的医疗判断，而是应根据个人的临床状况，帮助确定最合适的成像或其他指定程序。这些指南旨在涵盖大多数人所经历的医疗状况。但是，这些指南可能不适用于某些临床情况，医生的判断可以凌驾于指南之上。 • 这些指南提供基于证据的临床益处，重点关注医疗质量和患者安全。 • 临床决策（包括治疗决策）由患者及其医疗服务提供者负责。临床医生应使用独立的医疗判断，考虑临床情况来做出个人管理决策。 • Cigna 和 eviCore 支持美国内科医学委员会 (ABIM) 基金会和许多国家医师组织发起的“明智选择”倡议 (https:// www.choosingwisely.org/)，以减少过度使用价值低、没有价值或风险大于收益的诊断测试。
儿童注意力缺陷多动障碍病因及神经影像学研究进展
注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 是一种常见的神经发育障碍，其特征是广泛的多动、冲动和/或注意力不集中的行为，从而损害日常生活功能。值得注意的是，据估计，ADHD 的全球患病率为 7.2% ( 1 , 2 )。特别是在中国，约有 6.4% 的儿童患有 ADHD ( 3 )。50% 到 60% 的 ADHD 患者会出现长期临床症状，通常与其他疾病并存，即焦虑症、对立面障碍和抽动障碍。这些疾病会增加自杀和犯罪的风险，并对家庭和社会产生重大的负面影响 ( 4 , 5 )。ADHD 病因复杂，通常归因于遗传和环境因素的共同作用 ( 6 , 7 )。研究表明，大脑结构异常，例如多动症患者的脑容量和皮质表面积减少，可导致大脑功能紊乱，从而造成执行功能障碍和各种临床症状，包括冲动、多动和注意力不集中 ( 7 , 8 )。
脑膜瘤：2021 年 WHO 中枢神经系统肿瘤和影像分类的分子更新
脑膜瘤是最常见的原发性颅内肿瘤，占原发性中枢神经系统肿瘤的三分之一以上。虽然传统上认为脑膜瘤是良性的，但脑膜瘤可能与相当大的发病率有关，并且特定的脑膜瘤亚群表现出更具侵袭性的行为和更高的复发率。复发的风险分层主要与世界卫生组织 (WHO) 的组织病理学等级和切除范围有关。然而，越来越多的文献强调了分子特征在评估复发风险中的价值。在保留先前分类系统的同时，2021 年 WHO 中枢神经系统肿瘤 (CNS5) 书籍第 5 版扩展了脑膜瘤的分子信息，以帮助指导管理。根据组织病理学标准和分子特征，WHO CNS5 将脑膜瘤分为三个等级 (1-3)。pTERT 突变和 CDKN2A/B 缺失现在表示 3 级脑膜瘤复发风险增加。肿瘤位置也与潜在突变相关。凸面脑膜瘤和大多数脊柱脑膜瘤携带 22q 缺失和/或 NF2 突变，而颅底脑膜瘤携带 AKT1、TRAF7、SMO 和/或 PIK3CA 突变。MRI 是诊断和制定脑膜瘤治疗计划的主要成像方式，而 DOTATATE-PET 成像可提供除解剖成像之外的补充信息。在此，我们回顾了脑膜瘤不断发展的分子图景，强调了成像/遗传生物标志物以及与神经放射科医生相关的治疗策略。
使用大脑结构性神经影像措施预测临床高风险
Chakit Arora，1 Marin Matic，1 Luisa Bisceglia，1 Pierluigi di Chiarum，2 Natalia de Oliveira Rosa，1 Francesco Carli，1 Lauren Clubb，1 Lorenzo Amir Nemati Fard，1 Giorgos Kargas，1 Giargas，1 Giande R.Dia luia R.Dia luia R.Dia。 Licata, 5 Guanming Wu, 6 Gioacchino Natoli, 2 J. Silvio Gutkind, 3, * and Francesco Raimondi 1,1,7, * 1 Laboratory of BIOLOGY BIOLOGY@SNS, SHRTHERSIAL SCHOOL, Piazza dei Cavalieri 7, 56126 PISA, Italy 2 Department of Experimental Oncology, IEO, European Institute of Oncology IRCCS, Milan,意大利3加州大学圣地亚哥分校的药理学和摩尔癌中心，加利福尼亚州拉霍亚，加利福尼亚州92093，使用4比桑大学医院 - 大学，通过罗马，67，56126 PISA，PISA，意大利PISA，意大利PISA 5俄勒冈州健康与科学大学的流行病学，俄勒冈州波特兰，使用7铅联系 *corpsponcence：sgutkind@health.ucsd.edu（J.S.G.），francesco.raimondi@sns.it（f.r。） https://doi.org/10.1016/j.xgen.2024.100557https://doi.org/10.1016/j.xgen.2024.100557
解释用于神经影像数据分析的核 SVM 模型的预测
机器学习方法在许多领域都表现出色，包括神经影像数据分析。然而，模型性能只是神经影像分析的一个目标。从数据中获得洞察力在这一领域也至关重要，例如识别检测到的信号与认知和诊断任务相关的区域。为了满足这一需求，实现模型决策过程的可解释性至关重要。众所周知，复杂机器学习模型的预测很难解释。这限制了核支持向量机 (SVM) 等复杂模型在神经影像分析中的使用。最近，已经开发了几种基于置换的方法来解释这些复杂模型。然而，解释结果会受到与类无关的特征（如抑制变量和高背景噪声变量）的影响。在解释线性模型时也可能会出现这个问题。一个可能的原因是，当特征不独立（例如相关）时，置换过程会产生不切实际的数据实例。这些不切实际的数据实例会影响解释结果。在神经影像分析中，激活模式（对应于当前分类器的假设生成模型的估计权重）用于处理线性模型的这一问题。该方法不依赖于置换过程，而是依赖于可用的数据信息。在本文中，我们提出了一种通过激活模式解释（EAP）的新方法来解释用于神经影像数据分析的不同类型核的 SVM 模型。我们的方法可以通过估计核 SVM 模型的激活模式来生成全局特征重要性分数。我们在模拟数据集和公开的视觉任务 EEG/MEG 数据集上将我们的方法与三种流行方法进行了评估。实验结果表明，与其他三种方法相比，所提出的 EAP 方法可以提供低计算成本的解释，并且受类无关特征的影响较小。在使用视觉任务的 MEG/EEG 数据集的实验中，所提出的 EAP 方法在视觉任务 EEG/MEG 数据上提供的结果与文献中报道的大脑电活动模式一致，并且比其他解释方法快得多。
神经影像学：vincoli e possibilità
Colori sgargianti、映射sovrapposte、la sensazione di penetrare Finalmente nella scatola magica del nostro cervello、il Neuroimaging 1、da poco entrato nel discorso scienceo、ha avuto una grande risonanza su riviste e pro-grammi di divulgazione。 Spesso, nella stampa giornalistica, roboanti titoli ac- compagnano le immagini degli esami di Screening Braine: “scoperte le spie dell'anoressia”, “infanticidio, nel cervello delle madri l'interruttore”, “arriva il casco che fotografa il cervello” 每个 citare qualche 2 个独奏埃森皮奥。我想了解神经影像技术的功能吗？ Possono effettivamentemostrarci il funzionamento del cervello？ E quali nuove rangerte 介绍了神经教育学 nell'ambito lavorativo di un insegnante？ Queste le domande che hanno indotto oppi a costruire un gruppo di Ricerca per trovare il nostro senso e la nostra posizione associativa。 Gli articoli proposti in questo numero della rivista sono il risultato, temporaneo e vibile, di un percorso durato più di un anno。
神经影像学
我们对人类大脑在人群层面的组织结构的了解尚未转化为预测个体层面功能差异的能力，这限制了临床应用，并使推断机制的普遍性受到质疑。目前尚不清楚这种困难是源于大脑中缺乏个体生物模式，还是源于我们利用模型和计算访问这些模式的能力有限。在这里，我们全面研究了此类模式与数据和计算的可解析性，规模空前。在英国生物库的 23,810 名独特参与者中，我们系统地评估了 25 种个体生物特征的可预测性，这些特征来自所有可用的结构和功能神经成像数据组合。我们耗时超过 4526 GPU*小时，训练、优化和评估了样本外的 700 个个体预测模型，包括人口统计学、心理学、血清学、慢性病和功能连接特征的全连接前馈神经网络，以及宏观和微观结构脑成像的单模和多模态 3D 卷积神经网络模型。我们发现性别（平衡准确度 99.7%）、年龄（平均绝对误差 2.048 岁，R 2 0.859）和体重（平均绝对误差 2.609 公斤，R 2 0.625）的可预测性较高，为此我们创造了新的最优性能，而其他特征的可预测性却出奇的低。结构成像和功能成像都不能比常见慢性病的巧合更好地预测一个人的心理（p < 0.05）。血清学可预测慢性病（p < 0.05），并且其预测效果最好（p < 0.001），其次是结构神经影像学（p < 0.05）。我们的研究结果表明，需要更具信息量的影像学或更强大的模型来解读人类大脑的个体水平特征。我们公开提供我们的模型和代码。
影像学和人工智能在 COVID-19 感染评估中的作用
2019 冠状病毒病 (COVID-19) 是一种呼吸道疾病，它开始并迅速成为本世纪大流行，全球感染人数超过 2.534 亿。自 COVID-19 大流行开始以来，已经过去了两年多。在这个艰难的时期，科学界应对了多项挑战，以了解这种新型疾病、对其进行评估并治疗受影响的患者。所有这些努力都是为了阻止病毒的传播。本文提供了全面的综述，以了解 COVID-19 病毒及其入侵机制、其对身体许多器官和组织的主要影响、识别其短期和长期症状，以及认识诊断成像在 COVID-19 中的作用。主要是，活性疫苗的快速发展发挥了非凡的作用，从而降低了全球死亡率。然而，仍有一些障碍需要克服。许多证据表明，感染 CoV-19 会导致相当一部分受影响患者的神经功能障碍，这些症状在感染期间表现严重，人们对大脑的潜在长期后果知之甚少，其中嗅觉丧失是 COVID-19 的神经系统体征和基本症状。因此，我们回顾了与 COVID-19 相关的嗅球功能障碍和嗅觉丧失的原因、COVID-19 治疗的最新适当治疗策略（例如 ACE2 策略和 Ang II 受体）以及后续阶段的测试。此外，我们还讨论了病毒的长期并发症，从而讨论了改进治疗策略的可能性。此外，介绍了用于预测和早期诊断 COVID-19 的人工智能的主要步骤，其中人工智能，尤其是机器学习，正在成为一种有效的诊断图像分析方法，其在 COVID-19 对多个器官损伤的鉴别诊断方面的表现可与人类从业者相媲美。准备当前调查所遵循的方法是从 Springer、Wiley 和 Elsevier 等不同期刊中搜索与上述主题相关的工作。此外，还比较了不同的研究，收集了结果并报告如下。文章是根据年份（即最近三年）选择的。此外，还检查了不同的关键词（例如 COVID-19、COVID-19 治疗、COVID-19 症状以及 COVID-19 和嗅觉丧失）。