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基于DTI-ALPS方法评估神经系统疾病类淋巴 ...
维持中枢神经系统的体内平衡。近年来，沿着血管周围空间（DTI-ALP）的扩散张量图像分析已成为一种有价值的非侵入性想象技术，用于评估各种神经系统疾病中的GS功能。从DTI-ALP中得出的Alps索引可以捕获与这些疾病相关的动态变化。本文回顾了GS的结构和功能，DTI-ALP的原理和好处及其在神经疾病中的应用，旨在提供监测疾病进展，评估治疗效率并预测神经疾病的预后的参考。
人工智能和淋巴水肿：最新进展
背景：淋巴水肿治疗面临诸多挑战。其中一些挑战包括热带淋巴水肿的根除、癌症相关淋巴水肿的临床前诊断以及提供适当的个性化护理。过去二十年，人工智能 (AI) 在医疗保健服务中的应用日益增多。淋巴水肿治疗面临的挑战的性质适合 AI 应用。目的：本研究旨在探索当前 AI 在淋巴水肿预防、诊断和管理中的应用，并研究未来的潜在应用。方法和结果：搜索了四个数据库：PubMed、Scopus、Web of Science 和 EMBASE。我们使用系统评价和荟萃分析的首选报告项目作为组织基础。我们的分析表明，AI 的几个领域，包括机器学习 (ML)、模糊模型、深度学习和机器人技术，已成功应用于淋巴水肿治疗。ML 可以通过估计疾病流行率和绘制风险区域来指导热带淋巴水肿的根除运动。机器人辅助妇科癌症手术与下肢淋巴水肿风险降低相关。描述了几种用于早期检测和诊断淋巴水肿的可行模型。所提出的模型比目前实践中的方法更准确、更灵敏、更具体。机器学习还用于在康复锻炼期间指导和监测患者。结论：人工智能为淋巴水肿实践中最具挑战性的问题提供了多种解决方案。此外，将其付诸实践可以彻底改变淋巴水肿预防、诊断和管理的许多方面。与患者的相关性：淋巴水肿是一种影响数百万患者的慢性衰弱性疾病。开发新的预防、早期诊断和治疗方法对于改善结果至关重要。人工智能为淋巴水肿管理的一些复杂问题提供了多种解决方案。在这篇系统综述中，我们总结并讨论了淋巴水肿实践中最新的人工智能进展。
免疫学和淋巴系统简介
438：抗原和免疫原之间存在差异。并非所有抗原都会诱导免疫反应。诱导免疫反应的抗原称为免疫原子。 因此，所有免疫原是抗原，但并非所有抗原都是免疫原子。诱导免疫反应的抗原称为免疫原子。因此，所有免疫原是抗原，但并非所有抗原都是免疫原子。
淋巴系统和多发性硬化症
多发性硬化症（MS）是一种复杂的自身免疫性疾病，影响中枢神经系统，导致脱髓鞘和一系列神经系统表现。最近，对糖系统具有很大的科学兴趣，该系统充当大脑的废物清除系统。本文回顾了现有的文献，并探讨了胶状系统与MS之间的潜在联系，从而阐明了其在MS发病机理中其不断发展的意义。作者考虑了MS中肾上腺功能障碍的病理生理学含义，睡眠破坏对肾球功能的影响以及MS与睡眠障碍之间的Bidirec Tional关系。通过对Glymphatic System和MS之间复杂的相互作用的理解，本综述提供了宝贵的见解，这些见解可能会导致改进的诊断技术和更有效的治疗干预措施。
