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议程手册 - ARS 第 70 届年会
周六，我们将需要 4 个分组讨论室来展示令人印象深刻的演讲。您将有机会参加涵盖颅底和眼眶疾病、医疗和手术结果、慢性鼻窦炎的细胞机制、息肉管理、微生物组、哮喘、嗅觉、健康的社会决定因素、鼻腔动力学和过敏等主题的演讲。关键小组将在这些分组讨论室中重点介绍几个发人深省的话题。寻找涵盖鼻炎、皮肤点刺测试与体外测试、ARS 发起研究的未来、息肉管理、免疫抑制患者的慢性鼻窦炎管理、AERD 管理、诱导化疗的作用以及鼻窦恶性肿瘤不断发展的全身疗法的小组。我也很高兴地宣布一个非常切题的 DEI 小组将讨论在这个不断变化的环境中追求包容性。为了结束这一天，我们的国际委员会召集了世界各地的专家，他们将讨论非 2 型 CRS 炎症的管理。最后，我们与 AAOA 重聚，他们主持并主持了 AAOA/ARS 联合小组讨论。这次讨论肯定会很热门：空鼻综合症。
人类头骨变异的综合回顾
头骨变异的胚胎学起源在于颅骨的复杂发育，颅骨主要由神经嵴细胞和中胚层组织产生。神经嵴细胞源自外胚层，在早期胚胎发育过程中迁移形成大部分面部骨骼，包括上颌骨、下颌骨和颧骨，以及部分神经颅骨。中胚层有助于枕骨和部分后颅骨的形成。随着头骨的发育，骨骼最初由缝线分开，以方便儿童时期的生长。当这些缝线过早闭合，扰乱正常的颅骨扩张时，就会出现颅骨形状的变化，如颅缝早闭。这可能导致颅骨形状异常，如舟状头畸形（长而窄的颅骨）或短头畸形（宽而短的颅骨）[6]。此外，神经嵴迁移和中胚层相互作用的时间和模式会影响个体颅面特征，导致个体之间的正常差异，包括眼眶、鼻腔和下颌的大小和形状差异。这一发育过程的中断，无论是遗传的还是环境的，都可能导致先天性异常，如唇腭裂，或导致性别二态性和头骨形态的种族差异。
埃及成年人口中脑部 MRI 偶然发现的患病率
结果：对 753 名接受脑部 MRI 扫描的神经健康受试者（389 名男性和 364 名女性）进行了筛查，以确定是否存在偶然发现，并记录每种发现的发生率。11.7% 的受试者记录了偶然发现，其中最常见的发现是脑膜瘤（2.5%），其次是血管畸形（动脉瘤、海绵状瘤），约占 2%。脑膜瘤、海绵状瘤和动脉瘤在女性中的发病率明显高于男性。肿瘤偶然发现的发生率随着年龄的增长而增加，而非肿瘤发现的发现率似乎随着年龄的增长而下降。结论：偶然发现在埃及成年人口中相对常见。最常见的发现是脑膜瘤，其次是血管畸形和蛛网膜囊肿。了解这些情况将有助于引导患者找到合适的专家，并制定适当的后续计划，以避免潜在的临床危害。它还提高了人们对筛查脑部扫描的重要性的认识，同时还对患者进行其他目的的扫描，如扫描鼻旁窦、眼眶和颞骨岩部进行扫描。
手册宏观解剖学和胚胎学 II ...
期中考试 在学期期间，将定期评估实践和理论知识。出勤并通过至少一次期中考试是获得本学期录取的必要条件。两次期中考试均不及格的学生应在指定的两个重考日期重新参加考试以通过针刺测试。未通过一次或两次重考期中考试的学生将不会获得签名，因此他们将无法参加期末考试，并且必须在下一个学年重考。 期中考试在解剖室举行，包括对标本上几个结构的识别以及与该主题相关的理论问题。 测试 I。（口试，必须参加） 日期：第 7 周（每周第 3 节课） 主题：头部、颈部、胸部、腹部和骨盆的内脏器官及其发育 第一次和第二次重考日期：第 13/14 周待定（星期一或星期二） 测试 II。 （口试，必须参加） 日期：第 13 周（每周 3 堂课） 主题：腹膜后器官和盆腔器官及其发育。中枢神经系统的宏观检查，颅内地形图（不包括眼眶地形图） 第一次和第二次补考日期：第 14 周待定 加分 - 学生可以根据两次口试的平均分获得额外的解剖分数（仅 4 或 5）。期中考试平均分为 4.00（4+4 或 3+5），可得 4 分（良好）；期中考试平均分至少为 4.50（4+5 或 5+5），可得 5 分（优秀）。如果加分可以提高期末考试成绩，则加分将会加到期末考试实践部分的分数上。
病例系列药物分析打印名称: Revaxis 疫苗 VAP
名称：Revaxis 疫苗 VAP 报告运行日期：2024 年 2 月 19 日 数据锁定日期：2024 年 2 月 16 日 18:30:04 最早反应日期：1983 年 5 月 1 日 MedDRA 版本：MedDRA 26.1 反应名称 总计 致命 眼部疾病 结膜感染、刺激和炎症 过敏性结膜炎 1 0 眼睑运动障碍 眼睑痉挛 1 0 流泪障碍 流泪增多 1 0 眼睑、睫毛和泪道感染、刺激和炎症 眼睑红斑 1 0 眼睑水肿 2 0 眼睑肿胀 6 0 眼部疾病 NEC 眼痛 14 0 眼肿胀 20 0 眶周肿胀 1 0 眼部感染、炎症和相关表现 眼部刺激 5 0 眼部瘙痒 5 0 眼充血 8 0 眼部神经和肌肉疾病 双眼眼球运动障碍 1 0 眼球运动障碍 31 0 凝视麻痹 2 0 斜视 1 0 眼部感觉障碍 视疲劳 3 0 畏光 31 0 眼眶感染、炎症和刺激 眼球突出症 1 0 瞳孔疾病 瞳孔散大 11 0 瞳孔固定 2 0 视网膜、脉络膜和玻璃体感染和炎症 视网膜血管炎 1 0 视觉色彩扭曲 黄视症 1 0 NEC 视觉障碍 复视 3 0 闪光幻觉 3 0 视力模糊 36 0 视力障碍和失明（色盲除外） 一过性黑朦 1 0 失明 3 0 短暂性失明 3 0 视力障碍 15 0 眼部疾病 SOC 总计 214 0
人工智能在眼科领域的应用
人工智能 (AI) 正在利用机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 技术，特别是人工神经网络 (ANN) 和卷积神经网络 (CNN) 来模拟人类大脑功能并通过数据曝光提高准确性，从而改变眼科。这些人工智能系统在分析眼科图像以进行早期疾病检测、提高诊断精度、简化临床工作流程以及最终改善患者预后方面特别有效。本研究旨在探索人工智能在青光眼、角膜疾病和眼整形领域的具体应用和影响。本研究回顾了眼科当前的人工智能技术，研究了 ML 和 DL 技术的实施。它评估了人工智能在早期疾病检测、诊断准确性、临床工作流程增强和患者预后方面的作用。人工智能显著促进了各种眼部疾病的早期发现和管理。在青光眼方面，人工智能系统提供了标准化、快速的疾病特征识别，减少了观察者内和观察者之间的偏差和工作量。对于角膜疾病，AI 工具增强了角膜炎和圆锥角膜等疾病的诊断方法，改善了早期发现和治疗计划。在眼整形领域，AI 有助于诊断和监测眼睑和眼眶疾病，促进精准的手术计划和术后管理。AI 与眼科的结合通过提高诊断精度、简化临床工作流程和改善患者治疗效果，彻底改变了眼科护理。随着 AI 技术的不断发展，其在眼科领域的应用有望不断扩大，为各种眼部疾病的诊断、监测、治疗和手术结果提供创新解决方案。
大量小鼠中性别、应变和脑细胞结构的横向差异
摘要 小鼠大脑是迄今为止研究最深入的哺乳动物大脑，但其细胞结构的基本测量方法仍然不清楚。例如，量化细胞数量以及性别、品系和细胞密度和体积的个体差异之间的相互作用对于许多区域而言是遥不可及的。Allen 小鼠大脑连接项目生成了数百个大脑的高分辨率全脑图像。虽然这些图像是为了不同的目的而创建的，但它们揭示了神经解剖学和细胞结构的细节。在这里，我们使用这个群体系统地表征小鼠大脑中每个解剖单元的细胞密度和体积。我们开发了一种基于 DNN 的分割流程，该流程使用图像的自发荧光强度来分割细胞核，即使在最密集的区域（例如齿状回）内也是如此。我们将我们的流程应用于来自 C57BL/6J 和 FVB.CD1 品系的 507 个雄性和雌性大脑。从全球来看，我们发现整体脑容量的增加不会导致所有区域的均匀扩张。此外，特定区域的密度变化通常与该区域的体积呈负相关；因此，细胞计数并不随体积线性变化。许多区域（包括多个皮质区域的 2/3 层）表现出明显的横向偏差。我们确定了特定于菌株或特定于性别的差异。例如，男性往往在扩展的杏仁核和下丘脑区域（MEA、BST、BLA、BMA 和 LPO、AHN）中拥有更多细胞，而女性在眼眶皮质 (ORB) 中拥有更多细胞。然而，个体间变异性始终大于单个限定词的效应大小。我们将此分析的结果作为社区的可访问资源提供。