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b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
b"作者姓名：Divyanshu Tak 1,2, ；Biniam A. Garomsa 1,2 ；Tafadzwa L. Chaunzwa 1,2,10 ；Anna Zapaishchykova 1,2, ；Juan Carlos Climent Pardo 1,2 ；Zezhong Ye 1,2, ；John Zielke 1,2 ；Yashwanth Ravipati 1,2 ；Sri Vajapeyam 4 ；Ceilidh Smith 2 ；Kevin X.Liu 4 ；Pratiti Bandopadhayay 4,5 ；Sabine Mueller 9 ；黄蒙德4,5,11; Tina Y. Poussaint 4,5；Benjamin H. Kann 1,2,5 * 作者隶属关系：1. 哈佛医学院麻省总医院医学人工智能 (AIM) 项目，美国马萨诸塞州波士顿 2. 哈佛医学院丹娜—法伯癌症研究所和布莱根妇女医院放射肿瘤学系，美国马萨诸塞州波士顿 3. 马斯特里赫特大学 CARIM & GROW 放射学和核医学系，荷兰马斯特里赫特 4. 波士顿儿童医院，美国马萨诸塞州波士顿 5. 丹娜—法伯癌症研究所，美国马萨诸塞州波士顿 6. 密歇根州立大学，美国密歇根州东兰辛 7. 费城儿童医院，美国费城 8. 宾夕法尼亚大学，美国宾夕法尼亚州 9. 加利福尼亚大学神经内科、神经外科和儿科系，美国旧金山 10. 纪念斯隆凯特琳癌症中心中心，纽约，美国 11. 哈佛医学院布莱根妇女医院放射科，马萨诸塞州波士顿。 * 通讯作者 通讯地址：Benjamin H. Kann，医学博士 医学人工智能 (AIM) 项目，麻省总医院布莱根，哈佛医学院，221 Longwood Avenue，Ste 442，波士顿，马萨诸塞州 02115，美国 电子邮件：Benjamin_Kann@dfci.harvard.edu 摘要 应用于脑磁共振成像 (MRI) 的人工智能 (AI) 有可能改善疾病的诊断和管理，但需要具有可泛化知识的算法，以便在各种临床场景中表现良好。到目前为止，该领域受到有限的训练数据和特定于任务的模型的限制，这些模型不能很好地应用于患者群体和医疗任务。基础模型通过利用自我监督学习、预训练和有针对性的适应，提出了一个有前途的范例来克服这些限制。在这里，我们介绍了脑成像自适应核心 (BrainIAC)，这是一种新颖的基础模型，旨在从未标记的脑 MRI 数据中学习广义表示，并作为各种下游应用适应的核心基础。我们在 48,519 个脑 MRI 上进行了广泛任务的训练和验证，证明 BrainIAC 优于局部监督训练和其他预训练模型，特别是在低数据设置和高难度任务中，允许在其他不可行的情况下应用。
神经外科机器人技术的发展 - Thieme Connect
摘要 长期以来，技术与神经外科一直齐头并进。过去几十年来，神经外科机器人技术发展迅速，但要成为标准神经外科手术的“常规”元素，还有很长的路要走。除了它们比人类具有的明显优势（即精确度、一致性、耐久性和可重复性）之外，机器人还提供了超出人类解剖学可行性的额外运动自由。自 1985 年首次投入实际应用以来，机器人技术的前景已刺激了众多此类设备的开发和设计，以应用于神经外科。在当今时代，机器人在神经外科中的作用仅限于为深颅目标、活检、脊柱螺钉置入、深部脑刺激和立体定向放射外科规划运动和轨迹。这篇叙述性的非系统性综述讨论了各种机器人系统的发展，重点介绍了它们的神经外科应用。
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。 34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院，美国马萨诸塞州波士顿 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
标题页 1 完整标题：2 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 3 4 简称：5 使用人工智能在心电图上检测肥厚型心肌病 6 7 作者： 8 James M Hillis，MBBS DPhil 1,2,3 9 Bernardo C Bizzo，MD PhD 1,3,4 10 Sarah F Mercaldo，PhD 1,3,4 11 Ankita Ghatak，MSc 1 12 Ashley L MacDonald，BSc 1 13 Madeleine A Halle，BSc 1 14 Alexander S Schultz 1 15 Eric L'Italien 1 16 Victor Tam 1 17 Nicole K Bart，MBBS DPhil 3,5 18 Filipe A Moura，MD PhD 3,5 19 Amine M Awad，BMBCh 2,3,6 20 David Bargiela，MBBS PhD 2,3,6 21 Sarajune Dagen，RN 7 22 Danielle Toland，RN BSN 6 23 Alexander J Blood，MD MSc 3,5 24 David A Gross，MD PhD 3,5 25 Karola S Jering，MD 3,5 26 Mathew S Lopes，MD MPH 3,5 27 Nicholas A Marston，MD MPH 3,5 28 Victor D Nauffal，MD 3,5 29 Keith J Dreyer，DO PhD 1,3,4 30 Benjamin M Scirica，MD* 1,3,5 31 Carolyn Y Ho，MD* 3,5 32 33 * 这些作者对这项工作的贡献相同。34 35 作者所属： 36 1 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院布莱根医院 37 2 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院神经内科 38 3 美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院 39 4 美国马萨诸塞州波士顿麻省总医院放射科 40 5 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院心血管医学科 41 6 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经内科 42 7 美国马萨诸塞州波士顿布莱根妇女医院神经外科 43
神经外科部正在寻求一个充满积极进取的博士后研究员，以加入我们的研究团队，专注于转化神经
神经外科部正在寻求一名高度积极进取的博士后研究员，以加入我们的研究团队，专注于转化神经影像学研究。这个多年的职位得到了NIH资助的研究项目的支持。成功的候选人将与多学科研究人员和临床医生团队紧密合作，以研究高级多参数大脑和脊髓磁共振成像（MRI）与功能（运动，感觉和疼痛）之间的关系之间的关系。这个合作项目将由托马斯·杰斐逊大学（TJU）学院的指导。她/他还将有机会探索他/她自己的独立科学兴趣在3T西门子Prisma扫描仪上进行大脑和脊柱成像。最近的博士学位鼓励将物理，生物医学，计算机和/或电气工程或具有MRI经验的相关领域的毕业生应用。理想的候选人在神经科学，生物医学工程，生物物理学或相关领域中应具有强大的背景，并具有神经影像学专业知识，MR成像分析，统计分析以及对转化研究的热情。预计会有一些先前的临床研究经验。该职位提供了一个智力刺激和协作的神经科学和生物医学工程社区，为职业发展和科学发展提供了充足的机会。博士后研究员将与Mahdi Alizadeh博士博士和其他调查人员紧密合作。
精神神经外科的未来方向
Frederick L. Hitti，医学博士，哲学博士 1,2 ，Alik S. Widge，医学博士，哲学博士 3 ，Patricio Riva-Posse，医学博士 4 ，Donald A. Malone Jr.，医学博士 5 ，Michael S. Okun，医学博士 6 ，Maryam M. Shanechi，哲学博士 7 ，Kelly D. Foote，医学博士 8 ，Sarah H. Lisanby，医学博士 9 ，Elizabeth Ankudowich，哲学博士 10 ，Srinivas Chivukula，医学博士，哲学博士 1 ，Edward F. Chang，医学博士 11 ，Aysegul Gunduz，哲学博士 12 ，Clement Hamani，医学博士，哲学博士 13 ，Ashley Feinsinger，哲学博士 14 ，Cynthia S. Kubu，哲学博士 15 ，Winston Chiong，医学博士，哲学博士 16 ，Jennifer A. Chandler，法学学士，法学硕士17 、Rafael Carbunaru 博士 18 、Binith Cheeran 医学博士、哲学博士 19 、Robert S. Raike 博士 20 、Rachel A. Davis 医学博士 21 、Casey H. Halpern 医学博士 22 、Nora Vanegas-Arroyave 医学博士 23 、Dejan Markovic 博士 24 、Sarah K. Bick 医学博士 25 、Cameron C. McIntyre 博士 26 、R. Mark Richardson 医学博士、哲学博士 27 、Darin D. Dougherty 医学博士 28 、Brian H. Kopell 医学博士 29 、Jennifer A. Sweet 医学博士 30 、Wayne K. Goodman 医学博士 31 、Sameer A. Sheth 医学博士、哲学博士 32 、Nader Pouratian 医学博士、哲学博士 1
神经外科干预措施在帕金森氏病，肌张力障碍和图雷特综合征等运动障碍中的作用
本文概述了运动障碍神经外科疗法（MDS），包括Tourette综合征，肌张力障碍，帕金森氏病（PD）等。它专注于这些治疗的好处，并提出了进一步研究的指示。通过梳理了总价值10年的英语PubMed文章，重点是在北美进行的研究。要管理诸如帕金森氏病和图雷特综合症之类的MD，结果表明，非侵入性神经调节技术，闭环深脑刺激（DBS）和其他晚期疗法可能会在未来成为选择的治疗方法。关于肌张力障碍的研究正通过研究可能通过神经外科手术刺激并研究基因疗法来刺激的大脑的新领域，以改善治疗方法。现代技术发展，例如非侵入性神经调节程序和改进的成像，为传统的手术方法提供了有希望的替代品。这项研究强调了需要进行更好结果的连续临床试验的必要性，这就是为什么必须继续进行研究和发展的原因。
在阿伯丁开展的开创性脑外科手术我们首先重点介绍 ARI 神经外科医生 Anastasios Giamouriadis 的开创性工作，他已
阿伯丁开展开创性的脑外科手术 我们首先要介绍 ARI 神经外科医生 Anastasios Giamouriadis 的开创性工作，他改进了一种现有技术，通过眉毛切口切除脑肿瘤。该手术被认为是世界首创，比传统开颅手术的侵入性要小得多。它留下的疤痕更少，恢复时间也大大缩短。您可以在此处阅读更多信息：脑外科医生的世界首创让肿瘤患者在几天内恢复正常生活 我们要特别感谢 Doreen Adams，她已经接受了这项手术，并非常慷慨地在本周早些时候接受了当地和国家媒体的采访。 Foresterhill 的破坏行为 您可能知道昨晚在多层停车场内及其周围发生了一起破坏和反社会行为事件。我们可以确认该事件已被闭路电视拍摄下来，我们正在与苏格兰警察局联系。我们感谢保安团队昨晚的迅速行动；他们将在今晚和周末增加停车场周围的巡逻人数，以提供更多保障。 小型研究资助计划 NHS Grampian Charity 正在为有兴趣申请其小型研究资助计划的人举办一个虚拟信息发布会。该计划为对健康或社会关怀产生影响的试点或初步研究项目提供高达 20,000 英镑的资助。信息发布会将于 11 月 7 日星期四下午 3 点通过 Teams 举行。请访问慈善机构网站以了解有关该计划的更多信息或注册参加信息发布会：小型研究资助计划 < NHS Grampian Charities 最后呼吁 - 步行工作场所 我们与 Paths for All（苏格兰国家步行慈善机构）合作，参加步行工作场所计划。在接下来的六个月里，将有各种活动来促进步行文化和社区。这将包括至少一项步数挑战。 为了从这个项目中获得最大收益，如果您能完成这份问卷，我们将不胜感激。问卷调查将于 10 月 31 日截止，所以时间不多了。如果您想了解有关步行工作场所的更多信息，或有任何疑问，请发送电子邮件至：gram.activetravel@nhs.scot
“Galeno” 脑疝神经外科手术装置采用多学科方法治疗复杂性
“Galeno”医疗设备专为治疗脑损伤和颅内高压而设计，通过直流电置于脑部，对脑部进行保护、治疗和监测，直至颅骨成形术。目标1. Galeno置于接受直流电治疗的患者部位，以监测和控制肿胀、减少炎症、检测ICP（颅内压）、血压、脑代谢等参数的变化。2. Galeno可以监测脑的电图和生化功能，并提供通过使用药物（纳米粒子）直接干预的机制。3.探索性：Galeno理论上可以促进外科手术，减少住院时间，并改善患者的生活质量。4.安全性和耐受性：将监测感染、出血和其他风险。目的是使“Galeno”手术成为首选干预措施，促进神经外科医生的工作和患者的康复。方法/讨论/结果：“Galeno”代表了0期（概念验证）项目，随后将进行动物和人体测试（I期）。在获得可行性和安全性的动物数据后，将需要批准进行I期安全性/耐受性测试。TBI后，正常的颅内生理过程可能会发生改变，导致难治性颅内高压、脑灌注压下降和脑血流紊乱。恶性颅内高压是TBI患者死亡的主要原因。因此，针对性控制和治疗颅内压升高（ICP）是严重创伤性脑损伤管理的关键问题。总结/结论：“Galeno”设备和头盔具有网状结构，可支撑受伤的大脑——缺血和/或遭受创伤性脑损伤（TBI）。
案例教学 - 神经外科杂志
具有毛状特征的高级别星形细胞瘤 (HGAP) 是中枢神经系统肿瘤分类分子和实践方法信息联盟 (cIMPACT-NOW) 1 在 2021 年世界卫生组织 (WHO) 分类中定义的一种新型实体，即表现出具有间变性特征的毛状细胞学、频繁的丝裂原活化蛋白激酶 (MAPK) 通路改变、细胞周期蛋白依赖性激酶抑制剂 2A/B (CDKN2A/B) 纯合缺失、以及 α-地中海贫血/智力迟钝综合征 X 连锁 (ATRX) 突变或缺失的星形细胞瘤。 1 HGAP 主要发生在小脑中，可从头发展或通过低度病变发展，通常伴有神经纤维瘤病 1 型 (NF1)、B-Raf 原癌基因 (BRAF) 或成纤维细胞生长因子受体 1 (FGFR1) 突变。其预后被认为介于毛细胞星形细胞瘤之间