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电容折纸传感模块用于测量神经外科机器人牵开器中的力
摘要 - 在神经外科手术中，软机器人有可能对传统金属工具引入显着的好处，以便它们能够安全地与精致的组织相互作用。在本文中，我们引入了概念验证柔软的电容折纸传感模块（OSM），该模块可以在神经外科缩回期间测量力。使用折纸风格的设计和制造原理，将OSM易于折叠并集成在软机器人牵开器中，该牵开器与脑组织相互作用，在致动后生成外科工作空间。我们演示了对力和折叠的单个OSM信号响应。我们进一步表征了完全组装的软机器人牵开器中的OSM响应，以折叠和在0-5 n上的折叠和应用程序的应用，显示0.38 N的平均预测误差和分辨率为0.25N。牵开器的传感能力均在维特罗模型上验证，以证明0.06 N和Neurosursursurosursurosursursurosursursursurosursurosursurosur ossurosursursurosursursurosursursurosursurosursursursursursursursursursursursursursursursursursursurosursurosursist。
社论地图集：神经外科的新时代智能护理增强，手术计划和绩效
本社论的主要目标是介绍我们认为是下一波技术浪潮，旨在革新神经外科护理和知识（所有神经外科手术的亚专业），正如我们目前所理解的那样，这是Medi-Cine中扩展的专业大型语言模型（LLMS）的发展。我们描述了基于可靠的同行评审的神经外科特定数据来源的LLM。在过去的5年中，由于Chatgpt和GPT-4的出现，人工智能（AI）急剧加速了，它已成为一支在Int-Novation的最前沿的主流力量，并且在各个行业中都有相关的应用。1-12尽管Chatgpt和GPT-4等LLM的实力无可否认令人印象深刻，但这些算法可以合理地完整的语言模式，而不是作为可信赖信息的数据库。科学家和专家都在积极推动这些技术的界限，以解决挑战世界上各自领域中最重要的专家，1,9,10的复杂问题，而神经外科阶段的领域也不是这种变革性趋势。它是在努力成功通过神经外科板还是简化现代工作流程，AI已经开始彻底改变现代医学。1,9,10从医学和神经手术领域的LLM上的众多出版物中可以明显看出，生成预训练的变压器（GPT）模型已经展示了出色的功能。1,5、6、9-12从未考虑过，考虑到神经知识和决策的复杂性和技术性质，GPT模型使用的来源的信誉以及
神经外科中的机器学习
机器学习可以预测神经外科的诊断和结果、增强成像分析能力、执行机器人导航和肿瘤标记。最先进的模型可以重建和生成图像、根据视频预测手术事件并协助术中决策。在这篇评论中，我们将详细介绍机器学习在神经外科的应用，从简单到高级模型，以及它们改变患者护理的潜力。随着机器学习技术、输出和方法变得越来越复杂，它们的性能往往更具影响力，但也越来越难以评估。我们的目标是向神经外科的受众介绍这些进步，同时指出安全有效地转化这些进步的主要潜在障碍。与神经外科的上一代机器学习不同，最近进展的安全转化将取决于神经外科医生是否参与模型开发和验证。
神经外科住院医师计划
北队首席居民（2个月的R6高级，2个月担任R6首席，R7酋长4个月）是北部首席居民是行政首席居民，并设定了呼叫时间表，手术室任务，并对其他居民的教学和监督负有相当大的责任。此外，北酋长还执行了许多病例，包括创伤，脑出血和多种脊柱病例。血管首席居民在开放和血管内神经外科外科病例的手术（开放血管）和非手术管理中起着重要作用。居民执行诊断血管造影，并参与围绕和栓塞血管内神经外科手术。
神经外科中的混合现实
客观的大脑动静脉畸形（AVM）在神经外科中提出了重大挑战，需要逐渐计划和执行。在这项研究中，作者旨在评估混合现实（MXR）的功效，即虚拟现实（VR）的协同应用（VR）和增强现实（AR）在AVM的手术管理中。方法对10名在2021年至2023年之间进行AVM切除的患者进行了回顾性审查。术前计划使用了特定于患者的360°VR模型，而术中指南则使用AR标记来靶向干扰动脉喂食器。数据分析了由Spetzler-Martin（SM）分层的手术持续时间，失血和术后外的数据，并补充了Spetzler-Martin（SPED-SM）等级。导致10例脑AVM患者，MXR显着促进了21种动脉喂食器的鉴定，其中包括具有挑战性的深馈球。MXR辅助手术表现出有效的鉴定和断开动脉喂食器的连接，从而有助于精确的AVM切除。平均手术持续时间约为5小时11分钟，术中平均失血为507.5 mL。基于SM和补充SUPP-SM等级观察到手术持续时间和失血的统计学显着变化。两名患者术后神经系统缺陷恶化，强调了AVM手术的固有风险。在破裂的患者和AVM未破裂的患者之间住院的明显差异，特别是对于SM III级，突出了破裂状态对术后恢复的显着影响。在这项研究中得出结论，作者使用MXR进行了新的范式来描述AVM的手术干预。使用3D VR进行术前计划和AR进行术中指导，他们实现了无与伦比的精确性和效率，可在靶向深动脉喂食器方面。虽然结果是有希望的，但需要大量研究来进一步验证这种方法。
评论文章神经外科中的脑图谱
背景和目的：脑映射是研究中枢神经系统 (CNS) 的解剖和功能。脑映射有许多技术，这些技术在不断变化和更新。从一开始，脑映射就是侵入性的，并且脑映射需要对暴露的大脑进行电刺激。然而，如今的脑映射不需要电刺激，而且通常不需要患者的任何复杂参与。为了进行脑映射，功能性和结构性神经成像起着至关重要的作用。脑映射技术包括非侵入性技术（结构和功能性磁共振成像 [fMRI]、扩散 MRI [dMRI]、脑磁图 [MEG]、脑电图 [EEG]、正电子发射断层扫描 [PET]、近红外光谱 [NIRS] 和其他非侵入性扫描技术）和侵入性技术（直接皮质刺激 [DCS] 和颈动脉内阿米他测试 [IAT] 或 wada 测试）。
神经外科的定量解剖学
1神经外科手术系，放射科学系和公共卫生部，布雷西亚大学，海布雷西亚大学，塞达利·斯佩达利文明1，25121意大利布雷斯西亚； edoardo_agosti@libero.it（e.a.）; Alessandro。fini@asst-spedalicivili.it（a.f.）; marco.fontanella@unibs.it（m.m.f.）2临床神经科学系神经外科司，日内瓦大学医院（HUG），瑞士日内瓦1205号，瑞士3日内瓦州3神经外科部，Fondazione Policlinico corverio a. gemelli a. gemelli ircss，00168，00168罗马，00168； pierpaolo.mattogno@policlinicogemelli.it（P.P.M. ）; giuseppemaria.dellapepa@policlinicogemelli.it（G.M.D.P. ）; liverana.lauretti@unicatt.it（l.l. ）; alessandro.olivi@unicatt.it（a.o. ）; francesco.doglietto@policlinicogemelli.it（f.d。） 4 cattolica del Sacro Cuore Uniurersurgery系，20123年意大利罗马； ginevra.federica.donofrio@gmail.com *通信：luciodemaria@gmail.com;电话。 ： +41-07826532422临床神经科学系神经外科司，日内瓦大学医院（HUG），瑞士日内瓦1205号，瑞士3日内瓦州3神经外科部，Fondazione Policlinico corverio a. gemelli a. gemelli ircss，00168，00168罗马，00168； pierpaolo.mattogno@policlinicogemelli.it（P.P.M.）; giuseppemaria.dellapepa@policlinicogemelli.it（G.M.D.P.）; liverana.lauretti@unicatt.it（l.l.）; alessandro.olivi@unicatt.it（a.o.）; francesco.doglietto@policlinicogemelli.it（f.d。）4 cattolica del Sacro Cuore Uniurersurgery系，20123年意大利罗马； ginevra.federica.donofrio@gmail.com *通信：luciodemaria@gmail.com;电话。 ： +41-07826532424 cattolica del Sacro Cuore Uniurersurgery系，20123年意大利罗马； ginevra.federica.donofrio@gmail.com *通信：luciodemaria@gmail.com;电话。： +41-0782653242
编辑生成人工智能，聊天机器人和神经外科出版杂志
生成人工智能（AI）的进步，包括文本对图像程序，例如DALL-E和聊天机器人，这些程序会根据用户提示产生文本输出，例如聊天生成性预培训的预培训的变压器（OpenAI），它引起了公众的注意，并没有免疫神经外科医师。在一篇重新发表的文章中，1 Hopkins等。提出了神经外科医生在神经外科（SANS）考试问题中的自我评估国会的子集，并将聊天机器人的表现与人类SANS使用者的表现进行了比较。聊天机器人最多可以进行三次尝试以获取正确的答案。不包括基于图像的问题，因为此程序仅限于文本输入，在这些条件下，Chatgpt正确回答了60.2％的多项选择问题。相比之下，普通的SANS用户正确地回答了69％，神经外科居民62％，对神经外科感兴趣的医学生26％。首先，这些结果表明，至少按照SANS问题衡量，人们通过居留性来了解有关神经外科的很多知识。第二，基于文本的神经外科知识大致属于此和类似聊天机器人的广泛报告的知识评估结果。OpenAI的GPT-4通过广泛的标准化测试进行了测试。2它在法学院入学考试（LSAT）的第88个percentile中和统一律师考试的第90个百分位数中得分，在15个高级安排（AP）考试中，它在13个中获得了4或5分，两个例外是英语语言
社论 生成人工智能、聊天机器人和《神经外科杂志》出版集团
生成式人工智能 (AI) 的进步引起了公众的关注，包括文本转图像程序（例如 DALL-E）和根据用户提示产生文本输出的聊天机器人（例如 Chat Generative Pre-trained Transformer (GPT) (OpenAI)），而神经外科医生也未能幸免。在最近发表的一篇文章中，1 Hopkins 等人提出了 ChatGPT 作为神经外科医师大会神经外科自我评估 (SANS) 考试问题的一个子集，并将聊天机器人的表现与人类 SANS 用户的表现进行了比较。聊天机器人最多可以尝试三次才能得到正确答案。由于该程序仅限于文本输入，因此不包括基于图像的问题，ChatGPT 在这些条件下正确回答了 60.2% 的多项选择题。相比之下，普通 SANS 用户回答正确的率为 69%，神经外科住院医师为 62%，对神经外科感兴趣的医学生为 26%。首先，这些结果表明，通过实习可以学到很多关于神经外科的知识，至少从 SANS 问题来看是这样。其次，基于文本的神经外科知识与针对该聊天机器人和类似聊天机器人报告的广泛知识评估结果大致一致。OpenAI 的 GPT-4 针对各种标准化测试进行了测试。2 它在法学院入学考试 (LSAT) 中得分为 88%，在统一律师资格考试中得分为 90%，在 15 门大学先修课程 (AP) 考试中的 13 门中得分为 4 或 5，两个例外是英语语言成绩为 2