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教学大纲«神经外科手术的神经病学
1.1。ISM IUK的解释性使命 - 与医学伦理学的国际标准和传统相对应的医学领域的培训，准备使用现代科学和实践成就来解决公共卫生问题的持续专业成长。学科神经病学的注释是与涉及大脑，脊髓和周围神经的诊断和疾病的诊断和治疗有关的医学分支，其发生和发育的机制和模式，预防，诊断和治疗方法的机制和模式。学科的目的和目标纪律神经病学课程应提供有关形态诊断，神经系统症状理论，神经系统综合症，成人疾病和伤害的基本知识以及这些疾病的基本治疗方法。纪律目标：第四年神经病学系的任务是培训一名全科医生，他知道神经系统患者的临床研究基础知识，随后确定了神经系统病变的水平和定位，对主要神经系统症状和综合症的了解。- 收集与患者表现有关的神经史； - 进行完整的神经检查； - 描述神经系统的基本解剖学，胚胎学发展，生理和病理学； - 将神经病变定位到神经系统的正确区域； - 确定相关的病理生理类别，并与历史，本地化和时间过程相结合，以产生广泛的鉴别诊断。纪律地点在MEP的结构（先决条件，后备队）的结构中，纪律“神经病学”包括在ISM IUK专业周期的基本部分中，用于专业“通用医学”（代码560001）。该学科由专业医学的学生（外国公民）研究，并包括在州教育机构的高等教育机构的强制性范围中。
神经外科 - 重点
目的 全球每年约有 150 万人死于创伤性脑损伤 (TBI)。医生在早期预测重度 TBI 患者的长期结果方面相对较差。机器学习 (ML) 已显示出改善多种神经系统疾病预测模型的前景。作者试图探索以下几点：1) 与标准逻辑回归技术相比，各种 ML 模型的表现如何；2) 经过适当校准的 ML 模型是否可准确预测创伤后长达 2 年的结果。方法 对 2002 年 11 月至 2018 年 12 月期间在单个一级创伤中心接受治疗的重度 TBI 患者的前瞻性收集数据库进行了二次分析。使用格拉斯哥结果量表评估受伤后 3、6、12 和 24 个月的神经系统结果。作者使用 ML 模型（包括支持向量机、神经网络、决策树和朴素贝叶斯模型）通过入院时可用的临床信息预测所有 4 个时间点的结果，并将性能与逻辑回归模型进行了比较。作者试图预测不利与有利的结果（格拉斯哥结果量表评分为 1-3 vs 4-5）以及死亡率。使用具有 95% 置信区间和平衡准确度的受试者工作特征 (ROC) 曲线下面积 (AUC) 评估模型的性能。结果在数据库的 599 名患者中，作者分别在创伤后 3、6、12 和 24 个月纳入了 501、537、469 和 395 名患者。在所有时间点，使用各种建模策略，死亡率的 AUC 范围为 0.71 至 0.85，不良结果的 AUC 范围为 0.62 至 0.82。决策树模型在多个时间点的不良结果和死亡率方面的表现都比所有其他建模方法差。其他任何模型之间均无统计学显著差异。经过适当校准后，模型在不同时间点的变化很小（0.02–0.05）。结论本文测试的 ML 模型在 TBI 预测方面的表现与逻辑回归技术相当。TBI 预测模型可以预测受伤后 6 个月至 2 年的结果。
神经外科的机器学习预测模型
achine学习（ML）算法可能具有增强神经外科实践的巨大希望，尤其是考虑到神经外科诊断和治疗范式的复杂性。1,2但是，越来越多的工作支持ML在临床医学中的作用，这些技术无法实现广泛的临床用途。采用的缓慢步伐已被认为是多种因素，其中反复强调了有关模型开发和缺乏外部验证的不良报告。2–6在响应中，诸如对个人预后或诊断的多变量预测模型（Tripod）报告指南的标准已经开发出来，并正在实现标准化作为未来论文的强制性要求。7,8最近，Marwaha等人。发表了一项研究，该研究评估了基于
在儿科神经外科中使用侵入性脑部计算机界面：技术和道德考虑
抽象的侵入性脑部计算机界面有望减轻神经系统损伤患者的残疾，并且预计在接下来的十年中，完全可植入的脑部计算机界面系统预计将到达诊所。患有严重神经系统不稳定的儿童，例如四肢瘫痪的脑瘫或颈椎创伤，可能会受益于这项技术。但是，迄今为止，它们已被排除在心脏内脑机构界面的临床试验之外。在本手稿中，我们讨论了与使用严重神经障碍儿童中使用侵入性脑部计算机界面有关的道德考虑。我们首先审查了在儿童中应用内部脑部计算机界面的技术硬件和软件注意事项。然后，我们讨论与运动神经外科运动中与运动脑部计算机界面使用有关的道德问题。最后，基于与脑部计算机界面（功能性和恢复性神经外科手术，儿科神经外科手术，数学和人工智能研究，神经开始，神经启动性，儿科伦理和特殊性的临床构建）有关的跨学科专家小组的输入（功能性和恢复性神经外科，数学和人工智能研究儿童的界面。
神经外科患者的亨利气体溶解度优化双机器学习分类器
蛋白激酶和细胞因子的突变很常见，可能引起癌症和其他疾病。然而，我们对这些基因可突变性的理解仍然是惯例。因此，鉴于先前已知的与高突变率相关的已知因素，我们分析了数量编码可药物激酶匹配的基因（i）与远距离商人的接近或（ii）高a+t含量。我们使用国家卫生基因组数据查看器提取了这些基因组信息。首先，在研究的129个可吸毒的人激酶基因中，有106个基因满足因子（i）或（ii），导致82％的匹配。此外，在编码儿童多系统炎症综合征的促炎细胞因子的73个基因中发现了相似的85％匹配率。基于这些有希望的匹配率，我们进一步比较了利用暴露于太空样电离辐射的小鼠的20个从头突变的这两个因素，以确定这些看似随机的突变是否与此策略相似。然而，在这20个鼠遗传基因座中只有10个或（ii），仅导致50％的匹配。与高额销售FDA批准的药物的机制相比，该数据表明，对可药物目标的匹配速率分析是可行的，可以在系统上优先考虑新候选者的相对可突变性（因此是治疗潜力）。
Stephen Ryu 医学博士是经过董事会认证的脊柱专科培训的神经外科医生，并担任 Palo Alto Medical F 神经外科主任。
Stephen 获得了斯坦福大学电气工程学士和硕士学位。他通过校董奖学金获得了加州大学圣地亚哥分校的医学博士学位。随后，他在斯坦福大学完成了普通外科实习和神经外科住院医师培训。在住院医师培训期间，他还在斯坦福大学完成了电气工程和神经科学的博士后研究。住院医师培训结束后，他在斯坦福大学完成了脊柱研究。随后，他被任命为斯坦福大学神经外科助理教授。
神经外科并发症的分类
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大脑和脊柱中心 - 神经外科
几年前，Weill Cornell Medicine的儿科神经外科服务合并，我们知道这种组合将是一种有力的组合。 我们对此是正确的 - 联合服务已经取得了巨大的成功。 我们每年都会看到成千上万的年轻患者，独特的重点是过渡到成年。我们领导着创新研究和外科进步的领域；我们在小儿神经外科独特的子专业中训练最杰出的年轻居民和研究员。 当然，我们是纽约排名第一的儿童医院（如《美国新闻与世界报道》的排名），以及为什么我们被评为该国顶级的儿科神经疗法服务之一。 这只是我们杰出服务的最新成就：几年前，Weill Cornell Medicine的儿科神经外科服务合并，我们知道这种组合将是一种有力的组合。我们对此是正确的 - 联合服务已经取得了巨大的成功。我们每年都会看到成千上万的年轻患者，独特的重点是过渡到成年。我们领导着创新研究和外科进步的领域；我们在小儿神经外科独特的子专业中训练最杰出的年轻居民和研究员。当然，我们是纽约排名第一的儿童医院（如《美国新闻与世界报道》的排名），以及为什么我们被评为该国顶级的儿科神经疗法服务之一。这只是我们杰出服务的最新成就：
Physgnn：一种基于物理驱动的图形神经网络模型，用于预测图像指导神经外科手术中的软组织变形
正确捕获图像引导的神经外科术中的术中大脑移位是将术前数据与术中几何形状对准数据的关键任务，以确保准确的手术导航。虽然有限元方法（FEM）是一种经过验证的技术，可以通过生物力学制剂有效地近似软组织变形，但其成功程度归结为准确性和速度之间的权衡。为了解决这个问题，该领域中的最新作品提出了通过培训各种机器学习算法获得的数据驱动模型（例如，随机森林，人工神经网络（ANN）），并通过有限元分析（FEA）的结果来加快预测的速度。但是，这些方法在训练过程中没有说明有限元（Fe）网格的结构，以提供有关节点连接性的信息以及它们之间的距离，这可以帮助基于与其他网状节点的强力负载点的接近近似组织变形。因此，这项工作提出了一个新颖的框架Physgnn，该模型是通过利用图形神经网络（GNN）来近似于FEM解决方案的模型，该模型能够考虑到网格结构信息，并在未结构化的网格和复杂的拓扑结构上考虑网格结构信息和归纳性学习。从经验上讲，我们证明了所提出的体系结构有望准确且快速的软组织变形近似，并且与最新的ART（SOTA）算法具有竞争力，同时有望增强计算可行性，因此适用于神经外科设置。