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神经外科的虚拟现实 - 一种神经刺激器 - 基于基于的研究生居住培训：迈出熟练的年轻神经外科医生的新一步
神经外科医生面临的挑战是只有一个谬误的空间，就可以进行复杂的程序。教育资源受时间和财务限制的影响。最近的生物技术进展影响了外科医生的计算机关系。1尸体和动物实验室对学习有很大帮助，但有许多实际的局限性。对于居民的手术技能的发展，无论是以观察的形式还是手术剧院内的动手训练，培训都是重要的。我们的大脑有狭窄的走廊可以在外科医生中敏捷。因此，它需要一个非常容易的神经外科医生，不仅知道他的工具，而且还知道大脑的复杂解剖结构。2在本研究中，我们使用空间分布分析来研究手工体工程学对指标的影响，例如任务持续时间，施加过多的力量，尝试数量以及给定任务的完成程度。 神经外科Jinnah医院拉合尔通过添加虚拟现实模拟器来更新研究生培训计划。 我们旨在探讨虚拟现实的当前和未来角色以及在神经外科培训中的模拟，以减少学习曲线，改善概念理解并增强视觉空间技能。2在本研究中，我们使用空间分布分析来研究手工体工程学对指标的影响，例如任务持续时间，施加过多的力量，尝试数量以及给定任务的完成程度。神经外科Jinnah医院拉合尔通过添加虚拟现实模拟器来更新研究生培训计划。我们旨在探讨虚拟现实的当前和未来角色以及在神经外科培训中的模拟，以减少学习曲线，改善概念理解并增强视觉空间技能。
人工智能在神经外科领域的未来
随着技术的进步，人们非常重视人工智能 (AI) 在医疗保健和临床实践中的应用，因为它可以增强现代医疗保健系统中产生的大量数据处理能力并提供临床相关结果。[32] 人工智能是计算机科学的一个新领域，通过机器学习，它使计算机能够学习、推理和解决问题。[53] 最近的一项研究还预测，机器学习算法有可能增强神经外科应用中临床医生的临床决策能力。[42] 仅在过去十年中，人们对人工智能在神经外科中的应用就表现出了浓厚的兴趣。[27] 现代诊断技术会产生大量数据，这些数据可以由训练有素的专家和顾问进行粗略解释，但定量分析确实需要人工智能和机器学习，因为它们可以提供比人类观察到的更好的结果和模式。AI 在神经外科护理中的作用尚处于初始阶段，其融入日常临床实践还有待通过研究诸如高质量数据的可访问性等限制因素来确定。[12] 虽然目前的重点是 AI 在神经外科中的应用，因为我们可以将 AI 与机器人手术相匹配，但可以肯定的是，AI 可能会进入手术室 (OR)。[32] 先进技术在神经外科领域的应用一直在增加，从使用 MRI 和 CT 作为诊断成像模式开始，世界各地的神经外科医生都在使用尖端技术来诊断和管理患者并改善患者的治疗效果。[27]
神经外科成像技术的演变与革命
我们只了解大脑中发生的一小部分事件；因此，尽管迄今为止取得了所有进展，但仍存在一系列问题。尽管如此，神经外科医生发明了新工具来规避困扰其前辈的挑战。随着 20 世纪制造业的蓬勃发展，技术创新蓬勃发展，使神经科学界能够更详细、更精确地研究和操作活体大脑，同时避免对神经系统造成伤害。这篇按时间顺序回顾的目的是 1) 提高未来神经外科医生对该领域最新进展的认识，2) 熟悉增强现实 (AR) 等创新技术，鉴于它们在外科培训中的现成应用，这些技术应纳入教育，3) 能够轻松地将这些技术定制为现实案例，例如混合现实的情况。
非神经外科医生在部署环境中进行的紧急救生颅脑手术，2018 年 4 月 23 日
美国军方已在世界各地部署了作战资产。因此，灾难性的伤害可能发生在资源有限或没有资源的严酷环境中。据了解，严重创伤性脑损伤的治疗标准包括由训练有素的神经外科医生进行直接评估和治疗。1,2 由于没有足够的神经外科资产来支持所有任务，并且由于严重脑损伤军人的及时重症监护空运并不总是可用（具体取决于地点），并且由于严重和灾难性的脑损伤可能迅速致命，美国军方已经认识到偶尔需要某些非神经外科医生（通常是普通外科医生）来执行颅脑手术。3 来自国防部创伤登记处的数据表明，在伊拉克和阿富汗的 2 级外科设施中，开颅手术已被记录了 36 次，成功率不详。文献中有一些这种做法的先例，2,5-6 包括早在第二次世界大战时就提到需要这种做法。7 红十字国际委员会的战时外科论文在一定程度上提到了这一概念。8 在上述参考文献中，人们默认在严酷的地点进行神经外科手术，只要有适当的培训和资源。考虑到这一点，美国军事神经外科界有责任确保我们部署的军人和女性从非神经外科同事那里得到最好的护理。因此，本临床实践指南的目的是为非神经外科医生进行颅脑手术提供具体且量身定制的指南。该文件由三个部门的神经外科部门联合制定，旨在为面临这一困难情况的非神经外科医生提供支持。
神经外科成像技术的演变与革命
我们只了解大脑中发生的一小部分事件；因此，尽管迄今为止取得了所有进展，但仍存在一系列问题。尽管如此，神经外科医生发明了新工具来规避困扰其前辈的挑战。随着 20 世纪制造业的蓬勃发展，技术创新蓬勃发展，使神经科学界能够更详细、更精确地研究和操作活体大脑，同时避免对神经系统造成伤害。这篇按时间顺序回顾的目的是 1) 提高未来神经外科医生对该领域最新进展的认识，2) 熟悉增强现实 (AR) 等创新技术，鉴于它们在外科培训中的现成应用，这些技术应纳入教育，3) 能够轻松地将这些技术定制为现实案例，例如混合现实的情况。
神经外科中的共聚焦激光成像：基于荧光素钠的 CONVIVO 临床前和临床应用的全面回顾
鉴于脑肿瘤切除范围和术后生存率之间存在已确定的直接相关性，获得完整的切除组织至关重要。除了当前临床实践中引入的各种技术进步外，组织病理学研究仍然是确诊的黄金标准。冰冻切片分析仍然是最快速、最常用的术中组织病理学方法，可用于术中鉴别诊断。尽管如此，这种技术仍存在一些内在局限性，限制了其在手术期间获得实时诊断的整体潜力。在这种情况下，得益于在其他非神经外科领域进行的各种研究的结果，共聚焦激光技术被认为是一种在神经外科中获得近乎实时的术中组织学图像的有前途的方法。虽然在目前的神经外科实践中还远未常规实施，但相关文献正在迅速增加，最近有各种报告表明，该技术在临床前和临床环境中与荧光素钠静脉注射相结合，可用于识别脑肿瘤、微血管和肿瘤边缘。特别是在神经外科领域，在各种可用设备中，蔡司 CONVIVO 系统可能拥有最新和最多的实验研究来评估其实用性，该系统已被证实可用于识别脑肿瘤、提供诊断和区分健康组织和病理组织以及研究脑血管。本系统综述的主要目的是
神经外科手术中脑移位的生物力学建模
1) Lesage 等人，2020 年，IPEM，“使用公共基准数据预测内向脑移位的粘弹性生物力学模型” 2) Sun 等人，2013 年，Journal of Translational Engineering in Health and Medicine，“使用生物力学模型进行近实时计算机辅助手术矫正脑移位” 3) Xiao 等人，2017 年，AAPM，“脑肿瘤的回顾性评估 (RESECT)：低级别胶质瘤手术前 MRI 和术中超声临床数据库” 4) Poulios 等人，2022 年，开源软件，GetFEM 5) Chen 等人，2017 年，IEEE Xplore，“基于有限元法和静水力学的神经导航简单脑移位估计” 6) Bom 等人，2018 年，Acustica e Vibracoes， “基于 Arduino 的头部跟踪设备：组装和在声学中的应用” 7) Dreamstime，免版税，https://www.dreamstime.com/measuring-cups-different-fluid-levels-measuring-cups-scale-different-fluid-levels-flat-design-simple-image189837634 8) Cohen-Gadol，2022 年，《神经图谱》，“脑肿瘤：患者需要知道什么”
立体定向神经外科微型机器人引导装置的开发
目的立体定向引导系统始终保持高精度且使用简单，对于精确的立体定向定位和缩短手术时间至关重要。尽管机器人引导系统被广泛应用，但目前可用的系统还不能完全满足结合无框架手术和机器人技术优势的立体定向引导系统的要求。作者开发并优化了一种小型但高精度的引导系统，该系统的设计使其可以无缝集成到现有的手术室 (OR) 设置中。本临床研究旨在概述这种微型机器人引导系统的开发并介绍作者的临床经验。方法在对机器人立体定向引导系统进行广泛的临床前测试后，对机器人固定、软件可用性、导航集成和末端执行器应用进行了调整。随后，在 2013 年至 2019 年期间的 150 名患者的临床系列中推进了机器人系统的开发，包括 111 次针吸活检、13 次导管置入和 26 次立体脑电图 (SEEG) 电极置入。在临床试验期间，不断进行修改以满足每种适应症的设置要求、技术规格和工作流程。对于每种应用，都会评估特定的设置、工作流程和平均手术准确度。结果在 150 例病例中，149 例可应用微型机器人系统。每个手术中的设置都成功实施，而不会增加大量的手术时间。工作流程无缝集成到现有手术中。在研究过程中，手术准确性得到了提高。对于活检手术，真实目标误差 (RTE) 从平均 1.8 ± 1.03 毫米减少至入口处的 1.6 ± 0.82 毫米 (p = 0.05)，从 1.7 ± 1.12 毫米减少至目标处的 1.6 ± 0.72 毫米 (p = 0.04)。对于 SEEG 手术，RTE 从手术前半部分的平均 1.43 ± 0.78 毫米减少至后半部分入口处的 1.12 ± 0.52 毫米 (p = 0.002)，从 1.82 ± 1.13 毫米减少至目标处的 1.57 ± 0.98 毫米 (p = 0.069)。所有病例均未观察到愈合并发症或感染。结论 微型机器人引导装置已成功应用于 149 例立体定向手术，证明了其多功能性和无缝集成到现有工作流程的能力。根据这些数据，机器人可以显著提高准确性，而无需增加时间支出。
神经外科领域的人工智能及其未来
20世纪被称为信息时代。与技术发展同步，患者随访、成像技术、手术决策和术中方法不断发展。人工智能支持的信息系统可以在筛查、手术决策、随访、治疗、术中并发症管理和术后随访方面为外科医生提供支持。人工智能试图通过上传的数据库识别其环境并自我改进。在机器学习中，成功率是通过训练和测试阶段计算的。在深度学习中，这是通过层来实现的。在卷积神经网络中，对层进行过滤以揭示输入之间的关系。这样，输入之间的关系就被揭示出来了。在神经外科领域，人工智能已开始在许多领域占据一席之地，包括肿瘤分期、放射治疗决策、复发情况、血管病变的确定、创伤性脑损伤的随访和预后确定、深部脑刺激、脊椎滑脱和不稳定的检测、重症监护患者需求的确定和治疗的调节以及颅内压综合征的检测。尽管数据集的创建是一个漫长的过程，但从长远来看，人工智能可以作为一种廉价、方便且可靠的方法为神经外科医生提供支持。
