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World File Search System脑出血
在溶栓中风治疗中早期添加脑活素可以降低脑出血风险吗？
简体中文摘要 背景和研究目的 缺血性中风是一种由向大脑供血的动脉阻塞引起的中风。这种阻塞会减少血流量和氧气，导致脑细胞受损或死亡。它也被称为脑缺血或脑缺血。静脉血栓溶解 (IVT) 是急性缺血性中风患者的标准治疗方法。它的作用是溶解血栓、改善血流并降低组织和器官受损的风险。IVT 可以显著改善中风后的恢复。然而，一些患者在接受血栓溶解后可能会出现受损脑组织的并发症，这会使结果恶化。神经保护药物 Cerebrolysin 已显示出保护脑细胞和支持恢复的潜在益处。它在俄罗斯和其他一些国家被批准作为急性缺血性中风的辅助治疗方法。本研究旨在测试 Cerebrolysin 与 IVT 一起使用时是否可以降低并发症风险并改善缺血性中风患者的预后。
神经内镜手术与微创穿刺手术治疗自发性脑出血的疗效及安全性比较
目的：比较神经内镜手术与微创穿刺手术治疗自发性脑出血的疗效和安全性。方法：计算机检索PubMed、OVID、EMBASE、Cochrane Library等英文数据库和CNKI、万方、维普等中文数据库，收集神经内镜手术和微创穿刺手术治疗自发性脑出血的相关文献。采用Stata 17.0软件对纳入的文献进行meta分析。结果：共纳入10篇文章，神经内镜组344例患者，微创穿刺组419例患者。与微创穿刺组比较，神经内镜组术后血肿清除率较高（MD = 19.71；95% CI 4.84～34.57，Z = 2.60，P = 0.01 < 0.05），清除血肿量较多（MD = 16.5；95% CI 5.95～27.04，Z = 3.07，P = 0.001 < 0.05），mRS评分较低（MD = -0.49；95% CI -0.76～-0.21，Z = -3.42，P = 0.001 < 0.05）；GCS评分较高（MD = 0.74；95% CI 0.05～1.43，Z = 2.09，P = 0.04 < 0.05）。但神经内镜组患者手术时间长于对照组（MD = 51.44; 95% CI 37.44~65.44, Z = 7.20, P = 0.0001 < 0.05）。结论：神经内镜手术治疗自发性脑出血在血肿清除及清除率、术后恢复情况、术后意识恢复等方面均优于微创穿刺手术，神经内镜手术具有更好的疗效和安全性。
不同模式经颅电刺激改善胶原酶诱导的脑出血大鼠运动功能障碍及纹状体组织损伤
摘要背景：在脑出血（ICH）的治疗限制领域，近年来非侵入性经颅电刺激（tES）取得了长足的发展。转化研究推测经颅直流电刺激（tDCS）和其他类型的 tES 仍然是一种潜在的新型治疗选择，可以逆转或稳定认知和运动障碍。目的：本研究旨在比较评估 tDCS、经颅交流（tACS）、脉冲（tPCS）和随机噪声（tRNS）刺激等四种主要 tES 模式对胶原酶诱导的雄性大鼠感觉运动障碍和纹状体组织损伤的影响。方法：为了诱发 ICH，将 0.5 μl 胶原酶注射到雄性 Sprague Dawley 大鼠的右侧纹状体中。手术后一天，对动物连续七天施加 tES。在手术前一天和术后第 3、7 和 14 天通过神经功能缺损评分、转棒和悬线测试评估运动功能。行为测试后，适当准备脑组织以进行立体学评估。结果：结果表明，四种 tES 模式（tDCS、tACS、tRNS 和 tPCS）的应用显著逆转了胶原酶诱导的 ICH 组的运动障碍。此外，tACS 和 tRNS 接受大鼠在悬线和转棒测试中的运动功能改善高于其他两个 tES 接受组。结构变化和立体学评估也证实了行为功能的结果。结论：我们的研究结果表明，除了 tDCS 在 ICH 治疗中的应用外，其他 tES 模式，尤其是 tACS 和 tRNS 可被视为中风的附加治疗策略。关键词：脑出血，纹状体，经颅电刺激，运动功能，体视学
治疗药物类
o临床痴呆评级（CDR）全球评分为0.5 o客观证据的筛查中的认知障碍证据在24到30 O之间的筛查分数在24至30 O之间的PET扫描对淀粉样蛋白β斑块或脑脊髓液（CSF）测试的淀粉样蛋白β斑块或大脑测试呈阳性是淀粉样蛋白的阳性阳性•在1年内，在1年内进行了启动（在1年内）的脑部MRI MRI MRI MRI MRI MRI在1年内进行了启动。输注（首次剂量为10mg/kg）和第12次输注（第六剂量为10mg/kg）•患者在治疗开始后的1年内没有任何以下任何一项：预处理局部浅表性副作用，10或更多的脑出血或更多的脑出血或更多的脑出血> 1 cm•患者的治疗方法有很多疾病的良好疾病的良好疾病，该疾病的良好疾病的依据，该疾病已被固定在1年前，该疾病已被固定为1年，抑制剂，除非禁忌。 •为了重新批准，与治疗前基线相比，患者必须对治疗做出反应，这可以通过改善，稳定或减缓认知或功能障碍的速度来证明，并且患者没有发展为中度或严重疾病（在中度或重度AD中没有足够的证据）。 NMDA受体拮抗剂美容片o临床痴呆评级（CDR）全球评分为0.5 o客观证据的筛查中的认知障碍证据在24到30 O之间的筛查分数在24至30 O之间的PET扫描对淀粉样蛋白β斑块或脑脊髓液（CSF）测试的淀粉样蛋白β斑块或大脑测试呈阳性是淀粉样蛋白的阳性阳性•在1年内，在1年内进行了启动（在1年内）的脑部MRI MRI MRI MRI MRI MRI在1年内进行了启动。输注（首次剂量为10mg/kg）和第12次输注（第六剂量为10mg/kg）•患者在治疗开始后的1年内没有任何以下任何一项：预处理局部浅表性副作用，10或更多的脑出血或更多的脑出血或更多的脑出血> 1 cm•患者的治疗方法有很多疾病的良好疾病的良好疾病，该疾病的良好疾病的依据，该疾病已被固定在1年前，该疾病已被固定为1年，抑制剂，除非禁忌。•为了重新批准，与治疗前基线相比，患者必须对治疗做出反应，这可以通过改善，稳定或减缓认知或功能障碍的速度来证明，并且患者没有发展为中度或严重疾病（在中度或重度AD中没有足够的证据）。NMDA受体拮抗剂美容片
研究文章是一种智能机器学习模型，用于检测智能城市中基于脑出血诊断的物联网
一般而言，启用互联网的出现在过去几年中激发了世界的启发，为各种问题提供了针对不同问题的国家和新颖的解决方案。进化场主要由无线传感器网络，射频识别和智能移动技术领导。除其他外，Iotplay在智能医疗设备和可穿戴设备的形式中起关键作用，具有收集多种多样和纵向患者生成的健康数据的能力，同时也可以提供初步诊断选项。在为使用基于物联网的解决方案帮助患者提供帮助的效果方面，专家利用机器学习算法的能力来提供出血诊断中有效的解决方案。为了降低死亡率并提出准确的治疗，本文使用机器学习算法进行了基于智能物联网的智能应用，用于人脑出血诊断。基于用于颅内数据集的计算机层析成像扫描图像，支持向量机和馈电神经网络已用于分类目的。总体而言，分别针对支持向量机和前馈神经网络计算的分类结果为80.67％和86.7％。从结果分析得出的结论是，前馈神经网络在分类颅内图像中的表现优于表现。te输出提供了有关最终有助于验证专家诊断的脑出血类型的信息，并被视为学员放射科医生的学习工具，以最大程度地减少可用系统中的错误。
一个可解释的框架，可以从临床试验中识别有关治疗效果的响应式亚组：应用脑出血治疗
随机临床试验（RCT）遭受高失败率，这可能是由对治疗的异质反应引起的。尽管开发了许多模型以估计异质治疗效应（HTE），但仍缺乏可解释的甲基化剂来识别响应式亚组。这项工作旨在开发一个框架来基于优先级可解释性的治疗效果来识别亚组。所提出的框架利用了一个集合隆福树方法来生成描述性决策规则，该规则将样本分开，给出了对治疗的估计响应。随后，我们选择了这些决策规则的互补集，并使用稀疏线性模型对其进行排名。为了解决试验有限的样本量问题，我们通过从外部研究中借用控制患者并产生合成数据提出了数据增强策略。我们将提出的框架应用于失败的随机临床试验，以调查脑内出血治疗计划。Qini分数表明，提出的数据增强策略计划可以通过选择互补的描述性规则而不损害估计质量来提高模型的性能，并且框架可以提高模型的性能。我们的模型得出了临床上有意义的亚组。，我们发现那些患有舒张压70 mm Hg的患者，收缩压<215 mm HG受益于强化血压降压疗法更受益。提出的可解释的HTE分析框架为从具有中性治疗效果的RCT中提取有意义的见解提供了有希望的潜力。通过识别响应式亚组，我们的框架可以更有效地为患者制定个性化治疗策略。
RCM（第1部分）印度政府权力部NRE ...
10 de Jun。de 2024 - 即心脏紧急情况，脑出血，昏迷，电击，第三和...哈里亚纳邦，农村发展和Panchayats部门。4。其他酋长...
放射组学和深度特征：使用 3D 自动编码器神经网络对脑出血进行稳健分类和可重复性分析
1 库尔德斯坦医科大学辅助医学学院放射学系，萨南达季邮政信箱 66177-13446，伊朗；salar.bijari89@gmail.com 2 伊朗医科大学医学院神经外科系，德黑兰邮政信箱 14496-14535，伊朗；sayfollahisahar@gmail.com 3 库尔德斯坦大学工程学院机械工程组，萨南达季邮政信箱 66177-15175，伊朗；mardokh94@gmail.com 4 沙希德萨杜吉医科大学公共卫生学院老龄化与健康系，亚兹德邮政信箱 89151-73160，伊朗；s.bijari8810@gmail.com 5 德黑兰医科大学放射学系，德黑兰邮政信箱 14197-33151，伊朗； moradian.sm@gmail.com 6 伊朗阿瓦士 Jundishapur 医科大学 Golestan 医院放射肿瘤科，阿瓦士邮政信箱 61357-15794；zibazaheir@gmail.com 7 伊朗阿瓦士 Jundishapur 医科大学医学院医学物理学系，阿瓦士邮政信箱 61357-15794 8 伊朗阿瓦士 Jundishapur 医科大学癌症研究中心，阿瓦士邮政信箱 61357-15794 * 通信地址：rezaei-sm@ajums.ac.ir
XSL•FO
目的：本研究探讨 GPT-4 在头颅 CT 扫描中识别和注释脑出血的能力。它代表了 NLP 模型在放射影像学中的一种新应用。方法：在这项回顾性分析中，我们收集了 2023 年 1 月至 9 月期间在上海交通大学医学院附属仁济医院进行的 208 次 CT 扫描，这些 CT 扫描包含 6 种类型的脑出血。所有 CT 图像都混合在一起并按顺序编号，因此每张 CT 图像都有自己对应的编号。生成从 1 到 208 的随机序列，并按随机序列的顺序将所有 CT 图像输入 GPT-4 进行分析。随后使用 Photoshop 检查输出，并由经验丰富的放射科医生根据 4 分量表进行评估，以评估识别的完整性、准确性和成功率。结果：6 种类型脑出血的总体识别完整率为 72.6%（SD 18.6%）。具体而言，GPT-4 在硬膜外出血和脑实质内出血中的识别完整度较高（分别为 89.0%、SD 19.1% 和 86.9%、SD 17.7%），但其在慢性硬膜下出血中的识别完整度百分比很低（37.3%、SD 37.5%）。复杂性出血（54.0%、SD 28.0%）、硬膜外出血（50.2%、SD 22.7%）和蛛网膜下腔出血（50.5%、SD 29.2%）的误识别率相对较高，而急性硬膜下出血（32.6%、SD 26.3%）、慢性硬膜下出血（40.3%、SD 27.2%）和脑实质内出血（26.2%、SD 23.8%）的误识别率相对较低。大出血和轻微出血的识别完整性百分比均未显示
深度学习融合用于脑 CT 成像中的颅内出血分类
摘要 —脑出血的特征是由于血液凝结或高血压导致脑动脉破裂，存在严重的创伤甚至死亡风险。这种出血会导致脑细胞损伤，常见原因包括脑肿瘤、动脉瘤、血管异常、淀粉样血管病、创伤、高血压和出血性疾病。当发生出血时，氧气无法再到达脑组织，如果脑细胞缺氧和营养物质超过三四分钟，就会开始死亡。受影响的神经细胞及其控制的相关功能也会受到损害。早期发现脑出血至关重要。本文提出了一种有效的混合深度学习 (DL) 模型，用于从脑 CT 图像中检测颅内出血 (ICH)。所提出的方法集成了 DenseNet 121 和长短期记忆 (LSTM) 模型，以准确分类 ICH。DenseNet 121 模型用作特征提取模型。实验结果表明，该模型的准确率、精确率、召回率和 F1 分数分别为 97.50%、97.00%、95.99% 和 96.33%，证明了其在准确识别和分类 ICH 方面的有效性。