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World File Search System脑外伤
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脑外伤后的认知障碍仍然难以预测。这部分是因为至关重要的轴突损伤很难在临床上测量。MRI的进展允许在创伤性脑损伤后检测到轴突损伤，但最敏感的方法尚不清楚。在这里，我们比较了扩散张量成像，神经突取向分散体以及密度成像以及脑萎缩的大量测量在创伤性脑损伤后识别白物异常中的性能。30例中度 - 重度创伤性脑损伤的患者在慢性期和20个年龄匹配的对照中具有T1加权和扩散MRI。处理速度，执行功能和记忆的神经心理学测试用于检测认知障碍。观察到神经突密度指数和方向色散指数的广泛异常，具有不同的空间模式。分数各向异性和平均扩散率也表明白人质量结构的广泛异常。神经突密度指数与处理速度显着相关。较慢的加工速度也与皮质脊髓段中较高的平均扩散率有关。与扩散指标相比，脑损伤后较低的白色体积具有更大的作用大小；但是，体积对认知性能的变化不敏感。体积最敏感地检测组之间的变化，但不是确定与认知关系的特定特定的。较低的神经突密度指数可能是检查较慢的处理速度的有用指标。分数各向异性和平均扩散率的异常是最敏感的扩散度量。然而，神经突的指数和方向色散指数在空间上可能更为特定。
超图：说明临床图片
引言超图是一种广泛的写作趋势，有时会加上过度狂热和非典型性，完成了Waxman和Geschwind在1975年在颞叶癫痫患者的发作阶段中描述的综合征。然而，与精神分裂症精神病相比，通常在右半球中，任何颞骨病变都可能引起。客观对临床肿瘤病变的横向显着性审查，强调了（联合国）特定的超图，此前案例报告了患有超毛和精神分裂症精神病患者的病例报告。方法分析患者的临床记录和PubMed评论，使用超毛病，癫痫和精神病作为关键字。结果，我们报告了一名74岁男性因敏捷而被录取。患者在20多岁的脑损伤中患有脑外伤，左颞癫痫。他生活在psy-Chiatric Asylum中，近40年，诊断为精神分裂症，表现出极大的非典型性行为。被跨机构化为社区护理所在地后，他解脱了脑膜脑炎，导致药物变化和行为复发。他表现出粘度，间接性，独白，正式情绪和正常认知。他写了大量的文章，例如列出了著名神职人员和政治的各种类别和信件的列表。他的日记是出于说明目的的扫描。披露利息的作者尚未提供其竞争利益的声明。结论超毛病是一种罕见但容易发现的症状，值得临床医生的关注，尤其是在精神分裂症精神病和颞癫痫之间的鉴别诊断中。
沃顿果冻间充质干细胞在...
I.引言一种进行性神经退行性疾病，阿尔茨海默氏病（AD），占所有痴呆症病例的60-70％（Mielke，2018）。1 AD的特征是记忆丧失，认知缺陷和行为变化，包括执行日常任务的能力。2 AD主要影响65岁以上的个体，尽管早期发作案件影响了20岁的40-65岁的20人。3这种使人衰弱的疾病是全世界死亡的主要原因，影响了超过五百万人。预计到2030年的痴呆症病例数量将翻一番，到2050年将三倍，它将产生重大的全球影响。4 AD疾病是根据症状和体征诊断出的，记忆力障碍具有临床意义。在全球范围内，每年约有770万例新痴呆症病例，相当于每四秒钟的一个新病例。5年龄是主要危险因素。6个遗传因素，包括APP和PSEN1/2的罕见突变，负责早期发作的家族性AD和APOEε4等位基因，负责晚发的零星AD，它们起着重要作用。6其他危险因素包括女性，低教育，痴呆症家族史和心血管疾病。脑外伤和铝暴露与风险增加有关，尽管它们的作用仍然存在争议。3,7诊断可能涉及认知测试，脑部扫描，在某些情况下，腰椎穿刺或PET扫描。3例患者可以在临床前的时期，而没有表现出8 - 10年的明显症状。98患者的平均生存时间，诊断后，从男性四年和女性六年范围内。
通过声学透明颅窗对人类大脑活动进行功能性超声成像
可视化人类大脑活动对于了解正常和异常的大脑功能至关重要。目前可用的神经活动记录方法具有高度侵入性、灵敏度低，并且不能在手术室外进行。功能性超声成像 (fUSI) 是一种新兴技术，可提供灵敏、大规模、高分辨率的神经成像；然而，fUSI 无法通过成年人头骨进行。在这里，我们使用聚合物头骨替代材料创建与 fUSI 兼容的声学窗口，以监测单个个体的成年人大脑活动。使用体外脑血管模型模拟脑血管系统和体内啮齿动物颅骨缺损模型，首先，我们通过不同厚度的聚甲基丙烯酸甲酯 (PMMA) 颅骨植入物或钛网植入物评估了 fUSI 信号强度和信噪比。我们发现，可以使用专用的 fUSI 脉冲序列通过 PMMA 植入物以高灵敏度记录大鼠大脑神经活动。然后，我们为一名在脑外伤后接受颅骨重建手术的成年患者设计了一种定制的超声透明颅窗植入物。我们表明，fUSI 可以在手术室外记录清醒人的大脑活动。在视频游戏“连点成线”任务中，我们展示了该个体任务调节皮质活动的映射和解码。在弹吉他任务中，我们绘制了其他特定于任务的皮质反应。我们的原理验证研究表明，fUSI 可用作高分辨率（200 μ m）功能成像方式，通过声学透明颅窗测量成年人的大脑活动。
ESCOOP®镜头对一组退伍军人的有效性ESCOOP®镜头对一组退伍军人的有效性
摘要摘要目的：目的：本研究的目的是进行回顾性图表审查，以查看使用ESCOOP®镜头是否改善了被推荐的退伍军人的对比度和主观的视觉不适，对眩光，popophobia，或者在夜间驾驶方面难度。方法：方法：我们回顾性地回顾了23名老兵36至91岁的退伍军人，他们选择了Escoop®为他们的眼镜处方。我们诊所可用的ESCOOP®集合包括两种阴影，黄色或橙色，两个中心镜头厚度（LT），6或9毫米，以及有或没有4个Prism diopters diopters uped Base（BU）Prism。结果：结果：测试最大的诊断组是脑损伤（23个中的12个），他们更喜欢橙色的镜头（12个中的12个）。带有4个Prism Diopters Bu的橙色9毫米LT是最常见的ESCOOP®镜头（23个中的5个）。在25％的患者中，有13例使用Sloan EDTRS LogMar Logmar Logmar LogMar LogMar对比度图表的前后视力测试。在低对比度条件下，在穿着首选的ESCOOP®镜头时，注意到在低对比度条件下的0.11个小数平均敏锐度（大约是单行SNELLEN）的较小但统计学上的显着改善（Wilcoxon签名的等级P = 0.015）。结论：结论：我们的回顾性研究回顾了视力障碍患者的临床状况不同，包括脑外伤，与年龄相关的黄斑变性，青光眼和视神经萎缩。在非正式质疑后，患者报告了眩光，恐惧症和夜间眩光症状的改善。客观地，我们测量了对比度Snellen敏锐度的一条改进，这具有统计学意义。需要进一步的研究来辨别该镜头的实际有效性。
引用：Payen J-F、Richard M、Francony G 等。严重创伤早期监测和治疗策略比较
摘要 引言 颅内高压被认为是严重脑外伤 (TBI) 后死亡和神经系统残疾的独立危险因素。然而，临床研究表明，即使颅内压 (ICP) 恢复正常，脑缺血/缺氧发作仍然很常见。本研究评估了在严重 TBI 后前 5 天内基于脑组织氧合压 (PbtO 2 ) 和 ICP 监测指导治疗策略对神经系统结果的影响。 方法与分析 多中心、开放标签、随机对照优效性试验，对 300 例严重 TBI 患者进行两个平行组试验。创伤后 16 小时内必须进行脑内监测。患者被随机分配到 ICP 组或 ICP + PbtO 2 组。ICP 组按照国际指南进行管理，以维持 ICP ≤20 mm Hg。 ICP + PbtO 2 组除常规优化 ICP 外，还设法维持 PbtO 2 ≥20 mm Hg。主要结果指标是使用扩展格拉斯哥结果量表评估的 6 个月时的神经系统状态。次要结果指标包括生活质量评估、死亡率、治疗强度和前 5 天危重事件的发生率。分析将根据意向治疗原则和数据库冻结前制定的完整统计分析计划进行。伦理与传播本研究已获得 Sud-Est V 机构审查委员会 (14-CHUG- 48) 和国家药品和健康产品安全局 (Agence Nationale de Sécurité du Médicament et des produits de santé) (141 435B- 31) 的批准。研究结果将在科学会议上公布，并在同行评审的出版物上发表。该研究于 2016 年 4 月 28 日在 ClinTrials NCT02754063 注册（预结果）。
深度学习临床前脑损伤模型中的行为分类
早期发现创伤性脑损伤会直接影响患者的预后和存活。试图自动化检测和评估创伤性脑损伤的严重性的尝试继续基于临床诊断方法，并且大量人群中的疾病结果工具有限。尽管机器和深度学习工具取得了进步，但当前的方法仍然使用缺乏通用性的统计分析的简单趋势。深度学习的有效性可以通过使用更精细的架构来进一步强调大量数据子集中的信息。我们在探索多个输入，卷积神经网络和长期短期记忆（LSTM）综合体系结构的使用中，通过预测鼠临床前模型数据集中脑损伤的存在，在创伤性损伤检测的背景下使用。我们研究了拟议模型中创伤性脑损伤检测的有效性和有效性，以针对其他各种机器学习算法，例如支持向量机，随机森林分类器和前馈神经网络。我们的数据集是使用家用笼自动化（HCA）系统获取的，以评估脑外伤或非中心神经系统（非CNS）受伤的对照的小鼠的个体行为，同时安置在笼子中。他们的行进距离，体温，与其他小鼠的分离和运动每15分钟记录每周72小时，持续5周，以进行干预。我们还探索和评估了不同的方法来处理我们培训数据的阶级中存在的类不平衡。HCA行为数据用于训练深度学习模型，然后预测动物是否遭受脑损伤或仅仅是虚假干预而没有脑损伤。然后，我们通过剩余的交叉验证评估了我们的模型。我们提出的深度学习模型达到了最佳性能，并在检测小鼠中脑创伤的能力方面表现出了希望。
TractLearn：用于脑束定量分析的测地线学习框架
基于深度学习的卷积神经网络最近已证明其能够基于弥散加权成像快速分割主要脑束结构。脑束的定量分析则依赖于来自纤维束成像过程本身或束上每个体素的指标。在疾病的背景下，对异常体素的统计检测通常依赖于单变量和多变量统计模型，例如一般线性模型 (GLM)。然而，在高维低样本量数据的情况下，尽管通常使用平滑过程，但由于解剖学差异，GLM 通常意味着对照的标准差范围较大。这可能导致难以在体素尺度上检测到脑束中细微的定量变化。在这里，我们介绍了 TractLearn，这是一个使用测地线学习作为数据驱动学习任务的脑束定量分析统一框架。 TractLearn 允许使用黎曼方法在图像高维域和脑束的减少潜在空间之间进行映射。我们通过重测采集多壳扩散 MRI 数据说明了该方法对健康人群的稳健性，表明可以分别研究不同 MRI 会话导致的整体影响和局部束改变的影响。然后，我们在 5 名年龄匹配的轻度脑外伤受试者样本上测试了我们算法的效率。我们的贡献是提出：1/ 一种捕捉控制变异性的流形方法作为标准参考，而不是基于欧几里得均值的图谱方法。2/ 一种检测体素定量值整体变化的工具，它考虑了结构中体素的相互作用，而不是独立分析体素。3/ 一种即用型算法，用于突出显示扩散 MRI 指标的非线性变化。在这方面，TractLearn 是一个可立即使用的精准医疗算法。
神经康复中的脑电图：文献计量分析和内容回顾
摘要：背景：人们对脑电图在神经康复中的作用越来越感兴趣。我们的主要目的是通过具有高度影响力的研究来确定知识库。我们的次要目标是在科学界中留下相关的主题热点、研究趋势和社交网络。方法：我们在 Scopus 中进行了电子搜索，寻找有关神经系统残疾患者康复的研究报告。我们使用最具影响力的论文来概述知识库，并进行词共现分析以确定研究热点。我们还在分析了共引后，使用了描绘的大学、作者和国家之间的合作网络。结果以汇总表、图表和地图的形式呈现。最后，基于引用次数最多的前 20 篇文章的内容审查完成了我们的研究。结果：我们目前的文献计量研究基于来自 420 个来源的 874 条记录。人们对脑电图在神经康复中的应用有着浓厚的研究兴趣，年增长率高达 14.3%。最具影响力的论文是 LF Nicolas-Alfonso 和 J. Gomez-Gill 的《脑机接口综述》，引用次数达 997 次，其次是 J. Daly 和 JR Wolpaw 的《神经康复中的脑机接口》（引用次数达 708 次）。美国、意大利和德国是研究成果最多的国家。研究热点随着时间的推移从使用功能性磁成像转向基于脑电图的脑机接口、运动意象和深度学习。结论：脑电图是脑机接口 (BCI) 中最重要的输入，可成功用于中风症状、肌萎缩侧索硬化症以及脑外伤和脊髓损伤患者的神经康复。基于脑电图的 BCI 有助于轮椅和外骨骼的训练、通信和控制。然而，研究仅限于发达国家的特定科学团体。随着 BCI 的普及和 EEG 过滤算法的改进，证据预计会发生变化。
加州大学欧文分校
摘要目的。脑损伤是全球范围内导致长期残疾的主要原因，常常导致手部功能受损。脑机接口 (BMI) 为改善手部功能提供了一种潜在的方法。BMI 通常旨在替代失去的功能，但也可用于神经康复 (nrBMI)，促进神经可塑性和功能恢复。本文，我们报告了一种新型 nrBMI，它能够通过独特的 TBI 后开颅手术窗口模型获取高 g (70-115 Hz) 信息，并提供与预期抓握力同步且成比例的感觉反馈。方法。我们开发了 nrBMI，以使用在脑外伤 (TBI) 患者开颅手术 (hEEG) 中记录的脑电图。nrBMI 使用户能够对施加的力进行连续、成比例的控制，并提供连续的力反馈。我们报告了初始测试组由三名 TBI 人类参与者组成，以及对照组由三名颅骨和运动功能完整的志愿者组成。主要结果。所有参与者均成功控制了 nrBMI，初始成功率很高（6 名参与者中的 2 名）或表现随着时间的推移而改善（6 名参与者中的 4 名）。我们在 hEEG 中观察到了力意图的高 g 调制，但在颅骨完整的 EEG 中没有观察到。最重要的是，我们发现高 g 控制显著改善了神经调制开始和 nrBMI 输出/触觉反馈之间的时间同步（与低频 nrBMI 控制相比）。意义。这些概念验证结果表明，高 g nrBMI 可供控制力能力受损的个体使用（无需立即诉诸 ECoG 等侵入性信号）。值得注意的是，nrBMI 包含一个参数，用于更改解码意图和意志力之间共享的控制分数，以调整恢复进度。神经调节和高 g 信号力控制之间的同步性提高可能对最大限度地发挥 nrBMI 诱导神经回路可塑性的能力至关重要。诱导可塑性对于脑损伤后的功能恢复至关重要。