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警告：联邦法律（美国）禁止医生销售或根据医生的医嘱销售这些设备。请参阅产品说明书/包装说明书，了解说明、警告、注意事项和禁忌症。医疗保健专业人员在使用前必须查看产品技术手册，了解详细信息。有关适应症、安全性和警告的信息，请致电 Medtronic (800) 328-0810。有关更多信息，请致电 Medtronic 神经外科 (877) 242-9504，和/或访问 Medtronic 网站 www.medtronic.com/stealthstation。医疗保健专业人员在使用前必须查看产品技术手册，了解详细信息。有关适应症、安全性和警告的信息，请致电 Medtronic (877) 242-9504，或访问 Medtronic 网站 www.medtronic.com/stealthstation。
“不是火箭科学”和“不是脑外科手术” - “
引言“不是火箭科学”和“不是脑外科手术”是描述易于理解或执行的概念或任务的常见短语。其他短语，例如“这是小菜一碟”或“这是公园里的散步”具有类似的含义，但与航空航天行业和神经外科手术有关的两个词在与职业的关联中是独一无二的。1-3“这不是火箭科学”一词被认为起源于1950年代的美国，当时德国火箭科学家被带到了以支持发展的太空计划和军事火箭的设计，这两项工作都被认为是具有挑战性的。2到1970年代，“这不是火箭科学”开始出现在报纸文章中时，已经嵌入了美国文化中。2“不是脑外科手术”的起源并不清楚。很容易推测Polymath和Neurosurgeon Harvey Cushing的开创性技术吸引了公众的注意并颁布了短语。4
“不是火箭科学”和“不是脑外科手术” - “
1托马斯·贝叶斯（〜1701-1761）是英国部长和统计学家，他开发了一个相对简单的方程式，以将当前对结果或事件（E;称为先验概率）的信念转换为经过修订的和更新的信念（称为后验概率）（称为后验概率），在遇到一些新的信息后，可以将其视为一种感官标志或信号（s）。结果（即后验概率）是有条件的概率，因为它取决于（即条件为基础）新信息（即给出e或符号e | s）。尽管大多数资源使用比例呈现了贝叶斯定理的计算，但贝叶斯却没有，并且使用频率可以简单地理解数学（例如，Gigerenzer＆Hoffrage，1995）。要计算更新的条件概率，人们需要知道在信号（E＆S）存在下发生结果或事件的频率以及信号自然显示的频率。使用这两个信息，后验概率仅为E＆S /S。在任何一天，一个人的信心（即先前的概率）大约为10％（即3 / 〜30）。但是，如果那天多云，它的信心会下雨（后概率，e | S）为33％（即3 /9）。
为什么我们在脑外科手术领域排名第一
在美国，多达十分之一的孕妇会患上妊娠糖尿病。这种疾病会导致婴儿体型大于平均水平，并在分娩时给母亲和婴儿带来并发症。对于患者来说，要知道是否需要调整治疗方案可能需要在看医生之间等待一段时间。但对于纽约大学长岛朗格尼医院的 1,000 名患者来说，指导来得异常快。这是因为他们参加了由纽约大学长岛朗格尼医院母胎医学部与纽约大学朗格尼医学中心信息技术团队合作开展的一项试点计划。该计划使用支持蓝牙的血糖监测仪近乎实时地跟踪血糖，并自动将结果上传到纽约大学朗格尼健康 MyChart 应用程序和远程患者监控平台。通常，患有妊娠糖尿病的患者每天检测四次血糖，手动记录测量值，然后在下次看医生时带上结果。但是，参加这项名为“妊娠期糖尿病远程患者监测项目”的试点项目的患者可以将他们的数据自动传输到他们的电子健康记录中，以供母胎医学团队审查。母胎医学专家 Hye J. Heo 医学博士说：“以前，我们直到患者带来血糖记录才能知道血糖值异常。现在，我们可以在数小时内调整药物，更快地控制血糖，从而降低糖尿病相关并发症的风险。”初步结果令人鼓舞，将于今年公布。远程监测可以减少血糖峰值；降低高血压风险；降低新生儿高血糖的风险。Heo 医生说：“这种方法对患者来说容易得多，而且可以改善怀孕结果。”她期待着将这个项目扩展到曼哈顿和布鲁克林的产科诊所。
PediaPack 设备通过头部稳定实现儿科脑外科手术
项目描述 儿科患者给医学领域带来了一系列独特的挑战。尽管他们患有各种各样的神经疾病，包括癫痫、脑瘤和脑积水，但通过外科手术治疗这些疾病却很复杂。需要接受神经外科手术的成年患者使用 3 针颅骨夹进行稳定。这种固定允许神经外科医生使用神经导航。神经导航是一项非常先进的技术，它将术前 CT 或 MR 图像与实时反馈相结合，以帮助神经外科医生定位大脑的目标区域。这项技术增强了外科医生的信心并带来了更好的患者治疗效果。由于儿科患者（尤其是 3 岁以下的患者）的头骨较脆弱，因此无法使用传统的颅骨夹固定他们；因此他们不适合使用神经导航。作为一个团队，我们致力于创造一种可以解决这些缺点的设备。 PediaPack 的创新型婴儿颅骨稳定解决方案为儿科患者提供了进行他们所需的、往往决定生命的手术的机会，为外科医生提供了执行这些关键颅内手术所需的信心。
多语言脑外科医生：大型语言模型可以压缩，不会留下任何语言
摘要 大型语言模型 (LLM) 开创了自然语言处理的新时代，但它们的庞大规模需要有效的压缩技术才能实用。尽管已经研究了许多模型压缩技术，但它们通常依赖于忽略多语言上下文的校准集，并导致低资源语言的准确性显著下降。本文介绍了一种用于多语言 LLM 压缩的新型校准数据采样方法多语言脑外科医生 (MBS)。MBS 通过按比例从各种语言中采样校准数据来克服现有方法以英语为中心的局限性。我们在 BLOOM 多语言 LLM 上进行的实验表明，MBS 提高了现有以英语为中心的压缩方法的性能，尤其是对于低资源语言。我们还揭示了压缩过程中语言交互的动态，表明语言在训练集中的比例越大，并且该语言与校准语言越相似，则该语言在压缩后保留的性能就越好。总之，MBS 提出了一种压缩多语言 LLM 的创新方法，解决了性能差异问题并提高了现有压缩技术的语言包容性。代码可在以下网址获取：https://github.com/X-LANCE/MBS 。
组合脑外科医生：修剪神经网络中相互抵消的权重
如果神经网络规模较大，则往往在训练时获得更高的准确度，即使生成的模型参数过多。但是，在训练之前、之中或之后小心地删除过多的参数，也可能产生准确度相似甚至更高的模型。在许多情况下，这可以通过简单的启发式方法实现，例如删除一定比例的绝对值最小的权重，即使绝对值并不是权重相关性的完美指标。前提是，获得明显更佳的剪枝性能取决于考虑删除多个权重的综合影响，因此，我们重新审视基于影响的剪枝的经典方法之一：最佳脑外科医生 (OBS)。我们提出了一种易于处理的启发式方法来解决 OBS 的组合扩展，其中我们选择要同时删除的权重，并将其与未剪枝权重的单次系统更新相结合。我们的选择方法在高稀疏性方面优于其他方法，如果在这些方法之后应用单次权重更新，也会很有优势。源代码：github.com/yuxwind/CBS。
组合脑外科医生：修剪神经网络中相互抵消的权重
如果神经网络规模较大，则往往在训练时获得更高的准确度，即使生成的模型参数过多。但是，在训练之前、之中或之后小心地删除过多的参数，也可能产生准确度相似甚至更高的模型。在许多情况下，这可以通过简单的启发式方法实现，例如删除一定比例的绝对值最小的权重，即使绝对值并不是权重相关性的完美指标。在获得明显更佳的剪枝性能取决于考虑删除多个权重的综合影响这一前提下，我们重新审视了基于影响的剪枝的经典方法之一：最佳脑外科医生 (OBS)。我们提出了一种易于处理的启发式方法来解决 OBS 的组合扩展，其中我们选择要同时删除的权重，并将其与未剪枝权重的单次系统更新相结合。我们的选择方法在高稀疏性方面优于其他方法，如果在这些方法之后应用单次权重更新，也会很有优势。源代码：github.com/yuxwind/CBS。
通过逐层优化脑外科医生学习修剪深度神经网络
如何开发精简而准确的深度神经网络对于实际应用至关重要，尤其是对于嵌入式系统中的应用。尽管之前沿着该研究方向的工作已经显示出一些有希望的结果，但是大多数现有方法要么无法显著压缩训练有素的深度网络，要么需要对修剪后的深度网络进行大量再训练才能重新提高其预测性能。在本文中，我们提出了一种新的深度神经网络分层修剪方法。在我们提出的方法中，每个单独层的参数都基于相应参数的分层误差函数的二阶导数独立地进行修剪。我们证明，修剪后最终的预测性能下降受每层造成的重构误差的线性组合限制。通过适当控制分层误差，只需对修剪后的网络进行轻度再训练即可恢复其原始的预测性能。我们在基准数据集上进行了大量实验，以证明我们的修剪方法与几种最先进的基线方法相比的有效性。我们的工作代码发布在：https://github.com/csyhhu/L-OBS 。
脑转移复发预后的标记
主要创新和优点本发明人发现，分析接受治疗（例如脑外科手术）的受试者分离样本中本发明特征基因的表达水平，可构成预测受试者脑转移复发的可靠方法。因此，本发明的特征是预测治疗后（更具体地说是脑外科手术后）脑转移复发的可靠方法和试剂盒的基础。