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衰老的大脑 - 坚持
衰老会导致人类大脑微血管发生广泛的结构变化，这对毛细血管床灌注和氧气运输有显著的影响。目前文献中的大脑毛细血管网络模型侧重于健康的成年人大脑，并没有捕捉到衰老的影响，而这在研究神经退行性疾病时至关重要。这项研究建立在基于离体形态数据的人类大脑微血管统计精确模型之上。该模型根据对三个不同年龄段（青年、中年和老年）小鼠的体内测量结果，改编为“健康”衰老模型。从这个新模型中，可以计算出血液和分子交换参数，例如渗透性和表面积与体积的比值，并在三个年龄组之间进行比较。通过逐个改变模型血管的能力，可以创建连续的衰老梯度。研究发现，从中年到老年，表面积与体积比降低了 6%，通透性降低了 24%，并且网络内的可变性也随着年龄的增长而增加。衰老梯度表明衰老过程的阈值在 75 岁左右，此后微小的变化对血流特性的影响都会被放大。该梯度使得能够在离散时间点比较测量大脑特性的研究。中年和老年毛细血管床对微栓子的反应表明老年毛细血管床对血管闭塞的稳健性较低。随着大脑老化，微血管的脆弱性会增加——有一个“临界点”，超过此临界点，微血管的进一步重塑会对大脑产生过度的影响。在开发大脑的计算机模型时，年龄是一个非常重要的考虑因素，以便准确评估认知能力下降的风险因素并分离微血管健康的早期生物标志物。
一种可解释的机器学习模型，用于预测机械血栓切除术后缺血性中风的结果
抽象背景在机械血栓切除术（MT）后，急性缺血性中风（AIS）患者的临床结局差异很高。方法217个在2018年8月至2022年1月之间接受MT的前循环大血管闭塞的连续患者。主要结果是功能独立性定义为3个月时修改的Rankin量表得分为0-2。在派生队列中（2018年8月至2020年12月），对70％的患者进行了7个合奏ML模型，并对剩余的30％进行了测试。该模型的性能得到了时间验证队列的进一步验证（2021年1月至2022年1月）。Shapley添加说明（SHAP）框架用于解释预测模型。结果衍生分析产生的9个项目得分（PFCML-MT）包括年龄，国家健康研究所中风量表评分，侧支状态和术后实验室指数（白蛋白与全球蛋白的比例，估计的肾小球过滤率，血液中性粒细胞计数，C-粒细胞计数，C-核酸蛋白质，蛋白质蛋白蛋白，蛋白蛋白胶蛋白，蛋白蛋白蛋白含量和水平。测试集的曲线下面的面积为0.87，时间验证队列为0.84。塑造分析进一步确定了顶部连续特征的阈值。该模型已翻译成一个在线计算器，该计算器可以免费提供给公众（https://zhelvyao-123-60-sial5s.streamlitapp.com）。使用ML和易于使用的功能的结论，我们开发了一种ML模型，该模型有可能在临床实践中使用，以产生对用MT治疗的AIS患者结果的实时，准确的预测。
brahomix e-Stroke软件的现实世界评估
抽象背景和目的brainomix电子震荡是一种基于人工智能的决策支持工具，可在急性中风的背景下解释CT成像。虽然电子卒中有可能提高诊断的速度和准确性，但实际验证是必不可少的。这项研究的目的是前瞻性评估brahimix e-stroke在未选择的急性急性缺血性中风的患者中的性能。方法研究队列包括2021年10月至2022年4月之间进入伦敦大学医院Hyper急性中风单位的所有患者。对于电子镜头和电子cta，地面真理是由具有访问所有临床和成像数据的神经放射科医生确定的。对于E-CTP，将核心梗塞和缺血性半阴茎的值与Syngo衍生的核心阴茎的值进行了比较。结果在研究期间接受的551名患者进行了1163项研究。平均在4分钟内通过电子冲程成功处理1130（97.2％）。用于鉴定急性脑动脉领域缺血，电子镜头的精度为77.0％，比敏感（58.6％）更具体（83.5％）。识别高密度血栓的准确性较低（69.1％），这主要是由于许多假阳性（正预测值为22.9％）。急性出血的鉴定高度准确（97.8％），灵敏度为100％，特异性为97.6％；假阳性通常是由钙化区域引起的。大容器闭塞的E-CTA准确性为91.5％。E-CTP提供的核心梗塞和缺血性半体积与Syngo提供的核心体积密切相关。通过（ρ= 0.804-0.979）。结论Brainomix E-STROKE软件提供了急性中风设置中CT成像的快速可靠分析，尽管根据制造商的指导，应将其用作专家解释的辅助功能，而不是独立的决策工具。
紧急心电图解释：心脏接近
心电图是必不可少的工具，可以帮助快速诊断各种急性医疗状况。急诊部门已被重新排列，以优先考虑患有急性冠状动脉症状症状的人在三叶草中快速获取ECG。，但是心电图也可以帮助诊断和风险分层其他心血管，代谢和有毒状况。这类似于大多数急性护理抱怨的生命体征 - 包括pal，晕厥，胸痛，呼吸急促，腹痛/呕吐，无力，醉酒，醉酒和降落。心电图对于紧急情况尤其重要，当我们最初拥有的只是临床评估和心电图时，以及在任何实验室结果可用之前需要管理最敏感的诊断（以及它们不可靠时）。虽然心电图解释是急性护理提供者的重要技能，但几乎没有正式培训。大多数学习通过会议或在线学习独立发生。但是，如何教授心电图的大部分依赖于记忆而不是理解，或者锚定在心电图的一个部分而忽略其他部分。这是由于众所周知不准确的计算机解释而加强的，而STEMI范式仅着眼于ST段高程，因此，伪造正和假阴性率为25％。ECG解释的挑战的一部分是，有很多信息，每个异常都有多种差异。您如何同时对12条线索进行看一见，将多种异常重复并将其整合到即时诊断中？你不能。取而代之的是，您需要一个系统的操作，使您能够有条理但迅速地解释ECG，然后在临床环境中应用。以下旨在提供这种心电图解释的方法。它是基于旨在急诊医师诊断急性冠状动脉闭塞的质量改进项目，然后在急诊Medicicinecases.com上发展为每月的ECG病例博客。这是为Uoft急诊医学居民的一本书，以下是Hearts居民ECG研讨会的凝结版本。以下页面为ECG解释提供了基础，将在即将举行的研讨会中进一步探索，并且可以随着时间的流逝而进一步发展。感谢Matthew Tepper和Mazen El-Baba博士的编辑和反馈
动静脉畸形的术前血流分析及立体定向放射外科治疗后的闭塞反应
目的脑动静脉畸形 (AVM) 的形态和血管结构特征已被广泛描述并与结果相关；然而，很少有研究对 AVM 血流进行定量分析。作者使用直接视觉分析和基于计算机的方法检查了血管造影上的脑 AVM 血流和通过时间，并将这些因素与伽玛刀放射外科治疗后的闭塞反应相关联。方法在单个机构使用 2013 年 1 月至 2019 年 12 月管理的前瞻性患者登记册进行回顾性分析：使用视觉流量测定方法分析了 71 名患者，使用基于计算机的方法分析了 38 名患者。在对两种方法进行比较和验证后，将闭塞反应与流量分析、人口统计学、血管结构和剂量数据相关联。结果 AVM 平均体积为 3.84 cm3（范围 0.64–19.8 cm3），32 个 AVM（45%）位于关键功能位置，平均边缘放射外科剂量为 18.8 Gy（范围 16–22 Gy）。27 个 AVM（38%）被归类为高流量，37 个（52%）被归类为中等流量，7 个（10%）被归类为低流量。研究期间，44 名患者（62%）完全闭塞；低流量 AVM 的平均闭塞时间为 28 个月，中等流量 AVM 的平均闭塞时间为 34 个月，高流量 AVM 的平均闭塞时间为 47 个月。预测闭塞的因素的单变量和多变量分析包括 AVM 病灶体积、年龄和流量。 5 名患者 (7%) 被确诊为不良放射效应，67 名患者 (94%) 在随访期间未出现任何功能恶化。结论 AVM 血流分析和按传输时间分类是预测闭塞概率和闭塞时间的有用指标。作者认为，更定量地了解血流有助于指导立体定向放射外科治疗并设定准确的结果预期。
血流分流支架在急性破裂脑动脉瘤早期治疗中的应用：有效预防再出血，降低血栓栓塞并发症发生率
目的 血流分流支架 (FDS) 一般不用于治疗伴有蛛网膜下腔出血 (SAH) 的急性破裂动脉瘤。本文，作者介绍了在这种情况下使用 FDS 的经验，重点介绍了抗血小板方案、围手术期管理和结果。方法作者回顾性地审查了其机构数据库中 2010 年 7 月至 2018 年 9 月期间所有急性破裂动脉瘤并伴有 SAH 的患者的治疗和结果，这些患者在诊断后 4 天内接受了 FDS 植入作为独立治疗。对这些患者使用血流分流的方案包括在支架植入前放置外部心室引流管的低阈值，然后在支架植入前服用阿司匹林和氯吡格雷并进行血小板检测。通过这种方法，出血和支架相关血栓形成的风险是有限的。分析了人口统计学、临床、技术和成像数据。结果总体而言，76 名患者（61% 为女性，平均年龄 42.8 ± 11.3 岁）符合纳入标准。FDS 植入是在诊断后中位 2 天内进行的。平均每个手术使用 1.05 个装置。没有直接归因于血管内介入治疗的手术死亡。共记录了 6 例（7.9%）手术装置相关临床并发症，2 例（2.6%）导致永久性神经系统发病。11 名患者（14.5%）动脉瘤立即完全闭塞，65 名患者（85.5%）动脉瘤持续充盈。尽管如此，没有患者出现目标动脉瘤再出血。62 名患者（81.6%）的临床结果良好，他们的 90 天改良 Rankin 量表评分为 0-2。在 71 名幸存者中，64/67 名患者 (95.5%) 在 3 至 6 个月的血管造影随访中观察到完全或接近完全闭塞，并且在 12 个月时对所有病例进行了评估。五名患者 (6.6%) 在随访期间死亡，原因与手术或新出血无关。结论 血流转移是治疗选择性急性破裂动脉瘤的有效治疗策略。尽管 FDS 植入后动脉瘤立即闭塞的发生率很低，但该装置发挥了重要的保护作用。作者的经验证实，没有动脉瘤再次破裂，延迟完全闭塞率很高，并发症发生率与使用其他技术获得的发生率相比毫不逊色。
中风干预应用新兴人工智能成像
中风是美国最常见的后天残疾原因，也是第五大死亡原因。大血管闭塞 (LVO) 引起的急性缺血性中风 (AIS) 的治疗方案是使用阿替普酶 (重组组织型纤溶酶原激活剂) 静脉溶栓 4.5 小时内快速再通闭塞的大血管，并在 6 小时内进行机械血栓切除术 (MT)。1 无论是哪种治疗，确定大量可挽救的缺血半暗影对于患者是否适合接受治疗至关重要。最近的随机对照试验——接受 Trevo 神经干预的觉醒和晚期卒中分类的临床不匹配 (DAWN)2、缺血性卒中影像学评估后的血管内治疗 3 (DEFUSE-3)3 和觉醒性卒中基于 MRI 的血栓溶解的有效性和安全性 (WAKE-UP)4——彻底改变了 LVO 卒中患者的管理，为进一步革命性地选择适合接受晚期 MT（最长 24 小时）的患者奠定了基础，无论他们是否因同一次缺血性卒中事件接受静脉阿替普酶治疗。一项正在进行的 III 期试验（4.5 至 24 小时内卒中患者中的替奈普酶；TIMELESS）正在研究替奈普酶在 4.5 至 24 小时延长时间窗内的疗效。 5 由于证据的快速变化，美国心脏协会/美国卒中协会从 2018 年更新了其急性卒中指南，取代了 2013 年的指南。6、7 在此背景下，从“时间治疗窗”的概念转变为考虑侧支灌注程度的“脑组织窗”，结合先进的神经影像学方法，如 CT 灌注和带有 FLAIR 的 MR 成像、扩散和灌注加权成像，用于评估缺血核心（不可逆损伤组织）和缺血半暗影（潜在可逆性缺血组织）。8 如何正确选择此类患者的最佳方法仍存在争议。尽管如此，由于再灌注治疗的益处会随着时间的推移而减小，因此在细胞死亡之前尽快治疗患者至关重要。但是，一些挑战可能会限制 LVO 卒中干预措施（特别是 MT）的广泛临床应用。事实上，截至 2016 年，美国仅进行了 13,000 例 MT（占 AIS 总病例的 2%）。9 首先，仅约 10% 的 AIS 患者在前循环中有近端 LVO，并且存在
一类新型的口头，非免疫抑制，β细胞 -
根据美国心脏协会（Kolansky，2009年，急性冠状动脉综合征（ACS），急性冠状动脉综合征（ACS）是美国发病率和死亡率的非常普遍的原因，估计每年150万个住院和成本超过1500亿美元。ACS包括不稳定的心绞痛，非ST段抬高心肌梗塞（NSTEMI）和ST段升高心肌梗塞（STEMI）。急性心肌梗死的发病机理涉及动脉粥样硬化斑块的破裂或侵蚀（Arbustini等，1999），而Nstemi发生在癌症冠状动脉的部分闭塞的环境中（Bhat等，2016）。相比之下，STEMI是由罪魁祸首冠状动脉完全阻塞引起的。因此，STEMI更有症状，疾病进展更快，死亡率比NSTEMI更高（Rodríguez-Padial等，2021; Meyers等，2021）。因此，STEMI是具有高患病率和死亡率的主要心血管疾病之一（Benjamin等，2018），对STEMI的及时诊断对于通过迅速治疗降低突然死亡的风险至关重要（Murray等人，2015年）。冠状动脉造影（CAG）是STEMI的金标准诊断方法（Wu等，2022）。经皮冠状动脉干预（PCI）是一种有效的治疗方法，可限制心肌梗死后的梗塞大小，并降低并发症和心力衰竭的风险（Mehta等，2010； Bulluck等，2016）。在紧急治疗方案中，非侵入性心电图是最具成本效益和不可替代的方法，可以进行连续和远程监测（Siontis等，2021）。此外，用作辅助诊断工具的生物标志物，心脏成像技术和心电图方法在诊断心肌梗死方面起着至关重要的作用（Thygesen等，2012）。连续的ECG监控提供了有用的预后信息并确定再灌注或重钉状态（Thygesen等，2018）。因此，对于救护车或医院中可疑患者而言，这是重要的诊断步骤。此外，可以使用12个铅ECG更好地理解MI的发病机理，并准确地确定闭塞性冠状动脉和心肌梗塞的位置。特定的ECG引线可以反映心脏的电活动的各个位置，并根据心肌坏死区域区分不同类型的MI（Meek和Morris，2002）。例如，铅V1，V2，V3和V4中的ST段升高（Stes）建议前壁心肌梗塞（AMI），而SteS in II，III和AVF中的SteS建议下壁心肌梗死（IMI）。考虑到这些因素，12导管的ECG是用于诊断ACS的标准诊断工具。在临床环境中，除了STEMI和NSTEMI之间的区别外，STEMI患者的ECG需要快速准确的解释。但是，从ECG图像中解释STEMI对救护车的医护人员来说是挑战的，
使用OpenCV的出席管理
Chennai，印度600073摘要 - 许多组织的重要组成部分，包括企业，活动和教育机构，是出勤管理。 用于记录出席的传统技术，包括手动登录表或滑动卡，效率低下，劳动力密集，容易出错。 在这项工作中，我们使用计算机视觉库OpenCV提出了一种创新的方式进行出勤管理。 我们的技术会自动识别并跟踪人们的面孔，以便使用图像处理技术和面部识别算法跟踪出勤率。 我们的出勤管理解决方案通过将OpenCV与可靠的识别模型合并来实现极好的准确性和可靠性。 在这项工作中给出了建议的系统的概述，特别注意图像处理，面部检测和面部识别。 关键字：面部识别，电子表格，LBPH，OPENCV，相机，出勤率。 I. 在许多领域中引入的介绍至关重要的是教育，商业和安全。 用于记录出席的传统技术，包括电子滑动卡或基于纸的登录表格，通常是不可靠且可以操纵的。 计算机视觉技术的开发提出了一种自动管理出勤过程的可行方式。 在这项研究中，我们提供了一种准确有效的出勤管理系统，该系统利用OpenCV（一个强大的开源计算机视觉库）。 II。 概述图像处理构成了我们出勤管理系统的基础[5]。 iii。 1。Chennai，印度600073摘要 - 许多组织的重要组成部分，包括企业，活动和教育机构，是出勤管理。用于记录出席的传统技术，包括手动登录表或滑动卡，效率低下，劳动力密集，容易出错。在这项工作中，我们使用计算机视觉库OpenCV提出了一种创新的方式进行出勤管理。我们的技术会自动识别并跟踪人们的面孔，以便使用图像处理技术和面部识别算法跟踪出勤率。我们的出勤管理解决方案通过将OpenCV与可靠的识别模型合并来实现极好的准确性和可靠性。在这项工作中给出了建议的系统的概述，特别注意图像处理，面部检测和面部识别。关键字：面部识别，电子表格，LBPH，OPENCV，相机，出勤率。I.在许多领域中引入的介绍至关重要的是教育，商业和安全。用于记录出席的传统技术，包括电子滑动卡或基于纸的登录表格，通常是不可靠且可以操纵的。计算机视觉技术的开发提出了一种自动管理出勤过程的可行方式。在这项研究中，我们提供了一种准确有效的出勤管理系统，该系统利用OpenCV（一个强大的开源计算机视觉库）。II。 概述图像处理构成了我们出勤管理系统的基础[5]。 iii。 1。II。概述图像处理构成了我们出勤管理系统的基础[5]。iii。1。我们预处理图像以提高其质量并提取相关特征以进行后续分析。技术（例如调整大小，降噪和对比度调整）诸如确保面部检测算法的最佳性能。 另外，[7]图像预处理有助于减轻照明条件和背景混乱中的变化，从而提高了面部检测和识别的准确性。 图像处理我们出勤管理解决方案的核心是图像处理。 为了提高输入照片的质量并确定相关信息以进行进一步分析，我们会进行预处理。 [2]面部识别算法旨在通过利用包括对比度修改，降低降噪和缩放（包括对比度修改，降低和缩放）来尽可能地工作。 [3]此外，图片预处理通过减少背景混乱和照明中的波动来增强面部识别和识别的精度。 面部检测我们的出勤管理系统使用面部检测作为在输入照片中识别人员的关键步骤。 我们使用尖端的面部检测方法（包括基于深度学习的探测器或HAAR级联反应）从预处理照片中找到并提取面部区域。 [7]为了识别与人脸相匹配的模式，这些算法检查图片数据和输出边界框或像素坐标是否有其他处理。 [8]强大的出勤监视需要准确的面部识别，尤其是在姿态，情绪和闭塞的情况下。 2。技术（例如调整大小，降噪和对比度调整）诸如确保面部检测算法的最佳性能。另外，[7]图像预处理有助于减轻照明条件和背景混乱中的变化，从而提高了面部检测和识别的准确性。图像处理我们出勤管理解决方案的核心是图像处理。为了提高输入照片的质量并确定相关信息以进行进一步分析，我们会进行预处理。[2]面部识别算法旨在通过利用包括对比度修改，降低降噪和缩放（包括对比度修改，降低和缩放）来尽可能地工作。[3]此外，图片预处理通过减少背景混乱和照明中的波动来增强面部识别和识别的精度。面部检测我们的出勤管理系统使用面部检测作为在输入照片中识别人员的关键步骤。我们使用尖端的面部检测方法（包括基于深度学习的探测器或HAAR级联反应）从预处理照片中找到并提取面部区域。[7]为了识别与人脸相匹配的模式，这些算法检查图片数据和输出边界框或像素坐标是否有其他处理。[8]强大的出勤监视需要准确的面部识别，尤其是在姿态，情绪和闭塞的情况下。2。摘要模型我们的出勤管理系统的摘要模型包括面部识别过程，该过程与所观察到的面孔与公认的人相匹配，以记录出勤率[5]。为了进行面部识别，我们使用了诸如特征法，渔夫或局部二元模式直方图（LBPH）等复杂算法[1]。使用带注释的面部照片的培训数据集，这些算法获得了歧视性特征，它们可能会用来识别或分类在看不见的图像中。[7]摘要模型中包含了特征提取，相似性评估和决策的基本机制，这些机制正确地识别了面孔和跟踪出席率。