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World File Search System颅内
使用高分辨率MRI进行颅内动脉粥样硬化的精确诊断：
Wang，Y。等，中国有症状的颅内大动脉狭窄和闭塞的患病率和结局：中国颅内动脉粥样硬化（CICAS）研究。中风，2014年。45（3）：663-9。Lange，M.C。等人，在缺血性中风的不同亚型中的中风复发。颅内疾病的重要性。arq neuropsiquiatr，2018年。76（10）：649-653。
多发性颅内海绵状瘤的脑干海绵状瘤治疗：单一机构经验的回顾性分析
临床表现主要分为伴随组的癫痫发作（47.6%）和非伴随组的局灶性神经功能障碍（59.1%）。阿拉伯国家摩洛哥的一项横断面研究介绍了该国 20 年的颅内海绵状瘤治疗经验，研究发现，20-40 岁年龄组的患者更为常见（58%，n=26），其中癫痫发作是最常见的症状（47%；n=21），局灶性神经功能障碍排在第二位（27%；n=12）。18 这些结果与 Kivelev 等人的报告一致，他们报告了 33 例伴随脑干海绵状瘤的患者，结果显示年龄组主要分布和癫痫发作是主要临床表现。12 Santos 等人报告了总共 238 例多发性脑海绵状瘤患者。 39 例（16.4%）患者报告合并脑干海绵状瘤。整个脑病的主要表现是
人工智能在颅内动脉瘤检测中的不一致性
保留所有权利。未经许可不得重复使用。永久。预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 medRxiv 许可，可以在此版本中显示预印本。版权所有者于 2024 年 11 月 30 日发布此版本。；https://doi.org/10.1101/2024.11.26.24317954 doi：medRxiv preprint
脑部死亡因怀疑Bothrops蛇咬后的儿童颅内出血而导致的脑死亡
由巴西最普遍的毒蛇产生的毒素通常会增加血管通透性和白细胞浸润。这与毒液成分的其他作用相结合，导致水肿，起泡，局部出血和疼痛，有时会发展为缺血，坏死和全身并发症。炎症反应和凝结疾病的触发（例如去纤维化和血小板减少症）可能会对脑毛细血管造成内皮损害，从而导致脑内出血1,2。毒液的组成受栖息地，性别，饮食或个性发育的影响。同一物种的年轻动物可能会产生更多的抗凝毒素，而成年人则主要表现出炎症和蛋白水解作用3,4。某些物种的毒液以更高的死亡率5而闻名。
颅内动脉瘤的基因治疗：系统评价
摘要 目前，颅内动脉瘤的治疗仅限于侵入性手术和血管内治疗，而有些动脉瘤无法通过这些方法治疗。识别和靶向参与动脉瘤发病机制的特定分子通路可能会改善预后。癌症相关基因中发现的低频体细胞变异与颅内动脉瘤的发展有关。特别是，PDGFRB 基因突变会导致组成性激活的 ERK 和核因子 κ B 信号通路，酪氨酸激酶抑制剂可以针对这些通路进行治疗。在这篇综述中，我们描述了致癌基因和其他基因中的低频体细胞变异如何影响动脉瘤发展的发病机制，重点关注基因治疗应用，例如血管内原位输送化疗药物。
使用近红外光检测颅内血肿的蒙特卡罗模拟
颅内血肿（ICH）是指头部受伤或脑血管破裂时，血液在脑内或脑与颅骨之间积聚，可导致脑部受压，引起头痛、呕吐、精神错乱，甚至癫痫或昏迷。若不及时治疗，血肿会导致颅内压升高，导致脑损伤或脑疝，严重者可危及生命。快速诊断和干预可大大降低风险，较大的血肿通常需要手术治疗，以避免严重的后遗症。检测血肿是快速诊断血肿的基础，通过准确及时的检测，医生可以快速做出诊断并制定合适的治疗方案，因此，血肿的检测非常重要。
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。
癫痫患者的颅内脑外对内侧颞叶刺激的预测建模
尽管有希望取得的进步，但耐药性癫痫（DRE）的闭环神经刺激仍然依赖手动调整并产生可变的结果，而自动化的可预测算法仍然是一种吸引力。作为解决这一差距的基本步骤，在这里，我们研究了在参数丰富的神经刺激下人类颅内EEG（IEEG）反应的预测动力学模型。使用来自n = 13例DRE患者的数据，我们发现具有约300毫秒因果历史依赖性的刺激触发的切换线性模型可以最好地解释引起的IEEG动力学。这些模型在不同的刺激幅度和频率中高度一致，从而可以从丰富的刺激下学习可推广的模型，并且对数据有限。此外，几乎所有受试者的IEEG都表现出距离依赖的模式，从而刺激直接影响致动位点和附近地区（≲20mm），会影响中距离区域（20〜100mm）通过网络相互作用，几乎无法达到远端区域（≳100mm）。峰网络相互作用发生在距刺激位点60毫米的60毫米处。由于其预测精度和机械性解释性，这些模型对于基于模型的癫痫发作和闭环神经刺激设计具有巨大的潜力。
新生儿的颅内出血：原因，诊断和管理
新生婴儿中有症状性颅内出血（ICH）的发生率可能是1：2,000自发性出生，1：850真空提取和1：650镊子辅助递送。颅内出血经常与新生儿的不良神经发育结局有关，因为围产期是脑发育的关键窗口。在术语新生儿中，ICH通常由于机械损伤而发生在分娩期间。另一方面，由于血液动力学不稳定性和生发基质（GM）脉管系统的脆弱性，早产儿经常出现ICH。基于出血的位置，ICH通常被描述为硬膜外，硬膜下，蛛网膜下腔，脑室室内和实质性出血。新生儿ICH的原因是多因素，包括与早产，出血性中风，感染，血管畸形，出血性疾病和遗传原因有关的出血。肠道旁路/体外膜氧合（ECMO）期间的凝血病也可能是原因。大多数患者可以在没有手术干预的情况下进行管理。某些有症状的婴儿可能需要神经外科手术，例如外部室引流和/或心室术分流（S）。神经发育结果因大脑，病因，位置和出血程度的成熟而有所不同。在临床上有关并发症可能包括发育延迟，白细胞，抽搐，脑瘫和其他神经系统疾病。在本文中，我们回顾了新生儿ICH的类型，病因，严重性和临床结果。新生儿（2024）：10.5005/jp-journals-11002-0097关键字：硬膜外，生发基质脉管系统，出血性中风，婴儿，感染，脑室室内，新生儿，实质，硬膜下，蛛网膜下腔。