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使用 CNN-LSTM 方法和基于图像的 GLCM 特征对颅内出血 (CT) 图像进行分类
摘要。使用基于特征的混合方法，将基于变换的特征与基于图像的灰度共生矩阵特征相结合。在对脑出血 CT 图像进行分类时，基于特征的组合策略比基于图像特征和基于变换特征的技术表现更好。使用深度学习技术（尤其是长短期记忆 (LSTM)）的自然语言处理已成为情绪分析和文本分析等应用中的首选。这项工作提出了一个完全自动化的深度学习系统，用于对放射数据进行分类以诊断颅内出血 (ICH)。长短期记忆 (LSTM) 单元、逻辑函数和 1D 卷积神经网络 (CNN) 构成了建议的自动化深度学习架构。这些组件均使用 12,852 份头部计算机断层扫描 (CT) 放射学报告的大型数据集进行训练和评估。
用于检测和分类颅内出血的全自动基于正弦图的深度学习模型
摘要目的：提出一种使用深度学习框架直接从正弦图中检测和分类颅内出血 (ICH) 的自动化方法。该方法旨在通过消除耗时的重建步骤并最大限度地减少计算机断层扫描 (CT) 重建过程中可能出现的潜在噪音和伪影来克服传统诊断的局限性。方法：本研究提出了一种使用深度学习框架从正弦图中检测和分类 ICH 的两阶段自动化方法。该框架的第一阶段是强度变换正弦图合成器，它合成与强度变换 CT 图像等效的正弦图。第二阶段包括级联卷积神经网络-循环神经网络 (CNN-RNN) 模型，该模型可从合成的正弦图中检测和分类出血。 CNN 模块从每个输入的正弦图中提取高级特征，而 RNN 模块提供正弦图中邻域区域的空间相关性。在一个包含 8652 例患者的大型样本的公开 RSNA 数据集上对所提出的方法进行了评估。结果：结果表明，与 ResNext-101、Inception-v3 和 Vision Transformer 等最新方法相比，所提出的方法在患者准确率上显着提高了 27%。此外，与基于 CT 图像的方法相比，基于正弦图的方法对噪声和偏移误差的鲁棒性更高。还对所提出的模型进行了多标签分类分析，以从给定的正弦图中确定出血类型。还使用激活图检查了所提出模型的学习模式的可解释性。结论：所提出的基于正弦图的方法可以准确、高效地诊断 ICH，无需耗时的重建步骤，并有可能克服基于 CT 图像的方法的局限性。结果显示，使用基于正弦图的方法检测出血的效果良好，进一步的研究可以探索该方法在临床环境中的潜力。
原位聚合物溶液加工的石墨烯-pdms纳米复合材料用于颅内压传感器
摘要：聚二甲基硅氧烷（PDMS）已成为植入传感器中介电层的有前途的候选者，由于其出色的生物相容性，稳定性和柔韧性。这项研究涉及一种创新的方法来产生石墨烯增强的PDMS（GR-PDMS），在该方法中，将石墨粉末剥落成聚合物溶液中的单层和几层石墨烯片中，目前与PDMS形成交联。该方法在聚合物基质中产生均匀分布的石墨烯，并在石墨烯和PDM之间进行了改进的接口，从而显着降低了PDMS中石墨烯的渗透阈值从10％降低到5％。合成的GR-PDMS表现出改善的机械性和电气性能，测试了潜在的电容压力传感器。结果表明，令人印象深刻的压力灵敏度高达0.0273 kPa -1，比原始PDM的压力敏感性高45倍，比报道的文献值高2.5倍。GR-PDMS展示了出色的压力感应能力和稳定性，从而满足了植入颅内压（ICP）传感器的要求。
使用同时替莫唑胺和颅内MGMT修饰？D T细胞进行高级神经胶质瘤的产卵细胞疗法，遵循标准的分离后化学疗法和放疗：当前的策略和未来方向
细胞疗法，包括嵌合抗原受体T细胞疗法（CAR-T），虽然通常在血液学恶性肿瘤中成功成功，但面临着针对实体瘤的实质性挑战，例如胶质母细胞瘤（GBM），由于快速生长，抗原异质性，抗原异质性，并且由于对细胞质量和免疫的反应不足，以前显示了GB的响应，我们以前曾表现过GB，我们以前曾经表现出GB，我们以前曾经表现出GB，我们曾经表现出GB，我们曾经表现出GB的响应。由伽马三角洲（GD）T细胞识别的配体（NKG2DL），这是一种次要淋巴细胞亚群，通过GD T细胞受体（TCR），NKG2D和多种机制，天生识别靶分子。鉴于NKG2DL表达在GBM细胞上通常不足以引起对GD T细胞免疫疗法的有意义反应，然后我们证明，使用诸如替莫唑胺（TMZ）的烷基化剂的DNA损伤反应（DDR）途径的激活可以通过激活DNA损伤反应（DDR）途径来暂时上调NKG2DL表达。tmz也对GD T细胞有毒。使用p140k/mgmt lentivector，通过表达O（6） - 甲基瓜氨酸-DNA-DNA-甲基转移酶（MGMT）来赋予对TMZ的耐药性，我们进行了基因工程的GD T细胞，这些GD T细胞可在TMZ治疗剂量的存在下保持全部效应。然后，我们验证了一种治疗系统，该系统称我们称其为耐药性免疫疗法（DRI），该系统将TMZ的标准方案与同时在最初的I-Human Spearial I临床试验中同时抗TMZ内输注TMZ耐TMZ的GD T细胞（NCT04165941）。本手稿将讨论DRI作为新诊断的GBM的合理治疗方法，并且在具有稳定的最小残留疾病的患者中，重复给予DRI与现有标准的Stupp方案相结合的重要性。
脉动微血管脑血流波形随颅内顺应性和年龄的变化
然而，DCS 相对于 TCD 有几个优势，因为它对操作者的依赖性较低，并且不需要颞骨窗，而有些患者则没有颞骨窗。14 由于最近的 DCS 系统采样频率较高，因此可以提取类似于用 TCD 测量的 CBFV 波形的搏动 rCBF 波形。与 TCD 不同，DCS 在脑实质微血管水平测量 rCBF，与 TCD 测量的蛛网膜下腔内的大动脉相比，其具有不同的调节特性。最近的研究调查了使用 DCS 测量的搏动 rCBF 波形作为临床环境中 ICP 和 CrCP 的潜在生物标志物。5 – 7 , 10 , 11 然而，量化哪些因素影响 DCS 搏动波形的形态特征的研究有限。 15 人们认为，由于被坚硬的颅骨限制，测得的 rCBF 波形具有与周围脉动血流波形不同的特征。Monro-Kellie 学说认为，脑有三个部分：脑实质、脑脊液 (CSF) 和颅内血液。16 不同的部分可以充当缓冲区，如果其中一个部分的体积增加，另外两个部分就会减少，以在生理条件下控制 ICP。16 这意味着，在脑中，顺应性不仅反映血管扩张的程度，还由血管外顺应性介导。血管顺应性和这种血管外顺应性的综合作用称为颅内顺应性 (ICC)。13 多项研究表明，用 TCD 测得的大血管 CBFV 波形形状会随着 ICP 升高和 ICC 降低而改变。 13 , 17 , 18 因此，我们在此假设 ICC 还会导致用 DCS 测量的脉动 rCBF 波形发生形态变化。在这里，我们研究了 Chiari 畸形 (CM) 患者相对于健康对照者的脉动血流波形。CM 是一种解剖畸形，其特征是小脑扁桃体下降 (TD) 进入枕骨大孔。这会导致颅脊交界处 CSF 自由流动中断，从而可能改变 CSF 在 ICP 升高的情况下转移至椎管内的能力。19、20 CM 的经典且最可通过手术矫正的症状是枕下头痛，Valsalva 动作会加重该头痛。 21 多项研究表明，尽管 CM 患者的平均 ICP 值正常，但由于 ICC 减少，这些患者的脉动 ICP 波形和脉动 CSF 波形会发生显著变化。22 – 26
通过颅内交替刺激的αα调制，患有注意力缺陷多动障碍的成年人
鉴于心理药物多动症治疗的这些缺点，在过去的十年中，已经研究了非药物治疗的各种潜在替代方法，可以实现无需或副作用较少的ADHD治疗。除了心理治疗方法外，例如体育锻炼训练（Barudin-Carreiro等，2022； Montalva-Valenzuela等人，2022年； Seiffer等，2022），草药治疗，草药治疗（Sarris等人，2011年），以及Interverions Interventions Interventions Interventions Interventions Interventions Interventions vrive virtace virtace virtace virtace virtiv al。 Bashiri等人，2017年； Romero-Ayuso等人，2021年）和基于应用的心理教育（Selaskowski等，2022，2023b）。可能是最有争议的和有争议的替代多动症治疗方法，但仍然是神经反馈。这种疗法干预旨在改善大脑活动的自我调节，并在研究近50年中一直在研究（Arns等，2014）。一些研究人员得出结论神经反馈对ADHD症状的积极影响（例如，参见Moreno-García等人，2022年的系统评论，其他人更加怀疑（有关系统的综述和元分析，请参见Louthrenoo等人，参见Louthrenoo等人，2022年，2022年； Rahmani等； Rahmani等，20222）。因此，其功效尚不清楚。因此，仍然需要开发更有效的ADHD治疗方法，其副作用较少。
颅内压变异性作为危重患者颅内高压和死亡率的预测指标的作用
目的颅内压 (ICP) 监测是追踪神经外科患者的一种广泛使用且必不可少的工具，但仅使用基于 ICP 的范例来指导管理有局限性。有人提出，除了平均 ICP 之外，ICP 变异性 (ICPV) 可能是神经系统结果的有用预测指标，因为它代表了完整脑压自动调节的间接测量。然而，目前关于 ICPV 适用性的文献显示 ICPV 和死亡率之间存在相互矛盾的关联。因此，作者旨在使用 eICU 协作研究数据库 2.0 版研究 ICPV 对颅内高压发作和死亡率的影响。方法作者从 eICU 数据库中提取了 868 名神经外科患者的 1,815,676 个 ICP 读数。使用两种方法计算 ICPV：滚动标准差 (RSD) 和滚动平均值的绝对偏差 (DRM)。颅内高压发作定义为在任何 30 分钟的时间窗口中至少有 25 分钟的 ICP > 22 毫米汞柱。使用多元逻辑回归计算平均 ICPV 对颅内高压和死亡率的影响。使用具有长短期记忆的循环神经网络对 ICP 和 ICPV 进行时间序列预测，以预测未来的颅内高压发作。结果使用两种 ICPV 定义，较高的平均 ICPV 与颅内高压显着相关（RSD：aOR 2.82，95% CI 2.07–3.90，p < 0.001；DRM：aOR 3.93，95% CI 2.77–5.69，p < 0.001）。 ICPV 与颅内高压患者的死亡率显著相关（RSD：aOR 1.28，95% CI 1.04–1.61，p = 0.026，DRM：aOR 1.39，95% CI 1.10–1.79，p = 0.007）。在机器学习模型中，两种定义的 ICPV 均取得了同样好的结果，DRM 定义在 20 分钟内获得的最佳 F1 得分为 0.685 ± 0.026，曲线下面积为 0.980 ± 0.003。结论作为神经监测的一部分，ICPV 可作为预测神经外科重症监护中颅内高压发作和死亡率的辅助手段。进一步研究使用 ICPV 预测未来的颅内高压发作可能有助于临床医生对患者的 ICP 变化做出迅速反应。
新生儿脑MRI中的大脑提取方法及其对颅内体积的影响
摘要：虽然大多数古老的DNA研究都集中在过去的50，000年中，但现在可以进入更新世早期的古生物学方法，这是一个反复的环境变化的时期，影响了当今的生物多样性。新兴的深基因组样品，包括从沉积物中保存的DNA，可以推断自适应进化，发现未识别的物种以及探索冰川，火山和古磁反转的人口统计学和社区组成。在这篇综述中，我们探讨了古生物学学的状态，并讨论关键的瓶颈，包括技术局限性，进化差异和相关偏见，以及需要更精确的遗体和沉积物进行预期。我们得出的结论是，通过改进实验室和计算方法，深层古生物学学的新兴领域将扩大使用古代DNA可解决的问题的范围。
使用生成的对抗网络将头皮映射到颅内脑电图中，以自动检测中间的癫痫样放电
摘要 - 头皮和颅内脑电图（EEG）对于诊断脑部疾病至关重要。但是，头皮脑电图（seeg）被头骨衰减并被伪像污染。同时，颅内脑电图（IEEG）几乎没有文物，并且可以捕获所有大脑活动，而无需任何衰减，因为靠近大脑。在这项研究中，目的是通过将SEEG映射到IEEG来提高SEEG的性能。为此，我们在这里使用生成的对抗网络开发了一个深神经网络，以估算IEEG的SEEG。所提出的方法适用于Seeg和IEEG，并从癫痫发作中同时记录以检测间隔癫痫样放电（IEDS）。所提出的方法检测IEDS的精度为76％的IED，并以最先进的方法为止。此外，它至少比比较方法少十二倍。
大脑Windkessel的定量模型及其与颅内动力学疾病的相关性
颅内动力学的客观传统模型无法捕获颅内压（ICP）脉冲的几个重要特征。实验表明，在局部振幅最小值上，ICP脉冲通常在动脉血压（ABP）脉冲之前，而颅骨是一种带滤波器的带滤波器，以心脏速度为中心，用于ICP脉冲，并以ABP脉冲为中心，这是大脑Windkessel机制。这些观察结果与现有的压力容量模型不一致。探索这些问题的方法，作者通过使用简单的电气储罐电路对ABP和ICP脉冲进行了建模，并通过使用自动回流（ARX）建模将电路的动力学与狗的生理数据进行了比较。结果作者的ARX分析显示了犬颅颅骨和脉冲抑制之间的一致性，他们使用电路和颅骨之间的类比来检查脉冲抑制的动力学。结论生理数据和电路动力学之间的对应关系表明，大脑Windkessel由脑实质和CSF的节奏运动组成，它不断反对收缩和舒张血流。已通过流动敏感的MRI记录了这种运动。在热力学术语中，脑动脉灌注的直流电流（DC）功率驱动平滑的毛细管流动和交流电流（AC）功率分流，通过CSF脉冲能量到静脉。这表明脑积水和相关疾病是CSF路径阻抗的疾病。阻塞性脑积水是高分辨率引起的高CSF路径阻抗的结果。正常压力脑积水（NPH）是由于低惯例和高依从性而导致的高CSF路径阻抗的结果。低压脑积水是高电阻和高依从性引起的高CSF路径阻抗的结果。心室肿大是一种自适应生理反应，可增加CSF路径体积，从而降低CSF路径的耐药性和阻抗。伪肿瘤脑是具有正常CSF路径阻抗的高直流功率的结果。CSF分流是一种辅助Windkessel，它会排出能量（从而降低ICP），并降低CSF路径的阻力和阻抗。Cushing的反射是极端的辅助Windkessel，它保持直流功率（动脉高血压）并降低交流电源（心动过缓）。Windkessel理论是一种用于研究通过颅骨流动的热方法方法，它指出了对脑积水和相关疾病的新理解。