XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System颅底
研究大脑和颅底的生长和形状在生命的头两年
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
分级的立体定向放射疗法对大脑和颅底
面具以两张塑料片开始。制作口罩的治疗射线照相师会在特殊设计的烤箱中逐个温暖它们，直到它们柔软而柔软。第一张纸在您的头部背面围绕，第二张纸在您的脸上轻轻模制。塑料会很温暖，但是这个过程并不舒服。一个小的塑料矩形将安装在面罩的前面，以便您轻轻地静置牙齿（如上图所示）。这也有助于保持您的静止。
外耳道鳞状细胞癌的手术治疗策略：累及颅底的局部晚期病例的治疗
摘要 目的 晚期外耳道鳞状细胞癌（SCC）的手术适应症高度依赖于颅底手术团队。本研究旨在评估 EAC SCC 患者的手术结果，并使用 T4 亚分期明确超晚期病例的手术适应症。方法 回顾性分析 2002 年至 2021 年期间在我院接受根治性治疗的 EAC SCC 患者。分析临床和手术结果，包括手术数据、总生存期（OS）和疾病特异性生存期（DSS）。为了明确晚期肿瘤的手术适应症，我们提出了 T4 亚分期。结果 在本研究纳入的 46 例患者中，8 例为 T1 肿瘤，10 例为 T2 肿瘤，5 例为 T3 肿瘤，23 例为 T4 肿瘤。 T1、T2、T3 和 T4 肿瘤的 5 年 DSS 分别为 100%、85.7%、100% 和 61.7%。5 年 OS 和 DSS 之间未发现边缘状态的预后影响（分别为 p = 0.23 和 0.13）。远晚期（T4b）肿瘤患者的 DSS 明显短于早期（T1/T2）和晚期（T3/T4a）肿瘤患者的 DSS（分别为 p = 0.007 和 0.03）。结论本研究重点关注了 20 年来大学医院的 EAC 鳞状细胞癌患者，尤其是颅底受累患者，并提出了 T4 亚分类。即使对于局部晚期肿瘤患者，整块切除肿瘤也能帮助实现良好的生存率。
机器学习分类器在前颅底病变鉴别中的应用
前颅底有多种病变。该区域最常见的肿瘤类型是垂体腺瘤、颅咽管瘤和脑膜瘤（1、2）。Rathke 裂囊肿也是与先天性鞍区肿块鉴别诊断的常见方法（3）。早期诊断该区域病变的重要性已得到强调，因为即使是这些良性病变，如果位于无法控制生长的区域，也可能呈进行性、持续性发展，有些病变还可能表现出侵袭性（4）。磁共振（MR）扫描具有良好的软组织分辨率，因此被强烈推荐用于前颅底病变的术前评估。磁共振成像（MRI）对这四种类型病变的描述具有特征性（5）。然而，MRI 图像的诊断准确性取决于放射科医生的经验，在某些情况下，具有相似 MRI 模式的病变可能彼此相似并使放射学诊断复杂化（6，7）。因此，有助于术前鉴别的新方法可能具有临床价值。放射组学可以从医学图像中提取高维特征，提供与病变病理生理相关的信息，而这些信息难以通过肉眼检查获得（8-10）。此外，可以利用新型机器学习技术分析病变的可挖掘放射组学特征，该技术在生物医学领域显示出良好的应用前景（11）。基于放射组学的机器学习已在先前的研究中应用于各种脑肿瘤的鉴别诊断，代表着在临床实践中应用于促进诊断和指导决策的潜力（12-16）。本研究评估了机器学习技术结合MRI影像组学特征和临床参数对前颅底四种常见病变的鉴别诊断能力。根据病变的流行病学和部位，将鉴别诊断分为三组：垂体腺瘤与颅咽管瘤（鞍区/鞍上区最常见的肿瘤）、脑膜瘤与颅咽管瘤（鞍旁区最常见的肿瘤）以及垂体腺瘤与Rathke裂囊肿（鞍内区最常见的病变）。