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增强医疗保健推荐：深度卷积神经网络中的迁移学习用于阿尔茨海默病检测
阿尔茨海默病 (AD) 和轻度认知障碍 (MCI) 等神经退行性疾病会严重影响大脑功能和认知。先进的神经成像技术，尤其是磁共振成像 (MRI)，通过检测结构异常在诊断这些疾病方面发挥着至关重要的作用。这项研究利用以大量 MRI 数据而闻名的 ADNI 和 OASIS 数据集来开发用于检测 AD 和 MCI 的有效模型。该研究进行了三组测试，比较了多个组：多类分类（AD vs. 认知正常 (CN) vs. MCI）、二元分类（AD vs. CN 和 MCI vs. CN），以评估在 ADNI 和 OASIS 数据集上训练的模型的性能。对这两个数据集都应用了高斯滤波、对比度增强和调整大小等关键预处理技术。此外，还利用 U-Net 进行颅骨剥离，通过去除颅骨来提取特征。研究了几种著名的深度学习架构，包括 DenseNet-201、EfficientNet-B0、ResNet-50、ResNet-101 和 ResNet-152，以识别与 AD 和 MCI 相关的细微模式。采用迁移学习技术来提高模型性能，利用预训练数据集来改进阿尔茨海默氏症 MCI 检测。ResNet-101 与其他模型相比表现出色，在涵盖 AD、CN 和 MCI 的多类分类任务中，在 ADNI 数据集上实现了 98.21% 的准确率，在 OASIS 数据集上实现了 97.45% 的准确率。它在区分 AD 和 CN 的二元分类任务中也表现良好。ResNet-152 在 OASIS 数据集上 MCI 和 CN 之间的二元分类方面表现尤为出色。这些发现强调了深度学习模型在准确识别和区分神经退行性疾病方面的实用性，展示了它们在增强临床诊断和治疗监测方面的潜力。
模块I.与脑损伤生活
了解脑损伤有数百种不同类型的脑损伤。创伤性脑损伤（TBI）创伤性脑损伤是对大脑的损伤，而不是退化性或先天性的损伤，这是由外部物理力引起的，可能会导致意识状态降低或改变。结果是认知能力或身体功能的损害。它也可能导致行为或情感功能的干扰。有两种类型的创伤性脑损伤：封闭的脑损伤 - 这意味着损伤发生而没有头骨的身体渗透。尽管在受伤期间，大脑没有直接“触摸”，但大脑在头骨内漂浮，可以在头骨内弹跳和扭曲，从而导致颅骨内部的尖锐骨头瘀伤和撕裂。有多种力在封闭的脑损伤中造成损害。它们包括：
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脑震荡是一种创伤性的脑损伤，可能是由于对头部或身体的打击造成的，它破坏了大脑的正常功能。这种突然的运动会导致大脑在颅骨中弹跳或扭曲，从而在大脑中产生化学变化，有时会伸展和破坏脑细胞，从而破坏大脑正常功能的方式。脑震荡会引起严重且持续的神经心理学障碍，影响平衡，阅读（跟踪），解决问题，计划，记忆，注意力，注意力，集中和行为。脑震荡范围从轻度到重度。脑震荡增加了维持另一种脑震荡的风险。第二影响综合征可能会发生第二次脑震荡，同时仍经历先前脑震荡的症状。它可能导致严重的损害甚至死亡。
使用 FMRI 图像诊断诵读困难症
功能预处理：在 fMRI 数据分析中，每次运行 BOLD 时，都会执行一系列预处理步骤。这包括创建参考体积和去颅骨版本以与 T1 加权参考对齐、估计头部运动参数以及应用时空滤波以增强神经活动模式并抑制噪音。根据获取体积内切片的时间差异调整切片时间校正，并转换为标准模板空间，确保一致的空间对齐。进一步的步骤包括生成混杂时间序列、计算生理回归量、使用网格重采样进行空间对齐以及高斯平滑以增强图像。这些程序共同准备了 fMRI 数据以供后续分析，确保对大脑活动模式的解释准确可靠。
人脑电磁场测量的新方法
过去几十年来，神经成像技术的进步改变了医学、神经病学和神经外科领域。利用计算机断层扫描 (CT)、磁共振成像 (MRI) 和脑电图 (EEG) 等结构和功能成像技术无创地窥视强化颅骨内部的能力极大地扩展了我们对人脑的了解。通过 CT 和标准 MRI 获得的结构成像使神经外科医生能够定位病理并使手术对患者更安全。然而，这些方式只能提供大脑的静态图像，而 EEG 提供的功能数据仅限于皮质表面 [1] 。功能性磁共振成像 (fMRI) 是一种可获取功能数据的方法；然而，该测量方法检测血流变化。这是试图将功能与相关的生理变化联系起来，而不是直接测量神经信号 [2] 。
深入了解心包和心脏结核的成像
结核病（TB）（TB）的心包和心脏受累虽然很少见，但这是颅骨和脊髓结核的第二大最常见原因。1个结核病参与心脏发生在心包，肌肉，心内膜或冠状动脉中。2，由于临床表现通常是模棱两可的，因此隔离心包和心脏结核病的诊断很难，并且传统程序（例如痰液涂片显微镜，培养和组织学）具有有限的灵敏度和特异性。结果，诸如经脑超声心动图（TTE），心脏计算机断层扫描（CT）和心脏磁共振共鸣（CMR）之类的成像技术在诊断，评估中起着至关重要的作用，其与其他病理学的区别，在监测治疗症状和cardiactiactiactiactiac Tbbs中的差异。在本文文章中，我们将讨论用于评估心包和心脏结核病的流行病学，病理生理学，临床特征和成像方式，我们将回顾当前的证据和
认知康复
根据国家神经系统疾病和中风研究所（Ninds）的说法，“脑病是大脑疾病的任何术语，可以改变大脑功能或结构。脑病可能是由感染剂（细菌，病毒或prion），代谢或线粒体功能障碍，脑肿瘤或颅骨压力增加，长时间暴露于有毒元素（包括溶剂，药物，耐药物，工业化学物质，或某些缺乏流血的牛noma，chroronic frolicive oroma，comphornoce oroma）的脑部肿瘤或增加的压力 脑。脑病的标志是一种改变的精神状态。取决于脑病的类型和严重程度，常见的神经系统症状是记忆力和认知能力的逐渐丧失，微妙的人格变化，无能为力，嗜睡和逐渐逐渐失去意识。其他神经系统症状可能包括
狗慢性硬膜下血肿急性发作
一只十个月大的雄性约克夏犬在遭受脑外伤四个月后接受了 CT 检查。头部 CT 扫描显示脑室扩张，右顶骨附近有新月形外周血肿，并有矿化区域。血肿的内脏层在原生扫描中呈高衰减，静脉注射碘化造影剂后显示中度对比增强。颅骨未发现骨折。这些发现与急性慢性钙化性硬膜下血肿相符，这种血肿在人类中已有更详细的描述。这是第一份报告，其中描述了使用计算机断层扫描对狗进行这种疾病的成像结果。关键词：犬、头部创伤、脑外伤、计算机断层扫描
利用术中导航的3D彩色多普勒超声在神经胶质瘤手术中
在儿童中看到，切除时可能可以治愈，而低级神经胶质瘤（WHO II级）主要是在年轻人中看到的，最终会发展为高级神经胶质瘤（3）。大多数神经胶质瘤（55.1％）是IV级的胶质母细胞瘤，其发生率为每100,000（1）。神经胶质瘤疗法的主要基石包括组织学诊断和去除肿瘤，放射治疗和药物治疗的手术（4）。关于适当切除策略的持续辩论，主要是由脑磁共振断层扫描（MRI）（5）和计算机断层扫描（CT）（6，7）的区域内的胶质瘤细胞表现出来的驱动，即使在组织学上正常的大脑区域（8）。几项研究证明了神经瘤手术中切除术的程度（EOR）和残留的肿瘤体积是影响患者结果的重要因素，因为它在无进展的生存和整体生存中衡量了（9-12）。因此，在保留神经功能的同时，尽可能多地切除肿瘤是普遍的实践（13）。的先决条件是在神经外科手术过程中病理组织以及雄辩的大脑区域的定位，可以使用神经道系统实现。这些系统通常利用术前成像，对患者进行了注册（14）。术中成像模式，例如计算机断层扫描（ICT）（15-17），磁共振断层扫描（IMRI）（18-20）（18-20）和超声（IUS）（IUS）（21-23）（21 - 23）可以整合到这些系统中，从而提高安全性和准确性。（35）。2003年Keles等。2003年Keles等。除了进行即时切除控制的可能性外，术中成像还可以帮助神经外科医生处理脑转移，这是一种描述的现象，主要是由于脑肿胀，脑脊液减少，减少肿瘤，脑缩回，脑缩回，脑部恢复和吸收后颅骨后颅骨术和颅骨术后（24），24，24，24，24，24，24，，24，24岁。估计大脑变形程度的首次努力可以追溯到1980年代（26）。从那时起，已经进行了各种尝试以解决此问题，包括光学扫描（27）和导航基于指针的表面位移测量（28，29），这是一种具有集成手术显微镜和视频分析（24），IMRI（30，31）和IUS（32 - 34）的立体定向系统（24）。在整个手术过程中已显示出大脑的转移，如Nabavi等人所证明的那样，可以通过串行MRI获取来部分解决。IMRI的主要局限性是其限制可用性，结构要求，时间消耗和高成本（36，37）。这些缺点都不适用于IUS（可以在不明显的外科手术过程中显着中断）进行IUS，如今已广泛可用，使用直接使用且具有成本效益（38）。现代超声系统可以完全整合到神经道设备中（39，40），并能够为神经瘤手术中的切除范围（40，41）和脑变形提供有关切除范围的信息（39）。分析了前后导航的IUS使用IUS的大脑移位测量值的首次描述在1990年代后期发表，当时在术前和术中术中易于识别的易于识别的能够识别的结构（如心室）标记以评估脑部转移（32 - 34）。
使用深度学习技术实现脑肿瘤自动分类
摘要。脑肿瘤是一种因脑细胞异常生长而引起的严重疾病。脑肿瘤大致分为两类，即恶性（癌性）和良性（非癌性）。随着肿瘤的生长，颅骨内的压力会增加，从而损害大脑并危及生命。早期发现和分类脑肿瘤非常重要，因为它有助于选择最合适的治疗方法来挽救患者的生命。通常，医生可以手动进行脑肿瘤检测，或者在脑部 MRI 图像的情况下使用机器学习模型。在文献中，人们发现 CNN、DCNN 和 RNN 等深度学习技术在图像处理应用中表现出良好的效果。本文旨在利用 CNN 深度学习技术有效地检测和分类脑肿瘤。数据集来自 Kaggle。所提出的方法分别通过 CNN 和 Resnet50 实现了 93.5% 和 98.4% 的准确率。