图2:胎儿MRI的胎龄为33周零5天。t2加权在轴向(a,b)和冠状(c)平面以及轴向平面(d)中的扩散加权图像(DWI)。在轴向平面上看到额骨前骨的尖头配置的异常颅骨配置(a和b中的箭头)。在所有平面和两个序列中,周围白质的高强度外观都显而易见,并且在轴向和冠状平面中看到了尖锐的描述(A - D中的白箭头)。白质在顶部区域的显而易见系数(DAC)值为1950 x 10^-3 m^2/s。
D0220 口内 - 根尖周第一张射线图像 $0 D0230 口内 - 根尖周每张附加射线图像 $0 D0240 口内 - 咬合射线图像 $0 D0250 口外 - 使用固定辐射源和探测器创建的 2D 投影射线图像 $0 D0251 口外后牙射线图像(每年限制一张 D0251 或 D0705) $0 D0270 咬翼 - 单张射线图像(每年限制两张) $0 D0272 咬翼 - 两张射线图像(每年限制两张) $0 D0273 咬翼 - 三张射线图像(每年限制两张) $0 D0274 咬翼 - 四张射线图像(每年限制两张) $0 D0277 垂直咬翼 - 7 至 8射线图像(每年限制两张) $0 D0310 涎管造影 $105 D0320 颞下颌关节造影,包括注射 $175 D0321 其他颞下颌关节射线图像,按报告 $105 D0322 断层扫描调查 $105 D0330 全景射线图像(每 3 年限制一张 D0330 或 D0701) $0 D0340 2D 头颅测量射线图像 – 采集、测量和分析 $30 D0350 口内或口外获得的 2D 口腔/面部摄影图像 $0 D0364 视野有限的锥形束 CT 捕获和解释 – 少于一个完整的颌骨(仅与植入物的手术放置相关);总共只能使用一次 D0364、D0365、D0366 或 D0367 一次) 120 美元 D0365 锥形束 CT 捕获和解释,带有一个完整牙弓的视野 - 下颌骨(仅与植入物的手术放置结合使用;每年总共只能使用一次 D0364、D0365、D0366 或 D0367 一次) 120 美元 D0366 锥形束 CT 捕获和解释,带有一个完整牙弓的视野 - 上颌骨,有或没有颅骨(仅与植入物的手术放置结合使用;每年总共只能使用一次 D0364、D0365、D0366 或 D0367 一次) 120 美元 D0367 锥形束 CT 捕获和解释,带有两个颌骨的视野;有或无颅骨(仅与植入物的外科手术放置相结合提供保障;每年总共仅限一次 D0364、D0365、D0366 或 D0367)140 美元 D0368 颞下颌关节系列的锥形束 CT 捕获和解释,包括两次或两次以上的曝光(每年仅限 1 次)125 美元 D0369 颌面 MRI 捕获和解释 125 美元 D0370 颌面超声捕获和解释 110 美元 D0371 涎腺内窥镜捕获和解释 110 美元 D0380 视野受限的锥形束 CT 图像捕获 – 少于一个完整的颌骨 100 美元 D0381 具有一个完整牙弓视野的锥形束 CT 图像捕获 – 下颌骨 90 美元 D0382 具有一个完整牙弓视野的锥形束 CT 图像捕获 – 上颌骨、带或不带颅骨 $90 D0383 锥形束 CT 图像捕获,可捕获双颌视野;带或不带颅骨 $120 D0384 锥形束 CT 图像捕获,用于 TMJ 系列,包括两次或两次以上曝光 $90 D0385 颌面 MRI 图像捕获 $110 D0386 颌面超声图像捕获 $110 D0391 与图像捕获无关的从业人员对诊断图像的解释,包括报告 $0 D0393 使用 3D 图像体积或表面扫描进行虚拟治疗模拟 $0 D0394 对同一模态的两个或多个图像或图像体积进行数字减影 $0 D0395 融合一个或多个模态的两个或多个 3D 图像体积 $0
与其他有效的选择性β2受体激动剂共同,皮下给予Salbutamol在小鼠中已显示出致畸性。在一项生殖研究中,发现9.3%的胎儿的口感为2.5 mg/kg,是人类最大口服剂量的4倍。在大鼠中,在整个怀孕期间口服0.5、2.32、10.75和50mg/kg/天的水平治疗无明显的胎儿异常。唯一的有毒作用是由于缺乏母体护理而导致最高剂量水平的新生儿死亡率增加。一项在兔子中的生殖研究显示,以50mg/kg/天为37%的胎儿颅骨畸形,是最大人类口服剂量的78倍。
脑电图是使用分布在颅骨周围的小电极记录的。电极的数量各不相同,国际临床神经生理学联合会采用的标准之一是国际 10-20 电极放置协议,该协议描述了 21 个电极的放置位置[ 24 ],但也有许多应用使用 35 通道、125 通道甚至高密度 256 通道。《行为与脑科学杂志》的一篇文章探讨了不同数量的电极对移动活动期间记录的脑电图的影响。[19 ]随着电极数量的增加,捕获的脑电图质量会提高,但成本和设置也会变得更加复杂和耗时。
脑回形成过程是大脑发育过程中生物和机械过程相互作用的结果,大脑通过脑回形成复杂的脑回丘和脑沟谷结构。研究人员开发了大量计算模型来研究皮质折叠。本综述旨在总结这些研究,重点介绍影响大脑发育和脑回形成的五个基本要素以及它们在计算模型中的表示方式:(i) 颅骨、脑膜和脑脊液的限制;(ii) 皮质层和区域的异质性;(iii) 皮质下纤维束的各向异性行为;(iv) 脑组织的材料特性;(v) 大脑的复杂几何形状。最后,我们重点介绍了未来模拟大脑发育的领域。
脑肿瘤是一种严重的健康问题,其特征是颅骨内异常生长,良性和恶性脑肿瘤都会对周围脑组织造成风险。脑膜瘤、神经胶质瘤(包括星形细胞瘤和高风险变体)和垂体瘤是常见的类型。早期诊断对于及时干预至关重要。本文探讨了两种 CNN 架构 VGG-16 和 ResNet-50 在检测脑肿瘤方面的有效性。通过比较它们的性能,它旨在改进自动检测,克服传统方法中主观解释的局限性。通过深入分析架构并使用多样化数据集进行评估,该研究旨在深入了解它们的优势和局限性,帮助医学图像分析取得进展,从而更精确地诊断脑肿瘤。
背景:阿尔茨海默病是一种神经退行性疾病。虽然最初症状是良性的,但随着时间的推移会变得更加严重。目标:这种疾病具有挑战性,因为没有治疗方法。这种疾病可以诊断,但也是后期。方法:这种疾病具有挑战性,因为没有治疗方法。这种疾病可以诊断,但也是后期。统计分析:由于大脑被限制在坚硬的颅骨内,任何过度扩张都可能导致严重的并发症,因此早期准确检测对于有效治疗至关重要。结果:检测涉及专家对医学图像的检查,主要是磁共振成像 (MRI) 扫描。应用和改进:卷积神经网络 (CNN) 彻底改变了各个领域的图像分类和分割。
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。
2. P. Jindal、Chaitanya、SSS Bharadwaja、S. Rattra、V. Gupta、P. Breedon、Y. Reinwald 和 M. Juneja。“在颅骨成形术中使用不同材料优化颅骨植入物和固定装置设计。”《机械工程师学会会刊》L 部分:材料设计与应用杂志,237 (1),107–121。https://doi.org/10.1177/14644207221104875,2023 年(影响因子 - 2.66)3. M. Juneja、SK Saini、R. Acharjee、S. Kaul、N. Thakur 和 P. Jindal。“PC-SNet 用于在多参数磁共振成像中自动检测前列腺癌。”国际成像系统和技术杂志,32 (6),1861–1879。https://doi.org/https://doi.org/10.1002/ima.22744,2022 年(影响因子-2.17) 4. P.Jindal、A. Bhattacharya、M. Singh、D. Pareek、J. Watson、R. O'connor、P. Breedon、Y. Reinwald 和 M. Juneja,“利用 3D 设计和制造进行单侧颅骨缺损骨重建,”增材制造与医学汇刊 AMMM,第 4 卷,第 1 期,第 655-655 页。2022 年 5. M. Juneja、JS Minhas、N. Singla、S. Thakur, N. Thakur 和 P. Jindal,“使用光学相干断层扫描 (OCT) 图像进行青光眼诊断的融合框架,”应用专家系统,第 201 卷,117202。2022 年(影响因子 - 8.66) 6. P. Jindal、P. Sharma、M. Kundu、S. Singh、DK Shukla、VJ Pawar、Y. Wei 和 P. Breedon,“用于多层锂离子电池组冷却的石墨烯纳米板的计算流体动力学 (CFD) 分析。”热科学与工程进展,第 201 卷,117202。 31. 2022 7. M. Juneja、J. Chawla、G. Dhingra、I. Bansal、S. Sharma、P. Goyal、G. Lehl、A. Gupta 和 P. Jindal,“用于颌面矫正手术的增材制造技术分析”。《机械工程师学会会刊》,C 部分:机械工程科学杂志,0 (0),09544062221081992,2022(影响因子-1.76) 8. M. Juneja、S. Thakur、A. Uniyal、A. Wani、N. Thakur 和 P. Jindal,“基于深度学习的视网膜图像青光眼分类网络。”计算机与电气工程,101,108009,2022(影响因子-3.81) 9. M. Juneja、JS Minhas、N. Singla、S. Thakur、N. Thakur 和 P. Jindal,“使用光学相干断层扫描 (OCT) 图像进行青光眼诊断的融合框架。”应用专家系统,201,117202,2022(影响因子-8.66) 10. A. Dhawan 和 P. Jindal,“羧酸官能化石墨烯增强聚氨酯纳米复合材料在静态和动态下的力学行为