ويستند المواد على العمل جزئيا بدعم من مؤسسة العلوم الوطنية تحت رقم منحة IIS0758410. تم توفير البيانات عن طريق نظام الرعاية الصحية كارولينا.

1. منهجية نظرة عامة الإطار المقترح يعالج الدماغ الصور CT من إصابات في الدماغ (المصرف التجاري العراقي) لحساب المرضى تلقائيا تحول خط الوسط في الحالات المرضية واستخدامها فضلا عن غيرها من المعلومات المستخرجة للتنبؤ الضغط داخل الجمجمة (ICP). الشكل 1 يبين الرسم التخطيطي لكامل الإطار. ويمكن تقسيم التحول إلى قياس خط الوسط الآلي ثلاث خطوات. أولا، خط الوسط المثالي من الدماغ، أي قبل إصابة خط الوسط، وجدت من خلال البحث على أساس التسلسل الهرمي التماثل الجمجمة والأنسجة الميزات 3. ثانيا، النظام البطيني هو مجزأة لكل الدماغ CT الصورة 4. ثالثا، ويقدر خط الوسط الفعلي من نظام مجزأة مشوهة البطين باستخدام أسلوب مطابقة شكل 5. ثم يتم التحول الأفقي قدر من النظام البطيني على أساس تقدير خط الوسط المثالي وخط الوسط الفعلي. بعد رويقدر انه تحول خط الوسط على التوالي، وتستخدم الميزات بما في ذلك التحول خط الوسط، والمعلومات نسيج من الصور CT، فضلا عن غيرها من المعلومات الديموغرافية للتنبؤ ICP. وتستخدم خوارزميات تعلم الآلة في تصميم نموذج العلاقة بين ICP والميزات استخراج 6. 2. خط الوسط المثالي تقدير <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> هذه الخطوة بالكشف عن خط الوسط المثالي التقريبي باستخدام التماثل من الجمجمة. الأولى، وذلك باستخدام الرمادي العتبة، الجمجمة يجب أن تكون مجزأة عن بقية المحتوى في صورة CT. وبعد ذلك، إجراء بحث شامل للتعرف على زوايا الدوران حول مركز الكتلة من الجمجمة. يتم تعريف زاوية الدوران الأمثل والزاوية التي تعظم من التماثل نصفين الناتجة من الجمجمة. خط الوسط المثالي هو تقريبي وفاة الخط من خلال كتلة ونقطة المركز لديه ملاك التناوب الأمثل فيما يتعلق الاتجاه العمودي الأصلي للصورة CT. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> هذه الخطوة بالكشف عن عosterior منجل المخ الأمامي ومنجل التعلق على هامش التلم السهمي. يتم تنفيذ هذه الخطوة لتحسين خط الوسط المثالي تحديد تقريبي. أولا تعريف المستطيلات البحث تركز على 2 نقطة تقاطع خط الوسط اثنين بين المثل الأعلى تقريبية والقبة و. المقبل، واختيار الأحجام من المستطيلات حتى تجريبيا أنها تغطي ليتم الكشف عن ملامح تشريحية كما هو موضح أدناه. تم الكشف المرفق منجل الأمامي كنقطة ذروة ريدج على القبة ويتم الكشف عن المخي منجل كخط رمادي في المنطقة الخلفية 3. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> هذه الخطوة يستخدم الكشف عن تلك الميزات المذكورة أعلاه لتحسين وضع مثالي خط الوسط. مرة واحدة يتم تحديد نقطة الذروة من المرفق منجل الأمامي وأبعد نقطة في المخي الخلفي من منجل calvarum، خط الوسط المكرر المثالي هو خط يربط بين النقطتين. </li></ol> 3. البطين الإنقسام <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> أول تطبيق المنخفضة جنيهVEL تجزئة باستخدام نموذج جاوس الخليط (GMM) لكل شريحة CT 4،7. ويمكن تقسيم الصور إلى 4 CT أنواع من الأنسجة: العظام / الدم، السائل النخاعي (CSF)، المادة الرمادية والمادة البيضاء. لتهيئة نموذج خليط التمويه، وتقدر المعلمات بناء على نتيجة تجزئة متكررة K-سيلة للصورة CT. ثم استخدم توقع-تعظيم (EM) طريقة لتحسين GMM تكراري لتمثيل أفضل صورة CT. ويمكن الحصول على نتيجة تجزئة بشدة من تقسيم الصورة إلى مناطق CT استنادا إلى احتمال الحد الأقصى لعضوية أن كل بكسل ينتمي إلى أنواع مختلفة المنطقة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> بعد تجزئة على مستوى منخفض من GMM، وتطبيق مزيد من القيود على نتيجة تجزئة من أجل الاعتراف المناطق البطين. يتم الاحتفاظ مناطق البطين فقط مع حجم فوق عتبة معينة. تطبيق قيود على موقع المناطق البطين كما جيدا باستخدام مربع الدماغ المحيط ومجموعة ventriclه القوالب. استخراج مجموعة من القوالب البطين من الدماغ الصور MR القياسية ومن ثم تكبيرها باستخدام تمدد المورفولوجية لاستيعاب الاختلافات بين مواضيع مختلفة والحالات المرضية. </li></ol> 4. خط الوسط تقدير الفعلية <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تحديد نقاط الميزة على القوالب البطين المستخرجة من MR. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> هل الشكل الأقاليم متعددة مطابقة بين البطينين 5،8 مجزأة والقالب MR. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تقدير خط الوسط الفعلي يعتمد على النقاط المحددة على ميزة الأشكال البطين باستخدام مطابقة الشكل. ثم استخدم متوسط ​​متوسط ​​الجانب الأيسر والجانب الأيمن يعني من إحداثيات-X من هذه النقاط لتحديد ميزة من خط الوسط X-تنسيق. </li></ol> 5. أكثر ميزة الاستخراج <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> ورم دموي داخل الجمجمة قياس / النزيف حجم استنادا إلى نموذج جاوس الخليط (GMM) النتائج التي تم الحصول عليها من تجزئة الصور CT. وقد تكون النتيجة مجزأة فيتشمل على مناطق صغيرة بما في ذلك الجيب الوريدي للمخ والدم منجل، ولكن يمكن عادة ما تكون مهملة بالمقارنة مع مناطق ورم دموي. ثم عد عدد البكسل تصنف الدم لكل شريحة وخلاصة القول لهم. مجموع النهائي الكمي حجم الدم extravasated في فحص CT. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> استخراج ميزات الملمس. حدد الستة الأولى النوافذ في كل صورة CT الذي يلتقط المادة الرمادية والبيضاء ولكن تجنب هياكل الدم والبطين في الصورة CT، انظر الشكل 6. ثم استخراج ميزات الملمس المقابلة باستخدام الطرق التالية: رمادي طول تشغيل مستوى 9، وتحليل الرسم البياني، تحليل فورييه، وثنائي تحليل المويجات شجرة مجمع 10. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> كما يتم جمع معلومات ديموغرافية وإصابة نقاط شدة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> يتم تجميع كافة الميزات المستخرج من كل صورة لتمثيل CT CT الفحص بأكمله. على وجه التحديد، دقيقة (و)، وماكس) و (الوسيط) و (يعني) و (الأمراض المنقولة جنسيا (و) تحسب من بين آلL الميزات المحددة تابعة لفحص CT خاص، مثال: ƒ سمة من سمات التحول خط الوسط أو ميزة الملمس. لميزة نزيف داخل الجمجمة المبلغ، إلى جانب مشغلي 5 المذكورة أعلاه، مبلغ (و) يضاف أيضا لتسجيل حجم الدم الكلي. </li></ol> 6. ICP تقدير والفكرة الرئيسية لتقدير ICP هو تطبيق تقنيات التعلم الآلي لبناء نموذج يعتمد على مجموعة من عينات التدريب. ثم يتم تقييم النموذج بني على عينات الاختبار المتبقية. بسبب البعد عالية من الميزات بما في ذلك تلك المستخرجة من الأشعة المقطعية والمعلومات الديموغرافية، واختيار الميزة مهمة لإزالة الميزات لا علاقة للنموذج بسيط نسبيا مستقرة الآن. لذلك هناك نوعان من الخطوات التي يتعين القيام بها لتقدير ICP / التنبؤ. أولا، حدد ملامح بالمعلومات ذات الصلة التي تقوم في التنبؤ مركزا آخر. الخطوة الثانية هي استخدام أجهزة المتجهات الإعتمادية (SVM) كماتعلم خوارزمية لتطوير وتقييم نموذج التدريب. البرمجيات مثل RapidMiner 11 هو المثالي لهذه المهمة لأنه هو أداة متطورة جدا بالنسبة لمعظم خوارزميات تعلم الآلة ويوفر واجهات قوية جدا لتدريب وتقييم النماذج. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> أداء اختيار ميزة على مرحلتين. أول استخدام نسبة زيادة معيار المعلومات في المرحلة الأولى لتحديد أهم 50 الميزات. في المرحلة الثانية، استخدم SVM الخوارزمية الجينية لتحسين إدماج مزيد من التحديد الميزة. ثم استخدم المجموعة الأخيرة من ميزات المحددة لبناء نموذج للتنبؤ ICP في الخطوة التالية. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> أداء ICP التصنيف والتقييم من خلال تقنيات التعلم الآلي. وسيتم عرض رسم بياني أعلى مستوى من التدريب والاختبار في RapidMiner في الشكل 8. تطبيق 10 أضعاف عبر التحقق من صحة المخطط كطبقة قصوى للتقييم. من أجل بناء نموذج أفضل مع التعميم وتجنب الإفراط في تركيب ربيانات التدريب انه، عش طبقة أخرى من التحقق من صحة المتبادل داخل كل حظيرة التدريب. في هذه الوحدات، أولا تطبيق عملية اختيار ميزة المذكورة أعلاه وبعد ذلك استخدام SVM للتصنيف مع المعلمة وحدة خاصة بها اختيار 6. </li></ol>

<ol>
	<li>Langlois, J. A., Rutland-Brown, W., Thomas, K. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Traumatic brain injury in the united states: emergency department visits, hospitalizations, and deaths. , (2006).</li><li>Moore, E. E., Feliciano, D. V., Mattox, K. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Trauma. , (2003).</li><li>Chen, W., Smith, R., Ji, S. Y., Ward, K. R., Najarian, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+Ventricular+Systems+Segmentation+in+Brain+CT+Images+by+Combining+Low-level+Segmentation+and+High-level+Template+Matching.">Automated Ventricular Systems Segmentation in Brain CT Images by Combining Low-level Segmentation and High-level Template Matching.</a> BMC Medical Informatics and Decision Making. 9, (2009).</li><li>Chen, W., Najarian, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Segmentation+of+Ventricles+in+Brain+CT+Images+Using+Gaussian+Mixture+Model+Method.">Segmentation of Ventricles in Brain CT Images Using Gaussian Mixture Model Method.</a> , 15-20 (2009).</li><li>Chen, W., Ward, K. R., Najarian, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Actual+Midline+Estimation+from+Brain+CT+Scan+Using+Multiple+Regions+Shape+Matching.">Actual Midline Estimation from Brain CT Scan Using Multiple Regions Shape Matching.</a> , 2552-2555 (2010).</li><li>Chen, W., Cockrell, C., Ward, K. R., Najarian, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Intracranial+Pressure+Level+Prediction+in+Traumatic+Brain+Injury+by+Extracting+Features+from+Multiple+Sources+and+Using+Machine+Learning+Methods.">Intracranial Pressure Level Prediction in Traumatic Brain Injury by Extracting Features from Multiple Sources and Using Machine Learning Methods.</a> , 510-515 (2010).</li><li>Greenspan, H., Ruf, A., Goldberger, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Constrained+Gaussian+mixture+model+framework+for+automatic+segmentation+of+MR+brain+images.">Constrained Gaussian mixture model framework for automatic segmentation of MR brain images.</a> IEEE Trans. Med. Imaging. 25 (9), 1233-1245 (2006).</li><li>Belongie, S., Malik, J., Puzicha, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Shape+matching+and+object+recognition+using+shape+contexts.">Shape matching and object recognition using shape contexts.</a> IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 24, 509-522 (2002).</li><li>Weszaka, J. S., Dyer, C. R., Rosenfeld, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+comparative+study+of+texture+measures+for+terrain+classification.">A comparative study of texture measures for terrain classification.</a> IEEE Trans. on Syst., Man, Cyber. , (1976).</li><li>Kingsbury, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Complex+wavelets+for+shift+invariant+analysis+and+filtering+of+signals.">Complex wavelets for shift invariant analysis and filtering of signals.</a> Applied and Computational Harmonic Analysis. 10 (3), 234-253 (2002).</li><li>Mierswa, I., Wurst, M., Klinkenberg, R., Scholz, M., Euler, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=+Yale:+Rapid+prototyping+for+complex+data+mining+tasks."> Yale: Rapid prototyping for complex data mining tasks.</a> , 935-940 (2006).</li></ol>

الإعلان عن أي تضارب في المصالح.

في هذه الدراسة، يقترح إطار بديهية ومرنة لمعالجة مشكلتين التحدي: تقدير التحول في خط الوسط والصور CT ICP التنبؤ يعتمد على مستوى ميزات المستخرج. نتائج التقييم تظهر فعالية الطريقة المقترحة. بقدر ما نعلم، أن هذه هي المرة الأولى لدراسة منهجية في معالجة هاتين المشكلتين. نلاحظ...

كل عام هناك ما يقرب من 1.4 مليون إصابة في الدماغ (TBI) القضايا المتعلقة قسم الطوارئ في الولايات المتحدة، والتي، أكثر من 50،000 نتيجة في الموت 1. ويرافق عادة شديدة TBI زيادة في الضغط داخل الجمجمة (ICP) مع أعراض مثل تورم القيلة وأنسجة المخ. هذه نتيجة انخفاض الضغط في الدماغ ونضح تدفق الدم في الدماغ، ووضع المصاب في الدماغ مخاطر إضافية. زيادة حادة ICP يمكن أن تكون قاتلة، لذلك رصد ICP للمرضى الذين يعانون TBI أمر بالغ الأهمية. هذا عادة ما يتطلب وضع القسطرة سكنى مباشرة الى الدماغ لرصد الضغط، وهو إجراء محفوف بالمخاطر بالنسبة للمرضى أنه لا يمكن أن يؤديها في المراكز الطبية المتخصصة. الإجراء ينطوي أيضا على مخاطر مثل العدوى. ومع ذلك، قد يكون بعض علامات مرتفعة ICP يكون ملحوظا في التصوير الطبي. على وجه الخصوص، وكثيرا ما يرتبط مع خط الوسط التحول زيادة في ICP ويمكن التقاط من الدماغ ر محسوبomography (CT) الصور. على هذا النحو، هذه الصور إتاحة الفرصة لغير الغازية الكشف عن ICP مرتفعة والتي يمكن استخدامها كخطوة ما قبل الفحص قبل نقب في الجمجمة. CT التصوير لا يزال المعيار الذهبي لتقييم TBI الأولي بين جميع طرائق التصوير الأخرى، على سبيل المثال التصوير بالرنين المغناطيسي، وذلك بسبب سرعتها العالية والتكلفة المنخفضة نسبيا 2. وعلاوة على ذلك، إجراء فحص CT لا يتطلب صارمة الجمود المريض، ولها ميزة في الكشف عن تشوهات خطيرة مثل كسور العظام والقيلة. في حين يشيع استخدام CT للكشف عن إصابات في الدماغ، على أساس التكنولوجيا الحالية، لا يتم قياس خط الوسط تحول تلقائيا، وبالتالي يجب على الأطباء أن تقييم هذه العوامل الهامة عن طريق التفتيش البصري. وكثيرا ما يرتبط غير دقيقة أو غير متسقة مع CT تفسير طبيعة النظام البصري الإنسان وبنية معقدة من الدماغ. بينما خط الوسط التحولات الصغيرة هي بعيدة المنال، فإنها غالبا ما تكون لا تقدر بثمن لتقييم إصابات الدماغ، في عمفصلي في المراحل الأولى من الإصابة قبل حالة المريض يصبح أكثر شدة. على الجانب الآخر من الطيف، كبير تحول خط الوسط يوحي ICP راقية جدا وأكثر شدة TBI. ومع ذلك، فإنه هو مهمة صعبة للغاية بالنسبة للبشر لتفقد البصر الصور CT والتنبؤ على مستوى ICP كميا. بسبب التقدم في التقنيات الحاسوبية الآلي، يمكن قياس ميزات المستخرج من الصور CT، مثل تحول خط الوسط، وحجم الورم الدموي، ونسيج من الصور CT الدماغ، وبدقة تلقائيا باستخدام أساليب متقدمة معالجة الصور. ومع ذلك، فإن العلاقة بين ICP وتحول خط الوسط فضلا عن الميزات الأخرى مثل درجة النزيف، لم يتم الملمس من الصور CT استكشافها. في هذه الورقة، تم اقتراح إطار الحسابية لقياس التحول قياس خط الوسط فضلا عن غيرها من الميزات الفيزيولوجية / التشريحية على الصور CT الدماغ ومن ثم التنبؤ درجة ICP غير intrusively باستخدام آلة تقنيات التعلم.

automated midline shift and intracranial pressure estimation based on brain ct images

في هذه الورقة نقدم نظام آلي يعتمد أساسا على الصور المحسوبة (CT) التصوير المقطعي تتكون من عنصرين رئيسيين هما: تقدير تحول خط الوسط والضغط داخل الجمجمة (ICP) نظام الفرز المسبق. لتقدير التحول خط الوسط، أولا يتم تنفيذ ذلك تقدير خط الوسط المثالي يعتمد على التماثل من الجمجمة وملامح تشريحية في الدماغ الاشعة المقطعية. ثم، يتم تنفيذ تجزئة البطينين من الاشعة المقطعية واستخدامها كدليل لتحديد خط الوسط من خلال مطابقة الفعلية الشكل. هذه العمليات تحاكي عملية القياس من قبل الأطباء وأظهرت نتائج واعدة في التقييم. في العنصر الثاني، يتم استخراج المزيد من الميزات المتعلقة ICP، مثل المعلومات الملمس، وكمية الدم من الأشعة المقطعية وغيرها من الميزات المسجلة، مثل العمر وشدة الإصابة نقاط لتقدير ICP مدرجة أيضا. تقنيات التعلم الآلي بما في ذلك اختيار ميزة وتصنيف، مثل دعمويعمل ناقل الآلات (SVMs)، لبناء نموذج التنبؤ باستخدام RapidMiner. تقييم التنبؤ يظهر الفائدة المحتملة للنموذج. ويمكن استخدام المقدرة تحول خط الوسط المثالي وتوقع مستويات ICP كخطوة ما قبل الفحص السريع للأطباء اتخاذ القرارات، وذلك للتوصية لصالح أو ضد الرصد ICP الغازية.

وقدمت مجموعات البيانات CT اختبار من قبل نظام الرعاية الصحية كارولينا (CHS) تحت المؤسسية استعراض موافقة المجلس. تم تشخيص جميع المواد مع خفيفة الى حادة عندما اعترف TBI أول من المستشفى. لكل مريض، وسجلت قيمة ICP كل ساعة باستخدام ICP تحقيقات داخل المنطقة البطين قبل وبعد الأشعة ال...

Watch this Scientific Journal Video about Automated Midline Shift and Intracranial Pressure Estimation based on Brain CT Images at JoVE.com

Automated Midline Shift and Intracranial Pressure Estimation based on Brain CT Images

ويقترح تحول خط الوسط الآلي تقدير والضغط داخل الجمجمة (ICP) الفرز المسبق نظام يقوم على الصور المحسوبة (CT) التصوير المقطعي للمرضى الذين يعانون إصابات في الدماغ (المصرف التجاري العراقي) باستخدام تقنيات معالجة الصور وآلة التعلم.

خط الوسط التحول الآلي وتقدير الضغط داخل الجمجمة يعتمد على الصور CT الدماغ

In this paper we present an automated system based mainly on the computed tomography (CT) images consisting of two main components: the midline shift ...

automated-midline-shift-intracranial-pressure-estimation-based-on

Research

JoVE Journal

Medicine

42.2K Views.  Virginia Commonwealth University. ويقترح تحول خط الوسط الآلي تقدير والضغط داخل الجمجمة (ICP) الفرز المسبق نظام يقوم على الصور المحسوبة (CT) التصوير المقطعي للمرضى الذين يعانون إصابات في الدماغ (المصرف التجاري العراقي) باستخدام تقنيات معالجة الصور وآلة التعلم.

Video: Automated Midline Shift and Intracranial Pressure Estimation based on Brain CT Images

Epidural Intracranial Pressure Measurement in Rats Using a Fiber-optic Pressure Transducer

Elevated intracranial pressure (ICP) is a significant problem in several forms of ischemic brain injury including stroke, traumatic brain injury and cardiac arrest. This elevation may result in further neurological injury, in the form of transtentorial herniation1,2,3,4, midbrain compression, neurological deficit or increased cerebral infarct2,4. Current therapies are often inadequate to control elevated ICP in the clinical setting5,6,7 . Thus there is a need for accurate methods of ICP measurement in animal models to further our understanding of the basic mechanisms and to develop new treatments for elevated ICP.
In both the clinical and experimental setting ICP cannot be estimated without direct measurement. Several methods of ICP catheter insertion currently exist. Of these the intraventricular catheter has become the clinical 'gold standard' of ICP measurement in humans8. This method involves the partial removal of skull and the instrumentation of the catheter through brain tissue. Consequently, intraventricular catheters have an infection rate of 6-11%9. For this reason, subdural and epidural cannulations have become the preferred methods in animal models of ischemic injury. 
Various ICP measurement techniques have been adapted for animal models, and of these, fluid-filled telemetry catheters10 and solid state catheters are the most frequently used11,12,13,14,15. The fluid-filled systems are prone to developing air bubbles in the line, resulting in false ICP readings. Solid state probes avoid this problem (Figure 1). An additional problem is fitting catheters under the skull or into the ventricles without causing any brain injury that might alter the experimental outcomes. Therefore, we have developed a method that places an ICP catheter contiguous with the epidural space, but avoids the need to insert it between skull and brain. 
An optic fibre pressure catheter (420LP, SAMBA Sensors, Sweden) was used to measure ICP at the epidural location because the location of the pressure sensor (at the very tip of the catheter) was found to produce a high fidelity ICP signal in this model. There are other manufacturers of similar optic fibre technologies13 that may be used with our methodology. Alternative solid state catheters, which have the pressure sensor located at the side of the catheter tip, would not be appropriate for this model as the signal would be dampened by the presence of the monitoring screw. 
Here, we present a relatively simple and accurate method to measure ICP. This method can be used across a wide range of ICP related animal models.

A novel technique to record the pressures within the skull is described. The minimally invasive method uses a fibre-optic pressure sensing system to accurately measure intracranial pressure (ICP) in anaesthetized rats without causing significant brain trauma. The technique may be used in a wide range of experimental models.

فوق الجافية قياس الضغط داخل الجمجمة في الفئران باستخدام محول ضغط الألياف الضوئية

Elevated intracranial pressure (ICP) is a significant problem in several forms of ischemic brain injury including stroke, traumatic brain injury and ...

A Novel High-resolution In vivo Imaging Technique to Study the Dynamic Response of Intracranial Structures to Tumor Growth and Therapeutics

We have successfully integrated previously established Intracranial window (ICW) technology 1-4 with intravital 2-photon confocal microscopy to develop a novel platform that allows for direct long-term visualization of tissue structure changes intracranially. Imaging at a single cell resolution in a real-time fashion provides supplementary dynamic information beyond that provided by standard end-point histological analysis, which looks solely at 'snap-shot' cross sections of tissue.
Establishing this intravital imaging technique in fluorescent chimeric mice, we are able to image four fluorescent channels simultaneously. By incorporating fluorescently labeled cells, such as GFP+ bone marrow, it is possible to track the fate of these cells studying their long-term migration, integration and differentiation within tissue. Further integration of a secondary reporter cell, such as an mCherry glioma tumor line, allows for characterization of cell:cell interactions. Structural changes in the tissue microenvironment can be highlighted through the addition of intra-vital dyes and antibodies, for example CD31 tagged antibodies and Dextran molecules.
Moreover, we describe the combination of our ICW imaging model with a small animal micro-irradiator that provides stereotactic irradiation, creating a platform through which the dynamic tissue changes that occur following the administration of ionizing irradiation can be assessed.
Current limitations of our model include penetrance of the microscope, which is limited to a depth of up to 900 &mu;m from the sub cortical surface, limiting imaging to the dorsal axis of the brain. The presence of the skull bone makes the ICW a more challenging technical procedure, compared to the more established and utilized chamber models currently used to study mammary tissue and fat pads 5-7. In addition, the ICW provides many challenges when optimizing the imaging.

A Novel High-resolution In vivo Imaging Technique to Study the Dynamic Response of Intracranial Structures to Tumor Growth and Therapeutics

We describe a novel in vivo imaging technique that couples fluorescent chimeric mice with intracranial windows and high-resolution 2-photon microscopy. This imaging platform aids studies of dynamic changes in brain tissue and microvasculature, at a single-cell level, following pathological insults and is adaptable to assess intracranial drug delivery and distribution.

رواية عالية الدقة<em&gt; في الجسم الحي</em&gt; تقنية التصوير لدراسة الاستجابة الديناميكية للمنشآت داخل القحف لنمو الورم والتداوي

We have successfully integrated previously established Intracranial window (ICW) technology 1-4 with intravital 2-photon confocal microscopy to develop a ...

Creating Anatomically Accurate and Reproducible Intracranial Xenografts of Human Brain Tumors

Orthotopic tumor models are currently the best way to study the characteristics of a tumor type, with and without intervention, in the context of a live animal &#8211;&#160;particularly in sites with unique physiological and architectural qualities such as the brain. In vitro and ectopic models cannot account for features such as vasculature, blood brain barrier, metabolism, drug delivery and toxicity, and a host of other relevant factors. Orthotopic models have their limitations too, but with proper technique tumor cells of interest can be accurately engrafted into tissue that most closely mimics conditions in the human brain. By employing methods that deliver precisely measured volumes to accurately defined locations at a consistent rate and pressure, mouse models of human brain tumors with predictable growth rates can be reproducibly created and are suitable for reliable analysis of various interventions. The protocol described here focuses on the technical details of designing and preparing for an intracranial injection, performing the surgery, and ensuring successful and reproducible tumor growth and provides starting points for a variety of conditions that can be customized for a range of different brain tumor models.

The brain is a unique site with qualities that are not well represented by in vitro or ectopic analyses. Orthotopic mouse models with reproducible location and growth characteristics can be reliably created with intracranial injections using a stereotaxic fixation instrument and a low pressure syringe pump.

خلق تشريحيا دقيقة وقابلة للتكرار داخل الجمجمة Xenografts من أورام الدماغ البشري

Orthotopic tumor models are currently the best way to study the characteristics of a tumor type, with and without intervention, in the context of a live ...

Assessing Cortical Cerebral Microinfarcts on High Resolution MR Images

Cerebral microinfarcts are frequent findings in the post-mortem human brain, and are related to cognitive decline and dementia. Due to their small sizes it is challenging to study them on clinical MRI scans. It was recently demonstrated that cortical microinfarcts can be depicted with MRI scanners using high magnetic field strengths (7T). Based on this experience, a proportion of these lesions is also visible on lower resolution 3T MRI. These findings were corroborated with ex vivo imaging of post-mortem human brain tissue, accompanied by histopathological verification of possible cortical microinfarcts.
Here an ex vivo imaging protocol is presented, for the purpose of validating MR observed cerebral microvascular pathology with histological evaluation. Furthermore, guidelines are provided for the assessment of cortical microinfarcts on both in vivo 7T and 3T MR images. These guidelines provide researchers with a tool to rate cortical microinfarcts on in vivo images of larger patient samples, to further unravel their clinical relevance in cognitive decline and dementia, and establish these lesions as a novel biomarker of cerebral small vessel disease.

A high resolution ex vivo 7T MR imaging protocol is presented, to perform MR-guided histopathological validation of microvascular pathology in post-mortem human brain tissue. Furthermore, guidelines are provided for the assessment of cortical microinfarcts on in vivo 7T as well as 3T MR images.

تقييم القشرية الدماغية Microinfarcts على ارتفاع القرار MR الصور

Cerebral microinfarcts are frequent findings in the post-mortem human brain, and are related to cognitive decline and dementia. Due to their small sizes ...

Proximal Cadaveric Femur Preparation for Fracture Strength Testing and Quantitative CT-based Finite Element Analysis

Cadaveric fracture testing is routinely used to understand factors that affect proximal femur strength. Because ex vivo biological tissues are prone to lose their mechanical properties over time, specimen preparation for experimental testing must be performed carefully to obtain reliable results that represent in vivo conditions. For that reason, we designed a protocol and a set of fixtures to prepare the femoral specimens such that their mechanical properties experienced minimal changes. The femora were kept in a frozen state except during preparation steps and mechanical testing. The relevant clinical measures of total hip and femoral neck bone mineral density (BMD) were obtained with a clinical dual X-ray absorptiometry (DXA) bone densitometer, and the 3D geometry and distribution of bone mineral were obtained using CT with a calibration phantom for quantitative estimations based on the greyscale values. Any possible bone disease, fracture, or the presence of implants or artifacts affecting the bone structure, was ruled out with X-ray scans. For preparation, all bones were carefully cleaned of excess soft tissue, and were cut and potted at the internal rotation angle of interest. A cutting fixture allowed the distal end of the bone to be cut off leaving the proximal femur at a desired length. To allow positioning of the femoral neck at prescribed angles during later CT scanning and mechanical testing, the proximal femoral shafts were potted in polymethylmethacrylate (PMMA) using a fixture designed specifically for desired orientations. The data collected from our experiments were then used for validation of quantitative computed tomography (QCT)-based finite element analysis (FEA), as described in a different protocol. In this manuscript, we present the protocol for the precise bone preparation for mechanical testing and subsequent QCT/FEA modeling. The current protocol was successfully applied to prepare about 200 cadaveric femora over a 6-year time period.

We present a robust protocol on how to carefully preserve and prepare cadaveric femora for fracture testing and quantitative computed tomography imaging. The method provides precise control over input conditions for the purpose of determining relationships between bone mineral density, fracture strength, and defining finite element model geometry and properties.

إعداد عظم الفخذ القريبة المتوفين دماغيا لتحليل العناصر المحدودة مقرها CT-كسر قوة اختبار والكمي

Cadaveric fracture testing is routinely used to understand factors that affect proximal femur strength.  Because ex vivo biological tissues are prone to ...

Determining Glucose Metabolism Kinetics Using 18F-FDG Micro-PET/CT

This paper describes the use of 18F-FDG and micro-PET/CT imaging to determine in vivo glucose metabolism kinetics in mice (and is transferable to rats). Impaired uptake and metabolism of glucose in multiple organ systems due to insulin resistance is a hallmark of type 2 diabetes. The ability of this technique to extract an image-derived input function from the vena cava using an iterative deconvolution method eliminates the requirement of the collection of arterial blood samples. Fitting of tissue and vena cava time activity curves to a two-tissue, three compartment model permits the estimation of kinetic micro-parameters related to the 18F-FDG uptake from the plasma to the intracellular space, the rate of transport from intracellular space to plasma and the rate of 18F-FDG phosphorylation. This methodology allows for multiple measures of glucose uptake and metabolism kinetics in the context of longitudinal studies and also provides insights into the efficacy of therapeutic interventions.

Determining Glucose Metabolism Kinetics Using 18F-FDG Micro-PET/CT

This study describes a protocol that uses 18F-FDG and positron emission tomography/computed tomography (PET/CT) imaging, together with kinetic modelling, to quantify the in vivo, real-time uptake of 18F-FDG into tissues.

تحديد الجلوكوز الأيض حركية عن طريق<sup&gt; 18</sup&gt; F-FDG مايكرو-PET / CT

This paper describes the use of 18F-FDG and micro-PET/CT imaging to determine in vivo glucose metabolism kinetics in mice (and is transferable to rats). ...

Improved Method for the Establishment of an In Vitro Blood-Brain Barrier Model Based on Porcine Brain Endothelial Cells

The aim of this protocol presents an optimized procedure for the purification and cultivation of pBECs and to establish in vitro blood-brain barrier (BBB) models based on pBECs in mono-culture (MC), MC with astrocyte-conditioned medium (ACM), and non-contact co-culture (NCC) with astrocytes of porcine or rat origin. pBECs were isolated and cultured from fragments of capillaries from the brain cortices of domestic pigs 5-6 months old. These fragments were purified by careful removal of meninges, isolation and homogenization of grey matter, filtration, enzymatic digestion, and centrifugation. To further eliminate contaminating cells, the capillary fragments were cultured with puromycin-containing medium. When 60-95% confluent, pBECs growing from the capillary fragments were passaged to permeable membrane filter inserts and established in the models. To increase barrier tightness and BBB characteristic phenotype of pBECs, the cells were treated with the following differentiation factors: membrane permeant 8-CPT-cAMP (here abbreviated cAMP), hydrocortisone, and a phosphodiesterase inhibitor, RO-20-1724 (RO). The procedure was carried out over a period of 9-11 days, and when establishing the NCC model, the astrocytes were cultured 2-8 weeks in advance. Adherence to the described procedures in the protocol has allowed the establishment of endothelial layers with highly restricted paracellular permeability, with the NCC model showing an average transendothelial electrical resistance (TEER) of 1249 &#177; 80 &#937; cm2, and paracellular permeability (Papp) for Lucifer Yellow of 0.90 10-6 &#177; 0.13 10-6 cm sec-1 (mean &#177; SEM, n=55). Further evaluation of this pBEC phenotype showed good expression of the tight junctional proteins claudin 5, ZO-1, occludin and adherens junction protein p120 catenin. The model presented can be used for a range of studies of the BBB in health and disease and, with the highly restrictive paracellular permeability, this model is suitable for studies of transport and intracellular trafficking.

Improved Method for the Establishment of an In Vitro Blood-Brain Barrier Model Based on Porcine Brain Endothelial Cells

The aim of the protocol is to present an optimized procedure for the establishment of an in vitro blood-brain barrier (BBB) model based on primary porcine brain endothelial cells (pBECs). The model shows high reproducibility, high tightness, and is suitable for studies of transport and intracellular trafficking in drug discovery.

تحسين أسلوب لإنشاء في المختبر حاجز الدم – المخ نموذج استناداً إلى خلايا المخ الخنزيري بطانية

The aim of this protocol presents an optimized procedure for the purification and cultivation of pBECs and to establish in vitro blood-brain barrier (BBB) ...

A Swin Transformer-Based Model for Thyroid Nodule Detection in Ultrasound Images

In recent years, the incidence of thyroid cancer has been increasing. Thyroid nodule detection is critical for both the detection and treatment of thyroid cancer. Convolutional neural networks (CNNs) have achieved good results in thyroid ultrasound image analysis tasks. However, due to the limited valid receptive field of convolutional layers, CNNs fail to capture long-range contextual dependencies, which are important for identifying thyroid nodules in ultrasound images. Transformer networks are effective in capturing long-range contextual information. Inspired by this, we propose a novel thyroid nodule detection method that combines the Swin Transformer backbone and Faster R-CNN. Specifically, an ultrasound image is first projected into a 1D sequence of embeddings, which are then fed into a hierarchical Swin Transformer. 
The Swin Transformer backbone extracts features at five different scales by utilizing shifted windows for the computation of self-attention. Subsequently, a feature pyramid network (FPN) is used to fuse the features from different scales. Finally, a detection head is used to predict bounding boxes and the corresponding confidence scores. Data collected from 2,680 patients were used to conduct the experiments, and the results showed that this method achieved the best mAP score of 44.8%, outperforming CNN-based baselines. In addition, we gained better sensitivity (90.5%) than the competitors. This indicates that context modeling in this model is effective for thyroid nodule detection.

Here, a new model for thyroid nodule detection in ultrasound images is proposed, which uses Swin Transformer as the backbone to perform long-range context modeling. Experiments prove that it performs well in terms of sensitivity and accuracy.

نموذج قائم على محول سوين للكشف عن عقيدات الغدة الدرقية في صور الموجات فوق الصوتية

In recent years, the incidence of thyroid cancer has been increasing. Thyroid nodule detection is critical for both the detection and treatment of thyroid ...

معالج آلي لتصنيع الخلايا التائية ذات مستقبلات المستضدات الوهمية على نطاق سريري

Chimeric Antigen Receptor T Cell Manufacturing on an Automated Cell Processor

Chimeric antigen receptor (CAR)-T cells represent a promising immunotherapeutic approach for the treatment of various malignant and non-malignant diseases. CAR-T cells are genetically modified T cells that express a chimeric protein that recognizes and binds to a cell surface target, resulting in the killing of the target cell. Traditional CAR-T cell manufacturing methods are labor-intensive, expensive, and may carry the risk of contamination. The CliniMACS Prodigy, an automated cell processor, allows for manufacturing cell therapy products at a clinical scale in a closed system, minimizing the risk of contamination. Processing occurs semi-automatically under the control of a computer and thus&#160;minimizes human involvement in the process, which saves time and reduces variability and errors.
This manuscript and video describes the T cell transduction (TCT) process for manufacturing CAR-T cells using this processor. The TCT process involves CD4+/CD8+ T cell enrichment, activation, transduction with a viral vector, expansion, and harvest. Using the Activity Matrix, a functionality that allows ordering and timing of these steps, the TCT process can be customized extensively. We provide a walk-through of CAR-T cell manufacturing in compliance with current Good Manufacturing Practice&#160;(cGMP) and discuss required release testing and preclinical experiments that will support an Investigational New Drug (IND) application. We demonstrate&#160;the feasibility and discuss the advantages and disadvantages of using a&#160;semi-automatic process for clinical CAR-T cell manufacturing. Finally, we describe an ongoing investigator-initiated clinical trial that targets pediatric B-cell malignancies [NCT05480449] as an example of how this manufacturing process can be applied in a clinical setting.

تسليط الضوء على المؤلف: التطورات في تصنيع الخلايا التائية ذات مستقبلات المستضدات الوهمية وإنتاج العلاج الجيني 

This article details the manufacturing process for chimeric antigen receptor T cells for clinical use, specifically using an automated cell processor capable of performing viral transduction and cultivation of T cells. We provide recommendations and describe pitfalls that should be considered during the process development and implementation of an early-phase clinical trial.