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颅内出血

颅内出血@David S.Liebeskind$Fromthe Department of Neurology,U  (本文共1页) 阅读全文>>

《中国实用医药》2008年10期
中国实用医药

新生儿颅内出血病因分析

目的探讨新生儿颅内出血病因。方法收集本院2000~2007年经头颅CT检查确诊的60例新生儿颅内出血患儿,对其病因进行回顾性分析。结果60例颅内出血的原因:出生时缺氧30例,早产15例、...  (本文共2页) 阅读全文>>

《新疆医科大学学报》2006年07期
新疆医科大学学报

急性白血病并发颅内出血死亡58例临床分析

目的:探讨急性白血病(AL)颅内出血机制和危险因素。方法:对1995年1月~2004年12月期间收治的58例AL合并颅内出血死亡病例进行回顾性分析,将病例分为早期死亡组(ED)和非早期死亡组(NED),观察颅内出血时病人的血小板和白细胞数以及有无感染和贫血。结果:...  (本文共2页) 阅读全文>>

重庆大学
重庆大学

IL-1R1在颅内出血后继发性损伤中的作用和机制初步研究

出血性卒中(hemorrhagic stroke)是一种常见的脑血管疾病,发病率极高,颅内出血(intracerebral hemorrhage,ICH)是一种典型的卒中亚型,约占总卒中人数的15%,具有高死亡率和高发病率等特点。颅内出血患者即使原发性病灶清除后,仍然有40%患者存在进行性的神经功能损害,这就表明由凝血酶级联反应、血红蛋白降解物及炎症反应等介导的继发性损伤在颅脑损伤中占有重要作用。对于原发性损伤,目前尚无有效干预措施,只能通过早期预防,因此,明确颅内出血后继发性损伤的作用机制对于临床和科研具有重要的指导意义,且已成为脑卒中领域的重要研究方向。多项研究表明,在颅脑创伤和出血性卒中,炎症是颅内出血后引起神经元继发性损伤的主要因素。颅内出血后,外周中性粒细胞、单核巨噬细胞向血肿迁移,可诱导神经元炎症性损伤。颅内出血后,红细胞代谢产物,如血红蛋白和血红素(Hemin or Heme)也是诱导继发性神经元炎症性损伤的重要因...  (本文共133页) 本文目录 | 阅读全文>>

南方医科大学
南方医科大学

急性前循环大血管闭塞脑梗死血管内治疗后颅内出血的预测因素及其对预后的影响

研究背景和目的:颅内出血是急性脑梗死血管内治疗的主要并发症,目前各临床研究报道的再通治疗后出血发生率各不相同。其中,症状性颅内出血尤为重要,早期识别其危险因素对治疗决策及改善临床预后有重要意义。目前急性前循环大血管闭塞脑梗死血管内治疗后无症状性颅内出血对预后的影响尚需进一步研究。另外,成功再通后尽管未继发症状性颅内出血患者死亡的危险因素尚不清楚。本研究旨在:1)通过meta分析综合评价急性脑梗死血管内治疗与标准药物治疗相比出血风险是否增加;2)评估中国人急性前循环大血管闭塞脑梗死血管内治疗后症状性颅内出血的发生率及危险因素;3)评估中国人急性前循环大血管闭塞脑梗死血管内治疗后无症状颅内出血对90天神经功能预后的影响;4)评估中国人急性前循环大血管闭塞脑梗死血管内治疗成功再通后,尽管未继发症状性颅内出血但患者死亡的危险因素。方法收集2014年1月至2016年6月ACTUAL数据库病人资料。ACTUAL是一项真实世界急性脑梗死血管内...  (本文共136页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)
中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)

基于深度学习的颅内出血CT影像分析

颅内出血是一种高发病率和高病死率的脑血管疾病,临床准确诊断和及时干预方案将有助于提高患者的生存率。计算机断层扫描(CT)成像是初步诊断颅内出血的首选方案,基于深度学习的颅内出血CT影像分析的研究将有助于降低医生的漏诊率和误诊率。颅内出血分析主要包括两个任务:颅内出血亚类型分类和颅内出血区域分割。颅内出血亚类型分类任务中,大多数研究都基于卷积神经网络,但是目前这些方法输出的单一预测概率难以用于判断模型的可靠程度,如何获得安全可靠的深度学习模型是极具挑战性的任务。颅内出血区域分割任务中,传统方法对不同类型的颅内出血提出不同的手工特征用于分割,然而这些精心设计的手工特征难以同时适应不同类型的颅内出血分割,深度学习通过强大的表征能力可以解决该问题,然而基于深度学习的颅内出血区域分割仍然面临着以下问题:颅内出血分割标注需要耗费人类专家大量的时间和精力,因此难以获得大量标注数据;深度学习模型往往有大量的参数,缺乏大量标注数据将使得模型遭受过...  (本文共67页) 本文目录 | 阅读全文>>