一、健康教育在脑膜瘤切除术前术后的应用（论文文献综述）
鲍有园[1]（2021）在《经鼻内镜视神经上下入路切除复杂的“鞍上旁区”病变：手术解剖、技术要点和临床病例》文中认为目的:手术治疗涉及鞍上外侧区域的病变,包括蝶骨平台外侧和视神经管（optic canal,OC）、前床突（anterior clinoid process,ACP）和颈内动脉（internal carotid artery,ICA）及其硬脑膜环这一紧密连接体,是极具挑战性的。在此,作者从内镜视角对这些区域进行了详细的解剖,并将之命名为“鞍上旁区”。此外,作者还引进了两种新奇的内镜经鼻视神经上（endoscopic endonasal supraoptic,EESO）入路和内镜经鼻视神经下（endoscopic endonasal infraoptic,EEIO）入路去接近复杂的鞍上旁区。方法:对5例新鲜灌注头颅标本进行了EESO入路和EEIO入路进入鞍上旁区的手术模拟。对12例累及鞍上旁区的患者采用相同的手术方法,并对其医疗记录、手术结果及并发症进行进一步分析。结果:EESO入路为蝶骨平台外侧区域提供了良好的手术入路,它对应于大脑额叶的眶回。通过逐步去除骨质（OC、视柱和ACP）,游离眼动脉（ophthalmic artery,OA）和视神经（optic nerve,ON）,EEIO入路可以进入床突上段ICA的外侧区域。这些入路可以单独使用,也可以联合使用,但更多的是作为经鼻内镜中线入路和经海绵窦入路的一个补充。在临床应用中,对12例累及鞍上旁区肿瘤和多发性动脉瘤患者成功地施行了EESO和EEIO入路。肿瘤全切除9例,次全切除1例。对于2例多发性动脉瘤患者,根据病变部位和大小选择性夹闭动脉瘤。术后视力提高有7例患者,视力稳定4例,视力下降1例。术后无颅内感染和颈内动脉损伤。结论:EESO入路和EEIO入路为涉及鞍上旁区的选择性病变提供了一种新颖的治疗方法。它们可以与目前的经鼻内镜中线入路和经海绵窦入路相结合,以切除涉及鞍内、鞍上、蝶窦和海绵窦,甚至颈内动脉分叉的颅底广泛性病变。我们的研究成果首次将经鼻内镜入路的边界推到床突上段颈内动脉的外侧,并为侧颅底增加了一个新的领域（鞍上旁区）。
张婧[2]（2021）在《基于MRI影像组学术前预测脑膜瘤周围组织侵犯的研究》文中指出目的:脑膜瘤是常见的颅内原发性肿瘤,术前准确预测脑膜瘤周围组织侵犯,包括脑组织侵犯、骨组织侵犯及静脉窦侵犯,有助于手术方案的制定和预测预后,是实现脑膜瘤个体化治疗的关键环节。本课题针对术前预测脑膜瘤脑组织侵犯、骨组织侵犯及静脉窦侵犯的临床需求,分别构建基于磁共振成像（Magnetic resonance imaging,MRI）的影像组学（Radiomics）预测模型。材料与方法:1.回顾性收集两个临床医学中心共1728例经病理证实的脑膜瘤患者（训练队列:北京天坛医院1070例;外部验证队列:兰州大学第二医院658例）。分别从T1加权增强（T1-weighted post-contrast,T1C）和T2加权（T2-weighted,T2）图像中提取影像组学特征。用最小绝对收缩选择算子（Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）从不同序列中选择和脑组织侵犯密切相关的影像组学特征,应用支持向量机（SVM）构建不同模型（T1C,T2,T1C+T2,临床危险因子+T1C+T2）预测脑组织侵犯风险,选择最优模型和临床危险因子构建诺谟图。计算受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve,ROC）的AUC、准确度、特异度和灵敏度,并应用校准曲线和临床决策曲线分析验证诺谟图的稳定性临床应用价值。2.回顾性收集兰州大学第二医院经病理证实的脑膜瘤患者490例（WHO Ⅰ级448例,Ⅱ级38例,Ⅲ级4例）,以7:3的比例随机分为训练集（n=343）和验证集（n=147）。分别从每个患者的T1C和T2图像中提取了1227个影像组学特征。使用Spearman相关分析和LASSO回归分析选择和脑膜瘤骨组织侵犯高度相关的影像组学特征。随后,用5折交叉验证比较不同分类算法的性能,并选择出最优分类器构建模型（T1C,T2,T1C+T2）预测骨组织侵犯的风险,计算ROC的AUC、准确度、特异度和灵敏度。3.回顾性收集兰州大学第二医院经病理证实的窦旁脑膜瘤患者348例（WHO Ⅰ级291例,Ⅱ级50例,Ⅲ级7例）,以7:3的比例随机分为训练集（n=244）和验证集（n=104）。分别从每个患者的T1C和T2图像中提取了1037个影像组学特征。用Pearson相关分析、LASSO和逻辑回归算法从T1C和T2图像中选择和脑膜瘤静脉窦侵犯密切相关的影像组学特征,并应用逻辑回归算法构建三个模型（T1C,T2,T1C+T2）预测窦侵犯风险。计算ROC的AUC、准确度、特异度和灵敏度,选择最优模型并应用校准曲线和临床决策曲线分析验证模型的稳定性和临床实用性。结果:1.从3190个影像组学特征中筛选出16个特征与脑组织侵犯显着相关（8个来源于T1C,8个来源于T2）。在建立的4个模型中,由T1C和T2组合构建的影像组学模型具有较好的鉴别能力,在训练队列和外部验证队列中的AUC分别为0.855（95%CI,0.829-0.882）,0.796（95%CI,0.747-0.845）,灵敏度为80.3%和79.0%。而由性别信息、T1C和T2构建的临床-影像组学融合模型具有最好的预测脑膜瘤脑组织侵犯的性能,在训练队列和外部验证队列中的AUC分别为0.857（95%CI,0.831-0.887）,0.819（95%CI,0.775-0.863）,灵敏度为72.8%和90.1%。临床-影像组学融合模型较T1C和T2组合的影像组学模型性能提升2.41%,P=0.0142,具有显着性差异。校准曲线分析显示临床-影像组学融合模型预测的脑组织侵犯概率与实际脑组织侵犯概率具有较好的一致性。临床决策曲线分析也表明融合预测模型的净收益最佳。2.分别从T1C和T2图像中提取出8个影像组学特征与脑膜瘤骨组织侵犯密切相关。应用逻辑回归算法建立的T1C、T2、T1C和T2融合影像组学模型的AUC值在训练集和验证集中分别为0.714（95%CI,0.660-0.768）、0.679（95%CI,0.621-0.737）、0.722（95%CI,0.668-0.776）和0.715（95%CI,0.632-0.798）、0.686（95%CI,0.599-0.774）、0.713（95%CI,0.628-0.798）,结果显示T1C模型和融合影像组学模型均具有较好的预测骨组织侵犯的性能。3.从2074个影像组学特征中筛选出7个特征与脑膜瘤静脉窦侵犯高度相关（3个来源于T1C,4个来源于T2）。应用逻辑回归算法构建的T1C、T2、T1C和T2融合的影像组学模型中,T1C和T2融合的影像组学模型具有较好的鉴别能力,在训练集和验证集中的AUC值分别为0.748（95%CI,0.681-0.815）,0.740（95%CI,0.645-0.835）,灵敏度为90.8%和94.6%。校准曲线分析表明融合影像组学模型预测的静脉窦侵犯概率与实际静脉窦侵犯概率具有较好的一致性。临床决策曲线分析显示融合影像组学预测模型的净收益最佳。结论:1.基于临床危险因子和影像组学特征构建的临床-影像组学模型,在预测脑膜瘤的脑组织侵犯方面表现出很好的预测能力和高度的敏感性,并在外部验证队列中进行了验证,可用于指导临床手术决策、预测脑膜瘤病理分级及预后。2.应用MRI的影像组学特征构建的模型可以有效预测脑膜瘤的骨组织侵犯,可作为脑膜瘤手术方案制定并预测预后的一种新型潜在的工具。3.本研究构建的影像组学模型对脑膜瘤静脉窦侵犯具有很好的预测性能,并通过内部验证集的准确度、敏感度、特异度和AUC值,校准曲线和决策曲线分析对模型进行验证,显示了模型良好的预测能力和泛化能力。4.影像组学模型可以作为一种有潜在价值且易于操作的工具,对术前脑膜瘤周围的脑组织、骨组织及静脉窦等重要组织结构侵犯情况进行全面准确的评估,从而实现脑膜瘤患者手术风险分层、指导术中决策、降低术后复发率,最终实现脑膜瘤患者个体化精准诊疗,保障患者最大生存获益。
解毅,许传凯,饶璐[3]（2020）在《产后脑膜瘤发生癫痫急诊手术1例》文中研究说明妊娠脑膜瘤是指患者原有的脑膜瘤病灶在妊娠期特殊生理状态下发生的特异性改变。发病率约为1.0～4.5/100 000。脑膜瘤是颅内最常见的原发肿瘤之一,女性发病率明显多于男性,且绝大多数属良性肿瘤,生长缓慢,但妊娠期脑膜瘤体积可迅速增大,颅内压快速升高导致视觉障碍和颅神经麻痹,甚至发生脑疝等危急情况,严重危害母胎安全,致残、致死率高。此病发病率低,妊娠期早期即出现间断性头痛、剧吐,并被正常妊娠反应掩盖,且患者对于妊娠期行CT检查顾虑较多,极易漏诊或误诊。本文通过对我科收治的1例患者进行分析并复习相关文献,进一步熟悉该病的诊断及治疗方案,以提高对此病的认识。
钱佳栋,冯小明,徐云峰,万默各,唐玉明[4]（2020）在《3D打印颅脑实体模型在脑膜瘤切除术中的辅助应用》文中研究表明目的探讨3D打印颅脑实体模型在脑膜瘤切除术中的应用效果。方法将2018年6月至2019年10月本院收治的3例脑膜瘤患者的颅脑增强CT或增强MRI的数据构建成三维复合虚拟模型,再经3D打印技术制作成实体模型,观察其辅助应用于脑膜瘤手术的效果。邀请本科10位中高级职称医师对3D打印颅脑实体模型辅助手术模式和基于二维影像辅助手术模式进行评价。结果 3例患者均成功构建出颅脑三维复合虚拟模型,并打印出3D颅脑实体模型,模型清晰显示颅骨、肿瘤及与毗邻血管的位置关系,将其应用于脑膜瘤切除术,3例患者手术均获得成功。本科10位中高级职称医师对3D打印颅脑实体模型辅助手术模式在病灶显示（4.60±0.49）、术前规划（4.49±0.50）、术前谈话（4.45±0.42）、术中参考（4.30±0.68）、术后总结（4.30±0.68）的评分明显高于基于二维影像辅助手术模式,差异有统计学意义（P<0.05）。结论 3D打印颅脑实体模型辅助脑膜瘤切除术有助于神经外科医师优化手术规划、提高手术精准性和成功率,具有较好的应用前景。
王方[5]（2020）在《263例非典型脑膜瘤临床特点及术后复发的危险因素分析》文中研究表明目的非典型脑膜瘤（Atypical meningioma,AM）术后复发率较高,手术治疗后是否辅助放射治疗及具体放疗方案目前仍存在争议。本研究探讨分析非典型脑膜瘤的临床特点及术后复发的相关危险因素。对象和方法本研究收集2009年10月至2018年9月于郑州大学第一附属医院神经外科行手术治疗且术后病理为非典型脑膜瘤的263例患者的详细临床资料,采用单因素分析及多因素Logistics回归分析方法,分析包括肿瘤切除程度、增殖指数（Molecular Immunology Borstel-1,MIB-1）、脑侵袭、术后放疗等可能影响非典型脑膜瘤术后复发相关危险因素。结果本组病例的中位随访时间为41个月,中位肿瘤无进展生存期（Progression-free survival,PFS）28 个月。共有 213 例（81.0%）患者达到 了肿瘤全切除（Gross total resection,GTR）,86例（32.7%）患者接受术后放射治疗。随访过程中,有61例（23.2%）患者肿瘤复发或进展。多因素统计结果分析表明:MIB-1指数（危险比=2.637;p<0.001）、继发性肿瘤（危险比=3.541;p<0.001）、肿瘤大小（危险比=1.818;p=0.032）及肿瘤切除范围（危险比=2.861;p<0.001）是肿瘤术后复发的独立预测因素。术后辅助放射治疗可以减少肿瘤次全切除（Subtotal resection,STR）患者的肿瘤复发（p=0.023）,但对于GTR患者,术后放射治疗组与对照组无明显统计学差异（p=0.923）。通过对6例接受3次以上手术并术后病理证实为非典型脑膜瘤患者的临床资料分析,发现随着AM肿瘤复发次数的增加,复发时间逐渐缩短,MIB-1指数不断升高。结论MIB-1指数、继发性肿瘤、肿瘤大小和肿瘤手术切除程度是AM患者术后肿瘤复发的预测因素。术后辅助放疗不能降低GTR患者的复发风险。
韩希峰[6]（2020）在《脑膜瘤术中自体输血对炎症细胞及凝血功能的影响》文中提出目的:脑膜瘤是一种最常见的原发性颅内肿瘤,手术切除是脑膜瘤的主要治疗方法,但因为脑膜瘤血供丰富,术中出血量大,常需输血保障患者安全。异体输血有增加肿瘤复发、术后感染和急性肺损伤的风险,自体输血在临床中的应用日益增多,在骨外科、妇科等手术中得以广泛应用,但在神经外科领域,关于自体输血的研究大都集中在蛛网膜下腔出血、脑外伤和脊柱手术中,对于脑膜瘤术中自体输血的研究仍待进一步丰富。我们将回顾性分析相关患者的临床资料,分析脑膜瘤术中应用自体输血技术的安全性,及其对于患者的预后、炎症细胞及凝血功能的影响。方法:通过回顾性分析山东大学附属千佛山医院神经外三科2014年1月至2019年6月64例脑膜瘤患者的临床资料,根据术中有无使用洗涤式自体输血技术将患者分为自体输血组和非自体输血组。记录患者术中血液回收情况、出血量等指标,并根据术后患者是否出现输血相关并发症及长期随访患者有无肿瘤复发转移,确定自体输血的安全性。应用相关分析对比两组患者的住院天数、抗生素应用时间及术后1天、术后7天的血常规、凝血功能指标,明确术中洗涤式自体输血技术在脑膜瘤术中应用后对患者预后、炎症细胞及凝血功能是否有影响。结果:1.非自体输血组有1名患者术后出现输血相关性非溶血性发热反应。自体输血组患者术后均未出现明显发热、过敏等不良反应。截止目前,本研究中涉及的64名患者中,两组患者中各出现一例脑膜瘤原位复发的病例,所有患者均未出现肿瘤的远隔转移。2.两组患者的住院天数、抗生素应用时间无显着差异（P>0.05）。术后1天,自体输血组的白细胞数量、中性粒细胞百分比高于非自体输血组患者（P<0.05）,淋巴细胞百分比低于非自体输血组患者（P<0.05）,但术后7天两组患者上述指标无显着差异。两组患者的术前、术后1天及术后7天的其他血细胞分类指标及凝血功能指标亦无统计学差异（P>0.05）。结论:1.应用术中洗涤式自体输血技术与脑膜瘤切除术后的复发与转移无明显关系,且不增加脑膜瘤切除术患者的发热反应、溶血反应等输血相关并发症,住院天数及抗生素应用时间。2.应用术中洗涤式自体输血技术的患者,术后的白细胞数量、中性粒细胞比例会在短期内较非自体输血患者增高,淋巴细胞会短期内较非自体输血患者降低,但这种改变会在1周内恢复。3.应用术中洗涤式自体输血技术的患者,术后红细胞、血小板及凝血功能指标与未应用该项技术的患者无统计学差异。
肖兵[7]（2021）在《多参数MRI三维影像组学结合临床特征预测脑膜瘤患者术后脑水肿加重的研究》文中研究指明脑膜瘤是人类最常见的颅内肿瘤。大多数脑膜瘤发生在颅内,90%以上的脑膜瘤呈良性生长。脑膜瘤的发病率为女性:男性大约为2:1,高峰年龄为45岁,儿童少见,许多无症状的脑膜瘤是偶然发现的。目前,手术是脑膜瘤患者临床中最重要的治疗手段,大多数预后良好。瘤周水肿是脑膜瘤常见的伴随症状,高达60-67.4%,术后易并发脑水肿。脑水肿一般可分为细胞毒性脑水肿和血管源性脑水肿。对于术前无瘤周水肿的患者,术后发生严重脑水肿以及术后功能区附近脑水肿加重,严重影响患者预后,延长患者住院时间,对个人家庭及社会均造成较大危害。瘤周水肿是脑肿瘤患者发病和死亡的主要原因,不受控制的脑水肿可能导致难治性颅内高压（Refractory intracranial hypertension,RICH）,也会导致严重的神经功能障碍和潜在的致命的脑疝。在一项回顾性研究中,研究者评估了1995年1月至2001年1月间376位连续接受显微外科手术切除颅内脑膜瘤的患者的临床和相关记录,术后部分患者出现脑水肿加重,大多数可以通过药物加强脱水等保守治疗方式,但是其中有13例（3.5%）患者术后CT扫描或磁共振扫描显示广泛的脑肿胀,术后存在神经功能恶化,这些患者需要进一步干预治疗,部分患者行气管插管人工通气,部分患者甚至二次手术行去骨瓣减压术,通过采取这些措施才能缓解脑膜瘤术后水肿,度过水肿高峰,挽救患者生命,因此,建立相关模型预测脑膜瘤患者术后脑水肿加重（Cerebral Edema Exacerbation,CEE）,制定相应的治疗方案,在脑膜瘤患者整个治疗过程中非常重要。“人工智能”这一概念最早于20世纪50年代提出,具有计算能力强的优点,能够很好的处理人类无法处理的大量数据,而医学数据具有数据量较大的特点,因此人工智能技术在医学研究领域中具有广阔的应用前景。伴随着人工智能技术的快速发展,人工智能在医学领域相关的应用越来越广泛,受到的关注也越来越多。影像组学（Radiomics）是一种新的机器学习方法,影像组学是指通过常规的医学影像图像,利用人工智能的方法,高通量地提取大量影像数据,这类数据往往能描述肿瘤相关影像特征,提取数据后进行处理,将影像数据进行转化,使其成为具有高分辨率、可挖掘的特征空间数据。最后对数据进行定量高通量分析,得到高保真目标信息,用来综合评价肿瘤的表型,包括组织形态、基因遗传以及细胞分子等各个层次。影像组学核心理论基础为影像组学模型,该模型包含有疾病的医学数据信息,能够为疾病的诊疗及预后提供有价值的信息。它可以从医学图像信息中提取反映重要生物组织特征的数据,近年来的研究表明,影像组学在中枢神经系统疾病的早期筛查、准确诊断、分级分期、分子标志物预测、治疗和预后等方面具有广阔的应用前景,并有助于制定个体化治疗策略。在这项研究中,我们旨在开发一种基于MR图像最小影像特征集的影像组学模型来预测脑膜瘤术后脑水肿的加重。本研究主要通过以下两个部分内容进行论述阐述:第一部分脑膜瘤患者术后脑水肿加重相关因素分析目的:探讨脑膜瘤患者术后脑水肿加重的相关危险因素。方法:回顾2017年1月1日至2019年12月30日在我院神经外科接受手术治疗的136例脑膜瘤患者,脑膜瘤患者均行MRI成像并对图像进行采集,术后行颅脑CT复查,分析术前MRI图像与术后CT图像,分析相关临床资料以及手术后脑水肿加重的情况,统计并分析影响脑膜瘤术后脑水肿加重的相关危险因素。结果:136例纳入研究的脑膜瘤患者接受手术后有60例（44.1%）患者存在术后脑水肿加重,76例（55.9%）患者没有出现术后脑水肿加重。患者术前有无瘤周水肿、肿瘤大小、位置与术后脑水肿加重存在显着相关性（P=0.000-0.001）。肿瘤大小较大、术前存在瘤周水肿、窦旁肿瘤及颅底肿瘤患者术后发生脑水肿加重的可能性较大。相反,术后脑水肿加重组与非脑水肿加重组在性别、年龄、有无高血压、有无糖尿病和是否合并癫痫方面无显着差异（P=0.076-0.810）。第二部分基于影像组学方法预测脑膜瘤术后脑水肿加重的研究目的:评价多参数MRI三维影像组学特征对脑膜瘤术后脑水肿加重的预测价值。方法:根据筛选标准,收集了136名具有完整临床和影像学资料的脑膜瘤患者,他们被随机分为训练集和验证集。首先,利用ITK-SNAP软件对研究中脑膜瘤患者的MR图像进行分割,得到感兴趣区（region of interest,ROI）,接着利用Py Radiomics的方法从多序列MR图像中提取三维影像组学特征。然后,通过使用Wilcoxon秩和检验、弹性网算法及递归特征消除算法进行筛选,构建影像组学标签,结合临床和影像组学特征,建立了临床-影像组学组合模型,用于个体脑膜瘤患者术后脑水肿加重的预测。采用校正曲线和Hosmer-Lemeshow检验来评估预测和观察到的术后CEE之间的一致性。通过量化不同阈值概率下的净获益,进行决策曲线分析,评估临床-影像组学组合模型的临床实用性。结果:依据上述算法,筛选出了三个显着的影像组学特征,并以此构建了影像组学标签,在训练集的AUC为0.86,验证集的AUC为0.80,两个临床特征（有无瘤周水肿和肿瘤大小）和筛选出的影像学组特征被确定来建立临床-影像组学组合模型,训练集的AUC为0.91,验证集的AUC为0.83。临床-影像组学组合模型具有良好的识别性和校准性,对脑膜瘤患者术后脑水肿加重预测具有良好的临床应用价值。结论:脑膜瘤患者术后脑水肿加重与患者术前有无瘤周水肿、肿瘤大小、位置相关,临床特征与影像组学特征相结合,临床-影像组学组合模型可用于术前辅助预测脑膜瘤患者术后脑水肿加重,为脑膜瘤患者的手术治疗及个体化治疗决策提供依据。
陈杰[8]（2020）在《脑膜瘤伴发癫痫的危险因素分析》文中指出背景与目的癫痫（Epilepsy）是由多种原因导致的脑部神经元高度同步化异常放电的临床综合征。根据中国最新流行病学资料显示,国内癫痫的总体患病率为7.0%,年发病率为28.8/10万,1年内有发作的活动性癫痫患病率为4.6‰。据此估计中国约有900万左右的癫痫患者。脑膜瘤是起源于蛛网膜内皮细胞的原发性中枢神经肿瘤,也是最常见的良性颅内肿瘤,手术切除是治疗脑膜瘤的常规治疗方式,与其他中枢神经系统肿瘤相比,良性脑膜瘤患者的10年生存率为80%,所以人们对于脑膜瘤治疗要求普遍较高,而且人们在脑膜瘤治疗中对于术后患者生活质量也有着较高的要求。然而癫痫在脑膜瘤生长以及治疗过程中的发作原因是由哪些因素引起的尚未得到充分研究,且脑膜瘤伴发癫痫的危险因素就目前现有的研究还未有定论。癫痫作为一种异质性疾病,可以在许多方面影响生活质量（Quality of life;Qol）,因此更好地认识和理解这些复杂的危险因素及其在脑膜瘤中的重要性可以帮助临床决策并改善这些患者的生活质量,起到预防癫痫的目的。本研究以郑州大学第二附属医院神经外科手术治疗脑膜瘤患者为资料,对脑膜瘤伴发癫痫的危险因素予以研究。材料与方法:我们收集了 2013年1月至2018年12月在郑州大学第二附属医院完成颅内脑膜瘤切除术的病例220例,术后病理回示均为世界卫生组织（World Health Organization;WHO）所定义的脑膜瘤,入院后详细询问病史,明确是否有癫痫病史,入院后伴发癫痫的患者术前统一行24小时视频脑电（Video Electroencephalogram,VEEG）,确诊为癫痫的患者术前口服丙戊酸镁缓释片,术中切除肿瘤的同时,予以其中100例患者行术中皮层脑电监测（Electrocorticography;ECoG）ECoG监测并处理致痫灶,术后随访3-12个月（失访4例）。所有相关资料及临床数据运用SPSS 21.0版软件进行统计学处理。计量资料采用t检验,计数资料采用卡方检验,通过卡方检验计算C值（列联系数）,观察年龄、性别、肿瘤病理分级、肿瘤位置、肿瘤大小、是否有瘤周水肿、肿瘤是否具有侵袭性、术前及术后是否预防性使用抗癫痫药、术前是否有头痛病史与术前癫痫的相关程度。此外将术前是否有术前癫痫病、肿瘤切除分级、术中是否行ECoG监测纳入以上相关因素进而对术后伴发癫痫的相关程度予以观察,以P<0.05为差异有统计学意义,并各自选取P<0.05的相关因素进行多因素Logistic回归分析,分别分析相关因素对于术前以及术后癫痫发生的影响,以P<0.05为判断脑膜瘤相关癫痫具体的危险因素有统计学意义。结果1.脑膜瘤患者术前伴发癫痫。1.1术前伴发癫痫的脑膜瘤患者有41例,发病率为约19.0%。1.2根据单因素变量的统计分析,性别（P=0.034）、PTBE（P=0.043）、肿瘤直径（P=0.032）、肿瘤位置（P=0.014）、肿瘤侵袭性（P=0.030）、脑膜瘤病理分级（P=0.002）与脑膜瘤患者术前癫痫发生有相关性;按照C值行升序排列:瘤周水肿（Peritumoral Brain Edema;PTBE）（0.138）、性别（0.144）、肿瘤直径（0.146）、肿瘤侵袭性（0.148）、肿瘤位置（0.167）、病理分级（0.216）。数值依次升高表明变量与术前癫痫发生的相关性依次增强。而年龄、术前头痛、术前预防性用药等P>0.05无统计学意义。1.3多因素logistic回归分析结果显示,肿瘤直径、肿瘤位置、PTBE为脑膜瘤患者术前出现癫痫症状的独立危险因素（P<0.05）,脑膜瘤病理分级为保护因素。其中脑膜瘤病理等级为WHO Ⅱ/Ⅲ级、肿瘤直径≥3cm、PTBE水肿直径≥1cm,肿瘤位于额顶叶周围,尤其是靠近中央区域的脑膜瘤更容易在术前致使患者出现癫痫症状。2脑膜瘤患者术后伴发癫痫2.1脑膜瘤患者术后伴发癫痫共有20例,发病率约为9.3%。2.2根据单因素变量的统计分析,肿瘤病理等级（P=0.015）、肿瘤位置（P=0.036）、肿瘤直径（P=0.039）、肿瘤侵袭性（P=0.020）、肿瘤切除等级（P=0.043）、术前癫痫史（P=0.027）、术中ECoG监测（P=0.020）与脑膜瘤患者术后伴发癫痫有相关性。根据C值升序排列:肿瘤直径（0.140）、肿瘤位置（0.143）、肿瘤侵袭性（0.158）、肿瘤切除等级（0.170）、术前癫痫病史（0.171）、术中ECoG监测（0.171）、脑膜瘤病理等级（0.197）,C值逐渐升高表明变量与术后伴发癫痫发生的相关性依次增强。而年龄（P=0.676）、性别（P=0.446）、瘤周水肿（0.133）、术前预防癫痫药物使用（P=0.613）、术后预防癫痫用药（P=0.191）等P>0.05差异无统计学意义。2.3多因素logistic回归分析结果显示:术前癫痫病史、肿瘤侵袭性、肿瘤直径为脑膜瘤患者术后伴发癫痫的危险因素,且统计学相关性依次增强,术中ECoG监测为保护因素。其中患者术前有癫痫病史、肿瘤有侵袭性、肿瘤直径≥3cm、术中行ECoG监测并切除癫痫灶患者术后癫痫发病率低于未监测患者。结论1.脑膜瘤术前癫痫的发生率为19.0%,脑膜瘤患者术后早期癫痫发病率约为9.3%。2.PTBE、肿瘤直径、肿瘤位置、脑膜瘤病理分级等4大因素为脑膜瘤患者术前癫痫的危险因素,且统计学相关性依次增强（P<0.05）。肿瘤直径、肿瘤侵袭性、术中ECoG监测、术前癫痫病史为脑膜瘤患者术后癫痫的发生的危险因素,其统计学相关性依次增强（P<0.05）。3.术中使用ECoG监测并针对癫痫病灶进行切除,可有效降低患者术后出现癫痫症状的风险。
迪力木拉提·依斯热依力[9]（2020）在《非典型脑膜瘤的预后相关因素分析》文中研究说明目的:非典型脑膜瘤与良性脑膜瘤在复发率高、预期寿命短等方面存在差异。我们经过随访及探讨非典型脑膜瘤的临床病程并对影响患者预后的因素经行评估。方法:回顾性分析2008年至2018年新疆医科大学第一附属医院神经外科手术治疗的124例非典型脑膜瘤患者的年龄、性别、肿瘤部位、肿瘤大小、多发,囊性,骨侵蚀,手术切除程度（Simpson分级系统）、术后辅助放疗和增值指数KI67,等临床资料应用Log-rank法和Cox回归进行统计分析,并结合文献对本病的特点、治疗方法和预后进行分析。结果:124例非典型脑膜瘤患者中90例全切,全切率为72.5%,平均无进展生存期（PFS）为96.5月（24120个月）,3年、5年、10年的无进展生存期（PFS）分别为72.6%、64.5%、55.6%。经过单因素,多因素,cox分析显示,骨侵蚀,手术切除程度,增殖指数（Ki67）,影响患者PFS（p<0.05）的主要因素之一。手术切除程度,增殖指数（Ki67）是影响OS（p<0.05）的主要因素之一结论:在我们研究中民族,性别、肿瘤部位,是否颅底肿瘤,是否多发,是否囊性等因素与非典型脑膜瘤的预后未见明显相关关系,而完全切除肿瘤、无骨侵蚀,Ki-67≤10%与延长患者PFS有关。KI67>10%,次全切与高OS有关。
方娜[10]（2019）在《脑肿瘤的多光子显微特征分析》文中指出脑肿瘤是一种常见的神经系统疾病,占全身肿瘤发生率的20%。当脑部发生肿瘤时,无论是良性肿瘤,还是恶性肿瘤,都会对脑功能造成损伤,严重时还会危及生命。肿瘤类型和肿瘤级别不同,治疗和手术的方案会有很大的区别。因此,术前术中定位与定性诊断以及鉴别诊断,对治疗的是否成功及患者的预后尤为重要。现有临床诊断脑肿瘤技术其分辨率一般都为"毫米"量级,无法对脑肿瘤进行准确的诊断。因此,探索一种新的技术,既具有超高成像分辨率,又同时具备进行原位无损无标记诊断的优势,是脑肿瘤临床诊断乃至医学发展的热点研究方向之一。近年来,多光子显微技术被广泛应用于肿瘤诊断和治疗之中,并且获得了一些研究成果。该技术具有很多优点,比如其成像深度较深、对生物组织的光漂白和光损伤较低、灵敏度高、具有较高的空间分辨率等。多光子显微技术不仅可以在亚细胞水平上获得生物组织的微结构,还能够获得生物组织的荧光光谱信息。本文中,我们利用多光子显微技术对脑肿瘤进行研究。首先我们利用多光子显微技术对最常见的脑实质内肿瘤（胶质瘤）进行成像研究,探讨了多光子显微技术在脑实质内肿瘤显微特征分析的能力。结果表明（1）多光子显微技术可以对正常脑组织和胶质瘤进行成像,获得识别胶质瘤的光学诊断特征。（2）结合图像处理与多光子显微技术还可以同时对胶质瘤的微环境和代谢进行定性和定量的分析。（3）多光子显微技术可以对胶质瘤的血管显微成像,进一步结合图像处理可以对胶质瘤的血管的形态、血管周围胶原的沉积程度、血管的增生程度进行定量的分析。（4）结合图像处理与多光子还可以进一步自动区分低级别和高级别胶质瘤。其次,我们利用多光子显微技术对最常见的脑实质外肿瘤（脑膜瘤）进行成像研究,探讨了多光子显微技术在脑实质外肿瘤显微特征分析的能力。结果表明（1）多光子显微技术不仅可以识别脑膜瘤还可以区分脑膜瘤的病理类型（上皮型,纤维型,砂粒体型,血管型和过渡型）。（2）多光子显微术还可以探测脑膜瘤对周围脑实质组织的侵袭。再次,我们还拓展到其他脑肿瘤的研究进一步验证多光子显微技术在脑肿瘤显微特征分析的能力。（1）开展了与胶质瘤影像学特征相似的另外两个脑实质内肿瘤:淋巴瘤和生殖细胞瘤的研究,萃取了识别淋巴瘤和生殖细胞瘤的光学显微特征,结合图像处理提取了定量的诊断参数。（2）开展了与脑膜瘤影像学特征相似的脑实质外肿瘤:神经鞘瘤的研究中。获取了识别神经鞘瘤的光学显微特征,结合图像处理提取定量的诊断参数。（3）拓展了多光子显微技术在除诊断外其他方面的应用,定量评估了垂体腺瘤的质地。以上研究结果证明多光子显微技术在脑肿瘤研究应用的可行性。为脑肿瘤的研究提供新的可视化方法,也为多光子显微技术未来在临床脑肿瘤诊断治疗方面的应用提供数据基础。
二、健康教育在脑膜瘤切除术前术后的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、健康教育在脑膜瘤切除术前术后的应用（论文提纲范文）
（1）经鼻内镜视神经上下入路切除复杂的“鞍上旁区”病变：手术解剖、技术要点和临床病例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 第2章 方法 |
| 2.1 解剖研究 |
| 2.2 病例收集 |
| 第3章 结果 |
| 3.1 EESO入路进入视上区 |
| 3.2 EEIO入路进入视下区 |
| 3.3 EESO和EEIO联合入路进入鞍上旁区 |
| 3.4 EESO和EEIO入路:临床病例 |
| 3.5 典型病例 |
| 3.5.1 例1:EESO入路切除ACP脑膜瘤 |
| 3.5.2 例9:EEIO入路夹闭床突旁动脉瘤 |
| 3.5.3 例11:EESO和EEIO联合入路切除复发颅咽管瘤 |
| 3.5.4 例5:EESO和EEIO联合入路切除复发ACP脑膜瘤 |
| 第4章 讨论 |
| 4.1 入路选择和技术考虑 |
| 4.2 循序渐进、逐步的EEIO入路 |
| 4.3 视力结果 |
| 4.4 颈内动脉损伤结果 |
| 4.5 研究局限性 |
| 第5章 结论 |
| 致谢 |
| References |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 综述 鞍旁脑膜瘤的治疗进展 |
| References |
（2）基于MRI影像组学术前预测脑膜瘤周围组织侵犯的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 中英文缩略词 |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 术前预测脑膜瘤周围组织侵犯的价值 |
| 1.1.2 影像学评估脑膜瘤对周围组织的侵犯 |
| 1.1.3 脑膜瘤对周围组织侵犯评估的难点和解决方案 |
| 1.1.4 影像组学在脑肿瘤中的应用 |
| 1.2 本课题研究意义与主要研究内容 |
| 1.2.1 研究意义 |
| 1.2.2 主要研究内容 |
| 第二章 MRI影像组学术前预测脑膜瘤脑组织侵犯 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料和方法 |
| 2.2.1 病例收集 |
| 2.2.2 图像采集、分割及标准化 |
| 2.2.3 特征提取和选择 |
| 2.2.4 不同模态的融合 |
| 2.2.5 构建预测模型 |
| 2.2.6 诺谟图的建立和验证 |
| 2.2.7 影像学分析 |
| 2.2.8 技术路线图 |
| 2.2.9 统计学分析 |
| 2.3 结果 |
| 2.3.1 临床特征 |
| 2.3.2 影像组学特征筛选和相关性分析 |
| 2.3.3 影像组学标签和模型的构建 |
| 2.3.4 模型的性能比较 |
| 2.3.5 诺谟图性能评估 |
| 2.3.6 影像学分析 |
| 2.4 讨论 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 MRI影像组学术前预测脑膜瘤骨组织侵犯 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料和方法 |
| 3.2.1 病例收集 |
| 3.2.2 图像采集、分割和标准化 |
| 3.2.3 特征提取和选择 |
| 3.2.4 模型构建和验证 |
| 3.2.5 统计学分析 |
| 3.3 结果 |
| 3.3.1 临床特征 |
| 3.3.2 影像组学特征选择 |
| 3.3.3 模型的构建和验证 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 MRI影像组学术前预测窦旁脑膜瘤静脉窦侵犯 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料和方法 |
| 4.2.1 病例收集 |
| 4.2.2 图像采集、分割和标准化 |
| 4.2.3 特征提取和选择 |
| 4.2.4 模型构建和验证 |
| 4.2.5 统计学分析 |
| 4.3 结果 |
| 4.3.1 临床特征 |
| 4.3.2 影像组学特征选择 |
| 4.3.3 模型的构建和验证 |
| 4.3.4 模型的性能比较 |
| 4.3.5 模型性能评估 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 脑膜瘤的影像组学研究进展 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（3）产后脑膜瘤发生癫痫急诊手术1例（论文提纲范文）
| 1病例资料 |
| 2讨论 |
（4）3D打印颅脑实体模型在脑膜瘤切除术中的辅助应用（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 研究对象： |
| 1.2 研究方法 |
| 1.2.1 制作3D打印颅脑实体模型： |
| 1.2.2 3D打印颅脑实体模型辅助脑膜瘤切除手术： |
| 1.2.3 基于二维影像辅助脑膜瘤切除手术： |
| 1.3 评价指标 |
| 1.3.1 模型构建成功的评价标准： |
| 1.3.2 调查问卷： |
| 1.4 统计学处理： |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
（5）263例非典型脑膜瘤临床特点及术后复发的危险因素分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 中英文缩略词对照表 |
| 1 前言 |
| 2 对象与方法 |
| 3 结果 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 6 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 综述 非典型脑膜瘤研究进展 |
| 参考文献 |
| 个人简介和在读期间发表论文情况 |
| 致谢 |
（6）脑膜瘤术中自体输血对炎症细胞及凝血功能的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 中英文缩略词 |
| 第1章 前言 |
| 第2章 研究对象与方法 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.1.1 纳入标准 |
| 2.1.2 排除标准 |
| 2.2 分组方法 |
| 2.3 麻醉方法 |
| 2.4 输血及补液方法 |
| 2.4.1 自体输血组回输方法 |
| 2.4.2 对照组回输方法 |
| 2.4.3 输血时机的选择 |
| 2.5 标本采集方法 |
| 2.6 数据提取 |
| 2.7 统计学分析 |
| 第3章 结果 |
| 3.1 一般数据 |
| 3.2 安全性 |
| 3.3 各种临床因素与自体输血的相关性 |
| 第4章 讨论 |
| 第5章 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 自体输血的应用进展 |
| 综述参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表及录用学术论文 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（7）多参数MRI三维影像组学结合临床特征预测脑膜瘤患者术后脑水肿加重的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 中英文缩略词表 |
| 第1章 引言 |
| 第2章 脑膜瘤患者术后脑水肿加重相关因素分析 |
| 1 研究对象及临床资料 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 脑膜瘤患者的临床资料收集 |
| 2 方法 |
| 2.1 脑膜瘤患者MRI成像以及图像采集 |
| 2.2 术后行CT平扫检查 |
| 2.3 术前MRI图像与术后CT图像分析 |
| 2.4 统计学分析 |
| 3 研究结果 |
| 3.1 纳入研究的脑膜瘤患者临床特征 |
| 3.2 脑膜瘤患者术后脑水肿加重与临床特征的相关性 |
| 4 讨论 |
| 5 小结 |
| 第3章 基于影像组学方法预测脑膜瘤术后脑水肿加重的研究 |
| 1 研究对象及临床资料 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 脑膜瘤患者的临床资料收集 |
| 2 方法 |
| 2.1 脑膜瘤患者MRI成像以及图像采集 |
| 2.2 术后行CT平扫检查 |
| 2.3 术前MRI图像与术后CT图像分析 |
| 2.4 脑膜瘤患者MRI图像肿瘤分割 |
| 2.5 影像组学特征提取 |
| 2.6 影像组学特征选择和影像组学标签构建 |
| 2.7 临床模型和临床-影像组学组合模型的构建和验证 |
| 2.8 校准曲线分析和决策曲线分析 |
| 2.9 统计学分析 |
| 3 研究结果 |
| 3.1 训练集及验证集适用于本次研究 |
| 3.2 训练集和验证集脑膜瘤术后水肿加重独立临床风险变量的单因素分析 |
| 3.3 影像组学特征筛选及影像组学标签建立 |
| 3.4 临床模型和临床-影像组学组合模型的表现 |
| 3.5 校准曲线和临床决策曲线有效性分析 |
| 4 讨论 |
| 5 小结 |
| 第4章 全文总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 综述 影像组学及其在神经系统疾病的应用进展 |
| 参考文献 |
（8）脑膜瘤伴发癫痫的危险因素分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 中英文缩略词对照表 |
| 前言 |
| 1 资料与方法 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
| 4 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 脑膜瘤相关癫痫发生的危险因素总结 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 致谢 |
（9）非典型脑膜瘤的预后相关因素分析（论文提纲范文）
| 中英文缩略词对照表 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 研究内容与方法 |
| 1.研究对像 |
| 2.纳入排除标准 |
| 3.内容与方法 |
| 4.质量控制 |
| 5.统计分析 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 小结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 读硕士学位期间发表的学位论文 |
| 导师评阅表 |
（10）脑肿瘤的多光子显微特征分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 第一章 多光子显微技术的理论原理、实验装置和样品处理 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 多光子显微技术的原理 |
| 第三节 多光子显微成像系统 |
| 第四节 样品制备 |
| 第五节 本章小结 |
| 第二章 胶质瘤的多光子显微成像 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 基于多光子显微技术的胶质瘤识别研究 |
| 第三节 基于多光子显微成像技术的胶质瘤微环境和代谢的分析 |
| 第四节 基于多光子显微成像技术的胶质瘤血管分析 |
| 第五节 基于多光子显微成像的低级别和高低级别胶质瘤的鉴别诊断 |
| 第六节 本章总结 |
| 第三章 脑膜瘤的多光子显微成像 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 不同亚型脑膜瘤的多光子显微成像 |
| 第三节 多光子显微成像技术探测脑膜瘤的脑实质浸润 |
| 第四节 结论 |
| 第四章 其他脑肿瘤的多光子显微成像 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 淋巴细胞瘤的多光子显微成像 |
| 第三节 生殖细胞瘤的多光子显微成像 |
| 第四节 神经鞘瘤的多光子显微成像 |
| 第五节 基于多光子显微技术的垂体腺瘤质地的研究 |
| 第六节 结论 |
| 第五章 总结与展望 |
| 第一节 总结 |
| 第二节 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
四、健康教育在脑膜瘤切除术前术后的应用（论文参考文献）
- [1]经鼻内镜视神经上下入路切除复杂的“鞍上旁区”病变：手术解剖、技术要点和临床病例[D]. 鲍有园. 南昌大学, 2021(01)
- [2]基于MRI影像组学术前预测脑膜瘤周围组织侵犯的研究[D]. 张婧. 兰州大学, 2021(09)
- [3]产后脑膜瘤发生癫痫急诊手术1例[J]. 解毅,许传凯,饶璐. 中国现代医生, 2020(29)
- [4]3D打印颅脑实体模型在脑膜瘤切除术中的辅助应用[J]. 钱佳栋,冯小明,徐云峰,万默各,唐玉明. 浙江创伤外科, 2020(03)
- [5]263例非典型脑膜瘤临床特点及术后复发的危险因素分析[D]. 王方. 郑州大学, 2020(02)
- [6]脑膜瘤术中自体输血对炎症细胞及凝血功能的影响[D]. 韩希峰. 山东大学, 2020(02)
- [7]多参数MRI三维影像组学结合临床特征预测脑膜瘤患者术后脑水肿加重的研究[D]. 肖兵. 南昌大学, 2021(01)
- [8]脑膜瘤伴发癫痫的危险因素分析[D]. 陈杰. 郑州大学, 2020(02)
- [9]非典型脑膜瘤的预后相关因素分析[D]. 迪力木拉提·依斯热依力. 新疆医科大学, 2020(07)
- [10]脑肿瘤的多光子显微特征分析[D]. 方娜. 福建师范大学, 2019(04)