A man in his 70s was admitted to our hospital with complaints of fatigue, loss of appetite and fever. His neurological examination was normal. He had a medical history of diabetes mellitus for 25 years. Urine analysis showed many leucocytes. Empirical antibiotic treatment was started for urinary system infection. Three days later, his mental status worsened with confusion and disorientation. MRI of the brain was normal. Two days later, the patient was intubated because of respiratory insufficiency. MRI showed restricted diffusion in bilateral thalamic nuclei. Encephalitis and ischaemia were considered in the differential diagnosis. Cerebrospinal fluid IgM antibody for West Nile virus was positive. Sixteen days later, cranial nerve reflexes were lost. MRI showed restricted diffusion and increased T2 signal intensity in the dorsal medulla and increased T2 signal intensity without diffusion restriction in bilateral substantia nigra and dentate nuclei. He died of cardiac arrest 40 days after hospitalisation.

Abstract PHACE syndrome (OMIM 606519) is a rare neurocutaneous vascular disorder, characterized by posterior fossa malformations, large cervicofacial infantile hemangiomas, arterial anomalies, aortic coarctation, cardiac abnormalities, and eye abnormalities. The long-term outcome of PHACE syndrome patients is unclear; however, it seems that they are at risk for childhood stroke. The radiologist has an important role on diagnosis of PHACE syndrome and in the assessment of potential complications. Investigation of infants with segmental craniofacial hemangiomas should include cranial magnetic resonance imaging (MRI) and magnetic resonance angiography (MRA) of the cerebral and cervical arteries. Brain MRI and MRA findings of a 5-year-old female patient with PHACE syndrome are presented.

Journal of Paediatrics and Child HealthVolume 55, Issue 11 p. 1391-1394 Instructive Case Co-occurrence of cardiac hydatid cyst with cerebral embolisation and vascular hydatid cyst Ceylan Altıntaş Taşlıçay, Corresponding Author Ceylan Altıntaş Taşlıçay ceylan_altintas@hotmail.com orcid.org/0000-0003-4459-4114 Department of Radiology, Kocaeli University Faculty of Medicine, Kocaeli, TurkeyCorrespondence: Dr Ceylan Altıntaş Taşlıçay, Department of Radiology, Kocaeli University Faculty of Medicine, Umuttepe, 41380 Izmit, Kocaeli, Turkey. Fax: +90 262 303 75 81; email: ceylan_altintas@hotmail.comSearch for more papers by this authorElmire Dervişoğlu, Elmire Dervişoğlu Department of Radiology, Kocaeli University Faculty of Medicine, Kocaeli, TurkeySearch for more papers by this authorAbdülkadir Babaoglu, Abdülkadir Babaoglu Department of Pediatric Cardiology, Kocaeli University Faculty of Medicine, Kocaeli, TurkeySearch for more papers by this authorYonca Anık, Yonca Anık Department of Radiology, Kocaeli University Faculty of Medicine, Kocaeli, TurkeySearch for more papers by this author Ceylan Altıntaş Taşlıçay, Corresponding Author Ceylan Altıntaş Taşlıçay ceylan_altintas@hotmail.com orcid.org/0000-0003-4459-4114 Department of Radiology, Kocaeli University Faculty of Medicine, Kocaeli, TurkeyCorrespondence: Dr Ceylan Altıntaş Taşlıçay, Department of Radiology, Kocaeli University Faculty of Medicine, Umuttepe, 41380 Izmit, Kocaeli, Turkey. Fax: +90 262 303 75 81; email: ceylan_altintas@hotmail.comSearch for more papers by this authorElmire Dervişoğlu, Elmire Dervişoğlu Department of Radiology, Kocaeli University Faculty of Medicine, Kocaeli, TurkeySearch for more papers by this authorAbdülkadir Babaoglu, Abdülkadir Babaoglu Department of Pediatric Cardiology, Kocaeli University Faculty of Medicine, Kocaeli, TurkeySearch for more papers by this authorYonca Anık, Yonca Anık Department of Radiology, Kocaeli University Faculty of Medicine, Kocaeli, TurkeySearch for more papers by this author First published: 13 June 2019 https://doi.org/10.1111/jpc.14540 Conflict of interest: None declared. Read the full textAboutPDF ToolsRequest permissionExport citationAdd to favoritesTrack citation ShareShare Give accessShare full text accessShare full-text accessPlease review our Terms and Conditions of Use and check box below to share full-text version of article.I have read and accept the Wiley Online Library Terms and Conditions of UseShareable LinkUse the link below to share a full-text version of this article with your friends and colleagues. Learn more.Copy URL Share a linkShare onFacebookTwitterLinkedInRedditWechat Volume55, Issue11November 2019Pages 1391-1394 RelatedInformation

Radiologically isolated syndrome (RIS) is a condition characterized by asymptomatic, incidentally detected demyelinating plaques in the CNS in a patient without typical clinical findings of multiple sclerosis (MS). This study aimed to compare the mental status and cognitive functions of child and adolescent RIS cases with healthy controls and to investigate the relationship between psychometric test results and the demyelinating lesion characteristics.

Purpose: The aim of this study is to determine and define differential magnetic resonance imaging (MRI) findings of pituitary adenomas and craniopharyngiomas. Materials and methods: This retrospective analysis was performed on MR imaging findings of 45 pituitary adenomas and 41 craniopharyngiomas with solid and cystic mixed appearance. MRI findings including shape ovoid, snowman, lobulation, chiasma compression, cavernous sinus invasion, 3rd ventricle compression, calcification, predominant type – cystic vs solid, contrast enhancement patterns – homogenous, reticular and extension were assessed. Results: Among MRI findings superiorly lobulated shape, third ventricle compression and reticular enhancement of solid parts were common in craniopharyngiomas while snowman shape, predominantly solid content, homogenous enhancement of solid parts were compatible with adenomas significantly at p <0.05 for all. Conclusion: Tumor shape and contrast enhancement patterns of solid parts seem discriminative MRI features for pituitary adenoma and craniopharyngiomas.

Objectives: To evaluate the performances of machine learning using semantic and radiomic features from magnetic resonance imaging data to distinguish cystic pituitary adenomas (CPA) from Rathke's cleft cysts (RCCs). Materials and Methods:The study involved 65 patients diagnosed with either CPA or RCCs.Multiple observers independently assessed the semantic features of the tumors on the magnetic resonance images.Radiomics features were extracted from T2-weighted, T1-weighted, and T1-contrast-enhanced images.Machine learning models, including Support Vector Machines (SVM), Logistic Regression (LR), and Light Gradient Boosting (LGB), were then trained and validated using semantic features only and a combination of semantic and radiomic features.Statistical analyses were carried out to compare the performance of these various models.Results: Machine learning models that combined semantic and radiomic features achieved higher levels of accuracy than models with semantic features only.Models with combined semantic and T2-weighted radiomics features achieved the highest test accuracies (93.8%, 92.3%, and 90.8% for LR, SVM, and LGB, respectively).The SVM model combined semantic features with T2-weighted radiomics features had statistically significantly better performance than semantic features only (p = 0.019). Conclusion:Our study demonstrates the significant potential of machine learning for differentiating CPA from RCCs.