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加拿大中风最佳实践...
CSBPR 第七版的主题是建立联系以优化个人结果。中风患者在医疗保健系统中通常会出现多种合并症——有些可能导致中风，有些是中风的后果，有些则与中风无关。一项研究表明，大约 80% 的中风幸存者平均患有五种其他疾病和各种心理社会问题（Nelson 等人，2016 年）。必须考虑这些情况，因为治疗和持续护理计划是个性化和以人为本的。此外，有强有力的证据表明心脏和大脑之间存在内在联系，中风后患者的管理应考虑心脏健康和可能与血管性认知障碍的关联。医疗保健系统通常是孤立的，针对个人疾病制定不同的计划和组织，这些计划和组织并未整合到各种疾病中，甚至与相关的血管疾病也是如此。随着中风后人们在不同环境和护理阶段之间转换，他们报告说自己感到焦虑和不知所措。个性化护理和确保在社区内建立联系对患者的短期和长期结果有重大影响。
中风康复临床路径
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缺血性中风的定量脑电图。......
摘要 简介：中风是全世界发病和死亡的主要原因。虽然脑电图 (EEG) 提供了有关中风后大脑活动的宝贵数据，但定性 EEG 评估可能会被误解。因此，我们研究了定量 EEG (qEEG) 识别可作为中风患者潜在电生理生物标志物的关键波段频率的潜力。材料和方法：进行了一项单中心病例对照研究，其中招募了中风入院患者和健康对照者，并征得其同意。中风患者在入院后 48 小时内进行 EEG 测试，而对照者在门诊评估期间进行 EEG 测试。对 EEG 信号进行预处理，使用 MATLAB 分析其频谱功率，并绘制为地形图。结果：共纳入 194 名参与者，分为缺血性中风患者和对照者。我们研究队列的平均年龄为 55.11 岁（SD±13.12），美国国立卫生研究院卒中量表 (NIHSS) 评分中位数为 6（IQR 4-6），腔隙性卒中是最常见的亚型 (49.5%)。频谱分析，以及随后的脑地形图映射，突出显示了 β、α 和 γ 波段内重要通道的聚集。结论：qEEG 分析确定了卒中后患者感兴趣的重要波段频率，表明其可作为诊断和预后工具。脑地形图映射提供了精确的表示，可以指导干预和康复策略。未来的研究应探索使用机器学习进行卒中检测并提供个性化治疗。关键词：定量脑电图、qEEG、卒中、频谱脑电图、地形介绍卒中是一种异质性疾病，以各种血管、血流动力学和全身异常为特征。根据 2017 年全球疾病、伤害和风险因素负担研究，它是全球第二大死亡原因和第三大残疾原因
基于神经影像的中风识别
摘要：中风诊断是一个时间紧迫的过程，需要快速准确地识别以确保及时治疗。本研究提出了一种基于机器学习的诊断模型，使用神经图像识别中风。早期识别和及时干预对于改善中风患者的预后至关重要，但目前的诊断技术，如 CT 和 MRI 扫描，通常需要耗时的专家分析。这些延迟可能会限制治疗的效果，特别是在分秒必争的急性病例中。问题在于需要更快、更可靠的诊断工具，这些工具可以高精度地分析神经影像数据，并尽量减少人工干预。机器学习，特别是深度学习，通过自动化中风检测过程，为解决这一差距提供了一种有希望的解决方案。我们采用了一种综合方法，利用 Inceptionv3、MobileNet、卷积神经网络 (CNN) 算法来分析神经影像并预测中风的发生。本研究提出了一种基于机器学习的诊断模型，使用神经影像识别中风，利用卷积神经网络 (CNN) 的强大功能，采用 Inception V3 和 MobileNet 架构。 Inception V3 以其通过深度卷积层捕获复杂图像特征的能力而闻名，而 MobileNet 则针对效率和速度进行了优化，它们被用于处理大量脑部扫描数据集。该模型在这些神经影像数据集上进行训练，以区分健康的脑组织和受中风影响的脑组织。这两种架构的结合既可以进行详细分析，又可以快速处理，使该模型能够适应临床环境。结果表明，该模型在中风识别方面取得了很高的准确率，证明了其有潜力帮助医疗保健专业人员更快、更准确地诊断中风。通过将这种机器学习模型整合到现有的诊断工作流程中，它可以显著缩短诊断时间，实现更早的治疗，并最终改善患者的治疗效果。我们的模型有可能改善患者的治疗效果并减轻中风的经济负担。通过利用这些先进的机器学习技术的力量，该模型旨在提高中风诊断的效率和准确性，与传统方法相比。关键词：中风识别、机器学习、神经影像、诊断模型、Inceptionv3、MobileNet、卷积神经网络 (CNN)
优化中风幸存者的康复结果
摘要：背景和目标：本研究探讨了定制的反重力跑步机（AGT）训练的功效，并进行了速度和倾斜度的调整，对中风患者的康复结果，专注于膝盖伸展肌肉力量，关节角度，关节角度，关节角度，平衡能力和日常生活（ADLS）。材料和方法：在这项研究中，将30名被诊断为中风的人分为三组。实验组1（EG1）进行了训练，而没有改变速度和倾斜度，实验组2（EG2）接受了倾斜度增加的培训，实验组3（EG3）接受了速度增加的培训。最初，所有参与者在统一条件下接受了两周的AGT培训。随后，从第三周到第六周，每个组都接受了指定的培训干预措施。评估是在干预前和干预后六周进行的，使用手动肌肉力量测试仪的膝关节力量，平衡能力的四局，用于分析膝盖角度的DANTFISH软件以及韩国版的修改后的Barthel Intex（K-MBI），用于评估日常生活的活动。结果：组内比较表明，AGT训练导致所有参与者组的肌肉力量，平衡能力，关节角度和ADL的增强。组间分析表明，接受倾斜训练的EG2表现出与EG1相比的肌肉力量和平衡能力的显着提高。eg3不仅与EG1相比，肌肉强度，关节角和ADL的显着增强，而且在膝关强度提高方面超过了EG2。结论：总而言之，定制AGT培训的应用对中风患者的康复产生了积极影响，强调了选择适合每位患者特定需求的治疗方法的重要性。
1在中风后渗透巨噬细胞的功能...
缺血性中风仍然是全球长期残疾的主要原因。虽然精氨酸酶-1（arg1）表达巨噬细胞通常与抗炎性反应和组织修复有关，但我们揭示了ARG1对中风后恢复的意外有害影响。我们证明，渗透巨噬细胞中的Arg1改变了炎症环境，并对中风后的功能恢复产生负面影响。值得注意的是，我们的研究突出了浸润巨噬细胞和常驻小胶质细胞之间的独特相互作用，其中Arg1-表达巨噬细胞调节小胶质细胞功能，影响Peri -Insumct区域的突触修剪和炎症反应。这些发现提供了有关中风恢复的复杂免疫机制的重要见解，并提出了先进的治疗策略。靶向浸润巨噬细胞中的ARG1可能会调节中风后炎症环境，从而改善中风患者的长期结局。
振荡神经反馈网络和严重受损中风患者的中风后康复潜力
严重中风后的运动功能恢复通常很有限。然而，一些严重受损的中风患者可能仍然具有康复潜力。识别这些患者的生物标志物很少。18 名严重受损且缺乏随意手指伸展能力的慢性中风患者参加了一项脑电图研究。在 66 次运动意象试验中，脑机接口将与事件相关的同侧感觉运动皮层的 β 波段去同步化转变为机器人矫形器对瘫痪手的张开。八名患者的亚组参加了随后的四周康复训练。运动范围的变化通过传感器捕捉到，这些传感器可以客观地量化腕部运动的哪怕是离散的改善。尽管运动障碍程度相同，但患者可以分为两组，即有和没有与任务相关的额叶/运动前区和顶叶区域之间的双侧皮质-皮质相位同步增加。这种额顶叶整合 (FPI) 与同侧感觉运动皮质中明显更高的意志 beta 调制范围有关。经过四周的训练，接受 FPI 的患者腕关节运动能力的改善明显高于未接受 FPI 的患者。此外，只有前者在上肢 Fugl-Meyer 评估评分方面有显著改善。神经反馈相关的长程振荡相干性可能区分严重受损的中风患者，了解他们的康复潜力，这一发现需要在更大的患者群体中得到证实。