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World File Search System康复训练
NRH 脑损伤计划服务范围
脑损伤患者也可能患有脊髓损伤或截肢损伤。这种“双重诊断”需要专门的个性化治疗计划，以满足患者的独特需求，并利用多个 NRH 计划工作人员和服务的专业知识和密切合作。Next Stage 是一家全国性康复训练服务提供商，接受居住在爱尔兰的 ABI 患者的转诊。Next Stage 计划旨在帮助 ABI 患者最大限度地发挥他们的功能能力并实现他们个人期望的训练目标。目标可能是更高水平的独立性和重新融入社会；和/或提高个人、生活、社交、行为和实践技能。Next Stage 计划还将服务对象推荐给适当的健康、支持或社区服务，以促进和实现这些目标。参加 RTU 的服务对象称为 RTU 培训生，这些术语在本文件中可互换使用。Next Stage 家庭和社区计划的主要目标
脊髓神经损伤与修复人工智能研究的全球研究趋势与热点——文献计量与可视化分析
结论：我们确定了脊髓神经损伤与修复领域人工智能研究的三个研究热点：（1）智能机器人和肢体外骨骼辅助康复训练；（2）脑机接口；（3）神经调节和非侵入性电刺激。此外，还讨论了许多新的热点：（1）从基于卷积神经网络的图像分割模型入手；（2）利用人工智能制造聚合物生物材料，为神经干细胞衍生的神经网络组织提供所需的微环境；（3）人工智能生存预测工具，以及遗传学领域的转录因子调控网络。虽然人工智能在脊髓神经损伤与修复领域的研究有很多好处，但该技术也存在一些局限性（数据和伦理问题）。未来的研究应解决数据收集问题，这需要大量高质量的临床数据样本来建立有效的人工智能模型。同时，该领域的基因组学和其他机制研究还很脆弱。未来，机器学习技术，如AI生存预测工具和转录因子调控网络，可用于与再生相关基因的上调和轴突生长的结构蛋白的产生相关的研究。
电子科学专业出版物“法律...
Oleg Volodymyrovych Batiuk – 法学候选人，副教授； Mykhailo Mykhailovych Birgeu – 法学博士、教授（摩尔多瓦共和国）； Inna Viktorivna Bolokan – 法学博士、副教授； Botnaru Stela - 法学博士、副教授； Brynza Serhiy – 教授、康复训练博士； Natalya Volodymyrivna Verlos – 法学候选人，副教授； Wojciech Wojtyla - 哲学领域人道主义科学博士（波兰共和国）； Voloshyna Vladlena Kostiantynivna – 法学候选人，副教授； Natalya Viktorivna Galitsyna – 法学博士、教授； Nataliya Zenoviivna Derevyanko – 法学哲学博士； Petro Vasylyovych Dikhtievskyi – 法学博士、教授； Dudorov Oleksandr Oleksiyovych – 法学博士、教授； Ibragimov Solijon Ibragimovych - 法学博士、教授（塔吉克斯坦共和国）； Kolpakov Valery Kostiantynovych - 法学博士、教授； Yevhen Volodymyrovych Kurinny - 法学博士、教授； Kushnir Serhii Mykolayovych – 法学博士、教授； Maksym Ivanovich Smirnov – 法学候选人，副教授； Semyon Hryhorovych Stetsenko - 法学博士、教授； Mykhailo Mykhailovych Ternuschak – 法学博士；威廉·J.沃特金斯 – 法学博士（美国）； Fedchyshyn Dmytro Volodymyrovych - 法学博士； Sharaya Anna Anatolyivna – 法学候选人。
2024道路和雨水资本计划4
此简报说明的目的是概述2024年第4区计划的道路和雨水项目。这些项目还在附属的Ward 4道路和雨水资本计划图中进行了说明。Roads Projects The Roads Capital Plan includes roadway rehabilitation, major roads improvements, integrated road projects, bridge and culvert renewal, cycling infrastructure and sidewalk improvements, noise wall replacements and upgrades, intersection improvements, rapid transit studies, road safety projects, traffic signal modernization and the installation of new signals, streetlight replacements, and environmental site management projects.道路康复训练道路康复计划的重点是在道路内的人行道，路缘和人行道基础设施的更新。路面更新的范围从重新铺面到道路的全面重建。如果由其状况保证，则可以将路缘和人行道作为康复项目的一部分替换。这些项目根据城市的广泛需求进行了优先级，并与其他城市项目，Peel，公用事业公司和开发压力尽可能多地进行了协调。被批准的2024年城市康复预算为3990万美元。随着2023年从街道延续的街道，这
电子科学出版物
Oleg Volodymyrovych Batiuk – 法学候选人，副教授； Mykhailo Mykhailovych Birgeu – 法学博士、教授（摩尔多瓦共和国）； Inna Viktorivna Bolokan – 法学博士、副教授； Botnaru Stela - 法学博士、副教授； Brynza Serhiy – 教授、康复训练博士； Natalya Volodymyrivna Verlos - 法学博士、副教授； Wojciech Wojtyla - 哲学领域人道主义科学博士（波兰共和国）； Voloshyna Vladlena Kostyantynivna – 法学候选人，副教授； Natalya Viktorivna Galitsyna – 法学博士、教授； Nataliya Zenoviivna Derevyanko – 法学哲学博士； Petro Vasyliovych Dikhtievskyi – 法学博士、教授； Dudorov Oleksandr Oleksiyovych – 法学博士、教授； Ibragimov Solijon Ibragimovych - 法学博士、教授（塔吉克斯坦共和国）； Kolpakov Valery Kostiantynovych - 法学博士、教授； Kurinny Yevhen Volodymyrovych – 法学博士、教授； Kushnir Serhiy Mykolayovych – 法学博士、教授； Maksym Ivanovich Smirnov – 法学候选人，副教授； Semen Hryhorovych Stetsenko – 法学博士、教授； Mykhailo Mykhailovych Ternuschak – 法学博士；威廉·J.Watkins – 法学博士（美国）； Fedchyshyn Dmytro Volodymyrovych - 法学博士； Sharaya Anna Anatolyivna – 法学候选人，副教授。
使用深度卷积神经网络进行运动想象脑电信号识别
基于脑电信号的脑机交互（BCI）可以帮助肢体运动障碍患者进行日常生活及康复训练，然而由于信噪比低、个体差异大，脑电特征提取与分类存在准确率和效率低下的问题。针对该问题，本文提出了一种基于深度卷积网络的运动想象脑电信号识别方法。该方法首先针对脑电信号特征数据质量不高的问题，利用短时傅里叶变换（STFT）和连续Morlet小波变换（CMWT）对采集的实验数据集进行基于时间序列特征的预处理，从而得到特征鲜明、具有时频特征的脑电信号。并基于改进的CNN网络模型对脑电信号进行高效识别，实现高质量的脑电特征提取与分类。进一步提高脑电信号特征采集的质量，保证脑电信号识别的较高准确率和精度。最后基于BCI竞赛数据集和实验室实测数据对所提方法进行验证，实验结果表明该方法对脑电信号识别的准确率为0.9324，精度为0.9653，AUC为0.9464，具有良好的实用性和适用性。
沉浸式虚拟现实游戏在脑机接口神经运动康复中的应用：范围审查
摘要 — 沉浸式虚拟现实 (VR) 的使用在科学界越来越受欢迎，因为它为康复领域带来了巨大的机遇。通过利用视频游戏机制和基于脑电图 (EEG) 信号的脑机接口 (BCI)，接受神经康复的患者可以更多地参与康复训练。本文回顾了在游戏康复中使用 BCI 和 VR 的现有文献，并分析了每项研究中使用的游戏元素和脑机接口 (BMI)。使用综合搜索策略查询了从成立到 2023 年 10 月的四个数据库 (IEEE Xplore、PubMed、Web of Science、Scopus)，然后由两位独立审阅者进行筛选。总共有 18 篇文章被认定符合定性综合的条件。主要发现如下：(1) 参与者的人口统计数据多样化，涵盖不同的年龄和健康状况；(2) Oculus Rift 作为 VR 设备已成为主流，取代了旧的 CAVE 系统； (3) 所有调查研究一致依赖运动想象 (MI) 范式，反映了其在神经运动康复和神经可塑性中的重要性；(4) 康复游戏表现出不同的特点，强调得分、体现和定制。值得注意的是，一些游戏缺乏游戏化元素，这表明存在潜在的改进和未来研究领域。
使用关节 ROM 信号验证上肢外骨骼的性能
外骨骼系统正逐渐用于机器人辅助手术和神经功能障碍患者的康复。我们实验室开发了一种新型上肢 (UE) 外骨骼，可能用于我们实验室的机器人辅助手术和中风康复。本研究的目的是介绍通过处理 UE 关节的运动范围 (ROM) 来自愿控制 UE 外骨骼的方法。为 UE 外骨骼运动控制设计了同侧对同侧同步 (IIS) 控制和同侧对对侧镜像 (ICM) 控制机制。进行了 3D 模拟以验证运动学运动的机械设计。然后在六名健康受试者中验证了 ROM 控制的 UE 外骨骼的性能。UE 外骨骼在 2D 面板中执行绘图动作。将 UE 外骨骼创建的绘图与健康受试者创建的绘图进行比较，以确定绘图性能的准确性。进行了可靠性统计分析（Cronbach 检验）以确定受试者表现与 UE 外骨骼表现之间的评分者间一致性。结果显示，人体绘图与外骨骼绘图之间存在极好的一致性（Cronbach Alpha 值 = 0.904，p<0.01）。这项研究表明，可以处理 UE 关节的 ROM 以自愿控制 UE 外骨骼。UE 外骨骼可能用于机器人辅助骨科手术和 UE 康复训练。
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。
机器人步态训练和最终效应子的机器人步态训练能否改善受多发性硬化症影响的患者的下LIMB功能？回顾性案例对照研究的结果
摘要：背景：多发性硬化症（MS）的特征是一种神经退行性疾病，可能是由自身免疫机制触发的，影响整个中枢神经系统。在这种情况下，神经康复在疾病的每个阶段都起着至关重要的作用，旨在恢复和保留MS患者的运动功能。特别是，机器人步态训练（RGT）允许进行密集，重复和以任务为导向的训练，这对于促进神经塑性过程至关重要。因此，我们研究的主要目的是使用G-EO系统，在受MS影响的患者中评估创新的机器人步态训练的有效性，使用G-EO系统，步态，功能能力和生活质量（QOL）。其次，我们评估了机器人康复对较低LIMB运动功能，平衡，感觉和关节功能的影响。方法：该研究涉及20名MS患者，分为两组具有可比的医疗特征和康复训练时间。实验组（例如）通过G-EO系统（n。10）进行了机器人步态训练，而对照组（CG）接受了传统的康复培训（n。10）。结果：两组均表现出残疾水平（功能独立性度量），步行10 m（10MWT），步态和平衡绩效（功能性行动分类，TINETTI量表）的改善。但是，例如，EG表现出更大的改进。G-eo系统在EG中仅降低了下肢（修改的Ashworth量表）中的痉挛。讨论：这项研究表明，G-EO系统可能是增强步态功能的有价值工具，包括MS患者中LIMB运动，功能能力和QOL。