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腕管综合征的风险因素
抽象的简介和目标。腕管综合征（CTS）是一种常见疾病，其特征在于手腕中位神经的压缩。未经治疗，它会导致手中的运动功能明显不适和运动功能丧失。这项系统评价的目的是识别和评估与CTS相关的风险因素的最新研究。审查方法。进行了对PubMed/Medline数据库的系统搜索，重点是在过去5年内发表的研究。搜索策略使用了与CT和风险因素有关的相关关键词。研究提供了有关成人人群中与CTS相关的风险因素的信息，则包括研究。评论文章，系统评价和荟萃分析被排除在外。简要描述了知识状态。风险因素包括需要打字的职业中的重复手动运动，某些解剖学和生理特征（例如较小的腕管隧道规模），年龄（随着年龄的增长），性别（妇女的较高风险），妊娠，妊娠，疾病，疾病，肥胖，肥胖，糖尿病，糖尿病，关节炎，关节炎，疾病以及以前的伤害或以前的伤害或以前的伤害或以前的综合症或以前的综合症或以前的综合症或以前的综合症或以前的特殊性综合症。正在进行的研究继续阐明该主题。摘要。系统的审查发现，体力劳动，疼痛和某些合并症与增加CT的风险增加密切相关。需要进一步的研究来研究双侧卵巢切除和饮酒作为危险因素的潜在影响。与普通人群相比，杂货店工人，美发师，电话运营商和手动劳动者（蓝领工人）等职业与CTS的发展有着显着的联系。这些发现强调了在评估CTS风险时考虑职业因素和合并症的重要性。
肌电图和元神经腕带
1,2 I MCA 学生，圣菲洛梅娜学院（自治学院），迈索尔，印度 摘要 最近，通过合并脑机接口和肌电图 (EMG)，人机交互 (HCI) 的潜力令人鼓舞。为了实现更加用户友好和有效的 HCI，本研究调查了 Meta 神经腕带的创建和使用，它是一种结合了神经接口和 EMG 技术的独特设备。为了辨别用户意图并提供对数字设备的实时控制，腕带会记录、处理和评估 EMG 数据以及神经活动。这种双重策略既利用神经接口的广泛功能，又利用 EMG 在肌肉信号识别方面的准确性，提供了流畅、用户友好的体验。根据我们的研究，与传统技术相比，Meta 神经腕带大大提高了交互速度和准确性，为交互系统、假肢和康复中的更复杂用途打开了大门。本研究预览了未来的可穿戴计算设备，并强调了集成生物信号技术彻底改变 HCI 的潜力。 关键词：人机交互 (HCI)、肌电图 (EMG)、元神经腕带、超低摩擦 AR 界面、超低摩擦输入、情境感知 AI、外周神经系统 (PNS)、腕部动态控制、自适应界面和点击智能的发展方向、专注于触觉。 介绍随着神经接口技术的引入，人机交互 (HCI) 领域迅速发展，其目标是开发更自然、更直观的方法让人与机器连接。该领域的一个重要因素是肌电图 (EMG)，一种捕捉骨骼肌产生的电活动的方法。EMG 是创建复杂神经接口的重要工具，因为它可以通过捕获肌肉信号来收集人类意图和身体运动。元神经腕带是一种创新的可穿戴设备，带有 EMG 传感器，旨在通过提供更准确、更灵敏的控制方法来改善 HCI。这款腕带利用肌电图 (EMG) 检测肌肉运动并将其转换为数字命令，使人与计算机之间的通信达到了新的水平。此功能具有很大的潜力，可以提高身体残疾人士的可访问性，并增强常见消费电子产品的功能。在本文中，我们研究了肌电图和元神经腕带的互补性，并展示了它们如何协同工作以改变人机交互。我们探索了
疾病，疾病和伤害腕管综合症
例如，弯曲腕部或移动手指将肌肉和肌腱带入行动。当一个人弯曲手指时，肌腱移动约2英寸。手的肌腱被包裹在鞘或肌腱滑动的袖子中。鞘的内壁包含产生湿润的液体以润滑肌腱的细胞。润滑对于肌腱的正常和平滑功能至关重要。随着手的重复或过度运动，润滑系统可能会出现故障。它可能不会产生足够的液体，或者可能产生润滑质量较差的液体。润滑系统的故障会在肌腱及其鞘之间产生摩擦，从而在肌腱区域引起炎症和肿胀。反过来，肿胀挤压了手腕或腕管中的中位神经。炎症的重复发作会导致纤维组织形成。纤维组织使肌腱鞘和后肌腱运动增厚。
吸烟可能是腕管综合症的危险因素
引言腕管综合征 (CTS) 是一种神经卡压性疾病，主要特征是手指麻木、刺痛和无力，这是由于腕管内的正中神经受到压迫所致。该病在普通人群中的患病率约为 8.0% 1,2 。潜在的病理生理机制包括腕管内压力升高、正中神经缺血性改变以及邻近结构受压 3,4 。CTS 的危险因素包括年龄、性别、肥胖、体力劳动、糖尿病和甲状腺功能减退症 5-7 。吸烟被认为是 CTS 的一个有争议的危险因素，目前围绕其作用存在争议 8,9 。吸烟是多种疾病的危险因素，包括呼吸系统疾病、心血管疾病、肝肾功能障碍和骨骼疾病 10-12 。
脉冲波监测的智能光子腕带
日常生活中人类脉搏信号的实时获取对于心血管疾病监测和诊断至关重要。在这里，我们提出了一个智能光子腕带，用于基于斑点模式分析的脉冲信号监测，并使用集成到运动腕带中的聚合物光纤（POF）。评估了几种不同的带有不同核心直径的POF的不同斑点模式处理。结果表明，智能光子腕带具有较高的信噪比和低潜伏期，测量误差约为3.7％。该视觉脉冲信号可用于进一步的医学诊断，并能够客观地监测微妙的脉冲信号变化，例如在凸出之前和之后的Cunkou和Cumpofforms的不同位置的脉冲波形。在人工智能（AI）的协助下，通过处理脉冲信号通过确定的预测模型实现了诸如手势识别之类的功能，在该模型中，识别精度达到95％。我们的AI-ASIST智能光子腕带具有潜在的用于心血管疾病和家庭监测的临床治疗的应用，为支持医疗Internet的智能系统铺平了道路。
（腕戴式）加速度计的标准程序 - Axivity
从各个时期提取特征特征（无重叠，例如一分钟）或使用滑动窗口程序从每个时期包含的原始数据中提取统计描述符、傅立叶系数、小波分解或类似内容，以应用统计模式识别技术典型的佩戴时间验证着眼于每个加速度计轴的各个时期的标准偏差和阈值（例如std < 3mg）。较新的方法还考虑了温度。将记录转换为每分钟的活动记录仪计数，通常只在一个轴上（z 轴指向手腕外）。
一种使用 EEG 的低成本便携式腕外骨骼...
偏瘫是脑卒中患者的常见后遗症（ Wist et al., 2016 ），导致一侧肢体瘫痪，包括运动功能障碍和肢体肌肉无力（ Maria and Eng, 2003 ; Li et al., 2013 ）。由患者自愿发起的主动治疗比持续被动运动（CPM） ( Takahashi et al., 2008 ) 更有利于神经元恢复，同时，重复、持续的训练可以促进脑卒中患者的功能恢复（ Kwakkel et al., 2004 ; Wang et al., 2013 ）。由于腕关节对于日常生活活动（activities of daily living, ADLs）至关重要，许多康复系统被提出来辅助腕关节的主动训练（ Krebs 等，2007 ；Song 等，2013 ；Abdallah 等，2016 ；Lin 等，2020 ）。然而，在偏瘫康复方面，这些系统存在两个不足。首先，这些康复机器人是由偏瘫手臂控制的，这对于急性偏瘫患者来说并不适用，因为他们受损侧的运动功能已经丧失。其次，上述方法忽略了训练过程中肌肉疲劳的发生，存在影响患者主动参与的风险。
线腕管释放 - 临床确定和指示 - 美国退伍军人事务部
线腕管释放（TCTR）是用于治疗CTS的最小侵入性程序。使用局部麻醉和超声指导，通过韧带周围的两次小点插入线，并用线伸出韧带，以释放中位神经的陷阱。没有切开切口，只使用超声指导将针头和螺纹定位以切割韧带的指导，在手腕和手掌处插入针。该技术旨在减少软组织创伤并实现更快的恢复时间。TCTR的潜在挑战之一是难以使手和手腕内的基本解剖结构可视化，这可能会导致对组织和神经的意外损害。当前的研究表明，使用超声引导图像执行此程序需要练习，因为临床医生有学习曲线。
使用人体测量学和基于强度的测量的机器学习算法预测腕管综合征
腕管综合征（CTS）是上肢最常见的神经病，是由腕部屈肌下位神经压缩引起的[1]。CTS主要是由于滑膜屈肌鞘的纤维肥大和重复的手腕运动。中位神经因机械压缩和腕管中的局部缺血而损害，这会导致髓鞘鞘的变化，有时会随着时间的推移损害。疼痛，销钉和针头以及前4个手指的强度损失，尤其是在夜间，是常见的症状[2]。尽管诱捕神经病会影响神经的一小部分，但它们会引起重大的身体，心理和经济后果[3]。CTS的患病率在一般成年人口中的2.7％至5.8％之间[4，5]。疼痛会从手辐射到手臂和肩膀。与CT相关的个人危险因素包括女性，高龄，妊娠，肥胖，甲状腺疾病，糖尿病，杏仁症，创伤和结缔组织疾病。同样，劳动人群有CTS的风险。与工作有关的因素，尤其是重复运动，剧烈的手动工作，频繁的手腕屈曲和手臂振动已被涉及[6]。尽管CT诊断中最有用的测试是Tinel和Phalen测试，但最可靠的客观方法是电子诊断测试。适当的医生必须创建与CTS独特症状相关的案例病史，以诊断CTS患者。Park等。 在Faeghi等人的一项研究中。Park等。在Faeghi等人的一项研究中。随着发现诸如ThenAR萎缩和感觉丧失之类的发现，体格检查的敏感性达到95.7％[7]。鉴定周围神经疾病的最有效方法是电诊断，这对于识别CTS也至关重要[8]。此方法对于确定CTS是否存在并评估其严重性很有用。此外，电诊断可用于确认神经病（例如宫颈辐射病）的差异诊断[8，9]。另一方面，电诊断具有侵入性，可能会使患者不舒服，因为它涉及检查期间的刺激和针肌电图（EMG）[10]。基于机器学习（ML）的建模是一种新兴分析工具，预测模型应用是其在医学研究中的主要用途[11，12]。此外，可以使用基于ML的建模进行疾病，决策和新治疗策略的分类[13，14]。尽管基于机器学习的医学研究已经爆炸性增长，但CTS研究仍然相对较少。一些研究探索了基于临床数据的CTS诊断或对CTS严重程度进行分类的预测模型[15，16]。[15]进行了七个用于对CTS严重性进行分类的ML模型。[16]，对腕部的超声图像进行了细分，并使用ML建模对CTS诊断的准确性进行了评估。在另一项研究中，深度学习