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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)
III中风大会
下午15:00 生物学生物标志物：巴塞尔大学（瑞士）（瑞士）15:20下午的艺术和实用性Mira Katan问答15:25 pm巴塞罗那Del Mar医院（西班牙）15:45的《基因JordiJiménez》中写了什么。问答15:50下午 成像生物标志物：什么时候寻找安德里亚·莫罗蒂（Andrea Morotti），神经和视力科学系，神经病学部门，助理，布雷西亚（Brescia）Asst Spedali Civili（意大利）16:10问答16:15摘要演讲3-4来自与会者的口头摘要17:00 ICH主持人的咖啡休息时间IV-Future：Nikola Sprigg＆PatríciaMartinez下午17:30如何管理决策中的不确定性：ICH的预后模型[决策中的道德问题，预后量表，预测模型，人工智能的使用] Valeria Caso，Stroke单位Santa Maria Della Misericordia医院。 佩鲁吉亚大学下午17:50问答17:55 pm正在进行的临床试验最新信息Yolanda Silva，医院Josep Trueta博士（西班牙）18:15 pm。问答18:20 pm摘要演讲3-4来自与会者的口头摘要19:00 结束言论MònicaMillán，德国人Trias I Pujol（西班牙）下午19:15 最终下午15:00生物学生物标志物：巴塞尔大学（瑞士）（瑞士）15:20下午的艺术和实用性Mira Katan问答15:25 pm巴塞罗那Del Mar医院（西班牙）15:45的《基因JordiJiménez》中写了什么。问答15:50下午成像生物标志物：什么时候寻找安德里亚·莫罗蒂（Andrea Morotti），神经和视力科学系，神经病学部门，助理，布雷西亚（Brescia）Asst Spedali Civili（意大利）16:10问答16:15摘要演讲3-4来自与会者的口头摘要17:00 ICH主持人的咖啡休息时间IV-Future：Nikola Sprigg＆PatríciaMartinez下午17:30如何管理决策中的不确定性：ICH的预后模型[决策中的道德问题，预后量表，预测模型，人工智能的使用] Valeria Caso，Stroke单位Santa Maria Della Misericordia医院。佩鲁吉亚大学下午17:50问答17:55 pm正在进行的临床试验最新信息Yolanda Silva，医院Josep Trueta博士（西班牙）18:15 pm。问答18:20 pm摘要演讲3-4来自与会者的口头摘要19:00 结束言论MònicaMillán，德国人Trias I Pujol（西班牙）下午19:15 最终佩鲁吉亚大学下午17:50问答17:55 pm正在进行的临床试验最新信息Yolanda Silva，医院Josep Trueta博士（西班牙）18:15 pm。问答18:20 pm摘要演讲3-4来自与会者的口头摘要19:00结束言论MònicaMillán，德国人Trias I Pujol（西班牙）下午19:15最终
中风成像中的人工智能
人口老龄化给医疗保健系统带来了慢性疾病挑战。脑血管疾病是这些慢性疾病的重要组成部分。中风是脑部血液突然停止，可导致组织快速损失。因此，需要快速、准确和可靠的自动化方法来促进中风管理。人工智能 (AI) 方法在所有领域的性能都在提高。视觉任务（包括自然图像和医学图像）尤其受益于 AI 模型的技能。可应用于中风成像的 AI 方法范围广泛，包括经典机器学习工具（例如支持向量机、随机森林、逻辑回归和线性判别分析）以及深度学习模型（例如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器和 U-Net）。这两种工具都可以应用于中风管理的各个方面，包括事件发生时间确定、中风确认、大血管阻塞检测、扩散限制、灌注不足、核心和半暗影识别、受影响区域分割和功能结果预测。在构建这些人工智能模型时，应格外小心，以减少偏差并构建可推广的模型。构建无偏模型的最重要先决条件之一是收集大量、多样化和高质量的数据，这些数据可以很好地反映基础人群，并以代表相似分布的方式划分训练和测试部分。可解释性和可信度是机器学习模型的其他重要属性，可以在临床实践中广泛采用。
卒中后运动学习
运动恢复通常是中风康复的目标，是指中风前存在的正常运动模式的回归。6这可能与补偿不同，这涉及通常具有较低效率和运动质量的新运动表演的发展。7，8个人发生的运动恢复量在个体之间有所不同，并且与临床因素，诸如中风严重程度，中风后，皮质脊髓束完整性，中风后抑郁症，合并症，遗传学和康复质量有关。9作为中风后恢复独立性的一种自然尝试，有运动恢复和补偿性运动的发展。可以重新学习功能技能，因此基于经验的突触发生创建了新的神经联系。6运动补偿通常用于克服每日障碍。这可能导致学习的不使用，其中受影响较大的肢体在功能上不参与或学到的“不良使用”，在这种情况下，不良适应性运动的表现是开发出来并成为习惯的。10，11由于缺乏使用和对功能较大的肢体的偏爱，可能会在更受影响的一侧发生进一步的残疾。随着新运动模式在神经学上的根深蒂固，行为的这些变化驱动了神经塑性机制进一步限制了受影响的一面。6
一目了然的中风注册政策
•决策者应创建联邦，州和地方中风登记处，以收集有关中风的发生率和结果的数据，以了解中风治疗中的现有差距，并支持相关质量改进计划的发展。•政策制定者应在机构，实施和评估中风注册机构中寻求和利用独立或国家赞助的中风工作组的领导和共识。•政策制定者应使用以患者为中心的，循证和广泛的中风登记处，例如“使用指南”（GTWG）（GTWG）来满足联邦计划的许多质量改进和报告要求以及在医疗改革中颁布的计划。•州法律或法规应要求医院作为中风中心指定的一部分向中风注册机构提交数据。•各州应提供足够的资金和监督，以协助医院参与中风注册。•S Troke注册机构是用于支付和交付改革计划的有效数据收集工具。•中风登记处应在服务不足的人群中为中风护理提供有影响力的数据中起着至关重要的作用。•患者电子健康记录应与中风登记处完全集成。•必须制定并执行强大的HIPAA - 规范保密政策，以保护提交给中风注册表的患者数据。•中风注册表数据必须仅用于改进质量，因此不能公开可用。•“获得指南 - 中风”是美国心脏协会的协作绩效改进计划，被证明是为了提高对住院治疗患者的循证护理的依从性。7以来，自2003年以来，超过2,000多家医院已进入其注册表中的500万多个患者记录，从而允许这些医院更有效，准确地治疗中风患者。
我的中风资源指南
Risk Factors Explained Blood Pressure .................................................. 18 Cholesterol ....................................................... 19 Diabetes .......................................................... 19 Sleep Apnea ..................................................... 20 Coronary Artery Disease ..................................... 20 Irregular Heartbeat ............................................ 21 Excess Weight and不活动.....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
移动式中风治疗装置
评估患者的脉搏、血压和呼吸频率，确定患者最后已知健康值 (LKW) 记录到达时间并致电中风工作人员医生下达影像和实验室检查订单 获取并记录患者的 PMHx、药物和过敏情况 为患者准备 CT 扫描和 POC 实验室检测 在中风流程表上记录评估和事件 验证订单是否按照中风神经科医生和/或 CCT 医学主任的要求下达并正在执行 确保每 15 分钟记录一次神经检查和生命体征 遵照医嘱 按照医生的医嘱给药 将已给药的药物告知医生 预测患者对替奈普酶的需求 计算替奈普酶剂量并与护理人员核实剂量和共同签名 在开始使用替奈普酶之前测量血压以确保在可接受的参数范围内 按照方案开始溶栓治疗 确保从治疗开始后每 15 分钟 x 2 小时进行一次生命体征和神经评估替奈普酶，然后每 30 分钟 x 6 小时，然后每 60 分钟 x 16 小时。有关替奈普酶给药和监测参数，请参阅附录。监测神经系统随时间的变化，直到患者护理移交给最终目的地管理时间并报告关键时间目标获得团队成员在流程表上的签名