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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
本体感受性神经肌肉促进技术对中风患者平衡的影响：叙事评论
抽象中风或脑血管事故（CVA）是通过破坏血管或用血凝块阻塞血动动脉的疾病，导致患者的功能严重恶化并恶化其生活质量（QOL）。中风患者易于跌倒，中风后与跌倒相关的并发症，这与平衡障碍有关，导致活动限制，依赖性增加，影响社会和社区的参与，QOL，QOL，更长的治疗时间和缓慢的预后。平衡疾病和中风后陷入困境的疾病，使中风康复康复，因此必须提高平衡以获得中风康复的更好结果。在过去的十年中，本体感受性神经肌肉促进（PNF）技术显示出了改善中风患者平衡的潜力。进行了系统的文献搜索，并对发现进行了严格审查并主题分析。
基于模拟的院前卒中护理协同调度分析 Saeid Amouzad Mahdiraji a, *, Johan Holmgren a, Radu-Casian Mihailescu a, Je
移动卒中单元 (MSU) 是一种专用救护车，能够缩短中风患者的诊断和治疗时间。在本文中，我们提出了一种基于模拟的方法来研究在院前中风患者转运中协同使用普通救护车和 MSU 的潜在影响，即共同调度。我们将共同调度策略集成到现有的建模框架中，以构建紧急医疗服务模拟模型。在一个案例研究中，我们将扩展框架应用于瑞典南部，以评估对不同类型中风使用共同调度策略的有效性。结果表明，与为中风事件分配普通救护车或 MSU 的情况相比，使用共同调度策略时，中风患者的诊断和治疗时间缩短。
回顾镜像疗法对非杀伤性中风患者肌肉力量康复的有效性：文献回顾Adirson Barbosa
文章历史背景：中风仍然是长期残疾的重要问题之一。大多数中风患者由于上肢的麻痹而难以进行日常活动，导致日常生活（ADL）的活动受损和生活质量降低。本文献综述的目的是找出镜像治疗在非荷毛中风患者中的肌肉力量康复中的应用。方法：使用的方法是使用PubMed，Science Direct和Google Direct和Google Scholar的期刊数据库，其范围为2020 - 2024年的期刊数据库，其中包括关键词“镜像疗法”，“肌肉力量康复”，“肌肉力量康复”，“非毛发性中风”和中风，并获得了多达1276 Arcication。结果：根据标准搜索文章，并获得了9篇准备审查的文章。这些文章解释了镜像治疗在非诊断中风患者中的肌肉力量康复中的应用。结论：希望中风患者能够控制镜像疗法。
2025/26-心脏和中风博士人员奖的...
概述表 - 2025/26妇女心脏和/或脑健康竞赛的心脏与中风博士人员奖启动日期2024年6月27日。Application deadline September 10, 2024, 4:00 PM ET Award notification date May 2025 Award start date September 1, 2025 Value Heart & Stroke will contribute a maximum of $45,000 ($15,000 per year for up to three (3) years) per award recipient, and the host institution will contribute at least the same amount per year per award recipient Duration Up to 3 years Application Process See C 7 How to Apply Contact Email: research@heartandstroke.ca All applicants强烈鼓励仔细阅读并遵循本指南文件中概述的指示和要求。这些指南有英语和法语。1）妇女心脏和/或大脑健康的博士人员奖
使用机器学习对脑电图数据进行中风检测
中风是一种毁灭性的常见疾病，四分之一的人一生中都会经历这种疾病。中风通常突然发生，没有任何先兆，而且很难被注意到，因为它们发生在大脑中，看不见；只有外在症状的出现才暴露了正在发生的攻击。再加上中风造成的损害越久不治疗就越严重，因此更实惠、更可靠的中风检测方法非常可取。我们的项目目标是研究仅使用易于使用且成本相对较低的脑电图 (EEG) 机器收集的大脑活动数据来检测患者中风的可行性。为了实现这一目标，我们收集了中风患者和非中风患者的脑电图数据集，并使用不同的方法对其进行了标准化和预处理。然后使用这些数据的不同变体来训练机器学习模型，并测试每个训练模型识别中风患者脑电图记录的能力。我们发现，数据预处理方法对于模型取得良好结果至关重要。使用某些预处理方法，并拥有足够数量的数据，该模型能够以 100% 的准确率正确区分数据集中的中风和非中风脑电图记录。然而，我们发现了一些可能对结果产生影响的问题，包括缺乏相关的公开数据集、使用的数据集规模较小以及标准化过程中的潜在问题。
外泌体在中风疗法中的新作用
摘要：中风是美国发病率的第一原因，在全球范围内死亡的第二名。对缺血性中风的更有效疗法的医疗需求至关重要，随着人口统计学向老年人的转变，这种需求正在增加。最近，一些研究报告了干细胞衍生的外泌体作为Stoke无细胞治疗的新候选者的治疗潜力。本评论的重点是将干细胞衍生的外泌体用作中风患者的潜在治疗工具。在安全性，成本和便利性方面，使用外泌体的治疗比干细胞移植具有明显的临床优势，并且由于监管里程碑较少，因此减少了基准潜伏期。在本评论文章中，我们关注（1）卒中治疗中外泌体的治疗潜力，（2）上游和下游生产的优化过程，以及（3）临床前的中风动物模型中的临床前应用。最后，我们讨论了外部疗法在未来临床应用中面临的局限性和挑战。
中风诊断和管理中的人工智能和机器学习：美国食品和药物管理局的叙事评论
摘要：中风是一种紧急情况，其中的治疗延迟会导致神经功能的显着丧失，并致命。提高中风诊断速度和准确性或有助于触摸后康复的技术可以改善患者的预后。 没有资源可以全面地评估人工智能/机器学习（AI/ML）的支持技术，该技术用于治疗缺血性和出血性中风。 我们与PubMed and Private Company网站一起询问了美国食品药品监督管理局（FDA）数据库，以确定评估FDA批准的AI/ML支持技术的临床性能的最新文献。 FDA已批准了22种AI/ML的技术，这些技术是分类脑成像以进行更直接诊断或促进中风后神经/功能恢复的22种技术。 有助于诊断的技术主要使用卷积神经网络来识别异常的脑图像（例如，CT灌注）。 这些技术对神经放射学家的表现相当，改善了临床工作流量（例如，从扫描获取到阅读）并改善患者结果（例如，在神经学ICU中度过的日子）。 通过利用神经调节技术来指示两种设备用于中风后康复。 存在多种FDA批准的技术，可以帮助临床医生更好地诊断和管理中风。 本评论总结了这些技术的功能，性能和效用最新的文献，因此临床医生可以在实践中使用它们时做出明智的决定。提高中风诊断速度和准确性或有助于触摸后康复的技术可以改善患者的预后。没有资源可以全面地评估人工智能/机器学习（AI/ML）的支持技术，该技术用于治疗缺血性和出血性中风。我们与PubMed and Private Company网站一起询问了美国食品药品监督管理局（FDA）数据库，以确定评估FDA批准的AI/ML支持技术的临床性能的最新文献。FDA已批准了22种AI/ML的技术，这些技术是分类脑成像以进行更直接诊断或促进中风后神经/功能恢复的22种技术。有助于诊断的技术主要使用卷积神经网络来识别异常的脑图像（例如，CT灌注）。这些技术对神经放射学家的表现相当，改善了临床工作流量（例如，从扫描获取到阅读）并改善患者结果（例如，在神经学ICU中度过的日子）。通过利用神经调节技术来指示两种设备用于中风后康复。存在多种FDA批准的技术，可以帮助临床医生更好地诊断和管理中风。本评论总结了这些技术的功能，性能和效用最新的文献，因此临床医生可以在实践中使用它们时做出明智的决定。
中风机器学习中中风分布和数据集来源的差异。
机器学习 (ML) 显著提高了医生研究人员使用临床数据诊断、治疗、预测甚至预测疾病的能力。不同的医学领域都已采用 ML，随着临床医生越来越习惯将 ML 用作分析技术，其实施也将不断升级 1–4 。在中风研究中，年龄、社会经济地位、医疗保健机会和医疗保健实践等多种因素与不同的中风患病率有关。虽然 ML 通过减少人类在分析过程中的作用而更能抵抗偏见分析，但它仍然容易受到选择偏见的影响，因为拥有专门的生物统计学和计算机科学专家的大型学术机构更有可能开展基于 ML 的研究。如以前的文献所述，机器学习算法的质量和通用性在很大程度上取决于数据集的质量以及与这些临床工具将用于的人群的相关性。 Kaushal 等人最近发现，多个专业的机器学习研究中使用的数据不成比例地来自靠近主要学术中心的地理位置，例如加利福尼亚州、纽约州和马萨诸塞州，并提出数据集的地理分布可能是机器学习算法系统性偏差的主要来源 5。虽然这项研究评估了多个领域的机器学习，包括放射学、眼科学、皮肤病学、病理学、胃肠病学和心脏病学，但尚未对机器学习中使用的神经外科数据集（如中风）进行此类分析，这些数据集特别容易受到社会经济和人口因素的影响而产生偏见，这些因素会影响已知的中风风险因素和合并症。我们的目标是评估使用机器学习进行中风研究中使用的数据集的地理分布，以确定数据集分布和中风患病率的差异。