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脑脑蛋白可以改善缺血性中风后的失语症吗？
普通的英语摘要背景和研究的目的是失语症，一种影响说话，理解，读写能力的疾病是急性缺血性中风的常见症状。除了言语疗法外，这项研究还研究了脑布洛蛋白治疗对卒中后失语症的恢复的影响。脑布洛素用于治疗缺血性中风，脑外伤，有机，代谢和神经退行性脑功能障碍。先前的研究表明，大脑素通过促进神经系统细胞的存活，神经元通信和神经发生（神经元诞生的过程）来刺激大脑的增强能力来起作用。
转移性癌症：靶向燃料治疗的蛋白质 -
通过这项最新工作，该团队开发了一种方法来调整现有的大脑解码器，对艰难的方式进行训练，并在观看短暂而无声的视频（例如Pixar Shorts）的同时，在fMRI扫描仪中只有一个小时的培训。研究人员开发了一种转换器算法，该算法学习如何将新人的大脑活动映射到以前用于训练大脑解码器的活动的人的大脑上，从而在与新人的一小部分中导致了类似的解码。
与零星的主要进行性失语症进行比较
主要的进行性失语症最常见的是一种零星的疾病，但在某些情况下，它可能是遗传性的。这项研究旨在与零星疾病中的规范非流动性，语义和徽标亚型相比，在原发性渐进性失语症的遗传形式的临床，认知和成像表型下。遗传原发性进行性失语症的参与者被从国际多中心遗传额颞痴呆痴呆倡议研究中巡回，并与健康对照组以及一群零星的原发性进步失语症进行了比较。使用遗传额颞痴呆倡议语言，行为，神经精神病学和运动量表评估症状。 参与者还接受了认知评估和3 t体积T1加权MRI。 一个C9ORF72（2％），1 MAPT（6％）和17 GRN（44％）有症状的突变载体诊断为主要进行性失语症。 在GRN队列中，有47％的人诊断出非流量变异的主要进行性失语症，而53％的原发性失语症综合征不符合三种子类型中的任何一个，称为诊断标准，称为原发性渐进性失语症。 遗传非流动变体的表型主要与零星的非浮雕变体主要进行性失语症重叠，尽管存在相关的非典型帕金森氏症综合征的存在是零星的特征，这是零星的特征和不是遗传疾病。 遗传和零星原发性进行性失语症之间存在重叠的症状使用遗传额颞痴呆倡议语言，行为，神经精神病学和运动量表评估症状。参与者还接受了认知评估和3 t体积T1加权MRI。一个C9ORF72（2％），1 MAPT（6％）和17 GRN（44％）有症状的突变载体诊断为主要进行性失语症。在GRN队列中，有47％的人诊断出非流量变异的主要进行性失语症，而53％的原发性失语症综合征不符合三种子类型中的任何一个，称为诊断标准，称为原发性渐进性失语症。遗传非流动变体的表型主要与零星的非浮雕变体主要进行性失语症重叠，尽管存在相关的非典型帕金森氏症综合征的存在是零星的特征，这是零星的特征和不是遗传疾病。遗传和零星原发性进行性失语症之间存在重叠的症状主要的渐进性失语症 - 而不是其他明智的群体与散发性亚型不同，在相对较大的表达中，语法/语法受损，以及其他语言缺陷。在遗传非流量变异的主要进行性失语组中，MRI在MRI上看到的萎缩模式与零星的非流动变体主要进行性渐进性失语群体重叠，尽管皮质的后部受累更加后，而较高的主要渐进性则与另外一项指定的群体相关，特别是在相关方面，特别是在彼此之间进行了互动，并且彼此之间存在着奇异的原则。还有眶额皮质和内侧颞叶的萎缩。
Broca的失语症：对其特征，起源，诊断和管理的详细回顾
p-issn：2349–8528 e-issn：2321–4902 www.chemijournal.com ijcs 2024; 12（5）：08-14©2024 IJCS收到：接受：07-06-2024接受：13-07-2024 Faizul Hasan在德里制药和植物化学系，德里制药科学和植物化学系，新德里，印度NISHITA KALRA，NISHITA KALRA DELHACIESS和PHISICERING and PHIYTOCHEMATICERTIST和PHINICAL，NISHITA NISHITA KALRA，新疾病，纽约德里，印度尼达·阿拉夫·西迪克（Nida Afroz Sidique Vijender Kumar药物学和植物化学系，德里制药科学与研究大学，印度新德里，印度新德里
中风引起的失语症的治疗进展
缩写的处方信息。药用产品的名称：脑布洛蛋白 - 注射溶液。定性和定量组成：一个mL在水溶液中含有215.2 mg的脑乳糖蛋白浓缩物。赋形剂清单：氢氧化钠和注射水。治疗适应症：用于治疗脑血管疾病。尤其是在以下指示中：老年痴呆症的痴呆症。血管痴呆。中风。颅脑外伤（Consotio和Contusio）。禁忌症：对药物的成分之一，癫痫，严重的肾功能障碍的超敏反应。营销授权持有人：Ever Neuro Pharma GmbH，A-4866 Unterach。仅可用于处方和药房。More information about pharma- ceutical form, posology and method of administration, special warnings and precautions for use, interaction with other medicinal products and other forms of interaction, fertility, pregnancy and lactation, effects on ability to drive and use machines, undesirable effects, overdose, pharmacodynamics properties, pharmacokinetic properties, preclinical safety data, incompatibilities, shelf life, special precautions for storage, nature and产品特征摘要可提供容器的内容和处置的特殊预防措施。版权所有©2024 by Ever Neuro Pharma GmbH，Oberburgau 3，4866 Unterach，Austria。保留所有权利。Cerbrolysin是Ever Neuro Pharma GmbH的注册商标，奥地利Unterach 4866未经出版商的书面许可，可以以任何形式或任何电子或机械手段（包括信息存储和检索系统）复制此手册的任何部分。
镜像疗法治疗脑卒中后失语症的疗效及安全性
本研究将搜索 PubMed、Web of Science、Cochrane Library、EMBASE、Medline、中国知网 (CNKI)、万方、中国生物医学文献数据库 (CBM)，从建库至 2023 年 5 月 1 日，以确定任何符合条件的研究。出版语言或日期不受限制。我们将只纳入 MT 治疗中风后失语症的随机对照试验。两名研究人员将分别负责研究选择、数据提取和研究质量评估。西方失语症量表 (WAB) 和失语商 (AQ) 将被列为主要结果。波士顿诊断性失语症检查方法 (BDAE)、中国标准失语症检查 (CRRCAE) 将被列为次要结果。统计分析将采用 RevMan V.5.4 软件进行。纳入研究的偏倚风险将通过 Cochrane“偏倚风险”工具进行评估。将使用建议分级评估、发展和评价指南来评估结果证明的质量。
多变量病变症状映射，以预测从失语症中恢复的轨迹
中风后失语症的人倾向于在某种程度上恢复其语言；但是，可靠地预测长期将发生的恢复的性质和程度仍然充满挑战。这项研究的目的是定量预测语言结果的第一年，从多个语言的多个领域和中风后多个时间点恢复。我们招募了217名失语症患者，急性左半球缺血或出血性中风，并使用快速的Aphinia电池急性电池评估了他们的语音和语言功能，然后在势利点最多获得纵向后续数据，最多三个时间点：1个月（n = 102）（n = 102），3个月（n = 98）（n = 98）（n = 98）和1年（n = 74）（n = 74）。我们使用支持矢量回归来使用急性临床成像数据，人口统计学变量和初始失语症的严重程度作为输入来预测每个时间点的语言结果。我们发现，可以使用这些模型来预测长期（1年）失语症的60％的差异，并具有有关病变位置的详细信息，重要的是有助于这些预测。在1个月和3个月的时间点上的预测基于病变位置的准确性较小，但在模型中包括初始APHA SIA的严重性时，在1年时间点的预测中达到了可比的准确性。语言的特定子域除了总体严重程度外，还具有不同的准确性，但通常相似的准确性。我们的发现证明了使用支持矢量回归模型具有带有一方面的交叉验证的可行性，以对长期恢复失语症进行个性化预测，并提供有价值的神经解剖基线，以在此基准上建立未来模型，并将未来的模型纳入超出神经解剖学和人际预测因素以外的信息。
人工智能 (AI) 如何应用于失语症康复：范围审查
摘要背景：近年来，人工智能（AI）已在我们的日常生活中变得司空见惯，并进入了许多不同的领域，包括健康和康复。虽然关于人工智能在不同领域的应用的研究有所增加，但关于人工智能是否以及如何用于失语症康复的信息却很少。目的：本次范围界定审查的目的是描述和了解人工智能目前如何用于失语症（PWA）患者的康复。我们的次要目标是确定人工智能是否以及如何被整合到用于失语症康复的增强和替代沟通（AAC）设备或应用程序中。方法：使用 Arksey 和 O'Malley (2005) Levac 及其同事 (2010) 的框架，我们确定了研究问题：人工智能（AI）如何用于失语症（PWA）患者的语言康复？然后，我们选择了搜索词并搜索了六个数据库，结果找到了 663 项研究。根据纳入标准，保留了 28 项合适的研究。然后，我们绘制图表、整理和总结数据，以得出四个主要主题：（1）用于失语症/失语症综合征的分类或诊断或用于原发性进行性失语症 (PPA)/PPA 变体的分类或诊断的 AI；（2）用于失语症治疗的 AI；（3）用于创建词汇化模型的 AI；（4）用于对失语错误进行分类的 AI。结果：保留的文章均未将 AI 纳入失语症康复背景下的 AAC 设备或应用。大多数文章（n=17）使用 AI 对失语症综合征进行分类或将 PWA 与健康对照组或痴呆症患者区分开来。另一部分文章（n=7）使用 AI 尝试增强失语症治疗干预。最后，两篇文章使用人工智能创建了词汇化模型，另外两篇文章使用人工智能对 PWA 话语中的不同类型的失语进行分类。
eeg揭示了自然语音聆听期间慢性失语症的大脑网络改变
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年3月10日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.03.10.532034 doi：Biorxiv Preprint
Chiro-Electroxtortic Triggers具有多功能活性介电层
失语症患者可能会出现各种语言障碍，例如中风等脑损伤。在中风期间和中风后发生了多个相互依存的神经生物学事件，导致灰色和白质的脑组织死亡（Quillinan，Herson和Traystman，2016年），并严重破坏负责语言处理的大脑区域之间的联系。在过去的几十年中，神经影像学研究提供了对这些语言降低的病理学的见解，并且可以将发现的结果大致分为两组：1）局灶性脑损伤对语言功能的影响，2）2）网络级别的影响 - 网络级别的影响 - 语言行为对语言行为（Kiran＆Thompson，2019，2019）。在这里，我们将在它们的方法论的背景下首次回顾这些观察结果，重点介绍使用结构数据的研究，然后提出对结构连通性破坏的补充分析，以进一步了解我们对势力失语中语言障碍的理解。基于体素的病变 - 症状映射揭示了皮质损伤与语言障碍之间的关系（VLSM，Bates等，2003）。传统上，VLSM在每个大脑的每个体素上使用T统计量来确定病变地形与中风后的游骑兵能力有关，例如规格的生产和语音组成（Borovsky，Saygin，Bates，＆Drorkers，2007; Henseler，Regenbrecht，＆Obrig，＆Obrig，＆Obrig，2014; U Yaa等 Halai, & Labon, 2014 ; Chn, et al., 2011 et al., 2017 ; 2018 ; ; schumer et al., 2010 ; ya m m , 2013 ; Republic et al., 2018 ), 2018 ; Pro- Cessing ( Den Ouden et al., 2019 ; Drorkers, Wilkins, Van valin, redfern, & jaeger, 2004 ; Lukic et al., 2020 ; Magnusdots et al., 2013 Roalsky等人，2017年），数字和单词阅读（Døli等，2020； Piras＆Maranglo，2009）和拼写（Rapp，Purcell，Hillis，Capasso，＆Miceli，2016年）