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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。
单词生产困难的主观经验
抽象背景和目的：神经症状的主观经验为评估，干预和护理提供了有用的信息。但是，对失语症的主观经历的研究是有限的。单词生产困难与失语症是普遍的，跨学科的研究产生了涉及多个阶段和过程的复杂模型。至关重要的是，这项单词生产研究并未纳入症状的主观经验。我们对失语症的人撰写的自传账户进行了隐喻主导的话语分析，以确定对单词发现困难的主观描述是否与心理语言模型的阶段和过程一致。方法：使用隐喻主导的话语分析来识别，编码和解释隐喻表达式，描述了由失语症患者编写的12个英语自传账户中的单词生产困难。然后分析这些表达式以确定系统的隐喻（即，始终用于描述特定主题的相关概念）。分析中出现了两种不同类型的系统隐喻：常规的系统隐喻经常在所有或大多数帐户中反复出现；在帐户的重叠子集中，在一个或两个扩展段落中使用的新型系统隐喻。结果与讨论：4020隐喻表达式描述了单词的产生，主要使用有关交流和认知的常规隐喻。传统的隐喻产生作为从容器中移动的物体的传统单词生产是最普遍的，其详细和变化允许绘制不同症状。其他常规隐喻包括：单词生产作为旅程/狩猎/放牧，通过景观进行描述，以描述努力或部分检索，神经塑性恢复和内部策略；失语症是身体障碍，它描述了各个身体部位的各种症状，包括自我监测的困难；失语症是自我和自我作为机器/计算机的分裂和人格化，以描述一种破坏的代理和关注感。新颖的系统隐喻被用来描述某些症状：用作寂静和失语症，以精神经历为描述缺乏“内部语音”，
通过大脑语言训练恢复失语症–...
失语症是一种理解或产生语言障碍的疾病，是中风后常见的一种疾病，具有毁灭性的影响。传统的言语和语言治疗包括各种正式的干预措施，以提高语言和沟通能力。在中风后的慢性期，与不治疗相比，这种方法是有效的，但效果不大。我们提出了一种基于脑机接口系统的失语症患者康复的新语言训练方法。该方法利用其提供与大脑状态时间锁定的反馈的能力。因此，它实现了这样一种想法，即强化适当的语言处理策略可能会诱导有益的大脑可塑性。在我们的方法中，患者在记录脑电图的同时执行一个简单的听觉目标词检测任务。机器学习模型对这些信号的不断解码会产生个性化和即时的大脑状态相关反馈。它向患者表明他们在训练过程中完成任务的程度，即使他们无法说话。对 10 名患有轻度至重度慢性失语症的中风患者（年龄范围：38-76 岁）进行的概念验证研究的结果非常显著。首先，我们发现，尽管词语呈现速度较快且中风引起的脑电图信号特征不佳，但高强度训练（每周 4 天，每天 30 小时）是可行的。其次，训练使失语症持续恢复，这种恢复扩展到训练任务之外的多个语言方面。具体而言，所有测试的语言评估（亚琛失语症测试、Snodgrass & Vanderwart、交流活动日志）都显示，训练前后患者的表现有显著的中度到高度改善，亚琛失语症测试的标准化平均差异为 0.63，五名患者在训练后评估中被归类为非失语症。第三，我们的数据显示，这些语言能力的提高并没有伴随注意力技能和非语言技能的显著变化。研究这种基于大脑 - 计算机界面的语言训练的可能作用模式，神经影像数据（EEG 和静息状态功能 MRI）表明训练可以加快文字处理速度、增强语言网络以及语言和默认模式网络之间的重新平衡。
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。
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。
一种预测中风后失语症恢复的机器学习方法：一项初步研究
中风后失语症的潜在恢复情况差异很大，康复结果难以预测。此次跨学科合作以收集的大量中风后失语症患者行为和大脑变量数据为基础，绘制了与语言领域治疗相关的康复过程，并研究了神经可塑性的基础。在这项初步研究中，我们根据收集到的数据子集创建并测试了一个预测框架，并开发了机器学习算法，该算法将一组复杂的大脑和行为特征作为输入，以对参与者对治疗的反应进行分类和预测。我们开发了随机森林模型，使我们能够对这些特征的重要性进行排序。然后，我们比较了不同特征集的贡献并讨论了它们的生理含义。我们的初步结果表明了我们框架的潜力，因此，这项研究朝着预测个性化康复结果迈出了重要的第一步。
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。
机器学习在脑电图诊断原发性进行性失语症中的应用：一项初步研究
1 马德里康普顿斯大学信息学院计算机架构与自动化系，马德里 28040，西班牙； carlosmoralrubio@gmail.com（CM-R.）; jayala@ucm.es (JLA) 2 马德里康普顿斯大学神经生理学系、神经科学研究所、圣卡洛斯医院（IdISCC），马德里 28040 西班牙； pbalugo@gmail.com （PB）； adefraile@gmail.com (AF-P.) 3 马德里康普顿斯大学圣卡洛斯临床医院（IdISCC）神经病学系、神经科学研究所，马德里 28040，西班牙； vanesa.pytel@gmail.com（副总裁）； lucia_28028@hotmail.com （左至右）； cristinadelgado1409@gmail.com（CD-A.）; alfonso.delgado.alvarez@hotmail.com（AD-Á.）; matiasguiu@gmail.com (JM-G.) * 通信地址：jordimatiasguiu@hotmail.com 或 jordi.matias-guiu@salud.madrid.org;电话：+34-676933312 † Jordi A. Matias-Guiu 和 José Luis Ayala 作为资深作者对本书做出了同等贡献。
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