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辅助机器人帮助中风患者
维也纳，2024 年 7 月 10 日 辅助机器人帮助中风患者 奥地利理工学院 AIT 和位于苏格兰爱丁堡的英国国家机器人中心的一项研究调查了部分瘫痪患者的康复过程和机器人提供的支持。 每年约有 19,000 名奥地利人中风——大约每 27 分钟就会中风一次。 在心血管疾病和癌症之后，中风是奥地利第三大死亡原因。 尽管近年来死亡率已大幅下降，但许多人的健康仍因中风的后果而严重受损。 大约 80% 的急性中风幸存者患有严重的行动障碍或偏瘫（仅影响身体一侧的部分瘫痪）。 这使得有针对性的康复措施变得更加重要，而新技术可以很好地支持这些措施。 据专家介绍，社会辅助机器人可以在这方面做出很好的贡献。作为 VITALISE 项目的一部分，奥地利理工学院 AIT 与苏格兰爱丁堡赫瑞瓦特大学的国家机器人馆合作，研究了通过结合社交辅助机器人 (SAR) 和脑机接口 (BCI：一种戴在头上带有多个传感器以测量脑电波的设备)，可以在多大程度上更好地支持偏瘫患者的上肢康复和有针对性的运动锻炼。患者必须抬起和放下手臂，Nao 机器人会模仿他们的运动练习，即使这种运动只是想象出来的。患者和治疗师从一开始就参与其中为了在生活实验室的意义上创造最真实的条件，这项研究在新的 tech2people 神经系统疾病治疗中心进行，该中心于 2023 年秋季在维也纳的 Seestadt Aspern 开业。患者和治疗师都参与了这项研究。 “协同设计方法非常有用，而且效果很好，尤其是在电子医疗领域。对我们来说，研究用户体验以及该方法对偏瘫患者和理疗师的总体实施非常重要，”AIT 技术体验中心的 Markus Garschall 解释道。他还多年来一直专注于 AAL（主动和辅助生活），目前担任 AAL AUSTRIA 的副总裁。“同时，与苏格兰科学家的跨国合作也非常鼓舞人心；我们需要更多的欧洲合作和交流，尤其是在医疗保健领域，”Garschall 补充道。
缺血性中风图像中的人工智能
本文综述了当前人工智能在缺血性卒中影像学应用的研究进展，分析了主要挑战，并探讨了未来的研究方向。本研究强调了人工智能在梗塞区域自动分割、大血管闭塞检测、卒中结局预测、出血性转化风险评估、缺血性卒中复发风险预测、侧支循环自动分级等领域的应用。研究表明，机器学习（ML）和深度学习（DL）技术在提高诊断准确性、加速疾病识别、预测疾病进展和治疗反应方面具有巨大潜力。但这些技术的临床应用仍然面临数据量限制、模型可解释性、实时监测和更新需求等挑战。此外，本文讨论了 Transformer 架构等大型语言模型在缺血性卒中影像学分析中的应用前景，强调建立大型公共数据库的重要性，未来研究需要关注算法的可解释性和临床决策支持的全面性。总体而言，人工智能在缺血性中风管理中具有重要的应用价值；但必须克服现有的技术和实践挑战才能实现其在临床实践中的广泛应用。
基于脑电图检测缺血性中风的可行性
2024 年 6 月 25 日 摘要 目标：使用简化的数学方法定量探索单个皮质神经元细胞体之间的跨膜电位差异如何产生脑电图 (EEG) 的皮肤表面电位，以及如何在院前环境中使用 EEG 检测缺血性中风。方法：从静电学、解剖学和生理学的基本原理出发，可以表征单个皮质神经元细胞体激活过程中产生的表观偶极子的强度。皮质神经元中的瞬时偶极子强度取决于其细胞体的大小和表面积、其电容以及细胞体上出现的跨膜电位差异。EEG 的总电位是许多单个偶极子强度、方向和与电极的距离的函数。皮质神经元活动和放电率降低模拟了急性缺血对一个或两个 EEG 电极下组织的影响。结果：如果在任何时刻，25 个细胞体在最靠近皮肤表面电极的 1 cm 3 体积的灰质中随机活动，则可以模拟临床上真实的 EEG 记录。仅在一个 EEG 电极下完全停止神经活动会导致总体 EEG 信号幅度和频率略有下降。但是，在两个 EEG 电极下，神经活动减少到正常值的 5% 到 50% 之间，会导致 EEG 幅度与正常值相比下降 30% 到 70%。结论：这种电活动变化可用于快速早期检测急性缺血性中风，可能加快溶栓或再灌注治疗，前提是两个电极都位于缺血区域，并将信号与头部另一侧的正常信号进行比较。关键词 : 动作电位、救护车、诊断、偶极子、早期干预、脑电图、缺氧、发病率、神经元、护理人员、即时诊断系统、院前诊断、快速、再灌注、血栓溶解、治疗时间、TPA、远程医疗
个性化RTM的功效增强亚急性中风患者上肢功能：多中心，随机对照研究的方案
1 1身体和康复医学系，预防与康复中心，心脏血管中风研究所，三星医学中心，三角洲大学医学院三星医学院，韩国首尔共和国康尔共和国康尔共和国康尔共和国康复医学系2号，国立大学医学院塞尔国立大学医学院，耶利亚大学医学院，医学院。韩国首尔，韩国首尔，4康复医学系，圣文森特医院，韩国天主教大学，韩国南部，韩国共和国，康复医学院5韩国首尔，1身体和康复医学系，预防与康复中心，心脏血管中风研究所，三星医学中心，三角洲大学医学院三星医学院，韩国首尔共和国康尔共和国康尔共和国康尔共和国康复医学系2号，国立大学医学院塞尔国立大学医学院，耶利亚大学医学院，医学院。韩国首尔，韩国首尔，4康复医学系，圣文森特医院，韩国天主教大学，韩国南部，韩国共和国，康复医学院5韩国首尔，
脑冷却能彻底改变中风治疗吗？
团队是如何设计和测试 VINCI 的？VINCI 的开发为团队带来了多项挑战。“我们的第一个挑战是开发一种基于微处理器的控制器，该控制器可以根据大脑的温度自动调节冷空气的流速和温度，”Ting 解释道。该控制器必须在冷却治疗的三个关键阶段有效运行。最初，大脑的温度会迅速冷却到比正常温度低 2-4°C，然后保持在这个温度 18 到 24 小时。治疗后，必须非常缓慢地让大脑重新升温，以防止大脑受到任何冲击或额外的压力。“我们还需要确保身体的温度不会低于开始发抖的点，”Ting 说。“这很重要，因为当我们冷却大脑时，从大脑流回身体其他部位的血液会更冷，从而降低整体体温。”
中风患者的铁蛋白水平与全因死亡率之间的关联
结果：关于30天死亡率，高铁蛋白（≥373）的HR（95％CI）为1.925（1.298，2.854; p = 0.00113），与低铁蛋白（<373）相比。调整了多个混杂因素后，高铁蛋白（≥373）的HR（95％CI）为1.782（1.126，2.820; P = 0.01367），而低铁蛋白（<373）。发现铁蛋白与30天死亡率之间的非线性关联。使用递归算法和两型线性回归模型，计算了拐点（IP），为2,204。在IP的左侧，铁蛋白和30天死亡率之间存在正相关关系，效应大小为95％CI和P值分别为1.0006（1.0004，1.0009）P <0.0001。在IP的右侧，效果大小，95％CI和P值分别为1.0000（1.0000，1.0000）和0.3107。
针灸对缺血性中性疾病患者大脑和小脑的双边作用：一项随机临床和神经成像试验
涉及肢体区域的抽象背景针灸在临床上可能有效地对中风康复有效，但是可视化和解释的证据受到限制。我们的目标是评估针灸对偏瘫的缺血性中风患者的特定作用，并研究其在功能连通性方面的治疗驱动的修饰。方法是随机分配患者（2：1）接受10个手脚12针针刺（HA，n = 30）或非顾问（NA）针灸（n = 16），参加性别匹配和年龄匹配的健康对照（HC，n = 34）。临床结果是改进的FUGL-MEYER评估评分，包括上肢和下肢（δFM，δFM-EU，δFM-LE）。神经成像结果是体素摩擦的同位连通性（VMHC）。静态和动态功能连通性（SFC，DFC）分析用于研究神经可塑性的重组。结果46 ISS（平均（SD）年龄，59.37（11.36）年）和34 HCS（平均（SD）年龄，52.88（9.69）年），包括临床和神经影像学分析。在临床上，HA组的δFM分数为5.00，Na组为2.50，δFM和δVMHC之间的双重相关性（Angular：r = 0.696，P = 0.000；小脑：R = -0.716，p = 0.000），拟合线性回归模型（R 2 = 0.82828）。在神经影像学中，ISS在双侧中心回和小脑（高斯随机场，GRF校正，Voxel P <0.001，簇P <0.05）中的VMHC降低，拟合了逻辑回归模型（AUC = 0.8413，精度= 0.75500）。没有针灸相关的不良事件。针灸后，双侧上额回轨道部分中的VMHC随着脑脑脑的变化而增加，涉及iPsiles的上额额轨道轨道部分和相反的轨道轨道上的ipsiles sfc，以及相反的轨道轨道皮质，以及cerebellum（grf cerbellum以及grf cerbellum（grf）（grf）（grf）（grf）（grf perfected peceel percorpected p <0.001 p <0.001，p <0.001，p <0.001，p <0.001，p 在局部双侧后扣带回回（PPC）中，VMHC的变异系数降低（GRF校正后，Voxel P <0.001，群集P <0.05），积分状态转化为隔离状态（P <0.05）。 结论随机临床和神经想象试验表明，针灸可以通过双侧静态和动态重新组织来促进运动的恢复，并修改了脑部脑脑VMHC，IS是偏瘫患者。在局部双侧后扣带回回（PPC）中，VMHC的变异系数降低（GRF校正后，Voxel P <0.001，群集P <0.05），积分状态转化为隔离状态（P <0.05）。结论随机临床和神经想象试验表明，针灸可以通过双侧静态和动态重新组织来促进运动的恢复，并修改了脑部脑脑VMHC，IS是偏瘫患者。
使用不同的奖励策略提高中风患者的康复动机和运动学习能力：单中心，随机对照试验的研究方案
方法：使用随机数表法，总共将招募81名中风患者，并随机分配为1：1：1的对照，固定奖励或概率奖励组。参与者将接受10天的每日手运动康复培训，每次会议持续20分钟。培训将涉及Pegboard测试，盒子和块测试。对照组参与者将接受标准培训，而固定奖励小组成员将获得完成测试的货币激励措施，而概率奖励小组成员将有机会通过彩票赢得货币奖励。康复动机和运动性能以及功能性近红外光谱脑成像将在指定的时间点进行。主要结果度量是中风康复动机量表，第二个结果指标包括运动性能，评估手部功能的简单测试，动机和愉悦量表自我报告以及匹兹堡康复参与量表。
关于结果后电动机恢复中结果预测模型的观点
抽象中风是全世界残疾的主要原因，可能会导致重大和持续的上肢（UL）损害。单独使用临床数据时，很难预测中风后的UL运动恢复，并预测急性和亚急性相期间的康复干预措施的预期结果。准确预测对治疗的反应可以允许更及时，有针对性的干预措施，从而改善恢复，资源分配并减少冲程后残疾的经济影响。初始电动机损伤目前是中风后运动恢复的最强预测指标。尽管取得了重大进展，但目前的预测模型可以通过其他预测因子来完善，并强调了患者特定于UL恢复概况的时间依赖性。在当前论文中，专家小组对文献的其他预测因素和各个方面都提供了他们的意见，这些预测能够帮助提高中风结果预测模型。潜在的策略包括密切关注冲程后数据收集时间范围以及采用与患者健康记录相关的个人计算机建模方法。这些模型应考虑自发神经恢复的非线性和可变恢复模式。此外，应将输入数据扩展为包括认知，基因组，感觉，神经损伤和功能度量，作为恢复的其他预测指标。通过包括标准化的结果度量，可以进一步提高预测模型的准确性。最后，我们考虑了精致预测模型对医疗保健成本的潜在影响。
中风服务中的视觉评估：Kross项目
“是的，他们 - 也许他们主要在清单中没有它。因为检查您的视力与检查手臂是否有效一样重要！但是，如果您的眼睛可以工作？根本不是！甚至不在他们的清单上！”