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人工智能与急性中风成像
摘要：人工智能技术是一个快速发展的领域，在急性中风成像方面有许多应用，包括缺血性和出血性亚型。早期识别急性中风对于及时干预以降低发病率和死亡率至关重要。人工智能可以帮助中风治疗模式的各个方面，包括梗塞或出血检测、分割、分类、大血管闭塞检测、艾伯塔中风计划早期 CT 评分分级和预测。特别是，卷积神经网络等新兴人工智能技术在有效和准确地执行这些基于成像的任务方面显示出良好的前景。本综述的目的有两个：首先，描述中风成像中的人工智能方法和可用的公共和商业平台；其次，总结当前人工智能驱动的急性中风分类、监测和预测应用的文献。
中风康复：从诊断到治疗
中风仍然是全球重大的健康负担，需要采取全面和创新的康复方法来优化康复结果。本文对中风管理中的康复策略进行了深入探讨，重点关注诊断方法、急性管理以及包括物理、职业、语言和认知疗法在内的多种方式。本文强调了早期识别康复需求和利用技术进步（包括神经刺激技术和辅助技术）的重要性，并强调了中风康复面临的挑战和机遇。此外，它还讨论了未来的方向，例如个性化康复方法、神经可塑性概念和辅助技术的进步，这些方向有望重塑中风康复的格局。通过描述这些多方面的方面，本文旨在为优化中风康复实践和提高中风幸存者的生活质量提供见解和方向。
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。
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。
中风后记忆和思维问题
这些问题对你周围的人而言可能很明显，但你可能没有注意到有什么不对劲。这是因为你的大脑不知道有什么东西不见了。所以你不会知道你盘子里的食物少了一半，直到别人提醒你。它通常会影响肌肉无力的同一侧身体（受影响的一侧）。空间忽视的迹象如果你有忽视，你可能会：• 错过放在受影响一侧的东西。• 不自觉地忽略别人或撞到东西
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
在中风后使用panat方法
Introduction ..................................................................................................................................... 8
机器学习和急性中风成像
在过去十年中，随着血管内治疗 (EVT) 的建立，神经影像学在急性缺血性中风 (AIS) 中的作用显著增加。现在比以往任何时候都更需要高质量、普遍可用且快速执行的 AIS 成像解释。为了满足这一需求，机器学习 (ML) 方法的使用越来越多，其使用动机很明确——减少治疗延迟的几分钟就可以改善临床结果。这些算法已经在 AIS 治疗的患者分诊中发挥了核心作用，未来几年，使用 ML 技术的应用程序数量肯定会增加。因此，神经介入从业者必须了解 ML 的基础知识，包括 ML 的工作原理、如何评估现有算法以及在自己的实践中实施它们的原因。在此基础上，对 ML 功能的理解加上对临床需求的了解将能够改进现有方法或开发新方法，并有可能为临床实践带来变革性的变化。1