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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
应对急性中风的系统性并发症
摘要：缺血性和出血性中风后，系统性非神经系统并发症很常见，会影响不同的器官系统，并对患者的预后产生重大影响。尽管这些并发症具有明显的影响，但在中风管理中，这一领域的研究仍然不足，目前的文献提供的护理指导也支离破碎。本科学声明的目的是阐明住院期间发生的中风主要系统性并发症，综合现有文献和现有指南的证据，填补知识空白，并根据对现有证据和专家意见的解读，为临床护理提供一套连贯的建议。本文提倡加强跨学科合作、团队合作和有效的实施策略，以减轻这些事件在临床实践中的负担。它还呼吁进一步研究预防和管理中风后系统性并发症的策略，以改善中风幸存者的预后。
NRH 脑损伤和中风专科项目
其他医院治疗疾病或病症，并力求在治疗后短时间内让患者出院。在 NRH，重点是提供个性化治疗计划，致力于帮助患者实现尽可能安全的独立生活。被 NRH 收治的患者必须病情稳定。每位转诊患者都会接受评估，以确保根据他们的临床需要，参加强化康复计划是适合他们的治疗方法。
中风后运动皮层活性的自调制
实时功能性MRI神经反馈使个人可以自我调节其持续的大脑活动。这可能是与大脑活动模式改变有关的临床疾病中的有用工具。中风后的运动障碍与运动皮层活性的横向降低有关。在这里，我们检查了慢性中风幸存者是否能够使用实时fMRI神经反馈来增加运动皮层活性的横向性，并评估了对运动性能以及大脑结构和功能的影响。我们进行了一项随机，双盲，假手术试验（ClinicalTrials.gov：NCT03775915），其中24个具有轻度至中肢损伤的慢性中风幸存者经历了三个对真实（n = 12）或sham（n = 12）神经反馈的训练日。在神经反馈训练后和1周之前，对大脑结构，大脑功能和上LIMB功能的度量进行评估。此外，在神经反馈训练后1个月重复上LIMB功能的度量。主要结局指标是（i）在整个神经反馈训练期间，在受中风影响的手的运动过程中，运动皮层活性的横向变化； （ii）杰布森·泰勒（Jebsen Taylor）测试（JTT）上受影响肢体的运动性能变化。中风幸存者能够使用实际的神经反馈来增加（p = 0.019）内部运动皮层活性的侧向，但在整个训练日内却不是。对主要行为结果度量没有群体影响，这是所有子任务中的平均JTT性能（p = 0.116）。二级分析发现，与假相比，实际神经反馈组的JTT总体运动子任务的性能有所改善（p = 0.010）。但是，动作研究臂测试或上肢FUGL -MEYER得分没有改善（均为p> 0.5）。此外，在神经反馈训练后1周检测到皮质脊髓束的白色物质不对称性降低（P = 0.008），表明该区域与实际神经反馈更加相似。受影响的皮质脊髓道的变化与参与者的神经反馈性能呈正相关（p = 0.002）。因此，在这里我们证明了慢性中风幸存者能够使用功能性MRI神经反馈与假控制相比自我调节运动皮层活性，并且训练与总体运动性能的改善以及白质结构变化有关。
如何处理中风或脑损伤后的视力问题
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非运动障碍中风康复的最新进展
中风是导致成年人残疾的主要原因。近几十年来，由于人口增长和老龄化，全球中风相关残疾的患病率有所上升 [1]。中风相关残疾可分为运动障碍和非运动障碍。偏瘫等运动障碍是最明显的后遗症。然而，认知障碍、语言障碍、视觉障碍、吞咽困难、情绪障碍和疼痛等非运动障碍会导致生活质量大幅下降 [2]。尽管如此，非运动障碍的治疗受到的关注度仍低于运动障碍。不过，目前有各种干预措施可用于治疗中风引起的非运动障碍。在本综述中，我们讨论了非运动障碍的中风康复的最新进展。
促进中风后恢复的材料-Dukespace
抽象中风是长期残疾的主要原因，目前没有治疗中风后残疾的治疗方法。中风的病理生理学和大脑的再生潜力有限，可以防止足够的内源性修复以完全恢复。尽管工程材料与其他疗法相结合，为中风后残疾的其他疗法提供了一个令人兴奋的机会，以增强内源性维修，但该领域的大部分临床前工作仍处于起步阶段。生物材料可用于增强药物或干细胞持续的和靶向递送。此外，材料可以通过解决星形胶质细胞增多症，炎症，神经生成，轴突发芽和血管生成来充当细胞外基质模拟并增强亲修的环境。最后，越来越需要阐明中风修复机制，以确定新的目标，以指导材料设计以进行脑部修复。
中风的机器人辅助步态训练
中风是全球死亡率和残疾的第二大最常见原因。大多数患者无法在中风后恢复其步行能力。步态和流动性受损会对中风幸存者的日常生活和生活质量的活动产生负面影响。恢复步态和流动性是康复方法中最重要的目标。计算机和工程的进步使机器人技术能够用于许多康复医学领域。其中之一是步态训练。高强度，重复的任务训练对于神经可塑性和运动学习至关重要。机器人辅助步态训练可能是一种有前途的方法，导致中风患者的功能恢复。在这篇综述中，根据当前文献，讨论了机器人辅助步态训练在中风康复中的功效。
银行中风险管理的演变
银行面临的主要挑战之一是数据的管理和存储，尤其是从非结构化历史数据转变为促进机器学习分析的格式。自动化已成为必不可少的工具，不仅用于常规报告，而且用于衡量风险。但是，自动化的有效性通常受到弱数据治理框架的阻碍。此外，尽管中央银行对加密货币保持谨慎和怀疑，但银行越来越多地利用分析和机器学习来改善信用风险预测和管理，同时还解决了网络和数字风险。