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World File Search System脑中风
分析机器学习算法在中风检测中的性能
Trailokya Raj Ojha* 尼泊尔工程学院计算机科学与工程系助理教授，44800 巴克塔普尔，尼泊尔 电子邮件：trailikyaro@nec.edu.np ORCID iD：https://orcid.org/0000-0001-7554-1731 *通讯作者 Ashish Kumar Jha 尼泊尔工程学院计算机科学与工程系助理教授，44800 巴克塔普尔，尼泊尔 电子邮件：ashishkj@nec.edu.np ORCID iD：https://orcid.org/0000-0003-4530-1942 收到日期：2022 年 9 月 20 日；修订日期：2022 年 10 月 26 日；接受日期：2022 年 11 月 25 日；出版日期：2023 年 4 月 8 日 摘要：脑中风是一种脑供血不足导致细胞死亡的疾病。由于缺乏血液供应，脑细胞死亡，大脑不同部位出现残疾。近年来，中风已成为死亡和残疾的主要原因之一。对受影响个体的调查显示，有几种风险因素被认为是导致中风的原因。考虑到这些风险因素，已经进行了许多研究工作来对中风进行分类和预测。在这项研究中，我们应用了五种机器学习算法来根据个人的病史和身体活动识别和分类中风。考虑了不同的生理因素，并将其应用于机器学习算法，如朴素贝叶斯、AdaBoost、决策表、k-NN 和随机森林。决策表算法在根据应用数据集中的不同生理因素预测中风方面表现最佳，准确率为 82.1%。机器学习算法可以帮助更好地根据个人的病史和身体活动进行临床中风预测。索引词：脑卒中、机器学习、数据分析、预测
使用机器学习检测脑卒中
摘要 — 中风是一种严重的疾病，需要及时诊断和治疗，以防止灾难性的后果。在这项工作中，我们提出了一种使用机器学习技术检测脑中风的独特方法。我们采用各种机器学习技术，包括支持向量机 (SVM)、决策树和深度学习模型，以有效地从医学成像数据中识别和分类中风病例。机器学习技术用于中风识别，因为预处理过程对于提高医学图像的质量和降低噪音至关重要。我们研究了许多机器学习架构和方法，例如随机森林、k-最近邻 (KNN) 和卷积神经网络 (CNN)，并评估它们在从脑成像数据中准确检测中风方面的有效性。使用大量标记的脑成像扫描数据集对模型进行训练和验证，从而实现全面的性能评估。通过应用预训练模型的迁移学习和数据增强技术，中风病例的识别准确性得到进一步提高。此外，利用形态学操作和特征提取等后处理方法通过微调识别的中风区域来提高整体检测性能。我们的研究结果表明，机器学习算法在从医学影像数据中识别脑卒中方面表现良好，尤其是像 CNN 这样的深度学习模型。建议的方法可以准确、高效地检测脑卒中，这可能有助于医务人员更快地诊断和治疗脑卒中患者。因此，我们的研究得出结论，机器学习算法是一种有用的脑卒中诊断工具，可为医疗专业人员在临床情况下提供有用的资源。
通过血液生物标志物进行中风鉴别诊断的机器学习方法
摘要 — 中风是指血凝块阻塞大脑某个区域的血液供应（缺血性中风）或动脉破裂或出血（出血性中风）。中风后寻求医疗救治可能会增加存活机会并减少长期脑损伤。神经影像学有助于确定治疗对象和治疗方式，尽管它成本高昂、并非总是可行，并且可能有禁忌症。这些限制导致这些再灌注治疗未得到充分利用。使用能够持续区分缺血性中风和脑出血的血液生物标志物组可能非常有益且易于部署。因此，本研究描述了一种加速和改善中风诊断的系统。使用四种机器学习算法：支持向量机 (SVM)、自适应神经模糊推理系统 (ANFIS)、K 最近邻 (KNN) 和决策树 (DT)，我们旨在找到有希望用于鉴别中风诊断的血液生物标志物候选物。我们创建了一个两阶段二元分类器模型，将中风组与正常组进行分类，然后将分配给中风组的实例分为缺血性组和出血性组。根据我们的数据，我们的研究结果表明，在区分埃及患者的中风方面，SVM 比 ANN、ANFIS 和 DT 更好。最重要的血液特征是绝对 (ABS) 中性粒细胞、肌酸磷酸激酶 (CPK)、中性粒细胞/中性粒细胞和白细胞 (WBC) 计数/白细胞实验室测试，这些测试可作为中风诊断的关键和重要指征。所选特征和两阶段二元分类器以更高的准确度进行区分（缺血性和出血性患者）。这种识别和分类脑中风的方法准确、易于使用且经济高效。
与普通人群相比
抽象背景的长期预后与胸痛患者的低 - 敏感性心脏肌钙蛋白T（HS-CTNT）浓度相关。我们研究了与一般人群相比的这些预后意义。方法从2010年12月9日至2017年8月31日纳入了瑞典七个急诊科（ED）的所有第一次访问。心肌损伤患者（任何HS-CTNT> 14 ng/L），包括心肌梗塞（MI）患者。标准化死亡率（SMR）和标准化发病率比（SIRS）计算为观察到的预期事件的比率。预期数是通过将同类的一年日历期特异性，特定年龄和性别的随访时间乘以一般人群中的相应发病率来计算。hr，定义为急性MI，心力衰竭住院，脑脑中风中风或心血管死亡，患有无法检测的（<5 ng/L）和低（5-14 ng/L）HS-CTNT的患者之间。结果总共包括11916例患者，其中69 090（62％）和42 826（38％）的峰值HS-CTNT浓度<5和5-14 ng/l。与一般瑞典人口相比，无法检测到的HS-CTNT患者的死亡率较低（SMR 0.83，95％CI 0.79至0.87），在所有患者≥65岁的患者中均观察到较低的风险，但患有MI诊断为1.39，95％CI 1.39，95％CI 1.32 1.32至1.47）。与低相对于不可检测的峰值HS-CTNT相关的第一个痕迹的调整后风险为1.6倍（HR 1.61，95％CI 1.53至1.70）。结论患者患有胸痛和无法检测到的HS-CTNT与普通人群相比，总体死亡风险较低，风险高度依赖。可检测的HS-CTNT浓度仍然与长期心血管风险增加有关。
基于深度学习的脑卒中预测
摘要 中风或脑卒中是导致成年人残疾的主要原因之一。这是一种医疗紧急情况，因此尽快寻求帮助至关重要。迅速就医有助于避免问题和脑损伤。预测疾病发病率、预后和协助医生开出疾病治疗方法只是临床决策中广泛采用的众多预测方法中的几种。这种预测中风分析程序的方法是使用深度学习网络在脑疾病数据集上进行的。该模型的目标是构建一个使用卷积神经网络识别脑卒中的深度学习应用程序。还创建了三个模型来预测结果。拟议的研究使用 CT 扫描（计算机断层扫描）图像数据集来预测和分类中风。介绍 中风是全球第五大死亡原因。中风是一种非传染性感染，占所有死亡率的 11%。它是印度第四大死亡原因。医疗技术的发展使得使用机器学习预测中风的发生成为可能。机器学习算法有助于提供准确的分析和做出正确的预测。本研究使用机器学习预测了脑中风的可能性。根据所用技术的关键组成部分和获得的结果，Nave Bayes 优于其他五种分类算法，并获得了更高的准确度测量。该模型是在文本数据而不是实际大脑图像上训练的，这是一个缺点。本研究展示了六种机器学习分类方法的实施。这项研究可以扩展以纳入所有最新的机器学习技术。从 Kaggle 中挑选一个具有各种生理变量作为其属性的数据集来继续此任务。根据对这些属性的检查，做出最终预测。最初清理数据集，以便机器学习模型更容易掌握。此时，该过程涉及数据预处理。检查数据集是否有空值，并在必要时进行更新。在标签编码之后，如果需要，可以使用独热编码将字符串值转换为数字。经过数据预处理后，数据集被分为训练数据和测试数据。之后，利用新数据和多种分类技术构建模型。为了找到最精确的预测模型，需要计算并比较每种方法的准确率。当模型经过训练并正确确定后，就会生成一个 HTML 网站和一个 Flask 应用程序。在 Web 应用程序中，用户输入预测值。Flask 应用程序将 Web 应用程序与经过训练的模型连接起来。该研究经过彻底的分析后得出结论，哪种算法最适合预测中风。
Gestalt Play Therapy手册PDF
语音疗法练习可以通过提高语言生产能力来显着提高沟通能力。在神经损伤（例如中风）之后，这些练习特别有用，其中各个部分的语音可能会受到影响的影响。从中风或其他神经损伤中恢复的人通常会从旨在针对其特定需求的个性化言语治疗练习中受益匪浅。语音治疗师与个人紧密合作，以制定量身定制的计划，以提高语音生产技能。除了个人指导外，还可以将几项有益的言语疗法和技术用作希望提高其沟通能力或补充现有治疗课程的人的起点。在咨询专业语音治疗师始终是最好的方法时，这些练习为可以建立更多量身定制的建议提供了一个良好的基础。某些影响语音产生的疾病包括言语的失语和言语，这两种疾病都是由于对涉及言语表达的大脑区域的损害造成的。言语疗法练习非常有效，因为它们刺激了神经可塑性（大脑重新连接的能力），可以增强更健康的领域来接管口头交流功能。定期进行言语疗法练习是促进神经塑性和恢复产生言语能力的关键。理想情况下，说话困难的人应咨询言语治疗师，以确定专门为他们量身定制的最合适的练习。10。除了专业指导外，治疗师广泛推荐了一些常见的语音疗法。这些练习可以作为那些等待治疗或寻求补充现有会议的人的起点。在镜子前完成这些练习通常是最有效的，这是由于它提供的视觉反馈，包括激励和帮助确保准确性。这种言语疗法将有助于提高您清晰的讲话能力。首先，练习将舌头从嘴的一个角移到另一个角落，然后再次向后返回。然后，尝试伸出舌头，然后先抚摸鼻子，然后将其触摸到下巴。切换前将每个位置保持2秒钟。微笑还涉及您的脸上的许多肌肉，因此在镜子前练习微笑可以帮助提高口腔运动技能。尝试使您的笑容尽可能对称，尤其是如果您在受伤之后遇到的一侧很难移动，例如中风。要获得额外的挑战和精确控制，请练习在镜子时尽可能慢地将嘴唇塞在一起。一旦您对关注运动技能的这些练习感到满意，就该继续进行语言实践了。如果说话非常困难，请首先写下哪些声音或辅音很难说。然后，练习说每种声音都与“ ra”和“ re”这样的5个元音之一（a，e，i，o，u）配对。要面对更大的挑战，请尝试所有棘手的辅音。尝试猜测别人说的单词有多少个音节。，如果由于语言失用等条件，您在移动嘴唇或舌头时遇到麻烦，大声朗读可能会非常有帮助。即使是失语症的人也可能会感到沮丧，因此，首先要在短时间内练习一句话，然后随着您变得更加舒适而逐渐增加难度水平。语音学是指语音中的模式的研究，这也可以提高您的口语能力。说话的人应就您的答案是否正确提供反馈。语音疗法超越单词：探索语言技能发展的替代方法，开发单词查找和记忆练习可能是练习语音生产技能的好方法，并且通过说明每个单词，个人也可以提高其语音生产技能。诸如Pictionary，20个问题或Go Fish之类的游戏要求个人在整个游戏中讲话，这是使练习语音疗法练习更有趣的绝佳方法。此外，诸如单词搜索或填字游戏之类的游戏可能是独立研究语言技能的有效选择。但是，某些语音疗法练习应用程序可以适应为个人的独特需求量身定制的练习，从而使他们能够继续提高自己在家中的言语和语言技能。例如，CT语音和认知疗法应用程序评估问题领域，并从其数百种内置选项中选择练习以促进改进。同时，个性化的语音疗法仍然是无价的，但CT Speech App为个人提供了一个更好的选择，可以让个人从自己的家中舒适地培养其语音和语言技能。对于那些遭受中风并且无法说话的人来说，康复可能会具有挑战性，但通常可以采用正确的方法。唱歌疗法可能是恢复言语能力的有效方法，尤其是在失语症的人中。唱歌是一种右脑功能，即使他们无法正常说话，它也可以帮助个人在不同的音调和节奏中表达单词。许多难以学习在脑受伤或中风后再次讲话的人通常在唱歌疗法方面取得了巨大的成功。语音疗法练习可以包括认知和身体成分，这两者都可以根据所涉及的言语和语言缺陷有效。即使个人根本无法讲话，他们仍然可以通过使用歌唱疗法开始康复旅程的言语治疗师来受益。最终，重复和一致性是激发神经可塑性的关键，使大脑能够适应和恢复。通过游戏或CT语音应用等应用程序继续在家中进行治疗可能是实现此目的的有效方法。中风患者的语音疗法练习可以帮助克服沟通挑战。中风幸存者经常由于左脑中风或脑血管事故造成的损害而遇到沟通问题。语音疗法练习可能是开始恢复和重新恢复有效言论的好方法。一些常见的困难包括麻烦理解语言，说话，产生口语（失语），言语含糊和面部肌肉无力。呼吸运动可以帮助中风患者在说话时控制呼吸。作为护理人员或家庭成员，您可以通过耐心，提出简单的问题，自然说话，不急于他们，让时间处理信息，清晰地说明并不中断，来帮助支持该人。每天至少两次练习此练习：吸气4秒钟，屏住呼吸，呼气4秒钟，再次握住。舌头插入和向上和向下练习也可能会有所帮助。伸出舌头，握住它，向后拉，重复10次。这有助于训练舌头以进行语音生产。定期进行时，这些练习是有效的，并根据中风造成的损害程度进行量身定制。伸出舌头，然后尝试舔鼻尖，保持2秒钟，每天多次重复此过程。将舌头固定在那里，将其固定在那里2秒钟，然后迅速将其向下移动以舔下巴并将其保持在那里2秒钟，请稍作休息一会儿，休息一下，休息一下，然后重新开始。每天两次重复10次动作。接下来，尝试舔脸颊的右侧，将其握在那2秒时代。 玩挑战您大脑的游戏，例如图像和20个问题，可以提高认知能力以及语言处理能力。 此活动与单词关联游戏相似，增强了认知和语音生产技能。每天两次重复10次动作。接下来，尝试舔脸颊的右侧，将其握在那2秒时代。玩挑战您大脑的游戏，例如图像和20个问题，可以提高认知能力以及语言处理能力。此活动与单词关联游戏相似，增强了认知和语音生产技能。接下来，尝试像吹吻一样抢劫，然后经常放松并经常重复此过程。重复各种元音声音与不同的辅音配对以帮助改善语音生产。例如，例如“ RA，RE，RI，RO，RU”，而不是 / r / r / sound。在早晨和晚上，以帮助提高您的沟通能力。在每个标点符号前后都要深呼吸。如果您经历了中度至严重失语症的症状，请咨询言语治疗师或言语病理学家。尝试与他人玩单词关联游戏，作为一种有趣的方式来连接和锻炼您的大脑和语音能力。随机挑选单词，并在诸如原始单词相关联的文字上，例如，与原始的单词相关联，例如“ paimsa”或“ paris”或“ paris”。如果您喜欢独奏活动，请考虑在线填字游戏或与朋友的单词，以改善词汇和语音生产。图片卡命名练习您可以与家人或朋友进行此练习，轮流根据描述在图片卡上识别物体或动物。咨询有执照的语音治疗师对于中风后语音恢复至关重要。每天在没有进度报告或反馈的情况下进行这些练习可能会变得单调。通过诸如Stamurai之类的平台在线语音疗法对于中风后轻度至严重的沟通困难可能是一个有效的选择。来自合格的言语治疗师的定制治疗计划可以导致更有效的康复。记住，中风是一种严重的状况；如果您遇到任何类似中风的症状，请咨询您的医疗保健提供者。