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虚拟现实技术在脑卒中后平衡功能 ...
７ ２ １ １ 中华物理医学与康复杂志 ２０２４ 年 １２ 月第 ４６ 卷第 １２ 期 ＣｈｉｎＪＰｈｙｓＭｅｄＲｅｈａｂｉｌꎬＤｅｃｅｍｂｅｒ２０２４ꎬＶｏｌ.４６ꎬＮｏ.１２
多模态磁共振在缺血性脑卒中评估中的运用进展
[1] Murray CJL, Aravkin AY, Zheng P, et al.Global burden of 87 risk factors in 204 countries and territories, 1990 – 2019: a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019[J].Lancet, 2020, 396 (10258): 1223-1249.[2] 王增武 , 马志毅 , 薛素芳 , 等 .基层冠心病与缺血性脑卒中共患管理 专家共识 2022[J].中国心血管病研究 , 2022, 20(9): 772-793.[3] 王拥军 , 李子孝 , 谷鸿秋 , 等 .中国卒中报告 2020 （中文版） (1)[J].中 国卒中杂志 , 2022, 17(5): 433-447.[4] Langhorne P, Bernhardt J, Kwakkel G. Stroke rehabilitation[J].Lancet, 2011, 377(9778): 1693-1702.[5] Xing Y, Bai Y.A Review of Exercise-Induced Neuroplasticity in Ischemic Stroke: Pathology and Mechanisms[J].Mol Neurobiol, 2020, 57 (10): 4218-4231.[6] Guggisberg AG, Koch PJ, Hummel FC, et al.Brain networks and their relevance for stroke rehabilitation[J].Clin Neurophysiol, 2019, 130(7): 1098-1124.[7] Lutsep HL, Albers GW, Decrespigny A, et al.Clinical utility of diffusion-weighted magnetic resonance imaging in the assessment of ischemic stroke[J].Ann Neurol, 1997, 41(5): 574-580.[8] 于帆 , Arman Sha, 张苗 , 等 .人工智能在急性缺血性脑卒中影像的研 究进展 [J].中华老年心脑血管病杂志 , 2023, 25(3): 334-336.[9] 李华 , 郭春锋 , 高连荣 .FLAIR 及 DWI 序列在诊断脑血管周围间隙 中的价值 [J].医学影像学杂志 , 2015, 25(8): 1341-1343.[10] Scheldeman L, Wouters A, Dupont P, et al.Stroke, 2022, 53(5): 1665-1673.[11] Thomalla G, Simonsen CZ, Boutitie F, et al.MRI-Guided Thrombolysis for Stroke with Unknown Time of Onset[J].[15] 蔡建新 , 彭如臣 .扩散加权成像和流体且反转的恢复定量定量，以预测不明发作的缺血性中风中的易流性恢复不匹配的恢复不匹配状态[J]。《新英格兰医学杂志》，2018，379（7）：611-622。[12] Legrand L，Turc G，Edilali M等。根据Flair血管高压不匹配而受益于血栓切除术后血运重建[J]。Eur Radiol，2019，29（10）：5567-5576。[13] Xie Y，Oppenheim C，Guillemin F等。预处理病变量会影响临床结果和血栓切除术的功效[J]。Ann Neurol，2018，83（1）：178-185。 [14] Raoult H，Lassalle MV，Parat B等。 基于DWI的算法可预测急性中风血栓切除术治疗的患者的残疾[J]。 Am J Neuroradiol，2020，41（2）：274-279。 弥散张量磁共振成像方法概述[J]。 医学影像学杂，2007，17（10）：1119-1122。 [16] Qiu A，Mori S，Miller MI。 扩散张量成像，用于理解早期生命中大脑发育[J]。 Ann Rev Psychol，2015，66：853-876。 [17] Corroenne R，Arthuis C，Kasprian G等。 胎儿大脑的扩散张量成像：有前途技术的原理，潜力和局限性[J]。 超声产科妇科，2022，60（4）：470-476。 [18] Andica C，Kamagata K，Hatano T等。 源自扩散成像的退化性脑疾病的生物标志物[J]。 J Magn Reson Imaging，2020，52（6）：1620-1636。 [19] Groisser BN，哥伦WA，Singhal AB等。 NeuroRehabil神经修复，2014，28（8）：751-760。Ann Neurol，2018，83（1）：178-185。[14] Raoult H，Lassalle MV，Parat B等。基于DWI的算法可预测急性中风血栓切除术治疗的患者的残疾[J]。Am J Neuroradiol，2020，41（2）：274-279。弥散张量磁共振成像方法概述[J]。医学影像学杂，2007，17（10）：1119-1122。[16] Qiu A，Mori S，Miller MI。扩散张量成像，用于理解早期生命中大脑发育[J]。Ann Rev Psychol，2015，66：853-876。 [17] Corroenne R，Arthuis C，Kasprian G等。 胎儿大脑的扩散张量成像：有前途技术的原理，潜力和局限性[J]。 超声产科妇科，2022，60（4）：470-476。 [18] Andica C，Kamagata K，Hatano T等。 源自扩散成像的退化性脑疾病的生物标志物[J]。 J Magn Reson Imaging，2020，52（6）：1620-1636。 [19] Groisser BN，哥伦WA，Singhal AB等。 NeuroRehabil神经修复，2014，28（8）：751-760。Ann Rev Psychol，2015，66：853-876。[17] Corroenne R，Arthuis C，Kasprian G等。胎儿大脑的扩散张量成像：有前途技术的原理，潜力和局限性[J]。超声产科妇科，2022，60（4）：470-476。[18] Andica C，Kamagata K，Hatano T等。源自扩散成像的退化性脑疾病的生物标志物[J]。J Magn Reson Imaging，2020，52（6）：1620-1636。[19] Groisser BN，哥伦WA，Singhal AB等。NeuroRehabil神经修复，2014，28（8）：751-760。皮质脊髓扩散异常[J]。[20] Kumar P，Kathuria P，Nair P等。使用扩散张量成像的亚急性缺血性卒中后上肢运动恢复的预测：系统评价和荟萃分析[J]。J Stroke，2016，18（1）：50-59。[21] Soulard J，Huber C，Baillieul S等。运动道完整性预测步行恢复：亚急性中风中的扩散MRI研究[J]。神经病学，
脑卒中肢体功能障碍患者康复护理需求范围综述
摘要 ：目的 全面检索国内外关于脑卒中肢体功能障碍康复护理的研究，总结分析脑卒中肢体功能障碍患者康复护理需求，为今后相关研究提供参考。方法 采用范围界定法系统检索CNKI、万方数据、维普、CBM、PubMed等中英文数据库，检索时间从建库至2021年7月26日，依据国际功能、残疾和健康分类框架对纳入文献进行主题分析。结果 共纳入19篇文献，结果显示脑卒中肢体功能障碍患者康复护理需求较为多样复杂，包括疾病与康复知识信息需求、活动参与需求、肢体功能恢复需求、社会环境需求和心理支持需求5大类需求。结论 脑卒中肢体功能障碍患者康复护理需求现状调查结果
基于 EDA 的脑卒中预测 - Nandyal
阿纳塔普尔联合大学附属拉吉夫·甘地纪念工程技术学院（自治）。获得 NBA (TIER-I) 和 NAAC of UGC 认证。新德里，获得 A+ 级认可 UGC-DDU KAUSHAL KENDRA NANDYAL-51850 1，（Estd-1995）
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。
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。
使用机器学习预测脑卒中
摘要- 中风通常被称为脑血管意外 (CVA)，是指大脑的一部分失去血流，导致这些脑细胞控制的身体区域功能失调。由于血流不畅或脑组织出血，这种血液供应减少可能是缺血性或出血性的。由于可能导致死亡或终身残疾，中风是一种医疗紧急情况。缺血性中风可以得到控制，但这种治疗必须在中风症状出现后几小时内开始。如果怀疑是中风，患者、其家人或目击者应立即拨打紧急医疗救助电话。短暂性脑缺血发作 (TIA 或小中风) 是一种短暂的缺血性中风，症状会自行消失。这种情况也需要立即进行评估，以降低未来中风的风险。如果所有症状在 24 小时内消失，那么从定义上讲，这就是中风，而不是 TIA。世界卫生组织 (WHO) 称，中风是全球第二大死亡原因。约占所有死亡人数的 11%。我们的 ML 模型使用数据集进行生存预测，根据性别、年龄、各种疾病和吸烟状况等输入来确定患者中风的可能性。与大多数其他数据集不同，我们的数据集集中于脑中风的重要风险因素特征。关键词 - 计算机学习、脑损伤。短暂性脑缺血发作、缺血性中风。
使用机器学习检测脑卒中
大脑包含数十万个神经元，也是人体重要的控制系统。就像计算机的内存一样，大脑存储所有信息。因此，大脑在存储信息和控制身体方面起着关键作用。大脑控制着身体的每一个动作。身体的任何活动都只能在大脑的控制下进行。根据记录，发展中国家因脑卒中丧生的人数更多。与世界其他国家相比，发展中国家的死亡率是发展中国家的五倍。到本世纪末，死亡人数也增长得更快。中风主要分为三种类型：出血性中风、缺血性中风和短暂性脑缺血发作。通常，缺血性中风是最常见的中风类型。从资料来看，大多数人死于缺血性中风。缺血性中风主要是由于脑部血液凝结而发生的。它主要有两种类型：血栓性中风和栓塞性中风。栓塞性中风主要是由于血凝块在身体不同部位形成，并转移到大脑，限制了血液流动。血栓性中风是由于血凝块削弱了输送血液到大脑的动脉中的血流。
使用监督来预测脑卒中...
摘要：中风是一种通过血管破裂损害大脑的疾病。当大脑的血流和其他营养物质中断时，也可能发生中风。根据世界卫生组织 (WHO) 的数据，中风是全球死亡和残疾的最大原因。大多数研究都集中在心脏病的预测上，而只有少数研究关注脑卒中的可能性。考虑到这一点，人们正在开发各种机器学习模型来预测脑卒中的可能性。本文采用了 K-Nearest 和 Nave Bayes 分类等机器学习技术来对许多生理参数进行建模，以实现准确预测并发现最佳方法。索引术语 - 索引术语 - 机器学习、K-nearest、朴素贝叶斯、脑卒中
基于深度学习的脑卒中检测
2、3、4 印度斯坦工程技术学院本科生。 -----------------------------------------------------------------------***---------------------------------------------------------------- 摘要：几十年来，机器学习一直用于评估医疗数据集。中风是老年人最常见的疾病之一。这些图像的表示方法通常用于早期诊断中风。深度学习技术最近在计算机视觉、图像识别、自然语言处理以及最显著的放射学等多个领域获得了关注。本研究利用 CNN 和深度学习模型来诊断脑中风图像。建议的方法使用卷积神经网络将脑中风图像分为正常和病理类别。所有分类过程的最佳算法是卷积神经网络。我们发现深度学习模型不仅对非医学图像有用，而且还能在医学图像诊断中提供准确的结果，特别是在脑中风的检测方面。