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World File Search System脑瘫
hep®（体内稳态 - 增强 - 塑性）方法改变了感觉 - 运动轨迹并改善父母的目标：对血液脑脑瘫和双胞胎性贫血多余性心血症序列（TAPS）的单一主题研究
摘要：背景：针对被识别为脑瘫（CP）高风险或已诊断出患有其的婴儿的早期干预（EI）对于促进产后脑组织的促进至关重要。这项研究的目的是探索稳态 - 塑性塑性（HEP）方法的有效性，这是一个当代的EI模型，在实验性动物发展中，将丰富环境范式和神经元可塑性的关键原理应用于人类发展的生态学理论中，并在运动发展上与运动序列和tw tw tw tw tw tw Onsem and tw tw Onemia and tw Onemia and tw tw Onemia and tw tw Onemia（tw）。 CP。方法：使用Peabody发育量表-2（PDMS-2）的多个基线评估的随访单案例研究设计的AB阶段，使用了婴儿（TSFI）的感觉功能。非重叠的置信区间分析用于PES-POST PDMS-2分数。使用目标达到量表（GAS）进行了目标和目标的进度。HEP方法干预措施包括在3个月内实施的12个小时的课程，物理治疗师提供了每周基于诊所的父母教练。结果：结果发现，根据2SD频段分析，PDMS-2和TSFI的HEP进近干预措施的响应在A阶段A期间的基线稳定，并有所改善。PDMS-2分数的置信区间也表明HEP干预后有了显着改善。PDMS-2和TSFI的分数均保持一致或在整个随访阶段都显示出改进。气体T得分为77.14，表明婴儿超出了干预目标的预期。结论：尽管我们的发现表明，HEP进近干预有望在具有TAPS和CP的婴儿中增强感觉功能，运动技能结果和父母目标，但需要进一步的研究来验证和更广泛地应用这些结果。
脑瘫：关于儿童障碍的叙述性评论
脑瘫，这是发达国家儿童和年轻人患病的最常见原因之一，是指影响运动和协调的几种神经系统疾病。中枢神经系统在大脑发育的第一阶段受到的损害会导致脑瘫，脑瘫，这种非渐进状况表现为运动和姿势的损害。报告了每1000例的两例，原因包括高危婴儿提到的原因。精神降低，感觉缺陷，未能繁殖，癫痫发作以及行为或情感问题是相关的困难。为了实现跨学科干预，早期识别至关重要。结果取决于脑瘫异常异常的地形，严重程度和存在。脑瘫是由出生前，期间或五年内发生的大脑运动皮层静态损伤引起的。各种情况会影响疾病，包括脑缺氧，脑出血，感染和遗传性疾病。通常为儿童提供干预措施，作为多学科康复计划的一部分。肌肉骨骼的抱怨很常见，疼痛是一种严重的症状。
FES 自行车运动和脑瘫情况说明书
功能性电刺激 (FES) 骑自行车是一种治疗性运动，通过粘性电极向周围神经施加小电脉冲，以在虚弱或瘫痪的肌肉中产生强烈的肌肉收缩。然后利用这些肌肉收缩来促进带电机的骑自行车运动，为踩踏提供助力和/或阻力。
艺术疗法和体育活动在改善偏瘫性脑瘫儿童睡眠质量方面的有效性：准实验性试验研究
引言CP是一种永久运动和姿势障碍，由于胎儿或新生儿大脑异常而导致活动限制。，每1000例活产的发生率为2.1，这是损害和残疾的重要贡献者，偏瘫CP的儿童占总CP人群的39％[1]。在患有CP的儿童中，运动缺陷经常包括不良的协调，肌肉无力，震颤，感觉不足，视力差和引起注意的困难[1]。痉挛型CP占所有CP案例的85-91％，使其成为最普遍的类型。偏瘫（所有痉挛性CP病例的38％），diper（37％）和四肢瘫痪（占24％的病例）进一步分类为痉挛性CP。偏瘫性CP的原因包括中风，血管异常，单侧脑室室内出血和脑室脑室白细胞乳突[2]。尽管如此，偏瘫CP的儿童可能难以适应和执行日常任务。运动和肌肉张力通常在偏瘫CP的身体一侧受到影响[3]。
脑瘫诊断的神经运动评估
痉挛，肌张力障碍，僵硬，肌张力慢速运动（痉挛捕获？）o量表 - 修改的Ashworth量表（MAS）•运动范围（ROM）•强度（手动肌肉测试1-5）•深肌腱反射（DTR），clonus？
探索认知和脑瘫之间的相互作用
所有CP儿童中有四分之一为非语言（18）。在大多数CP的救护车中，保留的基本语言能力是规则，（19,20），但在患有CP更严重的CP严重言语和语言障碍的儿童中，语音和语言问题很常见，这在Diplegia的儿童中最常见，大多数具有严重的交流障碍（21）。在这些人中，接受语言通常可以更好地保存，可能与不同的受影响的脑结构有关（22-24）。在双边痉挛性CP中，超过三分之一的个体患有严重的语音和语言障碍（21）。在四肢痉挛的痉挛性CP中，均表达语音（从阿纳斯里亚（Anarthria）到构音障碍）和接受语言通常都受到影响（22-24）。单方面痉挛性CP的人很少有语言障碍，在左半球损害后，对其鲁棒的语言网络可塑性得到了很好的描述（25,26,27）。
机器学习应用于脑瘫和中风中的步态分析数据：系统评价
背景：在神经病理学中，脑瘫和中风是行走障碍的主要因素。在最近的文献中提出了机器学习方法，以分析这些患者的步态数据。但是，机器学习方法仍然无法有效地转化为临床应用。这一系统评价解决了阻碍机器学习数据分析在脑瘫和中风患者的临床评估中使用的差距。研究问题：将提议的机器学习方法转移到临床应用中的主要挑战是什么？方法：PubMed，Web of Science，Scopus和IEEE数据库被搜索，以获取有关机器学习方法的相关出版物，直到2023年2月23日，将其应用于中风和脑瘫患者的步态分析数据。提取了与所提出方法有效翻译为临床使用的适用性，可行性和可靠性有关的信息，并根据一组预定义的问题评估了质量。结果：从4120个结果参考文献中，有63个符合纳入标准。三十一项研究使用了监督，32条使用了无监督的机器学习方法。人工神经网络和K-均值聚类是每个类别中最常用的方法。缺乏特征和算法选择的基本原理，使用未经复制的数据集以及群集输出的临床解释性缺乏，这是这些方法的临床可靠性和适用性的主要因素。意义：文献提供了许多机器学习方法，用于从脑瘫和中风患者聚集步态数据。然而，所提出的方法的临床意义仍然缺乏，将其翻译成现实世界的应用。未来研究的设计必须考虑到临床问题，数据集意义，特征和模型选择以及结果的解释性，鉴于它们对临床翻译的关键性。
在运动试图神经居住期间，开发和评估具有实时脑电图检测和电刺激辅助的BCI NEUROFEACKACK SYSTEM，以进行脑瘫儿童的神经康复
在运动康复领域，脑部计算机界面神经反馈训练（BCI-NFT）是一种有前途的策略。这旨在利用个人的大脑活动来刺激或协助运动，从而增强感觉运动途径并促进运动恢复。采用各种方法学，BCI-NFT已被证明可有效增强中风上肢的运动功能，而在脑瘫（CP）中很少有研究报告。我们的主要目标是开发脑电图（EEG）的BCI-NFT系统，采用关联学习范式，以改善对CP和可能其他神经系统种群中踝背屈的选择性控制。首先，在八名健康志愿者组成的队列中，我们成功地实施了一个BCI-NFT系统，基于对运动相关的缓慢运动相关皮层电位（MRCP）的检测，而EEG试图同时激活Neuromuscular刺激，从而帮助感官反馈对Sensory Reppordex cornexex，从而激活神经肌肉电刺激。参与者还查看了计算机显示，该显示器提供了踝关节运动范围的实时视觉反馈，并显示了一个个性化的目标区域，以鼓励最大程度的努力。评估了几种潜在策略后，我们采用了长期的短期记忆（LSTM）神经网络，一种深度学习算法，在运动开始前检测电动机意图。然后，我们通过CP儿童的10条踝背屈训练方案评估了系统。通过在会议上采用转移学习，我们可以显着将校准试验的数量从50减少到20，而不会损害检测准确性，平均为80.8％。参与者能够完成所需的校准试验和所有10次课程的每次课程100次培训试验，训练后表明踝关节背屈速度，步行速度和步长的长度增加。基于CP儿童的出色系统性能，可行性和初步效果，我们现在正在较大的CP儿童中进行临床试验。
Siravatham（脑瘫）的Siddha管理
1助理教授，2教授，3位教授兼教授，Excel Siddha医学院和研究中心，泰米尔纳德邦Namakkal。印度摘要：Siravatham，一种影响Moolai（大脑）的疾病的特征是无法同时使用上肢和下肢，步行困难，流口水唾液，言语障碍，恐惧和焦虑而引起的恐惧和焦虑。在Siddha医学系统中，脑瘫与Siravatham密切相关，Siravatham是儿童神经疾病的疾病，印度发病率为7/1000。这种情况导致孩子对父母进行日常活动的永久依赖，因此需要采取整体治疗方法。Excel医学院和研究中心致力于为患有这种情况的儿童提供医疗服务，吸引了来自印度各地的众多推荐。siddha及其在儿童保育（Kuzhanthai Maruthuvam）领域的专业分支机构在满足这些孩子的独特需求方面起着至关重要的作用。从2023年10月至2023年12月，在门诊部进行了一次案例研究，旨在在一个九岁的男孩中管理Siravatham。尽管各种医生以前的治疗没有显示出明显的改善，但父母转向悉达多治疗以进行管理。本文记录了Siddha治疗的结果，重点是儿童在角度唾液，发声，姿势稳定和社会行为变化方面的改善。这些发现对Siddha Therapy在管理Siravatham的有效性方面有宝贵的见解。关键字：Anda Thylam，脑瘫，Siravatham，Siddha，Varmam，Thasa Vayu，Thattal Murai。___________________________________________________________________________ Received: 23.01.2024 Revised: 29.02.2024 Accepted: 09.03.2024 Published: 20.03.2024 ___________________________________________________________________________
