XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System软腭
评估甲状舌骨肌（TH）的肌电图活动...
索引 1.前言 5 2.目的 9 3.评估甲状舌骨肌（TH）的肌电活动和超声评估静息状态下舌骨装置的位置，以及它们在赛马间歇性软腭背移（DDSP）发病机制中的可能作用 13 3.1 介绍 15 3.1.1 鼻咽 17 3.1.2 软腭背移（DDSP） 22 3.1.3 肌电图 30 3.1.4 喉舌骨区超声检查 33 3.2 材料和方法 36 3.3 结果 40 4.一般讨论 43 4.1 讨论 44 4.2 结论 48 4.3 参考文献 49 5.摘要 61 6.致谢 69
PruBSN 医疗计划涵盖的高级医疗治疗清单
• 乳腺癌； • 眼部肿瘤； • 泌尿生殖系统癌症（包括阴茎癌、膀胱癌、前列腺癌、尿道癌）； • 妇科癌症（包括宫颈癌、子宫内膜癌、阴道癌或外阴癌）； • 头颈部癌症（包括颊粘膜癌、唇癌、口腔癌、鼻咽癌、唾液腺癌、软腭癌、扁桃体窝/支柱癌）； • 呼吸系统癌症（包括肺癌、胸膜间皮瘤）； • 胃肠道癌症（包括结直肠癌、胰腺癌、食道癌）； • 皮肤癌； • 软组织肉瘤。 2 冷冻消融 冷冻消融也称为冷冻手术。它是一种微创治疗，在影像引导下使用空心针（称为冷冻探针）、液氮或氩气对局部癌症患者进行治疗，或作为放射治疗失败后复发癌症的挽救治疗。
阻塞性和中枢性睡眠呼吸暂停治疗
按照 FDA 指南使用对于符合以下所有标准的 10-18 岁唐氏综合症青少年，使用 FDA 批准的设备进行植入式舌下神经刺激是经过证实的，并且在医学上是必要的：• 诊断为严重 OSA（通过 24 个月内的多导睡眠图确定，并且 AHI ≥ 10 和 RDI ≤ 50 次/小时）；并且 • BMI < 年龄第 95 百分位数；并且 • 中枢性 + 混合性呼吸暂停的总 AHI < 25%；并且 • 禁忌接受先前的腺样体扁桃体切除术或未得到有效治疗；并且 • 尽管尝试提高依从性，但仍确认 PAP 治疗失败或不耐受；并且 • 睡眠期间未使用气管切开术；并且 • 药物诱导的睡眠内窥镜检查确认软腭水平没有完全阻塞或向心性塌陷；并且 • 患者和护理人员拒绝因非向心性腭塌陷而接受 MMA 手术；并且
将古典和现代顺势疗法结合在一起
3. 行走时小腿前部靠近胫骨处抽筋 6. 患者寻求户外空气，尽管感觉寒冷，但总是感觉好些 11. 从手指和脚趾末端出现感觉和运动麻痹 12. 水样暗红色畏光字母连在一起 [眼睛] 13. 感觉胃部有石灰灼伤处，吃新鲜肉类后更严重 14. 喉咙感觉到强烈的心跳 15. 当你觉得你可能在为某事责备自己时可以使用这种疗法 17. 肝区敏感，不能忍受腰部周围的任何东西，特别适合醉汉 19. 颈部血管跳动，手、臂、脚麻木，四肢骨头疼痛 20. 难以肿胀，尤其是吃热食物时，软腭和鼻咽发痒和发痒 21. 耳朵发痒经耳咽管 22. 外伤、肌肉麻痹、视网膜出血引起的复视
可弯曲光纤鼻咽喉镜检查
1. 洗手；戴上手套 2. 在内窥镜镜头上涂抹除雾液 3. 考虑在内窥镜杆上涂抹润滑膏，必要时避开远端 2 厘米 4. 建议患者用鼻子呼吸以保持鼻孔畅通。 5. 用非惯用手稳定患者的头部，将柔性内窥镜插入一个或两个鼻腔以确定鼻内解剖结构。 6. 沿着鼻底推进内窥镜，避开中隔。观察鼻甲并评估粘膜是否有异常。 7. 将内窥镜穿过鼻咽部寻找异常。 8. 在软腭处，开始将内窥镜向下引导以观察口咽、下咽和喉部。 9. 如果镜头被粘液混浊，请患者吞咽 10. 以下步骤（11-14 可根据医生和患者的偏好选择） 11. 患者伸出舌头以观察声带谷 12. 患者鼓起脸颊以观察梨状窦 13. 患者反复说“E”以观察声带运动 14. 患者深吸一口气以观察声带完全外展 15. 撤出内窥镜
从颅内脑电图解码言语产生过程中的发音轨迹
简介：语音脑机接口 (BCI) 是一种可以帮助神经系统障碍患者恢复交流能力的技术，旨在从脑信号合成语音。大多数研究都集中于直接解码文本或语音片段，如音素或单词。然而，目前尚不清楚语音生成过程是否在神经记录中以这种形式呈现。一种有趣的方法是模拟声道的行为，该行为已从多个大脑区域成功解码。声道由称为发声器官的不同生理结构组成（即下颌、软腭和嘴唇）。所有发声器官的位置和运动的组合决定了语音生成过程中听到的声音。最近的进展使得从这些发声器官的时间轨迹重建语音成为可能，使它们成为构建语音 BCI 的良好候选者。本研究将探讨从微创脑电图解码发声轨迹的可能性。材料与方法：通过这项工作，我们将系统地评估从神经信号中解码发声轨迹，从而评估构建以发声轨迹为中间表示的语音 BCI 的可行性。我们计划使用 Verwoert 等人 [2] 提出的 SingleWordProductionDutch (SWPD) 数据集，其中 10 位参与者读出单个单词，同时测量立体定向脑电图 (sEEG) 和音频数据。结果：我们使用 Gao 等人 [1] 提出的模型从音频中提取发声轨迹。从 sEEG 记录中提取高伽马功率，其中包含有关语音过程的高度本地化信息。图 1 显示了 SWPD 数据集中植入其中一名受试者的 sEEG 电极的位置，以及来自一次记录的发声轨迹。我们训练一个线性回归模型，直接从神经数据预测发音轨迹，并通过与实际轨迹的相关性来评估重建。