经颅直流电刺激与骨盆本体感觉神经肌肉促进对脑卒中患者的影响

卒中由脑梗死或出血致血供中断引起,是全球长期残疾主因,平衡障碍影响功能独立与生活质量。巴基斯坦年发病率约250/10万,为第二大死因,死亡率约9.3%

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clinicaltrials
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Effect of Transcranial Direct Current Stimulation and Pelvic Proprioceptive Neuromuscular Facilitation in Stroke Patient

基本信息

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其他
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

经颅直流电刺激与骨盆本体感觉神经肌肉促进对脑卒中患者的影响

卒中由脑梗死或出血致血供中断引起,是全球长期残疾主因,平衡障碍影响功能独立与生活质量。巴基斯坦年发病率约250/10万,为第二大死因,死亡率约9.3%。约83%卒中患者平衡困难。躯干控制是姿势控制基础,选择性躯干训练可改善平衡与步态。tDCS通过促皮层突触可塑性提高皮层兴奋性。Pelvic PNF经特定运动模式改善躯干-骨盆控制、重心转移和感觉运动整合,增强躯干稳定与姿势控制(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:卒中,亚急性卒中。卒中是由脑梗死或脑出血导致血液供应中断而引起的神经系统疾病。卒中是全球长期残疾的主要原因,平衡障碍被认为是影响功能独立性和生活质量的最具致残性的后遗症之一。在巴基斯坦,卒中的年发病率估计为每10万人250例,并且卒中是第二大死因,死亡率约为9.3%。姿势控制和平衡障碍是卒中患者的常见问题。据估计,约83%的卒中患者存在维持平衡的困难。因此,有效的躯干控制(通常称为核心稳定性)是运动表现和姿势控制的基本组成部分。旨在改善躯干协调和控制的选择性躯干训练可以提高卒中受试者的平衡和步态参数。经颅直流电刺激(tDCS)是最常用的无创脑刺激技术之一。经颅直流电刺激(tDCS)是一种通过促进大脑皮质突触可塑性来增加皮质兴奋性的方法。一种增强卒中康复结局的新“自上而下”方法。骨盆本体感觉神经肌肉促进法有助于控制躯干和下肢运动,并为躯干提供活动性和稳定性。使用骨盆PNF通过特定运动模式促进神经肌肉协调,从而增强躯干稳定性和姿势控制。骨盆PNF有助于躯干和下肢运动,也为躯干提供稳定性。它还促进姿势反射的探索,并优先考虑离心性肌肉收缩,刺激主动肌活动。骨盆本体感觉神经肌肉促进法(PNF)通过自下而上的本体感觉改善躯干-骨盆控制、重心转移和感觉运动整合。

【主题与分类】

主题标签:Stroke、Subacute Stroke。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07808580

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数据说明

疾病:卒中、亚急性卒中。卒中是一种由脑梗死或脑出血导致血液供应中断而引起的神经系统疾病。卒中是全球范围内长期残疾的主要原因,其中平衡障碍被认为是影响功能独立性和生活质量的最具致残性的后遗症之一。在巴基斯坦,卒中的年发病率估计为每10万人250例,卒中也是第二大死因,死亡率约为9.3%。姿势控制和平衡障碍是卒中患者中的常见问题。据估计,约83%的卒中患者在维持平衡方面存在困难。因此,有效的躯干控制(通常称为核心稳定性)是运动表现和姿势控制的基本组成部分。旨在改善躯干协调与控制的选择性躯干练习,可以提高卒中受试者的平衡和步态参数。经颅直流电刺激(tDCS)是最常用的无创脑刺激技术之一。

经颅直流电刺激(tDCS)是一种通过促进大脑皮质突触可塑性来提高皮质兴奋性的方法。一种增强卒中康复结局的新型“自上而下”方法。骨盆本体感觉神经肌肉促进法有助于控制躯干和下肢运动,并为躯干提供活动度和稳定性。骨盆PNF的使用通过特定运动模式促进神经肌肉协调,从而增强躯干稳定性和姿势控制。骨盆PNF促进躯干和下肢运动,也为躯干提供稳定性。它还促进姿势反射的探索,并优先采用离心性肌肉收缩,刺激主动肌活动。骨盆本体感觉神经肌肉促进法(PNF)通过自下而上的本体感觉改善躯干-骨盆控制、重心转移和感觉运动整合。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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