急性缺血性卒中早期无创脑机接口康复的安全性和有效性

一项单中心前瞻性随机假对照先导试验,评估急性缺血性卒中早期无创脑电脑机接口(EEG-BCI)康复的疗效、安全性与可行性。纳入18~80岁、优势手侧单侧上肢运动障碍、FMA-UE 10~50分且发病48~72小时稳定者

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时间序列预测Acute Ischemic StrokeStroke Rehabilitation
Safety and Efficacy of Early Non-invasive Brain-Computer Interface-Based Rehabilitation in Acute Ischemic Stroke

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-01

资源简介

急性缺血性卒中早期无创脑机接口康复的安全性和有效性

一项单中心前瞻性随机假对照先导试验,评估急性缺血性卒中早期无创脑电脑机接口(EEG-BCI)康复的疗效、安全性与可行性。纳入18~80岁、优势手侧单侧上肢运动障碍、FMA-UE 10~50分且发病48~72小时稳定者。按1:1随机接受真实或假EEG-BCI加标准早期康复,训练10天、每日2次、每次约30分钟。主要结局为30天FMA-UE变化;并评估安全性(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:急性缺血性卒中、卒中康复。本研究是一项单中心、前瞻性、随机、假对照的试点临床研究,旨在评估早期基于脑电图的无创脑机接口(EEG-BCI)康复训练在急性缺血性卒中患者中的有效性、安全性和可行性。符合条件的参与者为18至80岁成人,患有急性缺血性卒中,优势手侧存在单侧上肢运动障碍,基线Fugl-Meyer上肢评估(FMA-UE)评分为10至50分,并在卒中发病后48至72小时确认临床稳定。参与者将按1:1比例随机分配,接受真实EEG-BCI训练加标准早期康复,或假BCI训练加标准早期康复。两组均将接受为期10天的训练,每天2次,每次约30分钟。主要结局是从基线至随机分组后30天FMA-UE评分的变化。次要结局包括FMA-UE、上肢动作研究测试(ARAT)、美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)、改良Barthel指数(MBI)和改良Rankin量表(mRS)的变化。安全性结局包括症状性颅内出血、任何颅内出血、神经功能恶化、癫痫发作、跌倒、心血管事件和训练相关不良事件。这项试点研究旨在提供关于急性缺血性卒中后早期EEG-BCI康复的可行性、安全性和潜在疗效的初步证据,并为未来多中心随机对照试验的设计提供依据。

【主题与分类】

主题标签:Acute Ischemic Stroke、Stroke Rehabilitation。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07585058

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数据说明

疾病:急性缺血性卒中、卒中康复。本研究是一项单中心、前瞻性、随机、假对照的试点临床研究,旨在评估早期基于脑电图的无创脑机接口(EEG-BCI)康复训练在急性缺血性卒中患者中的有效性、安全性和可行性。符合条件的参与者为18至80岁成人,患有急性缺血性卒中,优势手侧存在单侧上肢运动障碍,基线Fugl-Meyer上肢评估(FMA-UE)评分为10至50分,并在卒中发病后48至72小时确认临床稳定。参与者将按1:1比例随机分配,接受真实EEG-BCI训练加标准早期康复,或假BCI训练加标准早期康复。两组均将接受为期10天的训练,每天2次,每次约30分钟。主要结局是从基线至随机分组后30天FMA-UE评分的变化。次要结局包括FMA-UE、上肢动作研究测试(ARAT)、美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)、改良Barthel指数(MBI)和改良Rankin量表(mRS)的变化。安全性结局包括症状性颅内出血、任何颅内出血、神经功能恶化、癫痫发作、跌倒、心血管事件和训练相关不良事件。这项试点研究旨在提供关于急性缺血性卒中后早期EEG-BCI康复的可行性、安全性和潜在疗效的初步证据,并为未来多中心随机对照试验的设计提供依据。

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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