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针灸联合核心训练对脑卒中偏瘫患者大脑神经功能、肌电图特征及平衡能力的影响
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作者 康雄 张万钧 《现代中医药》 CAS 2024年第3期73-77,共5页
目的观察针灸联合核心训练对脑卒中偏瘫患者大脑神经功能、肌电图特征及平衡能力的影响。方法选取西北大学附属神木医院2020年3月—2022年12月收治的脑卒中偏瘫患者86例进行前瞻性研究。采用随机数字表法将所有患者分为观察组(43例)及... 目的观察针灸联合核心训练对脑卒中偏瘫患者大脑神经功能、肌电图特征及平衡能力的影响。方法选取西北大学附属神木医院2020年3月—2022年12月收治的脑卒中偏瘫患者86例进行前瞻性研究。采用随机数字表法将所有患者分为观察组(43例)及对照组(43例),对照组采用核心训练,观察组采用针灸联合核心训练,对比两组治疗前后日常生活能力Barthel指数(BI)、神经功能评分(NIHSS)及平衡功能评分(BBS)、肌电图特征、血清神经元特异性烯醇化酶(NSE)、脑源性神经营养因子(BDNF)、S-100β蛋白(S-100β)及中医症候评分。结果治疗后观察组半身不遂、口眼歪斜、言语不利各项评分均低于治疗前及对照组治疗后(P<0.05);治疗后两组NIHSS评分均显著降低,观察组低于对照组(P<0.05);BBS、BI评分明显高于治疗前及对照组治疗后(P<0.05);两组患者治疗后血清NSE、BDNF、S-100β水平较治疗前明显下降,且观察组NSE、BDNF、S-100β水平显著低于对照组(P<0.05);两组患者治疗后股四头肌、胫骨前肌、腓肠肌均方根振幅(RMS)水平显著低于治疗前,且观察组显著低于对照组(P<0.05)。结论中医针灸联合核心训练能提高脑卒中偏瘫患者平衡功能,促进患者脑神经功能恢复,提高股四头肌、胫骨前肌与腓肠肌运动功能。 展开更多
关键词 中医针灸 大脑神经功能 核心训练 脑卒中偏瘫 肌电图特征
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八段锦联合肌电生物反馈对脑卒中偏瘫患者自我动态平衡及肌电图特征的影响 被引量:3
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作者 吴建伟 穆烁 《中国实用神经疾病杂志》 2023年第12期1522-1526,共5页
目的探究八段锦联合肌电生物反馈治疗对脑卒中偏瘫患者肌电图特征以及自我动态平衡的影响。方法选取2020-06—2022-06在南京医科大学附属南京医院接受康复治疗的100例脑卒中偏瘫患者,采用随机数字表法分成常规组和研究组,每组50例。常... 目的探究八段锦联合肌电生物反馈治疗对脑卒中偏瘫患者肌电图特征以及自我动态平衡的影响。方法选取2020-06—2022-06在南京医科大学附属南京医院接受康复治疗的100例脑卒中偏瘫患者,采用随机数字表法分成常规组和研究组,每组50例。常规组采用肌电生物反馈治疗,研究组在常规组的基础上给予八段锦治疗,对比2组患者自我动态平衡、肌电图特征、运动功能[Fugl-Meyer运功功能评分量表(FMA)评分]以及自理能力[Barthel指数评定量表(BI)评分]情况。结果治疗后,研究组患者站立位的重心单位面积移动轨迹长度、重心移动轨迹总长度和重心摆动平均速度均小于常规组(P<0.05)。研究组患者治疗后的腓肠肌、股四头肌和胫骨前肌iEMG均高于常规组(P<0.05),腓肠肌、股四头肌和胫骨前肌RMS均低于常规组(P<0.05),上下肢FMA评分均高于常规组(P<0.05)。研究组患者治疗4、8周后BI评分均高于常规组(P<0.05)。结论八段锦联合肌电生物反馈能够提高脑卒中偏瘫患者自我动态平衡能力,改善患者肌肉功能和运动功能,提高其自理能力。 展开更多
关键词 脑卒中偏瘫 八段锦 肌电生物反馈 自我动态平衡 肌电图特征
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笑气滥用导致的周围神经病的肌电图特征
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作者 沈丹丹 蒋红 《中国临床神经外科杂志》 2023年第10期625-627,631,共4页
目的探讨笑气滥用导致的周围神经病(PN)的肌电图特征。方法回顾性分析2019年5月至2023年5月收治的124例笑气滥用的临床资料。采用多伦多临床评分系统(TCSS)评估PN,TCSS评分≥6分判定为PN。结果124例中,78例发生PN,发生率为62.90%(78/124... 目的探讨笑气滥用导致的周围神经病(PN)的肌电图特征。方法回顾性分析2019年5月至2023年5月收治的124例笑气滥用的临床资料。采用多伦多临床评分系统(TCSS)评估PN,TCSS评分≥6分判定为PN。结果124例中,78例发生PN,发生率为62.90%(78/124)。与无PN病人相比,PN病人腓总神经、正中神经和尺神经MCV、CMAP波幅明显降低(P<0.05),腓浅神经、正中神经和尺神经SCV、SNAP波幅明显降低(P<0.05)。多因素logistic回归分析显示,腓总神经、正中神经和尺神经MCV、CMAP波幅降低,以及腓浅神经、正中神经和尺神经SCV、SNAP波幅降低是笑气滥用病人发生PN的危险因素(P<0.05)。根据这些危险因素构建预测模型具有良好的预测价值,ROC曲线下面积为0.845(95%CI 0.790~0.900;P<0.001)。结论笑气滥用导致的PN肌电图会发生异常改变。笑气滥用病人进行肌电图检测有助于早期识别PN。 展开更多
关键词 笑气滥用 周围神经病 肌电图特征
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颈肩痛患者颈肩部肌肉的表面肌电图特征 被引量:22
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作者 黄萍 钱念东 +3 位作者 齐进 罗仕华 陈博 邓廉夫 《中国组织工程研究》 CAS CSCD 2014年第24期3855-3862,共8页
背景:颈肩痛是由颈肩部软组织(主要是肌肉)的慢性劳损所引起的常见临床症状。表面肌电图是一种新型、无创的肌肉活动检查手段,能测量肌肉的活动和功能。目的:评价颈肩疼痛患者颈肩部肌肉功能,为表面肌电图的应用和颈肩疼痛患者合理防治... 背景:颈肩痛是由颈肩部软组织(主要是肌肉)的慢性劳损所引起的常见临床症状。表面肌电图是一种新型、无创的肌肉活动检查手段,能测量肌肉的活动和功能。目的:评价颈肩疼痛患者颈肩部肌肉功能,为表面肌电图的应用和颈肩疼痛患者合理防治与康复提供理论依据。方法:应用表面肌电图对32例单侧颈肩疼痛的办公室工作人员在站立下,进行低头、头后伸、双手上举时颈竖脊肌、斜方肌上支的表面肌电测试。在测试前,对患者的颈肩疼痛进行目测类比评分。然后根据收集的数据,比较受试者颈肩部疼痛侧与非疼痛侧测试肌肉的肌电活动。结果与结论:测试前,受试者颈肩疼痛目测类比评分(平均分)为5.03分;受试者在低头、头后伸、双手上举过程中,其疼痛侧的颈竖脊肌、斜方肌上支的肌电原始信号较非疼痛侧的颈竖脊肌、斜方肌上支的肌电原始信号弱;疼痛侧颈竖脊肌、斜方肌上支肌电的平均振幅值与非疼痛侧相比差异有显著性意义(P<0.05);疼痛侧颈竖脊肌、斜方肌上支肌电的平均频率斜率值与非疼痛侧相比差异无显著性意义(P>0.05)。提示颈肩疼痛患者疼痛侧的颈肩肌肉的活动能力下降,长期坐位作业的办公室人员要定时进行颈肩部肌肉锻炼。 展开更多
关键词 组织构建 组织工程 颈肩疼痛患者 颈肩部肌肉 目测类比评分 表面肌电图 肌电活动 肌电图特征 肌电原始信号 肌电振幅 肌电频率斜率
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运动神经元病胸锁乳突肌肌电图特征分析
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作者 胡辉华 《中国实用医药》 2012年第6期118-119,共2页
目的研究运动神经元病(MND)胸锁乳突肌(SCM)的肌电图特征。方法回顾性分析我院收治的461例MND患者的临床资料,同时整理349例非MND患者的临床资料,对两组患者均进行SCM肌电图检测,对比分析其特征的差异性。结果 MND组患者的SCM肌电图异... 目的研究运动神经元病(MND)胸锁乳突肌(SCM)的肌电图特征。方法回顾性分析我院收治的461例MND患者的临床资料,同时整理349例非MND患者的临床资料,对两组患者均进行SCM肌电图检测,对比分析其特征的差异性。结果 MND组患者的SCM肌电图异常情况较多,其异常率道道了60.3%,明显高于对照组患者,患者的异常情况与患者的诊断情况呈现正比关系,确诊患者的异常率明显高于初诊患者,患者的异常情况以自发电位和轻收缩时的运动单位电位异常为主;而患者的延髓症状的SCM肌电图的特异性较高。结论 MND患者的SCM肌电图异常率机器特异性较高,患者的差异情况手延髓肌受累的影响,通过这种方法可以有效的对患者的病症进行确诊诊断。 展开更多
关键词 运动神经元病 胸锁乳突肌 肌电图特征
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基于注意力残差网络的特征肌电图手势识别
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作者 赵世昊 周建华 熊馨 《兰州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期357-362,共6页
基于表面肌电信号的手势识别方法效果欠佳,提出一种信号的特征样本构造方法和注意力残差网络(ARN),用于识别NinaproDB1中的23类功能性抓握手势.样本构造过程中利用巴特沃斯滤波器对表面肌电信号进行一阶1 Hz低通滤波,去除噪声干扰并保... 基于表面肌电信号的手势识别方法效果欠佳,提出一种信号的特征样本构造方法和注意力残差网络(ARN),用于识别NinaproDB1中的23类功能性抓握手势.样本构造过程中利用巴特沃斯滤波器对表面肌电信号进行一阶1 Hz低通滤波,去除噪声干扰并保留通频带和过渡带信号;用时间窗截取滤波信号生成表面肌电图;计算信号平均绝对值、方差和波长特征,融合生成特征肌电图.引入注意力机制和残差连接改进卷积神经网络,搭建ARN用于手势识别.将特征肌电图样本输入ARN,在测试集中的手势识别准确率为86.87%,证明构造的信号特征样本结合ARN识别实用手势的有效性. 展开更多
关键词 手势识别 表面肌电图 特征肌电图 注意力残差网络
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急性播散性脑脊髓炎合并多发性神经病的临床研究 被引量:1
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作者 臧卫周 杨红 张杰文 《中国实用神经疾病杂志》 2021年第5期414-419,共6页
目的分析急性播散性脑脊髓炎合并多发性神经病的临床特点,以提高临床医生对本病的认识和诊疗水平。方法对2017-12—2019-04就诊于河南省人民医院的8例急性播散性脑脊髓炎合并多发性神经病患者的临床表现、影像学、神经电生理、脑脊液特... 目的分析急性播散性脑脊髓炎合并多发性神经病的临床特点,以提高临床医生对本病的认识和诊疗水平。方法对2017-12—2019-04就诊于河南省人民医院的8例急性播散性脑脊髓炎合并多发性神经病患者的临床表现、影像学、神经电生理、脑脊液特点及全身免疫相关指标进行回顾性分析。结果本组8例患者为急性或亚急性起病,起病前多有前驱感染史。首先表现为中枢神经系统受累,其中7例影像学证实脑和(或)脊髓白质受累,1例脑电图证实中枢神经系统受损;迟缓性瘫痪、腱反射减弱或消失等周围神经受损的证据也随后出现,而后肌电图证实多发性神经根受损或神经源性损害。脑脊液检查细胞轻度升高或正常,蛋白升高或正常,只有1例见脑脊液细胞-蛋白分离。治疗上急性期激素冲击或免疫球蛋白治疗,症状和体征明显改善,缓解期辅以免疫抑制剂,随访无复发。结论中枢神经系统和周围神经系统同时或相继出现脱髓鞘性改变,可能是一种不同于单纯中枢神经系统脱髓鞘和周围神经系统脱髓鞘的新疾病体,也可能是一种新的叠加综合征。 展开更多
关键词 急性播散性脑脊髓炎 多发性神经病 吉兰-巴雷综合征 脱髓鞘疾病 肌电图特征
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sEMG Feature Analysis on Forearm Muscle Fatigue During Isometric Contractions 被引量:9
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作者 明东 王欣 +6 位作者 徐瑞 邱爽 赵欣 綦宏志 周鹏 张力新 万柏坤 《Transactions of Tianjin University》 EI CAS 2014年第2期139-143,共5页
In order to detect and assess the muscle fatigue state with the surface electromyography(sEMG) characteristic parameters,this paper carried out a series of isometric contraction experiments to induce the fatigue on th... In order to detect and assess the muscle fatigue state with the surface electromyography(sEMG) characteristic parameters,this paper carried out a series of isometric contraction experiments to induce the fatigue on the forearm muscles from four subjects,and recorded the sEMG signals of the flexor carpi ulnaris.sEMG's median frequency(MDF) and mean frequency(MF) were extracted by short term Fourier transform(STFT),and the root mean square(RMS) of wavelet coefficients in the frequency band of 5—45 Hz was obtained by continuous wavelet transform(CWT).The results demonstrate that both MDF and MF show downward trends within 1 min; however,RMS shows an upward trend within the same time.The three parameters are closely correlated with absolute values of mean correlation coefficients greater than 0.8.It is suggested that the three parameters above can be used as reliable indicators to evaluate the level of muscle fatigue during isometric contractions. 展开更多
关键词 muscle fatigue isometric contraction time-frequency spectrum analysis median frequency mean frequency root mean square CORRELATION
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