ChiCTR2400090927
正在进行
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2024-10-16
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脑卒中失语症
基于fNIRS多模态神经网络的机器学习模型预测脑卒中失语症患者康复结局研究
基于fNIRS多模态神经网络的机器学习模型预测脑卒中失语症患者康复结局研究
探索基于多模态fNIRS，寻找与脑卒中后失语症患者沟通功能显著相关的重要特征；并通过机器学习方法结合影像组学、人口统计学和行为学特征，构建脑卒中后失语症沟通功能结局预测模型，并进行内部验证。
队列研究
其它
分层随机抽样中，由王梦雪研究人员使用SPSS中的伪随机数生成器来产生随机序列，从而随机选择样本。
双盲,对参与者和研究人员设盲
福建中医药大学康复技术协同创新中心项目
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54;126
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2023-07-01
2025-12-31
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（1）符合《中国脑血管病临床管理指南—缺血性脑血管病临床管理》中“脑卒中”的诊断要点，且经颅脑 CT 或 MRI 检查证实，属左侧大脑半球脑梗死，且为首次脑卒中； （2）首次脑卒中，1个月≤病程≤2年； （3）18岁≤年龄≤80岁； （4）由左侧大脑半球脑梗死所导致，西方失语症成套测试（Western Aphasia Battery，WAB）评估为失语症，即失语商（Aphasia Quotient，AQ）＜93.8 分； （5）右利手； （6）志愿签署知情同意书，能理解、配合本课题的康复评定及检查。；
请登录查看(1)由其它疾病比如脑肿瘤、脑外伤、脑寄生虫病等引起的失语者； (2)构音障碍等周围器官所致言语障碍及认知障碍无法配合语言功能检查； (3)存在严重的听觉或视觉功能障碍的失语患者； (4)存在卒中后严重并发症，比如严重肺部感染、肩手综合征等患者； (5)患有严重心脏疾病，心、肝、肾功能衰竭，恶性肿瘤、消化道出血的患者； (6)癫痫症病史者。；
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