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J-GLOBAL ID:202002280210307705   整理番号:20A2501036

EEGパラメータを用いた脳卒中リハビリテーション再学習プログラムのモニタリング:新しい正常時の脳卒中リハビリテーションのための自己モニタリングシステム開発のための予備的研究【JST・京大機械翻訳】

Monitoring Stroke Rehabilitation Re-Learning Program using EEG Parameter: A preliminary study for developing self-monitoring system for stroke rehabilitation during new normal
著者 (4件):
資料名:
巻: 2020  号: iSemantic  ページ: 620-624  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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新しい正常では,Covid-19発生後の期間,多くの物が新しい正常で走る。脳卒中リハビリテーションを含む。Covid-19と新しい正常時代の間,脳卒中患者はリハビリテーションサービスのために待ち行列ラインの病院に集まることができない。Covid-19への大きな注意でリハビリテーションを実行するための新しいアプローチが必要である。EEGは自己監視脳卒中リハビリテーションを支援するための代替技術である。本研究では,平均,標準偏差,平均絶対値のようなEEGパラメータを分析し,これらのパラメータが脳卒中リハビリテーション進行をモニターするのに使用できるかどうかの仮説に答えるために試験した。本研究では,再学習プログラムを用いて脳卒中リハビリテーションを受けた脳卒中患者3名を対象とした。各時間脳卒中患者はリハビリテーションプログラムEEGデータを記録した。3名の脳卒中患者からの2か月の測定の間,12セットのEEGデータを得て,分析した。2つの運動,すなわち手の動きと肘運動を記録した。C3およびC4EEGチャネルを用いて,生EEGデータを得た。モニタリングパラメータを得る前に,アルファとベータバンド,ノイズアーチファクト除去(ICA)とデータ計算へのEEGバンドフィルタリングのようなデータ処理を行った。結果は,平均,標準偏差および平均絶対値のような脳卒中後リハビリテーションパラメータが,EEGバンド,アルファおよびベータの両方でより高い値を示したことを示した。結論として,EEG統計パラメータは脳卒中リハビリテーション中の監視パラメータとして使用できる。新しい正常の時代において,これは在宅ケア脳卒中リハビリテーションプログラムの解決策である。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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