6、常见疾病的职业治疗干预与康复指南

常见疾病的职业治疗干预与康复指南

1. 粘连性关节囊炎

粘连性关节囊炎会给患者带来诸多功能限制,如进行需要抬手过肩、伸到头部后方和背部后方的日常活动时困难,还伴有疼痛、活动范围减小、肌肉无力等症状,同时可能并发中风、帕金森病等其他病症。

1.1 职业治疗干预
  • 活动训练 :使用适应性设备和/或任务修改来进行日常生活活动(ADL)、工具性日常生活活动(IADL)、工作和休闲训练,以防止疼痛并弥补活动范围的限制,例如扣背后的胸罩、系腰带等。
  • 分阶段治疗
    • 冻结期(2 - 9 个月) :进行关节松动术,采用中程振荡滑动;进行无痛活动范围训练,强度低、持续时间短;进行无痛拉伸,每次保持 1 - 5 秒,每天 2 - 3 次;进行等长强化训练。
    • 冻结后期(4 - 12 个月) :提供渐进式低负荷、长时间的肩部拉伸;进行末端关节松动术,包括牵引和关节囊拉伸;使用肩部动态夹板系统;进行抗阻带训练。
    • 解冻期(6 - 9 个月) :继续进行关节松动术;继续推进肩部拉伸和强化训练;进行肌肉再教育,以恢复正常的盂肱和肩胛胸廓生物力学。
  • 疼痛管理 :使用经皮神经电刺激(TENS);指导患者在锻炼前后使用浅表热疗和冷疗。
  • 自我管理指导 :指导患者
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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