7、脑损伤患者康复评估:虚拟现实技术的应用与验证

脑损伤患者康复评估:虚拟现实技术的应用与验证

一、脑损伤与单侧空间忽视概述

脑损伤(ABI)是一种复杂疾病,指原本发育正常的大脑后续受到损害,病因多样,如脑外伤、缺血性或出血性中风、脑肿瘤、缺氧等。其主要后果包括运动和认知系统相关脑功能丧失,以及沟通技能、情绪和行为调节能力的缺失。许多患者长期甚至终生需要帮助来完成日常生活活动(ADL),还可能出现注意力、记忆、集中力和执行功能等认知困难。

单侧空间忽视(USN)是脑损伤后常见的障碍,患者无法注意到损伤对侧的刺激,且与感觉或运动缺陷无关。这一障碍会对患者日常生活产生重要影响,如只刮半边脸、只读报纸的一侧页面、走路时撞到物体等。由于USN症状复杂多样,目前在评估和治疗工具上缺乏共识。传统评估工具主要基于纸笔测试和行为量表,虽有一定效果,但存在结果解读困难、难以外推到日常生活、难以区分感觉缺陷与注意力缺失、缺乏对个人空间变化评估等局限性。

二、虚拟现实技术在神经心理学评估中的应用

近年来,虚拟现实(VR)技术作为一种新的评估手段逐渐兴起。VR是基于计算机生成刺激的技术,能让用户沉浸在具有多感官刺激的逼真3D世界中,并与元素交互和接收反馈。它在神经心理学领域已被证明具有有效性,能克服传统评估方法的一些局限。

其优势主要体现在:
1. 可在与日常生活相关的真实环境中进行评估和治疗,安全性高且具有内在生态有效性。
2. 能生成不同环境,增加交互性和临场感,提高用户积极性,同时可精确控制每个环节。
3. 可通过不同测量程序记录受试者表现,实现个性化和适应性的训练。
4. 在评估USN时,VR系统的视觉追踪器可评估患者眼球运动和视觉搜索模式,有助于了解疾病特征。

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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