XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System感觉刺激
P300 脑机接口拼写器的进展
脑机接口（BCI）是一种非肌肉通信技术，为大脑和外部设备提供信息交换通道。几十年来，BCI取得了显著进展并被应用于许多领域。最传统的BCI应用之一是BCI拼写器。本文主要讨论P300 BCI拼写器的研究进展，并回顾了四类P300拼写器：单模态P300拼写器、基于多种脑模式的P300拼写器、具有多感觉刺激的P300拼写器和具有多种智能技术的P300拼写器。对于每一类P300拼写器，我们进一步回顾了几种具有代表性的P300拼写器，包括它们的设计原理、范式、算法、实验性能和相应的优势。我们特别强调了范式设计思想，包括整体布局、单个符号形状和刺激形式。此外，还确定了P300拼写器的几个重要问题和研究指导。希望本综述能帮助研究人员了解这些新型P300拼写工具的新思路，提升其实际应用能力。
单击多种技术中的化学
神经源性吞咽困难是由中央和周围神经系统问题引起的吞咽困难，在帕金森氏病和中风等疾病中尤为普遍。它对受影响的个体的生活质量显着影响，并造成额外的负担，例如营养不良，抽吸肺炎，窒息，甚至由于不当饮食而导致的窒息死亡。物理疗法提供高疗效和低成本的非侵入性治疗。支持在吞咽困难治疗中使用物理治疗的证据正在增加，包括神经肌肉电刺激，感觉刺激，经颅直流电流刺激和重复的经颅磁刺激等技术。初步研究显示出令人鼓舞的结果，但特定治疗方案的有效性仍需要进一步验证。目前，缺乏科学证据来指导患者选择，制定适当的治疗方案并准确评估治疗结果。因此，本综述的主要目标是审查现有研究的结果，总结物理治疗在吞咽困难管理中的应用，我们还讨论了神经源性吞咽困难的物理治疗的机制和治疗方法。
Cosyne 2024 -Helmholtz海马
摘要生成模型最近彻底改变了机器学习，并长期以来一直认为是生物智能的基础。在动物中，数据表明海马形成学习并使用生成模型来支持其在空间和非空间记忆中的作用。在这里，我们引入了海马形成的生物学上合理模型，该模型将我们应用于连续的输入流中的Helmholtz机器。快速theta波段振荡（5-10 Hz）门通过网络流动的方向，训练它类似于高频唤醒式睡算法。我们的模型可以从感觉刺激中准确地推断潜在状态，并在离线上产生逼真的感觉预测。在导航任务上接受了训练，它通过开发环圈吸引子来学习可以集成的导航任务，并可以在与以前的理论但生物学上难以置信的建议之间灵活地传输这种结构。虽然许多模型具有一般性的生物学合理性，但我们的模型在一个简单和局部的学习规则下捕获了各种海马认知功能。
基于视频的自闭症检测深度学习
摘要 - 自闭症谱系障碍（ASD）的个人经常在健康，沟通和疾病处理中面临挑战；因此，早期诊断对于适当的治疗和护理是必需的。在这项工作中，我们考虑了检测或分类ASD儿童以帮助医疗专业人员早期诊断的问题。我们开发了一个深度学习模型，该模型分析了儿童对感觉刺激的反应的视频片段，目的是捕获ASD和非ASD参与者之间反应和行为的关键差异。与MRI数据的许多最近的ASD分类研究不同，它需要昂贵的专用设备，我们的方法使用了功能强大但相对便宜的GPU，标准的计算机设置和摄像机进行推理。结果表明，我们的模型有效地概括并理解儿童不同运动的关键差异。值得注意的是，尽管对于深度学习问题的数据有限，并且即使使用运动伪像，但我们的模型仍表现出成功的分类性能。索引术语 - 深度学习，自闭症谱系障碍，视频，分类
战斗锻造的视觉神经寄生虫我使用拳击疗法
同型视场失败经常会损害对大脑的Amborn或Chias Painter的视觉轨迹的损害[36]。患病率约为30％同源性偏式（HH）是后脑动脉区域中风后最常见的视觉障碍之一[31]。HH关于患者在日常活动中的独立性（例如阅读，烹饪，驾驶或空间导航）的界面通常很重要。由于这些残疾，生活质量受到了显着限制，并且患者还报告了违反主观投诉的几年[27]。仅大约10％的HH患者在头两周内完全康复。部分自发恢复仅发生在亚急性期，而在10-12周后，偏侧的程度通常保持恒定[37，38]。许多患者自发地采用策略来弥补其盲人半领域[39、40、8、26]。这些补偿策略中的某些策略不够甚至适得其反，许多患者继续在日常生活中表现出障碍。因此，HH的康复至关重要，应该尽早开始。各种研究有分化[33，13]。第一件事是通过反复的感觉刺激恢复盲人半场
身体在空间中的感知：机制
感觉终末器官特征和中枢神经系统对复杂的多感觉刺激的反应活动越来越多地与人类在类似刺激条件下报告的身体运动感知相关。将身体运动刺激引起的感觉单元活动与头部或眼睛稳定等有目的的运动活动联系起来显然是恰当的。将潜在的感觉转导和这些传入信号的高级处理与运动感知的产生联系起来也同样重要。在人们充分认识到我们用眼睛看、用耳朵听之后很长一段时间，空间定向知觉的起源仍然是个谜。19 世纪初，人们仍认为平衡感与颅骨内液体的移动有关，因为头部方向受重力影响而改变。也许弗卢恩斯 (55) 所做的为空间定向建立感觉基础的最关键实验。他证明了半规管在姿势稳定性和平衡方面的重要作用，并顺便将半规管的刺激与晕动症的发生联系起来。然而，19 世纪中叶的物理学家和自然科学家马赫却将半规管和耳石系统的物理特性与倾斜和旋转的定量感知测量联系起来。在他的
巴勒斯坦医学和制药期刊
摘要：简介：意识障碍，例如昏迷和微不足道的状态，是重症监护病房（ICU）患有创伤性脑损伤（TBI）和中风的患者，导致高发病率和认知障碍。综合的感觉刺激（ISS）是一种有希望的非药理学干预措施，可增强恢复。目的：这项系统评价评估IS在ICU患者改善意识和认知功能方面的有效性。方法：对六个数据库的系统搜索（2014–2024）鉴定了使用多模式感觉干预措施的随机对照试验（RCT）和准实验研究。分析了意识和认知结果，并使用Cochrane和Robins-I工具评估了偏见的风险。结果：13例研究（500名患者）显示，ISS显着改善了格拉斯哥昏迷量表（GCS）得分（6.05±0.75至11.85至11.85±1.66，p <0.001）和昏迷恢复量表重新审查（CRS-R）得分（+9.65，p <0.05）。家庭管理的ISS对意识和认知功能的影响最大。结论：ISS有效地增强了ICU患者的意识和认知恢复。需要标准化方案和长期研究。
背柱核神经信号特征允许对自然触觉和本体感觉主导的刺激进行强大的机器学习
神经假体通过将脑信号转换成运动控制信号，使用户能够通过各种执行器实现运动。然而，要通过这些设备实现更自然的肢体运动，需要恢复体感反馈。我们使用特征学习能力（一种机器学习方法）来评估信号特征，以了解它们能否增强自然触觉和本体感觉刺激引起的神经信号的解码性能，这些刺激是从乌拉坦麻醉大鼠的背柱核 (DCN) 表面记录的。表现最好的单个特征尖峰幅度以 70% 的准确率对体感 DCN 信号进行分类。使用从 DCN 信号的高频和低频 (LF) 波段中提取的 13 个特征，最高准确率达到 87%。总体而言，高频 (HF) 特征包含有关外周体感事件的最多信息，但当从短时间窗口获取特征时，通过向特征集添加 LF 特征可以显著提高分类准确率。我们发现本体感觉主导的刺激在动物中的推广效果优于触觉主导的刺激，并且我们展示了信号特征有助于神经解码的信息如何随着动态体感事件的时间过程而变化。这些发现可能为可以激活 DCN 以替代体感反馈的人工刺激的仿生设计提供参考。虽然我们研究了体感结构，但我们研究的特征集也可能对解码其他（例如运动）神经信号有用。
感官刺激增强幻肢感知和运动解码
摘要：目的。控制假肢的主要挑战是设备与使用者幻肢之间的通信。我们展示了通过有针对性的经皮神经电刺激 (tTENS) 增强截肢者幻肢感知和改善运动解码的能力。方法。对四名截肢参与者进行了经皮神经刺激实验，以绘制幻肢感知。我们在截肢者接受感官刺激之前和之后测量了幻肢运动过程中的肌电信号。使用脑电图 (EEG) 监测，我们测量了幻肢运动和刺激过程中感觉运动区域的神经活动。对于一名参与者，我们还跟踪了 2 年内的感官映射和 1 年内的运动解码表现。主要结果。结果显示，由于感官刺激，截肢者感知和移动幻肢手的能力有所提高，从而改善了运动解码。在对一名截肢者进行的扩展研究中，我们发现感觉映射在 2 年内保持稳定。值得注意的是，感觉刺激可改善 28 天内的运动解码，而表现在 1 年内保持稳定。从脑电图中，我们观察到感觉运动整合的皮质相关性和由于幻肢感知增强而增加的运动相关神经活动。31 意义。这项研究表明，幻肢感知会影响假肢控制，并且可以从有针对性的神经刺激中受益。这些发现对于改善假肢的可用性和功能具有重要意义，因为幻肢的感觉增强了。34
沉浸式技术入门指南
什么是XR？扩展现实（XR）是指使用沉浸式技术，这些技术扩展了现实并在某种程度上合并了物理和虚拟世界。XR用作包含虚拟现实（VR）和增强现实（AR）的雨伞术语。什么是VR？虚拟现实（VR）是一种计算机产生的现实幻觉，通过使用专用硬件并吸引视觉，音频甚至有时触觉感官，将用户浸入模拟环境中。通常可以由用户探索并与之交互。模拟环境可以基于真实环境的录像，完全计算机生成的图像或两者的组合。硬件通常包括带有或没有集成的声音/耳机，手持式控制器的头部安装显示器，有时可能需要使用笔记本电脑，平板电脑或其他智能设备。什么是AR？增强现实（AR）是现实世界环境的增强，交互式版本。它使我们能够在我们面前看到现实生活中的环境，但是通过全息技术通过数字视觉元素，声音和其他感觉刺激增强了现实环境。AR使用这些数字增强功能，实时交互以及对虚拟和真实对象的准确3D标识来改变用户体验。硬件可以像Microsoft Hololens这样的智能手机或专业AR眼镜一样简单。