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World File Search System感觉反馈
感觉运动节奏-带有音频的脑机接口...
多项研究表明脑机接口 (BCI) 训练对中风康复具有积极的临床效果。本研究探讨了基于感觉运动节律 (SMR) 的 BCI 与音频提示、运动观察和多感觉反馈对中风后康复的疗效。此外，我们讨论了 BCI 训练中训练强度和训练持续时间之间的相互作用。24 名患有严重上肢 (UL) 运动障碍的中风患者被随机分为两组：2 周 SMR-BCI 训练结合常规治疗（BCI 组，BG，n = 12）和 2 周常规治疗（无 SMR-BCI 干预）（对照组，CG，n = 12）。使用临床测量量表测量运动功能，包括 Fugl-Meyer 上肢评估 (FMA-UE；主要结果测量)、Wolf 运动功能测试 (WMFT) 和改良 Barthel 指数 (MBI)，测量时间分别为基线（第 0 周）、干预后（第 2 周）和随访周（第 4 周）。在第 0 周和第 2 周记录分配到 BG 的患者的 EEG 数据，并通过 mu 节律 (8-12 Hz) 的 mu 抑制均值事件相关去同步 (ERD) 进行量化。第 2 周时两组的所有功能评估评分（FMA-UE、WMFT 和 MBI）均显著提高（p < 0.05）。第 4 周时 BG 的 FMA-UE 和 WMFT 改善程度显著高于 CG。双侧半球的μ抑制与第2周的运动功能评分均呈正趋势。本研究提出了一种新的有效的SMR-BCI系统，并证明结合音频提示、运动观察和多感觉反馈的SMR-BCI训练与常规治疗相结合可以促进持久的UL运动改善。
骑自行车可以降低人类成年人大脑皮层神经活动的熵
大脑复杂性 (BC) 已成功应用于研究健康和疾病状态下的脑电图信号 (EEG)。在本研究中，我们采用递归熵来量化与运动神经生理学相关的 BC，通过比较静息状态和骑车运动下的 BC。我们测量了 24 名健康成年人的脑电图，并将电极放置在大脑左右两侧的枕叶、顶叶、颞叶和额叶部位。我们根据骑车和静息状态下的脑电图测量结果计算了递归熵。对于所有分析的大脑区域，静息状态下的熵都高于骑车状态下的熵。这种复杂性的降低是骑车过程中重复运动的结果。这些运动会导致持续的感觉反馈，从而降低熵和感觉运动处理。
机器人远程操作与增强现实整合
随着机器人技术的不断发展，增强现实（AR）与机器人远距离的整合正在成为一种变革性的方法，从而增强了人类与各个领域的互动和控制机器人的互动方式。机器人现在正在使用更复杂的情况。将AR纳入远距离工作为提高这些机器人应用的准确性，安全性和效率开辟了新的途径。本期本期旨在展示将AR与Telecorerated机器人系统融合到界限的研究量身定制，可通过使用增强现实来增强机器人的远程操作。感兴趣的主题包括但不限于AR界面设计，感觉反馈增强，适应AR的控制系统以及评估AR对Teleperation功效的影响的经验研究。
触觉简介
触觉是指触摸和相关感觉反馈的形式。该领域的研究人员致力于开发、测试和改进触觉和力反馈设备及支持软件，使用户能够感知（“感觉”）和操纵三维虚拟物体的形状、重量、表面纹理和温度等特征。除了对人类触觉的基本心理物理研究以及机器触觉问题（如碰撞检测、力反馈和触觉数据压缩）之外，研究人员还在应用领域开展研究，如手术模拟、医疗培训、科学可视化以及盲人和视障人士的辅助技术。设备如何模拟触觉？我们来考虑一下 SensAble Technologies 的一种设备。3 DOF（自由度）PHANToM 是一个小型机械臂，带有三个旋转关节，每个关节都连接到计算机控制的直流电动机。该设备的尖端连接到用户握住的触控笔上。通过发送适当的电压 -
用于非侵入性肌电神经界面的生物机制研究，用于上limb假体控制：10年的观点评论
十年前，一群来自学术界和行业的研究人员确定了上限limb假体控制中的工业和学术最先进的二分法，这是一种广泛使用的生物界应用。他们提出，如果解决了四个关键的技术挑战，可以弥合这一差距，并将学术研究转化为临床和商业上可行的产品。这些挑战是不直觉的控制方案，缺乏感觉反馈，鲁棒性和单传感器方式。在这里，我们提供了有关过去十年发生的研究工作的透视审查，目的是应对这些挑战。此外，我们讨论了上限假体控制研究中最新发展至关重要的三个研究领域，但在10年前的评论中没有设想：深度学习方法，表面肌电图分解和开源数据库。为了结束审查，我们为上限假肢及其他地区的研究与发展提供了前景。
仿生学中的多感觉整合：相关性和前景
摘要 综述目的 本综述旨在强调与仿生肢体和体感反馈恢复相关的多感觉整合过程日益增长的重要性。 最新发现 通过神经刺激恢复准现实感觉已被证明可为肢体截肢者带来功能和运动益处。近期，与人工触觉相关的认知过程似乎在假肢的完全整合和接受中发挥着至关重要的作用。 摘要 仿生肢体中实现的人工感觉反馈增强了截肢者对假肢的认知整合。多感觉体验是可以测量的，必须在设计新型体感神经假体时予以考虑，其目标是为假肢使用者提供逼真的感觉体验。正确整合这些感觉信号将保证更高水平的认知益处，从而实现更好的假肢并减少感知到的肢体扭曲。
第八届国际大脑计算机的讲习班...
大脑计算机界面（BCI）研究的领域有许多名称，其中最历史性源自具有融合目标的相关研究领域。术语BCI和脑机界面（BMI）很常见，一词神经假体也适用。通常，BCI是一种直接从大脑中解释信息以提供与技术互动的手段的设备。可以使用植入电极或外部传感器来测量脑活动。该技术可以通过多种方法进行操作，包括大脑和效应器之间的直接连接（例如，操作假肢）或辅助接口（例如键盘显示）（例如，用于通信）。最近的工作还使用了对大脑本身的电刺激来“关闭循环”并提供有关技术状态的感觉反馈。BCI的定义特征是解释了大脑活动本身，控制设备的信息不是从通过外围神经传播的活动得出的。许多BCI最初是由身体损害的人使用的，但是当前广泛的应用也针对其他神经和认知
仿生学中的多感觉整合：相关性和前景
摘要 综述目的 本综述旨在强调与仿生肢体和体感反馈恢复相关的多感觉整合过程日益增长的重要性。 最新发现 通过神经刺激恢复准现实感觉已被证明可为肢体截肢者带来功能和运动益处。近期，与人工触觉相关的认知过程似乎在假肢的完全整合和接受中发挥着至关重要的作用。 摘要 仿生肢体中实现的人工感觉反馈增强了截肢者对假肢的认知整合。多感觉体验是可以测量的，必须在设计新型体感神经假体时予以考虑，其目标是为假肢使用者提供逼真的感觉体验。正确整合这些感觉信号将保证更高水平的认知益处，从而实现更好的假肢并减少感知到的肢体扭曲。