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World File Search System感觉运动
社论：脑振荡活动在人类感觉运动控制和学习中的作用：桥接理论与实践
神经振荡，自发发生以及大脑从事任务的振荡活动的节奏模式，在功能网络内部和跨功能网络的神经交流中起着至关重要的作用。在感觉运动网络中，MU（8-13 Hz）中的振荡，β（13.5-25 Hz）和γ（30-90 Hz）频率范围通常会锁定为运动开始时，并且在逐渐振幅（desynchroncrization）中逐渐降低（ERNCHRONING）（ERCHRORINCER）（ERCHRORCH）（ERCHRORCH）（ERCHRORCH）（ERNCHRORIAN）的特征（ERNCHRORINCER）（ERNCH）（ERNCRORIN）（ERNCRORINCERNINCERRORN）（ERNCRORCH）（EVENTRORIN）（EVENTRORIN）。尽管他们的功能作用仍在争论中，但MU，Beta和γ振荡在几种神经精神病学条件下发生了改变（Peter等，2022），并被认为与感觉运动控制，学习和可塑性有关（Pfurtscheller and Lopes da Silva da Silva，1999; 1999; Engel and Frard; ghillies; ghillies; ghillies;该研究主题展示了有关皮质振荡在运动控制和学习中的作用以及这种知识的转化适用性的研究。它包含涉及实验和方法研究和文献综述的五篇文章。
实时反馈是否会影响常规运动图像实践中的感觉运动脑电图模式？
美国面临其第一个非传染性但可预防的大流行2糖尿病（T2DM）[1]。大约有14％的成年人被诊断出患有该疾病，另外33％被诊断为糖尿病前期，多个利益相关者已致力于开发多级方法，以减缓糖尿病前期到T2DM的过渡率[2]。糖尿病预防计划（DPP）是一种基于证据的方法，在许多医疗保健和健康科学期刊中都被引用。虽然医生被视为护理人员，护士和高级实践注册护士（APRN）在整个护理连续性中都采用，以影响预防糖尿病和糖尿病前期糖尿病的发生率和结果。护士在医疗保健的主要提供者中，可以促进从临床实践到基于社区的环境的DPP等循证干预措施（EBI）的实施。但是，DPP在医疗保健中基本上仍然是未经充实的方法。似乎存在有关DPP及其在不同患者人群中其可扩展性的知识差异。The purpose of this educational manuscript is three-fold: (1) to provide background on the Diabetes Prevention Program, its use and scalability to real- world settings, (2) to address some of the challenges of DPP across cultures, and (3) to increase awareness of how policy supports and improves populations' access to the DPP and its translational delivery models – reducing the prevalence of prediabetes, and hence diabetes, in this 国家。
感觉运动脑 - 机器界面中的神经可塑性
1。简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。52 2。自然和人工感觉运动功能。。。。。。。。。。。。。。52 3。运动脑 - 机器界面。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。54 3.1。。。。在闭环运动脑 - 机界面中学习。。。。。。。。。。。。。。54 3.2。大脑区域。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。56 3.3。 神经特征。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。56 3.3。神经特征。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>57 3.4。 div>解码器。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>59 3.5。 div> 设备和控制环属性。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div>59 3.5。 div>设备和控制环属性。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>61 3.6。 div>反馈的形式。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>61 4。 div>神经假体的人造感觉。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>62 4.1。 div>人造感觉。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。62 4.2。 大脑区域是人为反馈的目标。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 62 4.3。 通过电刺激引起的神经活动模式。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 63 4.4。 学习使用人造感觉。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。62 4.2。大脑区域是人为反馈的目标。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。62 4.3。 通过电刺激引起的神经活动模式。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 63 4.4。 学习使用人造感觉。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。62 4.3。通过电刺激引起的神经活动模式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。63 4.4。学习使用人造感觉。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。65 4.5。皮质适应电刺激。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。66 4.6。 感觉感知通过电刺激引起。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 68 5。 结论和未来的研究。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 6866 4.6。感觉感知通过电刺激引起。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。68 5。结论和未来的研究。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。68
神经接口对感觉运动 1 恢复的功效......
图 2 。皮质电极的手术植入。（A）进行清醒刺激映射以确定植入位置。在刺激期间导致言语停止的区域（深蓝色）后方确定了额下回 (IFG) 的非言语区域（深蓝色条纹）。通过刺激期间各个手指上感知到的感觉报告（红色、橙色、浅蓝色、紫色）来定位初级体感皮质的手部区域。选定的植入阵列位置以黑色方块表示。（B）大脑中植入电极的位置，叠加在术前结构 MRI 上。S1 阵列针对（A）中的食指和无名指尖位置。M1 阵列直接放置在中央沟上，针对手部和手臂区域。 IFG 阵列瞄准 44 区边界和腹侧运动前区 (PMv) 皮质，145 而 AIP 阵列瞄准顶叶和中央后沟的内侧交界处。C) 阵列基座 146 位置的 CT 图像以及与植入阵列相关的电缆。(D) 术后愈合的阵列基座出口部位的图像，带 147 和不带盖帽（系统不使用时就位）。148
人类感觉运动β爆发活动的时空组织
1 英国伦敦伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所临床和运动神经科学系；2 英国牛津大学纽菲尔德临床神经科学系 FMRIB 威康综合神经影像中心；3 英国牛津大学医学研究委员会脑网络动力学部；4 英国牛津大学精神病学系威康综合神经影像中心牛津人类大脑活动中心；5 英国伯明翰大学心理学院人类大脑健康中心；6 法国布隆 CNRS UMR 5229 马克·让纳罗德认知科学研究所；7 法国里昂里昂大学克劳德·伯纳德里昂第一大学；8 英国伦敦伦敦伦敦大学学院皇后广场神经病学研究所成像神经科学系威康人类神经影像中心
篮球运球过程中的感觉运动皮层活动及其与创造力的关系
先前的研究表明，通过单侧手部运动增加某一大脑半球的活动水平有可能影响创造性表现。左手运动引起的右脑半球大脑更强烈的激活被认为可以促进创造性表现。这项研究的目的是通过加入更高级的运动任务来复制这些效果并扩展先前的发现。43 名右撇子参与者被要求分别用右手（n = 22）或左手（n = 21）运球。运球过程中，使用功能性近红外光谱（fNIRS）监测双侧感觉运动皮层的大脑活动。通过调查两组（左手运球与右手运球）并进行测量创造性表现（语言和图形发散思维任务）的前测/后测设计，检查了左半球和右半球激活对创造性表现的影响。结果表明，篮球运球无法调节创造性表现。然而，对运球过程中感觉运动皮层大脑激活模式的分析揭示出的结果与复杂运动任务期间大脑半球激活差异的结果基本一致。在右手运球时，左半球的皮质激活程度高于右半球，而左手运球时双侧皮质激活程度高于右手运球。线性判别分析的结果进一步表明，使用感觉运动活动数据可以实现较高的组分类准确率。虽然我们无法复制单侧手部运动对创造性表现的影响，但我们的结果揭示了高级运动过程中感觉运动大脑区域功能的新见解。
基于感觉运动节律的脑机接口在中风后手部上肢康复中的应用：系统综述
摘要：脑机接口（BCI）在神经康复领域越来越受欢迎，而感觉运动节律（SMR）是一种可以被BCI捕捉和分析的脑振荡节律。先前的综述已经证明了BCI的有效性，但很少详细讨论BCI实验中采用的运动任务，以及反馈是否适合它们。我们重点研究了基于SMR的BCI中采用的运动任务以及相应的反馈，并在PubMed、Embase、Cochrane library、Web of Science和Scopus中搜索了文章，找到了442篇文章。经过一系列筛选，15项随机对照研究符合分析条件。我们发现运动想象（MI）或运动尝试（MA）是基于EEG的BCI试验中常见的实验范式。想象/尝试抓握和伸展手指是最常见的，并且有多关节运动，包括腕关节、肘关节和肩关节。在手抓握和伸展的MI或MA任务中存在各种类型的反馈。本体感觉以多种形式更频繁地使用。矫形器、机器人、外骨骼和功能性电刺激可以辅助瘫痪肢体运动，视觉反馈可以作为主要反馈或组合形式。然而，在恢复过程中，手部恢复存在许多瓶颈问题，例如弛缓性瘫痪或张开手指。在实践中，我们应该主要关注患者的困难，在机器人、FES或其他组合反馈的帮助下，为患者设计一个或多个运动任务，帮助他们完成抓握、手指伸展、拇指对握或其他动作。未来的研究应侧重于神经生理变化和功能改善，并进一步阐述运动功能恢复过程中神经生理的变化。
小脑旁正中小叶多单元活动的感觉运动内容
Esma Cetinkaya Mesut Sahin 博士，论文导师 日期 新泽西理工学院生物医学工程教授 Bryan J. Pfister 博士，委员会成员 日期 新泽西理工学院生物医学工程系主任兼教授 Stella Elkabes 博士，委员会成员 日期 罗格斯大学神经内分泌学教授，新泽西州纽瓦克 Eric Lang 博士，委员会成员 日期 纽约大学神经科学和生理学系副教授，纽约州纽约市 Ozlem Gunal 博士，委员会成员 日期 罗格斯大学精神病学系助理教授，新泽西州纽瓦克市
利用优化的深度学习模型，根据感觉运动脑活动直接重建语音
脑机接口 (BCI) 技术的发展对于帮助因严重运动瘫痪而失去说话能力的人实现交流至关重要。一种越来越受关注的 BCI 控制策略采用从神经数据进行语音解码。最近的研究表明，直接神经记录和高级计算模型相结合可以提供有希望的结果。了解哪些解码策略可以提供最佳和直接适用的结果对于推动该领域的发展至关重要。在本文中，我们优化并验证了一种解码方法，该方法基于语音重建，该语音重建直接从语音生成任务期间来自感觉运动皮层的高密度皮层脑电图记录中进行。我们表明 1) 专用机器学习优化重建模型是实现最佳重建性能的关键；2) 重建语音中的单个单词解码可达到 92-100% 的准确率（偶然水平为 8%）；3) 从感觉运动大脑活动直接重建可以产生可理解的语音。这些结果强调了模型优化以实现最佳语音解码结果的必要性，并强调了基于感觉运动皮层重建的语音解码为开发下一代 BCI 通信技术所提供的潜力。
