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新型术中在线体感手指表征功能映射，用于有针对性的刺激电极放置
刺激电极放置 David P. McMullen，医学博士，1 Tessy M. Thomas，理学士，2 Matthew S. Fifer，博士，3 Daniel N. Candrea，理学硕士，2 Francesco V. Tenore，博士，3 Robert W. Nickl，博士，4 Eric A. Pohlmeyer 博士，3 Christopher Coogan，理学硕士，5 Luke E. Osborn，博士，3 Adam Schiavi，医学博士，博士，6 Teresa Wojtasiewicz，医学博士，7 Chad Gordon，DO，8 Adam B. Cohen，医学博士，3,5 Nick F. Ramsey，博士，9 Wouter Schellekens，博士，9 Sliman J. Bensmaia，博士，10 Gabriela L. Cantarero，博士，4 Pablo A. Celnik，医学博士，4 Brock A. Wester，博士，3 William S. Anderson，医学博士，博士，7 Nathan E. Crone， MD 5 1 美国马里兰州贝塞斯达市国立卫生研究院国家精神卫生研究所 2 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学生物医学工程系 3 美国马里兰州劳雷尔市约翰霍普金斯大学应用物理实验室研究与探索性开发部 4 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学物理医学与康复系 5 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学神经病学系 6 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学麻醉学与重症监护医学系 7 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学神经外科系 8 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学整形与重建外科系 9 荷兰乌得勒支市联合医学中心乌得勒支脑中心 10 美国伊利诺伊州芝加哥市芝加哥大学生物与解剖学系 60637 摘要 定义传统上，神经外科医生在术中对功能皮质进行定位以保留患者的功能，现在可以帮助植入目标电极以恢复功能。脑机接口 (BMI) 有可能恢复瘫痪患者的上肢运动控制，但需要准确放置记录和刺激电极才能对假肢进行功能控制。除了从记录阵列进行运动解码之外，在与手指和指尖感觉相关的皮质区域精确放置刺激电极还可以传递感觉反馈，从而改善对假手的灵巧控制。在我们的研究中，我们展示了使用一种新颖的术中在线功能映射 (OFM) 技术和高密度皮层脑电图 (ECoG) 来定位人类初级体感皮质中的手指表征。结合传统的术前和术中定位方法，该技术能够准确植入刺激微电极，这通过植入后对手指和指尖感觉的皮质内刺激得到了证实。这项研究证明了术中 OFM 的实用性，并将为人类闭环脑机接口的未来研究提供参考。关键词术中功能映射；在线功能映射；脑机接口；皮层内微刺激；微电极阵列 (MEA)；皮层电图 (ECoG)
DNA测试及其在犯罪检测中的使用
（i）DNA（脱氧核糖核酸）（ii）RNA（核糖核酸）（iii）Lie-detector检验（IV）测试（V）脑映射测试（P300）（VI）NARCO分析测试（也称为真实血清测试（VII）语音分析测试（VIII）手指打印（VIII）手指打印（IX）
瘫痪后保留的运动表示
（a）主手指屈曲任务。当红十字会提示一封信时，参与者看着提示，并立即试图弯曲右手（对侧）手的相应数字。我们包括了一个无效的“ X”，在此期间，参与者看着目标，但没有移动她的手指。视觉反馈指示提示后1.5秒的解码指示。要随机化扫视位置，提示位于伪随机顺序的网格（3行，4列）上。红色十字毛被抖动，以最大程度地减少视觉阻塞。（b）混淆矩阵表现出强大的课内BCI手指控制（总体准确性86％，4016个试验在10个会话中汇总）。矩阵中的每个条目（i，j）对应于被归类为运动j的运动I试验的比率。（C-F）4个示例神经元的平均发射速率，通过尝试的手指运动对颜色编码。阴影区域表示95％的置信区间（在一个会话的试验中）。高斯平滑核（50毫秒SD）。
AR2022-12 改善消费者的策略...
最长肌瘦肉 肋骨帽 皮下脂肪 肉缝脂肪 肋间肉 肉板（分为上下两半） 皮下脂肪，肉板顶部 皮下脂肪，肉板底部 肋间组织（手指肉）顶板 肋间组织（手指肉）底板 内裙 外裙 里脊肉
用于有针对性刺激电极放置的体感手指表征的新型术中在线功能映射：技术说明
术中定义功能皮质（传统上由神经外科医生执行以保护患者功能）现在可以帮助植入目标电极以恢复功能。脑机接口 (BMI) 有可能恢复瘫痪患者的上肢运动控制，但需要准确放置记录和刺激电极才能实现对假肢的功能控制。除了从记录阵列进行运动解码外，在与手指和指尖感觉相关的皮质区域精确放置刺激电极还可以提供感官反馈，从而改善对假肢的灵巧控制。在这项研究中，作者展示了使用一种新颖的术中在线功能映射 (OFM) 技术与高密度皮层脑电图来定位人类初级体感皮质中的手指表征。结合传统的术前和术中定位方法，该技术能够准确植入刺激微电极，这通过植入后对手指和指尖感觉的皮质内刺激得到证实。这项工作证明了术中 OFM 的实用性，并将为未来人类闭环 BMI 的研究提供参考。
当视频遇到惯性传感器：使用惯性传感器进行手指运动分析的零样本域自适应
无处不在的手指运动追踪使增强现实、体育分析、康复医疗保健等领域的许多激动人心的应用成为可能。虽然使用摄像头的手指运动追踪非常成熟，这很大程度上归功于大量训练数据集的可用性，但是对于为带有惯性测量单元 (IMU) 传感器的可穿戴物联网设备开发强大的机器学习 (ML) 模型来说，训练数据却十分匮乏。为了解决这个问题，本文提出了 ZeroNet，这是一个展示以零训练开销为 IMU 传感器开发 ML 模型的可行性的系统。ZeroNet 从公开的视频中收集训练数据以对 IMU 进行推理。由于传感器-摄像头坐标系、用户身体大小、手势过程中的速度/方向变化、传感器位置变化等差异，视频和 IMU 域之间的数据差异带来了许多挑战。ZeroNet 通过系统地从视频中提取运动数据并将其转换为 IMU 传感器测量的加速度和方向信息来解决这些挑战。此外，还利用数据增强技术在收集的训练数据中创建合成变化，以增强 ML 模型对用户多样性的通用性和鲁棒性。对 10 位用户的评估表明，对于 50 个手指手势的识别，top-1 准确率为 82.4%，top-3 准确率为 94.8%，这表明前景光明。虽然我们只是触及了表面，但我们概述了许多有趣的可能性，可以将这项工作扩展到计算机视觉、机器学习和可穿戴物联网等跨学科领域，从而实现手指运动跟踪的新应用。
用于脑机接口的人工神经网络始终能够产生比线性方法更自然的手指运动
脑机接口 (BMI) 旨在通过将神经信号“解码”为行为来恢复脊髓损伤患者的功能。最近，非线性 BMI 解码器的表现优于之前最先进的线性解码器，但很少有研究调查这些非线性方法提供了哪些具体改进。在本研究中，我们比较了时间卷积前馈神经网络 (tcFNN) 和线性方法在开环和闭环设置中如何预测个体手指运动。我们表明，非线性解码器可以生成更自然的运动，产生的速度分布比线性解码器更接近真正的手部控制 85.3%。针对神经网络可能得出不一致解决方案的担忧，我们发现正则化技术将 tcFNN 收敛的一致性提高了 194.6%，同时提高了平均性能和训练速度。最后，我们表明 28 tcFNN 可以利用来自多个任务变体的训练数据来提高泛化能力。这项研究的结果表明，非线性方法可以产生更自然的运动，并显示出在约束较少的任务上进行泛化的潜力。31
皮层手图的延伸性，遵循指导神经阻滞
猴子中的电生理研究表明，手指截肢会触发局部重塑，内部的原发性体感皮质（S1）。人类神经影像学研究表明，即使在截肢后数十年，也表明了缺失手指的持续代表。在这里，我们探讨了这种明显的矛盾是否源于低估手部图中手指的分布的外围和中心表示。使用药理学单指神经阻滞和7-Tesla神经影像学，我们首先复制了局部S1重新映射的先前帐户（电生理和其他）。局部阻塞还触发了整个手部区域的活动的活动变化。使用利用指定代表重叠的方法，我们还表明，尽管输入损失，但被阻塞的手指表示仍然持久。计算建模表明，局部稳定性和全局重组都是由地形图基础的分布处理以及稳态机制结合的。我们的发现揭示了复杂的指代代表性特征，这些特征在大脑（RE）组织，超越（RE）映射中起着关键作用。
3D可打印的梯度晶格设计用于多态性...
摘要 - 人的手指通过结合刚度不同的结构（从软组织（低）到肌腱和软骨（中）到骨骼（高），实现了异常的灵巧性和适应性。本文探讨了开发具有相似多态性特征的机器人手指。具体来说，我们建议使用通过体素大小和单位细胞几何形状参数的晶格配置，以优化并实现具有高粒度的精细调谐刚度。这种方法的一个重要优势是在单个过程中打印设计的可行性，消除了对刚度不同的元素的手动组装的需求。基于这种方法，我们提出了一种新颖的人类手指和一个软抓手。我们将后者与刚性操纵器集成在一起，并证明了挑选和放置任务的有效性。
人工智能在慢性病健康管理中的应用：书目分析
方法：行为和神经生理学测试是在被诊断为FEP（n = 20），精神分裂症（SCZ，n = 20），自闭症谱系障碍（ASD，n = 20）和健康对照受试者（n = 20）的人中进行的。五个平板电脑任务评估了不同的电动机和认知功能：效应子选择和心理旋转的手指识别，用于时间控制的节奏敲击，用于控制运动序列的控制/记忆的序列启动，手指攻击的多手指攻击以及用于视觉运动器控制的线跟踪。通过基于片剂的措施对FEP（来自其他组）的歧视与通过临床神经系统软迹象（NSS）进行了比较。皮质兴奋性/抑制作用和小脑脑抑制。