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手部卫生的重要性(中文)
(1)吃东西前；(2)照顾小孩前；(3)看病前后；(4)上厕所后；(5)擤鼻涕后；(6)以上皆是根据卫生福利部疾病管制署公众网页，洗手的五种时间是哪？ (1) 进食前； (2) 在照顾小孩之前； （三）探访患者前后； (4)如厕后； (5) 擤鼻涕后； (6) 以上全部。
手部卫生政策
1.0 引言 现代医疗保健为一代又一代的患者及其家人带来了前所未有的好处。然而，当今的医疗保健既带来了好处，也带来了风险。没有比感染风险更根本的风险了。长期以来，医护人员通过手与患者直接接触一直被认为是感染或潜在传染源的主要传播途径（Pittet 等人 2001、NICE 2012、NSPA 2011、WHO 2009）。手部卫生被认为是在提供护理时减少传染源（包括医护相关感染 (HCAI)）传播的最重要做法（HPS 2012），有证据表明，洗手技术不力与缺乏卫生本身一样令人担忧（Girou 等人 2002）。因此，手部卫生是风险管理策略和临床治理的重要组成部分，及时有效的手部卫生必须成为信托患者安全策略文化的一部分。2008 年《健康与社会护理法》规定：
使用计算机视觉进行手部康复的手部功能评估
摘要 - 遭受中风的个人经常经历手部功能受损。正常功能可以通过手动康复练习来恢复，并通过对运动恢复进度进行持续监控和评估。但是，由于常规医院就诊和物理治疗课程，这对患者构成了挑战。我们通过开发可靠的基于视觉的手部康复系统来解决这种不便，该系统指导患者进行康复运动，例如Sollerman手工功能测试以及盒子和块测试。要求患者根据计算机屏幕上显示的说明进行练习，并且系统跟踪手册和手估计性能得分。此评分为患者提供了反馈，以监测他们的进度并逐渐改善他们的手功能。用十名男性和五个女性进行的实验强调，拟议的基于视觉的手动练习有效地改善了手部功能。
失去手部后的同侧重新映射是否会影响完整手部的运动控制？
1 剑桥大学 MRC 认知与脑科学部，剑桥 CB2 7EF，英国；2 伦敦大学学院认知神经科学研究所，伦敦 WC1N 3AZ，英国；3 西部大学统计与精算科学和计算机科学系，伦敦，安大略省 N6A 5B7，加拿大；4 牛津大学纽菲尔德临床神经科学系 WIN 中心，牛津 OX3 9DU，英国；5 哈佛医学院神经生物学系，波士顿，马萨诸塞州 02115；6 玛丽女王医院，伦敦 SW15 5PN，英国；7 卡迪夫大学心理学院 CUBRIC，卡迪夫 CF24 4HQ，英国；8 伦敦大学皇家霍洛威学院，埃格姆 TW20 0EX，英国；9 西部大学大脑与思维研究所，伦敦，安大略省 N6A 3K7，加拿大
手部运动多层极限学习机...
脑机接口 (BCI) 技术通过脑电图 (EEG) 将人与机器连接起来。BCI 的机制是模式识别，通过特征提取和分类进行。各种特征提取和分类方法可以区分人类的运动，尤其是手部运动。这些方法的组合可以大大提高结果的准确性。本文探讨了多层极限学习机 (ML-ELM) 计算的九种特征提取类型的性能。在不同数量的 EEG 通道和不同的 ML-ELM 结构上测试了所提出的方法。此外，在离线模式下对真实和虚构的手部运动进行分类时，将 ML-ELM 的性能与 ELM、支持向量机和朴素贝叶斯的性能进行了比较。以离散小波变换 (DWT) 作为特征提取的 ML-ELM 优于其他分类方法，最高准确率为 0.98。因此，作者还发现结构影响 ML-ELM 对不同任务、使用的特征提取和使用的通道的准确性。
2 型糖尿病患者的手部功能障碍......
摘要背景：糖尿病 (DM) 在世界各地的发病率不断上升，在印度等中低社会经济国家更为普遍。关于糖尿病手部并发症和功能障碍的文献很少。研究的必要性：手部功能障碍可能会影响日常生活活动 (ADL) 并影响自我护理活动。本叙述性综述探讨了糖尿病人群中的手部功能障碍。方法：在 PubMed、Google Scholar 和 Cochrane 评论中进行了彻底的文献检索。全文文章被纳入审查。搜索仅限于英语。包括 2005 年以后进行的研究。使用的关键词是糖尿病、手部功能障碍、手部功能、手部灵活性和手部力量。结果：找到 201 篇与搜索相关的文章，根据纳入标准将 11 篇纳入本综述。回顾了横断面和观察性病例对照研究。所评论的文章报告了手握力和捏力、粗细手部灵活性、关节活动性和手部功能结果显著下降。讨论：手部肌肉力量、灵活性、活动能力和功能结果的下降可能是结缔组织结构变化、皮肤、皮下组织、肌腱、肌肉和关节周围组织中胶原蛋白增生的结果。结论：强烈建议糖尿病患者进行手部筛查。实施治疗性锻炼可以预防糖尿病手部功能障碍，关键词：糖尿病手、手部功能、手部握力、手部灵活性、手部筛查关键信息：据报道，未控制的高血糖会导致手部肌肉力量、灵活性和功能下降。早期筛查糖尿病手部功能障碍可以预防并发症并提高糖尿病患者的表现水平。引言根据国际糖尿病联合会第十版，在20-79岁年龄段的成年人中，全球有5.37亿人患有糖尿病。
基于深度学习的精细手部分类......
摘要 — 从脑电图信号中对不同的精细手部运动进行分类代表着相关的研究挑战，例如在用于运动康复的脑机接口应用中。在这里，我们分析了两个不同的数据集，其中精细手部运动（触摸、抓握、手掌和侧抓握）以自定节奏的方式执行。我们训练并测试了一个新提出的卷积神经网络（CNN），并将其分类性能与两个成熟的机器学习模型进行了比较，即收缩 LDA 和随机森林。与以前的文献相比，我们利用神经科学领域的知识，并在所谓的运动相关皮质电位（MRCP）上训练我们的 CNN 模型。它们是低频（即（0.3,3）Hz）的脑电图幅度调制，已被证明可以编码运动的几种属性，例如抓握类型、力量水平和速度。我们表明，CNN 在两个数据集中都取得了良好的表现，并且与基线模型相似或优于基线模型。此外，与基线相比，我们的 CNN 需要更轻松、更快速的预处理程序，为其在线模式（例如，许多脑机接口应用）中的可能使用铺平了道路。
HSE 手部卫生观察审核标准操作...
ii 需要对所有手部卫生行动进行不间断的近距离观察，以确定是否存在阻碍技术的物理障碍、技术的充分性和手部卫生行动的持续时间，从而使谨慎观察变得不可能。虽然在审核期间可以对有限数量的行动观察部分或全部这些措施，但在每次审核期间获得足够的样本量以进行比较是不切实际的。因此，根据世卫组织的 SOP，收集这些措施的数据不是强制性的。尽管如此，这些组成部分（持续时间、技术和技术障碍）是手部消毒的关键组成部分，应定期评估（即在地方层面和在年度/两年期手部卫生教育期间）。
无线手部运动控制机器人夹持臂
在各种自动化行业中，无线活动是必需的，特别是在危险或危险区域的偏远地区。在许多行业中，需要处理一些非常热的工作，而人手无法做到，在这种情况下，无线操作效率更高。该项目专注于使用微控制器在 X-bee 和无线传感器网络的帮助下设计手势控制的机械臂。它由两部分组成，通过无线传感器通信系统相互连接。X-bee 将充当发射器和接收器设备系统。主要部分由装有锂离子电池、微控制器和柔性传感器的手套组成。第二部分由电机、微控制器和机器人手指组成，机械动作通过它们发生。