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人体手臂流畅运动的能量基础
摘要 中枢神经系统计划人类的伸手动作，其运动轨迹通常很平滑，持续时间也相当一致。平滑性似乎可以通过准确性作为主要运动目标来解释，而持续时间似乎可以节省能量消耗。但目前对能量消耗的理解并不能解释平滑性，因此同一运动的两个方面由看似不相容的目标控制。在这里，我们表明平滑性实际上是经济的，因为人类在更剧烈的运动中消耗更多的代谢能量。提出的机制是钙转运激活肌肉的成本与肌肉力量产生率成比例，这种成本被低估了。我们通过实验测试了人类（N = 10）周期性进行双手伸手的能量成本。然后证明了经验成本可以预测平滑、离散的伸手，而此前人们认为这仅仅归因于准确性。因此，机械的、生理上可测量的能量成本可以从经济的角度解释平滑性和持续时间，并有助于解决伸手动作中的运动冗余。
脑组织中电扩散和水运动的精确数值模拟
离子电扩散和水运动的数学建模正在成为一种强有力的研究途径，为大脑稳态提供新的生理学见解。然而，为了提供可靠的答案和解决争议，预测的准确性至关重要。离子电扩散模型通常包括非线性和高度耦合的偏微分方程和常微分方程的非平凡系统，这些方程控制着不同时间尺度上的现象。在这里，我们研究与近似这些系统相关的数值挑战。我们考虑了一个脑组织电扩散和渗透的均质模型，并提出和评估了不同的相关有限元分裂方案的数值特性，包括理想场景和皮质扩散抑制 (CSD) 的生理相关设置的准确性、收敛性和计算效率。我们发现，对于具有平滑制造解决方案的问题，这些方案在空间中显示出最佳收敛率。然而，生理 CSD 设置具有挑战性：我们发现 CSD 波特性（波速和波宽）的精确计算需要非常精细的空间和精细的时间分辨率。
社论：用于运动的神经假体
在过去十年中，我们见证了神经假体的快速发展，神经假体是一种将大脑与外部辅助和康复设备连接起来的系统。虽然这项工作主要研究的是能够实现手臂和手部感觉运动功能的神经假体，但人们对恢复运动能力（即在空间中移动的能力）的神经假体的兴趣也日益浓厚。大脑控制的轮椅和外骨骼就是这种神经假体的例子。本研究主题中的文章集合介绍并讨论了现有证据、概念框架、神经假体设计和有关将神经假体应用于步态辅助和康复的实际问题。研究主题涵盖了一系列问题，例如控制方案、机器人方面、有效性、运动性能特征、神经基础、伦理、对神经系统疾病的重要性、运动学习和运动功能恢复。这些贡献总结如下，分为 7 个主题类别：（i）评论和观点，（ii）动物研究，（iii）平衡控制，（iv）运动假肢，（v）肌电控制，（vi）基于脑电图 (EEG) 的下肢假肢控制系统，以及（vii）脊髓神经调节和外骨骼步态训练对瘫痪患者的综合影响。
平滑人臂运动的能量基础
图2。实验循环的代谢成本。（a）循环到达的循环范围是在水平平面上进行比较和对称进行的，主要是在肩膀上。将假设的力率成本与工作成本隔离，运动的变化以产生固定的机械功率，通过随着运动频率的增加而减少振幅。（b）运动数据包括通过过期的气体呼吸测定法的肩角，机械能力，肌电图（EMG）和（未显示）代谢能量消耗。
有数字非对准运动的空间吗？
n一个越来越相互联系的世界，围绕网络空间国际规范环境的话语已成为中心舞台。主要世界大国，尤其是美国和中国之间的数字竞争，必须通过许多历史上中立或非对准国家（例如印度，巴西等人）对地缘政治隶属关系进行重新评估，例如印度，巴西等人，当这些国家考虑其国民经济和安全问题。 很明显，在这种越来越大的权力极性的情况下，许多国家正在寻求创建一个替代性的政治空间，使他们能够行使战略自治。 1961年非对准运动的形成是类似欲望的产物，现在存在相同的激励措施，要求对传统的不结盟概念进行重新构成，并且出现了数字时代不结盟的新概念的出现。主要世界大国，尤其是美国和中国之间的数字竞争，必须通过许多历史上中立或非对准国家（例如印度，巴西等人）对地缘政治隶属关系进行重新评估，例如印度，巴西等人，当这些国家考虑其国民经济和安全问题。很明显，在这种越来越大的权力极性的情况下，许多国家正在寻求创建一个替代性的政治空间，使他们能够行使战略自治。1961年非对准运动的形成是类似欲望的产物，现在存在相同的激励措施，要求对传统的不结盟概念进行重新构成，并且出现了数字时代不结盟的新概念的出现。
手动运动的成功取决于人格特征，大脑不对称和授课程度
摘要：基于运动图像的脑部计算机界面（BCIS）越来越多地用于神经疗程中。但是，有些人无法控制BCI，这是大脑活动和人格特征的特征。尚不清楚BCI对照的成功是否与半球间的不对称性有关。这项研究是在44名BCI主体上进行的，其中包括一个BCI疗程，EEG分析，16pf Cattell问卷调查，对潜伏左手的估计以及真实和成像运动的主观复杂性。在保留，实用，持怀疑态度和不是非常社交的个体中，左手（LH）运动的想象力（LH）运动的成功率更高。外向性，活力和优势对于“纯”右手中的右手（RH）运动的想象力以及潜在左撇子的灵敏度显着。真实LH和图像RH运动的主观复杂性与与RH相比的LH运动的想象中的脑状态识别的成功相关，并取决于惯用水平。因此，惯性水平是影响BCI控制成功的因素。数据应该与运动控制，多巴胺侧向化的半球差异有关，并且对中风后患者的康复可能很重要。
大规模药物管理和室内残留喷涂运动的直接影响，以加速疟疾消除的进展I
1应用疟疾研究与评估中心，公共卫生与热带医学院，杜兰大学，新奥尔良，美国路易斯安那州，美国路易斯安那州，2个社会和预防医学系，蒙特利尔公共卫生学院，蒙特利尔大学，蒙特利尔大学，Quebec，Quebec，Quebec，Quebec，Quebec，Canada，Center de Recherche Enstrique biolice and Montreal and Quebe and Montreal and Quebe and Qui Bioke，Quebe and Quebe and Quibe and Quibe and Quibe and Quibe and Canca，4 Tropical Medicine, London, United Kingdom, 5 Malaria Branch, Division of Parasitic Diseases and Malaria, Center for Global Health, Centers for Disease Control and Prevention, Atlanta, Georgia, USA, 6 CDC Foundation, Atlanta, Georgia, USA, 7 IMA World Health, Port-au-Prince, Haiti, and 8 Programme National de Contrôle de la Malaria, Ministère de la Santé Publique et de la Population,海地太子港1应用疟疾研究与评估中心，公共卫生与热带医学院，杜兰大学，新奥尔良，美国路易斯安那州，美国路易斯安那州，2个社会和预防医学系，蒙特利尔公共卫生学院，蒙特利尔大学，蒙特利尔大学，Quebec，Quebec，Quebec，Quebec，Quebec，Canada，Center de Recherche Enstrique biolice and Montreal and Quebe and Montreal and Quebe and Qui Bioke，Quebe and Quebe and Quibe and Quibe and Quibe and Quibe and Canca，4 Tropical Medicine, London, United Kingdom, 5 Malaria Branch, Division of Parasitic Diseases and Malaria, Center for Global Health, Centers for Disease Control and Prevention, Atlanta, Georgia, USA, 6 CDC Foundation, Atlanta, Georgia, USA, 7 IMA World Health, Port-au-Prince, Haiti, and 8 Programme National de Contrôle de la Malaria, Ministère de la Santé Publique et de la Population,海地太子港
自然手臂运动的行为和神经变异
运动行为是大脑许多功能和功能障碍的核心，因此了解它们的神经基础一直是神经科学的主要研究重点。然而，大多数运动行为研究都局限于人工、重复的范式，与“野外”进行的自然运动相去甚远。在这里，我们利用机器学习和计算机视觉的最新进展来分析 12 名人类受试者在数千次自发、非结构化手臂伸展运动期间的颅内记录，对每个受试者进行了数天的观察。这些自然运动引发的皮质光谱功率模式与受控范式的结果一致，但在受试者和事件之间具有相当大的神经变异性。我们使用 10 个行为和环境特征对事件间变异性进行了建模；解释这种变异性的最重要特征是伸展角度和记录日期。我们的工作是首批将人类在非结构化运动过程中整个皮质的行为和神经变异性联系起来的研究之一，有助于我们理解长期自然行为。
自然主义手臂运动的行为和神经变异性
图1：数据处理，分析和建模框架的示意图。（a） - （b）基于对每个受试者的连续视频监测，左右手腕的轨迹（腕部和腕部r（b）中的腕部）使用神经网络估算（Mathis等人。，2018年），并自动分为移动（灰色）和静止（白色）状态，如（b）中所示。（c） - （d）对原始的多电极电视学（ECOG）进行了过滤并重新引用；从进一步的分析中除去了不良电极（例如，具有伪影的电极）。（e）从视频中检测到的运动开始事件，如（b）所示，使用时间戳对齐ECOG数据。（f）对于每个电极处的每个移动事件，计算光谱功率并将其视为对数尺度频谱图。（g）总结了跨事件和电极，我们根据解剖学注册将光谱从电极投射到8个皮层区域，并在运动事件中计算了中位功率。（h）我们的数据包括12个主题；它们的电极位置显示在MNI坐标中（见图1-1，用于特定的细节）。五个受试者的电极植入了右半球（用星号表示）。为了进行以后分析的一致性，我们反映了这些电极位置，如图所示。（i）为了部分解释低频（LFB：8-32 Hz）和高频（HFB：76-100 Hz）光谱功率的事件神经变异性，我们使用从视频中提取的行为特征在每个电极上填充多个线性回归模型。