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1。双人运动特征和现实世界表现后,在单方面脑瘫的儿童手动双重强化治疗后,脑瘫,Shailesh S Gardas,Christine Lysaght,Amy Gross McMillan,Shailesh Kantak,Shailesh Kantak,John D Willson,John D Willson,Charity G Patterson,Swati M Surkar capi(Basel)。2023年8月13日; 13(8):681。 doi:10.3390/bs13080681。本研究的目的是量化在现实世界中使用加速度计在单侧大脑瘫痪(UCP)的儿童中使用加速度计,在现实世界中使用加速度计在现实环境中,在30 h手动双臂强化疗法(习惯)和双臂性能(活动和参与)中量化了双键运动强度的特征。25岁的UCP儿童参加了30小时的习惯计划。在习惯30小时内从双侧腕上戴的加速度计收集数据,以量化运动强度和三天前和抢劫前和三天,以评估现实世界的性能增长。使用六个标准加速度计的变量测量运动强度和性能增长。双态能力(身体功能和活动)。我们发现,加速度计变量在习惯期间显着增加,表明双人对称性和强度增加。临时,儿童在所有加速度计指标上表现出显着改善,反映了现实世界的性能增长。习惯后,儿童还实现了重大和临床相关的手动能力变化。因此,我们的发现表明加速度计可以客观地量化习惯期间的双人运动强度。pmid:37622821 2。此外,习惯可以增强手术,活动和参与UCP儿童的现实情况。对单方面脑瘫儿童的运动和心理心理结局的约束诱导的运动疗法与双重强化培训的功效:一项随机试验Kai-jie Liang,Hao-ji-ling Chen,Hao-ling Chen,Chen-Wei Huang,Tien-Ni Wang随机对照人对受控的人,Tien-Ni Wang随机控制的试验。2023年7月1日; 77(4):7704205030。 doi:10.5014/ajot.2023.050104。重要性:新兴的研究表明,约束诱导的运动疗法(CIMT)和双人强化训练(BIT)对单侧脑瘫(UCP)儿童的有效效率很有希望。考虑到神经居住计划一直是经过长时间的培训期设计的,社会心理成果受到了很少的关注,因此尚未得到充分的调查。目的:将CIMT和BIT的功效与36小时的介入剂量比较运动和社会心理结局。设计:随机试验。设置:社区。参与者:48岁的UCP儿童,年龄在6至12岁之间。干预:CIMT和通过单个干预措施进行2.25小时,每周两次,每周两次,为期8周。的结果和措施:墨尔本评估2,小儿运动活动对数重新介绍,Bruininks-Oseretsky的运动能力测试,ABILHAND-KIDS措施和育儿压力指数 - 折扣形式在预处理,中期,后期,治疗后和6个月后进行了管理。结果:有UCP的儿童接受了CIMT或BIT的运动能力相似。一份用于调查孩子参与干预措施的参与问卷,用于收集每周的孩子和父母的观点。
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† 同等贡献。*1760 Haygood Dr NE,亚特兰大,佐治亚州,美国。电子邮件:chethan [at] gatech.edu。简介:闭环实验是脑机接口 (BCI) 研究的关键组成部分。人工神经网络 (ANN) 是用于建模和解码神经活动的最先进的工具,但将其部署到闭环实验中却具有挑战性。研究人员需要一个框架,该框架既支持用于运行 ANN 的高级编程语言(例如 Python 和 Julia),又支持对低延迟数据采集和处理至关重要的语言(例如 C 和 C++)。为了满足这些需求,我们推出了 BRAND 实时异步神经解码系统 (BRAND)。材料、方法和结果:BRAND 可以在几乎任何标准 Linux 计算机上运行,并且由称为节点的进程组成,它们通过图中的数据流相互通信。BRAND 支持微秒精度的可靠实时执行,使其成为闭环神经科学和神经工程应用的理想平台。 BRAND 使用 Redis [1] 在节点之间发送数据,从而实现快速的进程间通信 (IPC)、对 54 种编程语言的支持以及跨多台计算机的分布式处理。开发人员只需进行极少的实施更改,即可在 BRAND 中无缝部署现有的 ANN 模型。在初步测试中,BRAND 在发送大量数据(1024 个通道的 30 kHz 模拟神经数据,以 1 毫秒的块为单位)时实现了快速的 IPC 延迟(<500 微秒)。BCI 控制通过一个图表进行测试,该图表通过以太网接收 30 kHz 微电极阵列电压记录,过滤和阈值化输入以获取尖峰,将尖峰分成 10 毫秒的箱体,应用解码模型,并更新光标在显示屏上的位置。在系统的初步演示中,BrainGate2 临床试验 (NCT00912041) 的参与者 T11 在径向 8 中心向外光标控制任务中实现了 2.84 ± 0.83 秒(53 次试验)的目标获取时间,其中 30 kHz 信号处理、线性解码、任务控制和图形均在 BRAND 中执行。未来的实验将结合 ANN;为了对 ANN 延迟进行基准测试,我们运行了基于 PyTorch 的循环神经网络解码器(10 个隐藏单元、30 个箱输入序列)并测量了延迟(N = 30,000 个数据包)。对于此配置,从信号输入到解码器预测的端到端延迟始终小于 2 毫秒(图 1)。我们还验证了 BRAND 可以实时运行两种流行的神经群体动态模型——通过动态系统进行潜在因子分析 (LFADS) [2] 和神经数据转换器 (NDT) [3],使用其原始的 Tensorflow 和 PyTorch 实现,每 10 毫秒箱(256 通道数据)的延迟低于 6 毫秒。讨论:BRAND 支持低延迟 ANN 推理,同时提供与闭环 BCI 研究所需的数据采集、信号处理和任务代码的无缝集成。意义:BRAND 凭借其模块化设计和广泛的语言支持,简化了将计算模型从离线分析转换为闭环实验的过程,利用 ANN 的强大功能来改善多种环境下的 BCI 控制。致谢:这项工作得到了埃默里神经调节和技术创新中心 (ENTICe)、NSF NCS 1835364、DARPA PA-18-02-04-INI-FP-021、NIH Eunice Kennedy Shriver NICHD K12HD073945、NIH-NINDS/OD DP2NS127291、阿尔弗雷德 P.斯隆基金会、Burroughs Wellcome 基金会、作为西蒙斯-埃默里国际运动控制 (CP) 联盟一部分的西蒙斯基金会、NIH NINDS NS053603、NS074044 (LEM)、NIH NIBIB T32EB025816 (YHA)、NIH-NIDCD U01DC017844 和退伍军人事务部康复研究与发展服务 A2295R (LRH) 的支持。参考文献:[1] Redis https://redis.io/ 。[2] Pandarinath 等人,2018 年,Nat Methods doi:10.1038/s41592-018-0109-9。[3] Ye 和 Pandarinath,2021 年,神经元行为数据分析理论 doi:10.1101/2021.01.16。42695。
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