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从预解码上肢复杂运动...
近年来，脑机接口 (BCI) 已被提议作为中风后神经康复的一种手段 [1, 2]。研究表明，BCI 可以人工关闭因病变而中断的运动控制回路。BCI 可以通过脑电图解码尝试运动，并触发外骨骼或电刺激等设备，这些设备可以响应尝试运动提供相关的躯体感觉反馈 [3-6]。通过将与尝试运动和躯体感觉反馈相关的皮质活动配对，推测可以诱导与赫布相关的可塑性 [7]。多项研究概述了使用 BCI 进行中风康复的临床效果，其中普遍趋势是患者可以诱导可塑性并改善运动功能 [8-11]。为了进一步完善 BCI 在运动障碍康复中的应用，下一步可能是解码比简单的孤立运动更复杂、更具临床相关性的功能性运动，尽管它们也很重要。使用更加复杂的现代外骨骼，这些复杂的运动也更容易实现。然而，限制因素可能是从单次脑电图中解码功能性运动，因为记录的电活动是潜在活动的模糊图像，例如由于体积传导 [12]。先前的研究表明，可以解码具有不同动力学特征的不同运动类型 [4, 6, 13, 14]，但这主要是简单的孤立运动，例如踝关节背屈或腕关节伸展/屈曲。此外，同一肢体的不同运动类型也已被解码 [15, 16]。研究还表明，可以从脑电图中检测到更复杂的运动，例如 [17]，但要用于诱导可塑性的康复，仅应使用运动前活动来实现传出活动和体感反馈之间的严格时间关联 [18]。预计体感反馈应在最大传出活动 [7] 后不到 200-300 毫秒内到达皮质层，此时运动控制信号被发送到脊髓。这限制了可用于解码预期运动的判别信息量。尽管 EEG 的空间分辨率有限，但硬件（放大器和电极）和信号处理技术不断改进，可能可以从单次试验 EEG 中解码复杂的功能性运动。
使用双侧微电极记录对四肢瘫痪患者的双侧手势进行同时分类
大多数日常任务都需要同时控制双手。在这里，我们使用从四肢瘫痪参与者的双侧运动和体感皮层记录的多单元活动来展示双手手势的同时分类。使用针对每只手分别训练的分层线性判别模型对尝试的手势进行分类。在一项在线实验中，手势被连续分类并用于控制两个机械臂进行中心向外运动任务。需要保持一只手静止的双手试验产生了最佳表现（70.6%），其次是对称运动试验（50%）和非对称运动试验（22.7%）。我们的结果表明，可以使用两个独立训练的手部模型同时解码双手的手势，但随着双手手势组合的复杂性增加，使用这种方法进行在线控制变得更加困难。这项研究展示了使用双侧皮层内脑机接口恢复双手同时控制的潜力。
CRISPR -CAS系统在癌症药物开发中的作用：作用和治疗机制
图1（a）CRISPR-CAS介导的基因组编辑。crisprs是有助于病毒防御的细菌基因组的部分。这些由简短的DNA重复和垫片组成。当先前未知的病毒感染细菌时，在现有的间隔物中会整合新型病毒衍生的间隔物。CRISPR序列被转录和解码以产生小CRISPR RNA分子。CRISPR RNA与细菌分子机械结合并将其引导到入侵病毒中的靶序列。入侵的病毒基因组被分子机械分解和破坏。（b）基于CRISPR的基因编辑。量身定制以匹配特定DNA区域的指导RNA使分子机械能够裂解靶向DNA的两个链。具有定义序列改变的修复模板被插入细胞中并在维修过程中整合到DNA中，从而导致靶向的DNA区域携带新序列。重印了“ 2020年诺贝尔化学奖：基因组编辑工具（CRISPR-CAS9）”，Biorender.com（2021）。摘自https://app.biorender.com/biorender-templates
大规模灵长类动物神经节记录的自然图像的非线性解码
从神经活动中解码感觉刺激可以提供有关神经系统如何解释物理环境的洞察力，并促进了脑机界面的发展。然而，神经解码问题仍然是一个重大的公开挑战。在这里，我们提出了一种有效的非线性解码方法，用于从视网膜神经节细胞（RGC）的尖峰活动中推断自然现场刺激。我们的方法使用神经网络来改善准确性和可扩展性的现有解码器。对> 1000个猕猴RGC单元的实际视网膜尖峰数据进行了训练和验证，解码器证明了非线性计算的必要性，以准确地解码视觉刺激的精细结构。具体来说，自然图像的高通空间特征只能使用非线性技术解码，而低通功能可以通过线性和非线性方法很好地提取。一起，这些结果在解码大量神经元种群的自然刺激方面推进了最新的状态。
theta和三角洲频带中的神经语音跟踪差异编码清晰度和噪声中语音的理解
humansexcelatundersandingspeechevenineDresseconditionssuchasbackgroundnoise.speechprocessingmaybeadedmaybeasidebybycortical bycortical bycortical活动，这些频段已被发现跟踪语音信封。但是，非语音声音的节奏是corticalactivityaswell.itthereforeremainsunclearwhichaspectsofsofneuralspeechtrackingtrackingtrackingrementthepracsenttheprocersenttheprocersing theprocersing theprocessing of Secrigity of Secriptions of Secription，与言语的清晰度有关，以及哪些方面反映了与语音相关的高级语言处理。在这里，我们通过记录脑电图的响应来消除皮质跟踪的角色，以进行语音清晰度和理解，tonativeandefeandefeanderignlanguageIndifferentLevelSofbackgroundnoise，以clarityand和compoccompolensionvaryvaryvaryvaryvaryvaryvaryvernoise的方式进行了依赖性。我们发现，theta频带中的皮质跟踪主要与清晰度相关，而三角洲频带对语音理解贡献最大。此外，我们发现了三角洲频段中的早期神经成分，该神经成分告知了理解，这可能反映了一种预测机制forlanguageProcessing.iorresultsdisentangsentangletheTheTangleTheTheTefunctionalContribientsofcorticalCorticalCorticalSpeechtrackingTrackingTrackingIntheDeltEltThetthetaanttheta bands to Speech Processing。他们还表明，可以从相对较短的脑电图录音中准确地解码语音清晰度和理解性，这些记录可能在未来的心理控制的听觉假体中应用。
irm-3638 - everlight electronics co.,ltd. - 所有产品
IRM-3638 特点 ‧ 高抗EMI能力。‧ 圆形透镜可改善接收特性。‧ 适用于各种中心载波频率。‧ 低电压和低功耗。‧ 高抗环境光能力。‧ 带集成电路的光电二极管。‧ TTL和CMOS兼容性。‧ 接收距离长。‧ 高灵敏度。‧ 适合最小。突发长度≧ 6或10个脉冲/突发。‧ 无铅。描述 该设备是一种微型红外遥控系统接收器，是利用最新的IC技术开发和设计的。PIN 二极管和前置放大器组装在引线框架上，环氧树脂封装设计为红外滤光片。解调后的输出信号可直接由微处理器解码。应用 1.光开关 2.遥控器的光检测部分 ․ AV 设备，例如音频、电视、录像机、CD、MD 等。․ 家用电器，例如空调、风扇等。․ 其他带有无线遥控器的设备。․ CATV 机顶盒 ․ 多媒体设备
光遗传学白噪声刺激揭示的 V1 脉冲感知权重
在视觉引导的行为过程中，感觉输入和其相关的行为反应之间可能只相隔数百毫秒。不同时间发生的脉冲如何整合以驱动感知和行动仍不清楚。我们提供了随机的光遗传刺激序列（白噪声）来激发雌雄小鼠 V1 中的抑制性中间神经元，同时让它们执行视觉检测任务。然后，我们对光遗传刺激进行了反向相关分析，以生成神经元行为内核，这是一个无偏、时间精确的估计，用于估计在视觉刺激开始前后不同时刻抑制 V1 脉冲如何影响对该刺激的检测。电生理记录使我们能够捕捉到光遗传刺激对 V1 响应性的影响，并揭示了最早的刺激诱发的脉冲在引导行为方面具有优先权重。这些数据证明，白噪声光遗传学刺激是理解如何解码神经元群体中的脉冲模式以产生感知和动作的有力工具。
用于解码人脑EEG信号的门控变压器
摘要 - 在这项工作中，我们建议使用一个深入的学习框架来解码人脑活动的脑电图（EEG）信号。更具体地，我们学习了一个端到端模型，该模型通过从人类神经活动中收集的脑电图数据识别自然图像或运动图像。为了捕获长脑电图序列中编码的时间信息，我们首先在脑电图信号上采用增强版本的变压器，即门控变压器，以学习沿一系列嵌入式的特征代表。然后，使用完全连接的软磁层来预测解码表示的分类结果。为了证明封闭式变压器方法的有效性，我们针对人脑视觉数据集的图像分类任务进行了实验，以及针对运动图像数据集的分类任务。实验结果表明，与广泛用于脑电图分类的多种现有方法相比，我们的方法实现了新的状态性能。
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）。