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听快节奏的音乐可以延缓神经肌肉疲劳的发生
摘要 Centala, J、Pogorel, C、Pummill, SW 和 Malek, MH。听快节奏音乐会延缓神经肌肉疲劳的发生。J Strength Cond Res 34(3): 617–622, 2020—关于音乐对身体表现影响的研究主要集中在跑步至力竭的时间、血乳酸或最大摄氧量等结果上。肌电图疲劳阈值 (EMG FT ) 通过单次增量测试确定，操作上定义为在工作肌肉的 EMG 活动不增加的情况下可以无限期维持的最高运动强度。到目前为止，还没有研究检查过快节奏音乐对 EMG FT 的作用。因此，本研究的目的是确定快节奏音乐是否能减轻以 EMG FT 衡量的神经肌肉疲劳。我们假设，与对照条件相比，在运动期间听快节奏音乐会增加估计的 EMG FT。其次，我们假设在锻炼期间听快节奏音乐也会增加最大功率输出。十名健康的大学年龄男性（平均±SEM：年龄 25.3±0.8 岁[范围从 22 至 31 岁]；体重 78.3±1.8 公斤；身高：1.77±0.02 米）两次访问实验室，间隔 7 天。每次访问时，EMG FT 由增量式单腿膝伸肌测力计确定。以随机顺序，受试者在两次访问中要么听音乐，要么不听音乐。所有音乐都以器乐形式呈现，节奏随机分布在 137 至 160 b·min 2 1 之间。结果表明，运动时听快节奏音乐可增加最大功率输出（无音乐：48 6 4；音乐：54 6 3 W；p = 0.02）和 EMG FT（无音乐：27 6 3；音乐：34 6 4 W；p = 0.008）。然而，两种条件（无音乐与有音乐）之间的绝对和相对运动末期心率以及运动末期运动腿自觉用力程度评分没有显著的平均差异。这些研究结果表明，听快节奏音乐可提高整体运动耐受力以及神经肌肉疲劳阈值。这些结果适用于运动和康复环境。
用于植入式磁共振成像的微型磁传感器
1972 年。 [1] Cohen 和 Gilver 将肌磁图信号定义为磁场矢量一个分量随时间变化的记录，其中测量点的磁场由骨骼肌产生的电流引起。MMG 方法与其电对应方法，即肌电图 (EMG) 技术之间的对应关系。 [2] 两者都直接源于麦克斯韦-安培定律，如图 1a 所示。然而，EMG 信号记录的简易性以及 MMG 与 EMG 信号的时间和频谱特性的相似性，促使学术界和临床界几乎只使用 EMG 方法。因此，MMG 方法的进展相当缓慢。生物磁信号通常很弱。它们很容易受到环境磁噪声的污染。因此，大多数生物磁传感研究都在磁屏蔽室中进行。在过去的四十年里，生物磁信号的宏观和非侵入性检测的保真度、时间和空间分辨率取得了显着进步。例子包括心磁图 (MCG) 和脑磁图 (MEG) 方法，与 MMG 研究相比，自 1970 年代以来出版物数量存在显著差异。我们将调查这种显著差异的原因，并探讨测量骨骼肌磁场的技术限制是否导致了如此明显的差异。MMG 方法发展的两个关键驱动因素：1) 在皮肤上非侵入性记录时 EMG 信号的空间分辨率较差，最先进的 EMG 测量甚至使用针记录探头，这可以准确评估肌肉活动，但会产生疼痛并且仅限于微小区域，空间采样点较差；2) 由于金属-组织界面，可植入 EMG 传感器的生物相容性较差。MMG 传感器有可能同时解决这两个缺点，因为：1) 磁场的大小随着原点和传感器之间的距离而显着减小，从而提高 MMG 的空间分辨率； 2）MMG 传感器不需要电接触即可记录，因此如果用生物相容性材料或聚合物完全封装，它们可以提高长期生物相容性。MMG 信号可以成为医疗诊断、康复、健康监测和机器人控制的重要指标（图 1b）。[3] 最近的技术进步为远程和连续记录和诊断铺平了道路
对生物特征数据进行分类以实现虚拟现实中的音乐互动
摘要。自 2015 年以来，商业手势界面扩大了研究人员和艺术家使用新型肌电图 (EMG) 生物特征数据的范围。EMG 数据可测量肌肉幅度，并使我们能够通过与数字媒体进行自然手势交互来增强人机交互 (HCI)。虚拟现实 (VR) 是一种沉浸式技术，能够模拟现实世界及其抽象。然而，当前的商业 VR 技术不具备处理和使用生物特征信息的能力。与当前商业 VR 设备中使用光学传感器进行手势识别相比，在 VR 中使用生物特征识别技术可以更好地描述手势细节并使用复杂的自定义手势，例如器乐演奏中的手势。然而，EMG 数据很复杂，必须使用机器学习来使用它。本研究使用 Myo 臂带对 Wekinator 中的四种自定义手势进行分类，并观察它们的预测准确性和表示（包括或省略信号开始）以在 VR 中创作音乐。结果表明，根据手势表示类型，特定的回归和分类模型在对 VR 中高级音乐 HCI 的四种音乐手势进行分类时最为准确。我们应用并记录了我们的结果，表明 EMG 生物识别技术有望成为未来 VR 中交互式音乐创作系统的良方。
肌电信号的电触觉反馈的空间和频率编码相结合
摘要 电触觉刺激已广泛用于人机界面，为用户提供反馈，从而闭合控制回路并提高性能。编码方法是电触觉界面的重要组成部分，它定义了反馈信息到刺激曲线的映射。理想情况下，编码将提供反馈变量的高保真表示，同时易于被受试者感知和解释。在本研究中，我们进行了一个闭环实验，其中离散和连续编码方案相结合，以利用这两种技术的优势。受试者执行肌肉激活匹配任务，仅依靠代表产生的肌电信号 (EMG) 的电触觉反馈。具体而言，我们研究了两种不同编码方案（空间和空间与频率相结合）在两种反馈分辨率（低：3 和高：5 个间隔）下的性能。在这两种方案中，刺激电极都围绕上臂放置。标准化 EMG 的幅度被分为间隔，每个电极与一个间隔相关联。当生成的 EMG 进入其中一个间隔时，相关电极开始刺激。在组合编码中，活动电极的额外频率调制还指示间隔内信号的瞬时幅度。结果表明，当分辨率较低时，组合编码会降低下冲率、变异性和绝对偏差，但当分辨率较高时则不会，反而会使性能变差。这表明组合编码可以提高 EMG 反馈的有效性，但这种效果受到肌电控制固有变异性的限制。因此，我们的研究结果提供了重要的见解，并阐明了在使用电触觉刺激传递具有高变异性的反馈信号（EMG 生物反馈）时信息编码方法的局限性。
聪明的神经诱惑综合征（NMS）
Gurrera，Ronald J等。 “使用Delphi方法对神经蛋白质恶性综合征诊断标准进行的国际共识研究。”临床精神病学期刊，72,9（2011）Berman N.，神经蛋白酶恶性肿瘤综合征：神经友善主义者的评论，神经友善主义者1（i），2011年，2011年Oruch R等。 神经蛋白质恶性肿瘤综合征：易于忽视的神经系统紧急情况。 神经精神病患者。 2017年1月16日； 13：161-175上调，神经性恶性肿瘤综合征（上次更新：26.05.2022）orphanet urgences，综合征Malin des Neuroleptiques，2017：2017： ttps：//www.orpha.net/data/patho/emg/emg/int/fr/syndromememalindesneureptiques_fr_fr_fr_fr_emg_orpha94093.pdf capp-info n°55 - décembre2009Gurrera，Ronald J等。“使用Delphi方法对神经蛋白质恶性综合征诊断标准进行的国际共识研究。”临床精神病学期刊，72,9（2011）Berman N.，神经蛋白酶恶性肿瘤综合征：神经友善主义者的评论，神经友善主义者1（i），2011年，2011年Oruch R等。神经蛋白质恶性肿瘤综合征：易于忽视的神经系统紧急情况。神经精神病患者。2017年1月16日； 13：161-175上调，神经性恶性肿瘤综合征（上次更新：26.05.2022）orphanet urgences，综合征Malin des Neuroleptiques，2017：2017： ttps：//www.orpha.net/data/patho/emg/emg/int/fr/syndromememalindesneureptiques_fr_fr_fr_fr_emg_orpha94093.pdf capp-info n°55 - décembre2009
使用模拟的肌电伪影
最近的研究表明，能够记录患有半晶状体切除术的脑外伤（TBI）患者的脑电图（EEG）中高γ信号（80-160 Hz）。然而，由于与面部和头部运动相关的表面肌电图（EMG）伪影的混淆带宽重叠，因此提取与运动相关的高γ仍然具有挑战性。在我们以前的工作中，我们描述了一种增强的独立组件分析（ICA）方法，用于从EEG中删除EMG伪像，并通过添加EMG来源（ERASE）称为EMG降低。在这里，我们对六名Hemicraniectomies患者记录的EEG测试了该算法，同时他们执行了拇指流失任务。删除的平均值为52±12％（平均±S.E.M）（最大73％）EMG伪影。相比之下，常规ICA从EEG中删除了EMG伪像的平均值为27±19％（平均值±S.E.M）。尤其是，在擦除擦除后，在半晶切除术中的对侧手运动皮层区域中，高γ同步显着改善。更复杂的高γ复杂性是分形维度（FD）。在这里，我们在每个通道上计算了EEG高γ的FD。高γ的相对FD定义为移动状态下的FD在空闲状态下减去FD。我们发现，施加擦除后，高γ的相对FD与半骨切除术相对于半晶状分裂术，与纤维流量的振幅密切相关。的结果表明，与拇指流量相关的电极上的显着相关系数平均为〜0.76，而非流行性辐射切除术区域的同源电极的系数接近0。在常规ICA之后，在两个半开裂区域（最高0.86）和非流行颅切除术区域（最高0.81）中，高γ和力之间的相对FD之间的相关性均保持较高。在所有受试者中，使用擦除后，平均83％的电极与力显着相关。常规ICA后，只有19％的具有显着相关性的电极位于半晶切除术中。
通过实验室神经生理技术验证用于眨眼分析的便携式设备
摘要：眨眼分析有助于了解健康受试者的生理机制以及神经系统疾病的病理生理机制。迄今为止，眨眼是通过各种神经生理技术来评估的，包括肌电图 (EMG) 记录和光电运动分析。我们使用一种新的便携式设备 EyeStat（第 3 代，blinktbi, Inc.，美国南卡罗来纳州查尔斯顿）记录了眨眼运动学，并将测量结果与使用传统实验室技术获得的数据进行了比较。16 名健康成年人使用 EyeStat 设备和 SMART 运动分析系统（BTS，意大利米兰）进行了自愿、自发和反射性眨眼记录。在眨眼记录过程中，使用表面电极从眼轮匝肌记录 EMG 活动。眨眼数据通过专用软件进行分析，并通过重复测量方差分析进行评估。皮尔逊积差相关系数可用于评估 EyeStat 设备、SMART 运动系统和 EMG 数据之间可能存在的关联。我们发现 EyeStat 和 SMART 系统记录期间收集的 EMG 数据并无差异。使用 EyeStat 记录的眨眼数据与使用 SMART 系统获得的结果呈线性关系（r 范围从 0.85 到 0.57；p 范围从 <0.001 到 0.02）。这些结果表明，与标准技术相比，通过这种便携式设备进行眨眼分析具有较高的准确性和可靠性。EyeStat 可以使在研究活动和日常临床实践中记录眨眼变得更加容易，从而可以在门诊环境中对健康受试者和患有神经系统疾病的患者进行大规模研究。
肌肉生物吸收斑块
1肌肉生物照1.1概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 1.2功能和规格。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.3硬件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1.4套件的内容。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 1.5软件要求。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.6使用套件。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.6.1步骤1：连接参考电缆。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。4 1.6.2步骤2：将传感器连接到凝胶电极。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.6.3步骤3：皮肤准备。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.6.4步骤4：电极放置。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.6.5步骤5：连接Arduino Uno R3。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 5 1.6.6步骤6：上传代码。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7 1.6.7步骤7：可视化EMG信号。 。 。 。 。 。 。 。 。5 1.6.5步骤5：连接Arduino Uno R3。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.6.6步骤6：上传代码。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 1.6.7步骤7：可视化EMG信号。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7
用于估计群体神经活动的通用神经网络模型，以实现稳健的神经解码
背景：稳健且连续的神经解码对于可靠且直观的神经机器交互至关重要。本研究开发了一种新型通用神经网络模型，该模型可以根据解码的群体运动神经元放电活动连续预测手指力。方法：我们实施了卷积神经网络 (CNN) 来学习从前臂肌肉的高密度肌电图 (HD-EMG) 信号到群体运动神经元放电频率的映射。鉴于 EMG 信号本质上是随机的，我们首先提取 EMG 能量和频率图的时空特征以提高学习效率。然后，我们通过对多个参与者的群体神经元放电活动进行训练建立了一个通用神经网络模型。使用回归模型，我们实时连续预测单个手指力。我们将力预测性能与两种最先进的方法进行了比较：神经元分解方法和经典的 EMG 幅度方法。结果：我们的结果表明，通用 CNN 模型优于特定于受试者的神经元分解方法和 EMG 振幅方法，测量力和预测力之间的相关系数更高，力预测误差更低。此外，CNN 模型显示出随时间推移更稳定的力预测性能。结论：总体而言，我们的方法为实时和稳健的人机交互提供了一种通用且高效的连续神经解码方法。