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World File Search SystemNeuromotor
一种用于人类的通用非侵入性神经运动接口......
自计算机出现以来，人类一直在寻求富有表现力、直观且通用的计算机输入技术。虽然已经开发了多种模式，包括键盘、鼠标和触摸屏，但它们需要与中间设备进行交互，这可能会受到限制，尤其是在移动场景中。基于手势的系统利用摄像头或惯性传感器来避免使用中间设备，但它们往往只在不被遮挡或明显的动作中表现良好。几十年来，人们一直在设想脑机接口 (BCI)，通过允许仅通过思维向计算机输入来解决接口问题。然而，高带宽通信仅使用为单个个体设计的解码器的侵入式 BCI 进行了演示，因此无法扩展到普通大众。相比之下，肌肉中的神经运动信号可以访问细微的手势和力量信息。在这里，我们描述了一种非侵入式神经运动接口的开发，该接口允许使用表面肌电图 (sEMG) 进行计算机输入。我们开发了一个高度灵敏且强大的硬件平台，该平台易于佩戴/脱下，可感知手腕上的肌电活动并将有意的神经运动命令转换为计算机输入。我们将此设备与一个经过优化的基础设施配对，该基础设施可从数千名同意的参与者那里收集训练数据，这使我们能够开发通用的 sEMG 神经网络解码模型，该模型适用于许多人，而无需对每个人进行校准。未包括在训练集中的测试用户在连续导航任务中以每秒 0.5 次目标获取、在离散手势任务中以每秒 0.9 次手势检测和每分钟 17.0 个调整字的速度展示手势解码的闭环中值性能。我们证明，通过为个人个性化 sEMG 解码模型，输入带宽可以进一步提高 30%，预计未来人类和机器将共同适应，提供无缝翻译人类意图的功能。据我们所知，这是第一个直接利用生物信号的高带宽神经运动接口，具有跨人群的高性能开箱即用泛化功能。
神经运动假肢治疗中风相关的麻痹
图3。神经影像学结果。在2019年1月19日发生急性中风时从MRI扫描中扩散序列；在右岩核核和邻近的白质（A）中，扩散限制是明显的。T2加权MRI从2021年1月22日起，显示了自中风（B）以来已经开发出来的脑乳突和相对心室的区域。功能性神经成像揭示了一个热点激活，由红圆圈表示，在中央沟的深度沿着前心回（C）的“手旋钮”区域。参与者的皮质表面的三维重建，该表面源自MRI，并以红色圆圈指示的想象的左手运动质心（d）。绿色阴影表示响应左手感觉刺激的区域。黑色正方形表示四个微电极阵列的位置。
神经运动假体治疗中风相关轻瘫
图 5. 神经活动与患肢执行的运动相关。在 110 秒内，参与者被要求执行一系列左肢体运动（横坐标上描述）。口头运动指令用井号表示。栅格表示每个动作电位的时间。每个栅格下方显示标准化的综合发放率，由 21 中的“泄漏积分器”方程得出；标准化是通过将每个单元的脉冲序列在显示的时间段内的最大综合发放率除以实现的。相对于底部同时记录的单元（通道 62），顶部单元（通道 61）对于手挤压比腕伸展更活跃。参与者执行所有动作：这样的动作需要努力，他无法为每个提示保持一致的活动水平，并且表现出不同的反应时间。参与者很容易疲劳，需要他休息一下并调整姿势。
一种用于人类的通用非侵入性神经运动接口......
自计算机出现以来，人类一直在寻求富有表现力、直观且通用的计算机输入技术。虽然已经开发了多种模式，包括键盘、鼠标和触摸屏，但它们需要与中间设备进行交互，这可能会受到限制，尤其是在移动场景中。基于手势的系统利用摄像头或惯性传感器来避免使用中间设备，但它们往往只在不被遮挡或明显的动作中表现良好。几十年来，人们一直在设想脑机接口 (BCI)，通过允许仅通过思维向计算机输入来解决接口问题。然而，高带宽通信仅使用为单个个体设计的解码器的侵入式 BCI 进行了演示，因此无法扩展到普通大众。相比之下，肌肉中的神经运动信号可以访问细微的手势和力量信息。在这里，我们描述了一种非侵入式神经运动接口的开发，该接口允许使用表面肌电图 (sEMG) 进行计算机输入。我们开发了一个高度灵敏且强大的硬件平台，该平台易于佩戴/脱下，可感知手腕上的肌电活动并将有意的神经运动命令转换为计算机输入。我们将此设备与一个经过优化的基础设施配对，该基础设施可从数千名同意的参与者那里收集训练数据，这使我们能够开发通用的 sEMG 神经网络解码模型，该模型适用于许多人，而无需对每个人进行校准。未包括在训练集中的测试用户在连续导航任务中以每秒 0.5 次目标获取、在离散手势任务中以每秒 0.9 次手势检测和每分钟 17.0 个调整字的速度展示手势解码的闭环中值性能。我们证明，通过为个人个性化 sEMG 解码模型，输入带宽可以进一步提高 30%，预计未来人类和机器将共同适应，提供无缝翻译人类意图的功能。据我们所知，这是第一个直接利用生物信号的高带宽神经运动接口，具有跨人群的高性能开箱即用泛化功能。
神经运动假肢治疗中风相关的麻痹
图3。神经影像学结果。在2019年1月19日发生急性中风时从MRI扫描中扩散序列；在右岩核核和邻近的白质（A）中，扩散限制是明显的。T2加权MRI从2021年1月22日起，显示了自中风（B）以来已经开发出来的脑乳突和相对心室的区域。功能性神经成像揭示了一个热点激活，由红圆圈表示，在中央沟的深度沿着前心回（C）的“手旋钮”区域。参与者的皮质表面的三维重建，该表面源自MRI，并以红色圆圈指示的想象的左手运动质心（d）。绿色阴影表示响应左手感觉刺激的区域。黑色正方形表示四个微电极阵列的位置。
脑瘫诊断的神经运动评估
痉挛，肌张力障碍，僵硬，肌张力慢速运动（痉挛捕获？）o量表 - 修改的Ashworth量表（MAS）•运动范围（ROM）•强度（手动肌肉测试1-5）•深肌腱反射（DTR），clonus？
沉浸式虚拟现实游戏在脑机接口神经运动康复中的应用：范围审查
摘要 — 沉浸式虚拟现实 (VR) 的使用在科学界越来越受欢迎，因为它为康复领域带来了巨大的机遇。通过利用视频游戏机制和基于脑电图 (EEG) 信号的脑机接口 (BCI)，接受神经康复的患者可以更多地参与康复训练。本文回顾了在游戏康复中使用 BCI 和 VR 的现有文献，并分析了每项研究中使用的游戏元素和脑机接口 (BMI)。使用综合搜索策略查询了从成立到 2023 年 10 月的四个数据库 (IEEE Xplore、PubMed、Web of Science、Scopus)，然后由两位独立审阅者进行筛选。总共有 18 篇文章被认定符合定性综合的条件。主要发现如下：(1) 参与者的人口统计数据多样化，涵盖不同的年龄和健康状况；(2) Oculus Rift 作为 VR 设备已成为主流，取代了旧的 CAVE 系统； (3) 所有调查研究一致依赖运动想象 (MI) 范式，反映了其在神经运动康复和神经可塑性中的重要性；(4) 康复游戏表现出不同的特点，强调得分、体现和定制。值得注意的是，一些游戏缺乏游戏化元素，这表明存在潜在的改进和未来研究领域。
测量士兵的认知负荷
Chapter 5 – Results: Metrics and Measures 5-1 5.1 Introduction 5-1 5.2 Physiological Measures 5-1 5.2.1 Cardiovascular – Heart Rate Variability (HRV) 5-1 5.2.2 Endocrine/Lymphatic – Metabolic Markers 5-2 5.2.2.1 Cortisol 5-2 5.2.2.2 Nitrate 5-4 5.2.3 Endocrine/Lymphatic – Electrodermal Activity (EDA) 5-4 5.2.4 Nervous System / Neuromotor – Electroencephalography (EEG) 5-5 5.2.5 Nervous System / Neuromotor – fNIRS 5-6 5.2.6 Nervous System / Neuromotor – Thermography 5-7 5.2.7 Nervous System / Neuromotor – Pupillometry 5-7 5.2.8 Nervous System / Neuromotor – Eye Movements and Fixations 5-8 5.2.9 Musculoskeletal – Blink Rate 5-9 5.2.10肌肉骨骼 - 肌电图（EMG）（手臂和面部）5-10 5.2.11肌肉骨骼 - 姿势稳定性5-10 5.2.12肌肉骨骼 - 步态5-11 5-11 5.2.13肌肉骨骼 - 头部倾斜5-12
早期干预包括在早产中具有不同风险的神经运动延迟风险的活跃运动组件：系统的审查和叙事综合
摘要：背景/目标：与早产儿相比，与运动结果相比，先前的评论证明了早期干预措施对认知的益处更强。可能是，运动发育需要更多针对性的干预措施，包括至少有活动的电动机组件。但是，尽管神经运动延迟的风险增加了，但没有概述重点是早产婴儿的这种干预措施。方法：系统地搜索了有关早产婴儿的早期干预措施的（准）随机对照试验的（准），神经运动延迟的风险各不相同，并且包括在第一年内开始进行主动运动组件的试验。提取了研究数据和参与者特征。使用偏见2工具的风险评估了偏差的风险。结果：包括25个报告，包括21个独特（准）RCT，并被归类为基于纯运动的干预措施（n = 6）或以家庭为中心的干预措施（n = 19）。是基于运动的干预措施，干预后立即改善了运动结果，其中之一分别在随访中进行了，分别进行了五种和以家庭为中心的方法。只有五项以家庭为中心的研究评估了五岁以上的长期影响，发现没有比标准护理更大的疗效。总体而言，在纳入的研究之间进行干预强度，类型和结果存在较大的变化。结论：尽管有方法上的异质性损害了结论，但对运动结果的影响有限，特别是长期结局。包括以家庭为中心的方法嵌入的更强的以运动为中心的成分可能会增加对运动结果的影响，这对于出现神经运动延迟的早期迹象的婴儿特别感兴趣。
程序
Abigail Russo 是 Meta Reality Labs 的一名研究科学家，她正在研究使用非侵入式腕戴式脑机接口扩展人类运动能力的策略。她在哥伦比亚大学师从 Mark Churchland 攻读博士学位，研究了自愿运动过程中的运动皮层网络功能，借鉴了人工神经网络的见解。 演讲题目：一种适用于整个人群的人机交互腕式表面肌电图神经运动接口 描述：我们描述了一种非侵入式神经运动接口的开发，该接口允许使用表面肌电图 (sEMG) 进行计算机输入。我们开发了一个高灵敏度和强大的硬件平台，可以轻松戴上/脱下，以感应手腕上的 sEMG 并将有意识的神经运动命令转换为计算机输入。我们将此设备与一个经过优化的基础设施配对，可以收集来自数千名同意的参与者的训练数据。这使我们能够开发通用的 sEMG 神经网络解码模型，该模型具有跨人群的高性能开箱即用泛化能力（测试用户在连续导航任务中的平均性能：0.5 次目标获取/秒；离散手势检测任务：0.9 个手势/秒；手写任务：19.6 个字/分钟）。