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（腕戴式）加速度计的标准程序 - Axivity
从各个时期提取特征特征（无重叠，例如一分钟）或使用滑动窗口程序从每个时期包含的原始数据中提取统计描述符、傅立叶系数、小波分解或类似内容，以应用统计模式识别技术典型的佩戴时间验证着眼于每个加速度计轴的各个时期的标准偏差和阈值（例如std < 3mg）。较新的方法还考虑了温度。将记录转换为每分钟的活动记录仪计数，通常只在一个轴上（z 轴指向手腕外）。
一种使用 EEG 的低成本便携式腕外骨骼...
偏瘫是脑卒中患者的常见后遗症（ Wist et al., 2016 ），导致一侧肢体瘫痪，包括运动功能障碍和肢体肌肉无力（ Maria and Eng, 2003 ; Li et al., 2013 ）。由患者自愿发起的主动治疗比持续被动运动（CPM） ( Takahashi et al., 2008 ) 更有利于神经元恢复，同时，重复、持续的训练可以促进脑卒中患者的功能恢复（ Kwakkel et al., 2004 ; Wang et al., 2013 ）。由于腕关节对于日常生活活动（activities of daily living, ADLs）至关重要，许多康复系统被提出来辅助腕关节的主动训练（ Krebs 等，2007 ；Song 等，2013 ；Abdallah 等，2016 ；Lin 等，2020 ）。然而，在偏瘫康复方面，这些系统存在两个不足。首先，这些康复机器人是由偏瘫手臂控制的，这对于急性偏瘫患者来说并不适用，因为他们受损侧的运动功能已经丧失。其次，上述方法忽略了训练过程中肌肉疲劳的发生，存在影响患者主动参与的风险。
说明手册 - 手腕血压监测
监视器在家中，工作中易于使用且可用于旅行。非常适合经常监测自己的血压的人。您的新数字血压监测器使用了血压测量的振荡方法。这意味着监视器通过臂动脉检测血液的运动，并将动作转化为数字阅读。振荡监视器不需要听诊器，因此显示器易于使用。临床研究已证明手腕的血压与手臂血压之间的直接关系。手腕血压的变化反映了手臂血压的变化，因为手腕和手臂的动脉彼此接近。经常测量手腕的血压，将为您的医生提供准确的表明您的血压变化。BP654附带以下组件：•监视器•存储案例•2“ AAA”碱性电池•说明手册•快速启动指南，请在使用该单元之前彻底阅读此说明手册。请保留以备将来参考。有关您自己的血压的具体信息，请咨询您的医生。
便携式 fMRI 兼容机器人腕部接口的评估
触觉接口可与功能性磁共振成像 (fMRI) 结合使用，使神经科学家和临床医生能够研究执行任意动态任务所涉及的大脑机制 [1]。新型材料和新技术的应用以及 MR 技术的进步使得机电一体化系统能够部署在 MR 环境中 [2]，[3]，[4]，[5]。具有不同驱动原理和设计配置的 fMRI 兼容触觉接口用于人体运动控制实验，主要用于上肢运动。研究具有多自由度 (DoF) 的运动控制可以提供有关神经系统如何协调涉及多个关节的运动并处理耦合和非线性动力学的重要信息 [6]，[7]。然而，肢体节段之间的动态相互作用通常会引起头部运动，从而导致脑部 MR 图像上的运动伪影 [8]，[9]，[10]。此外，每增加一个 DoF，对运动和肌肉活动的分析就会变得更加复杂。这表明，只有当目标神经过程需要时，才可以研究多关节运动 [11]，[12]。虽然脑成像是观察整个大脑感觉运动控制神经过程的极少数非侵入性窗口之一，但它会产生噪声信号。传统上，由于安全和成本限制，
手腕断裂和两年后的疼痛
我有点嫉妒那些新楼层的员工和游客，因为他们拥有巨大的窗户，并欣赏了各方的美景。我现在最喜欢的景色是一个乡村驱动器建筑工地，这是卫理公会大学开普敦恐惧谷医学院医学院的未来故居。计划中的医学院去年秋天收到了联络医学教育委员会（LCME）的官方候选人资格指定时的消息。这是这项历史性事业的巨大基准，我知道我们将听到有关今年学校的更多好消息。
对腕部康复机器人和新设备所需的亮点的评论
摘要：各种疾病，包括交通事故，运动损伤和神经系统疾病，可能会损害人的手腕运动，强调有效康复方法的重要性。机器人设备在这方面起着至关重要的作用，尤其是在腕部康复中，鉴于人手腕关节的综合性，它包括三个自由度：屈曲/延伸，旋转/superation/prention/supination/prentation/supination/portination/supination/supination/pradial/radial/ulnar偏差。本文对手腕康复设备进行了全面的综述，采用了一种基于从2007年开始的关键字“手腕康复机器人”来源的基于PubMed，ScienceDirect，Scopus和IEEE的主要文章的方法学方法。这些发现突出了各种各样的手腕康复设备，以表格格式进行系统组织，以增强理解。作为研究人员的宝贵资源，本文可以对各种属性的机器人手腕康复设备进行比较分析，从而对未来的进步提供了见解。特别值得注意的是，将严肃的游戏与简化的手腕康复设备整合在一起，这标志着一种有希望增强康复结果的途径。这些见解为开发新的机器人手腕康复设备的开发奠定了基础，或者改善了现有的原型，并结合了一种前瞻性方法来改善康复结果。
Aalborg Univertet技术数据和天然气成本...
摘要：已证明脑部计算机界面（BCIS）对中风康复很有用，但是有许多因素阻碍了该技术在康复诊所和家庭用途中使用，包括BCI系统的可用性和成本，包括BCI系统的主要因素。这项研究的目的是开发廉价的3D打印手腕外骨骼，可以由廉价的开源BCI（OpenVibe）控制，并确定使用这种设置的训练是否可以诱导神经可塑性。11位健康的志愿者想象的手腕延伸是从单审脑电图（EEG）检测到的，因此，腕骨骼外骨骼复制了预期的运动。运动诱发电位（MEP）是在使用外骨骼训练后立即，之后和30分钟测量的。BCI系统的真实正率为86±12％，每分钟为1.20±0.57假检测。与BCI训练之前的测量相比，MEP在BCI训练后立即增加35±60％，在BCI训练后67±60％30分钟。BCI性能与可塑性的诱导之间没有关联。总而言之，可以使用开源BCI设置来检测假想运动，并控制便宜的3D打印外骨骼，当与BCI结合使用时可以诱导神经可塑性。这些发现可能会促进BCI技术用于康复诊所和家庭用途的可用性。但是，必须提高可用性，并且中风患者需要进一步测试。
使用 NARMAX 方法对机械腕部扰动的皮质响应进行非线性建模
摘要 — 目的：通过对手腕扰动的皮质反应 (EEG) 进行非线性建模，可以量化健康和神经受损个体的皮质感觉运动功能。反映健康个体共有关键特征的共同模型结构可为未来研究与感觉运动障碍相关的异常皮质反应的临床研究提供参考。因此，我们的研究目标是识别这种共同的模型结构，从而使用具有外生输入的非线性自回归 - 移动平均模型 (NARMAX) 构建皮质反应的非线性动态模型。方法：在接受连续手腕扰动时记录十名参与者的 EEG。开发了一种共同的模型结构检测方法，用于识别所有参与者的共同 NARMAX 模型结构，具有个性化的参数值。将结果与传统的特定于主题的模型进行了比较。结果：所提出的方法在实施一步预测时实现了 93.91% 的方差解释率 (VAF)，在实施 k 步预测 (k = 3) 时实现了约 50% 的 VAF，与特定于受试者的模型相比，VAF 没有显着下降。估计的共同结构表明，测量的皮质反应是外部输入的非线性转换和局部神经元相互作用或皮质固有神经元动力学的混合结果。结论：所提出的方法很好地确定了受试者对腕部扰动的皮质反应的共同特征。意义：它为人类感觉运动神经系统对体感输入的反应提供了新的见解，并为未来使用我们的建模方法评估感觉运动障碍的转化研究铺平了道路。
使用低成本开源脑机接口和 3D 打印腕外骨骼诱导神经可塑性
摘要：脑机接口 (BCI) 已被证明可用于中风康复，但有许多因素阻碍了该技术在康复诊所和家庭中的使用，主要因素包括 BCI 系统的可用性和成本。本研究的目的是开发一种廉价的 3D 打印腕外骨骼，可由廉价的开源 BCI (OpenViBE) 控制，并确定使用这种设置进行训练是否可以诱导神经可塑性。11 名健康志愿者想象手腕伸展，这些伸展通过单次脑电图 (EEG) 检测到，作为响应，腕外骨骼复制了预期的运动。在使用外骨骼进行 BCI 训练之前、之后立即和 30 分钟后测量使用经颅磁刺激引起的运动诱发电位 (MEP)。BCI 系统的真阳性率为 86 ± 12%，每分钟有 1.20 ± 0.57 次误检。与 BCI 训练前的测量结果相比，MEP 在训练后立即增加了 35 ± 60%，在 BCI 训练 30 分钟后增加了 67 ± 60%。BCI 性能与可塑性诱导之间没有关联。总之，可以使用开源 BCI 设置检测想象运动并控制廉价的 3D 打印外骨骼，当与 BCI 结合时可以诱导神经可塑性。这些发现可能会促进 BCI 技术在康复诊所和家庭中的普及。然而，可用性必须提高，并且需要对中风患者进行进一步测试。