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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。
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，
使用手腕识别基于手动的微型活动 -
摘要。零射击学习（ZSL）是一种机器学习范式，使模型能够从培训期间未遇到的类中识别和分类数据。这种方法在识别标记数据受到限制的活动方面尤其重要，允许模型通过利用所见活动的语义知识来识别新的，看不见的活动。在本文中，我们探讨了ZSL使用句子 - 伯特（S-bert）用于语义式床位和变异自动编码器（VAE）的功效，以弥合可见阶级和看不见的类之间的差距。我们的方法利用腕部惯性的惯性事件来捕获活动数据，并采用S-Bert生成偶然的嵌入，以促进可见和看不见的活动之间知识的转移。评估是在包含三个看见和三个看不见的活动类别的数据集上进行的，平均持续时间为2秒，三个看见和三个看不见的活动类别，平均持续时间为7秒。结果表明，在识别看不见的活动时表现出了有希望的表现，平均持续时间为7秒的活动的准确性为0.84，而活动的平均持续时间为0.66，平均持续时间为2秒。这突出了ZSL对增强活动识别系统的潜力，这对于在医疗保健，人类计算机互动和智能环境等领域的应用至关重要，在这些领域中，识别广泛的活动至关重要。
肌电图和元神经腕带
1,2 I MCA 学生，圣菲洛梅娜学院（自治学院），迈索尔，印度 摘要 最近，通过合并脑机接口和肌电图 (EMG)，人机交互 (HCI) 的潜力令人鼓舞。为了实现更加用户友好和有效的 HCI，本研究调查了 Meta 神经腕带的创建和使用，它是一种结合了神经接口和 EMG 技术的独特设备。为了辨别用户意图并提供对数字设备的实时控制，腕带会记录、处理和评估 EMG 数据以及神经活动。这种双重策略既利用神经接口的广泛功能，又利用 EMG 在肌肉信号识别方面的准确性，提供了流畅、用户友好的体验。根据我们的研究，与传统技术相比，Meta 神经腕带大大提高了交互速度和准确性，为交互系统、假肢和康复中的更复杂用途打开了大门。本研究预览了未来的可穿戴计算设备，并强调了集成生物信号技术彻底改变 HCI 的潜力。 关键词：人机交互 (HCI)、肌电图 (EMG)、元神经腕带、超低摩擦 AR 界面、超低摩擦输入、情境感知 AI、外周神经系统 (PNS)、腕部动态控制、自适应界面和点击智能的发展方向、专注于触觉。 介绍随着神经接口技术的引入，人机交互 (HCI) 领域迅速发展，其目标是开发更自然、更直观的方法让人与机器连接。该领域的一个重要因素是肌电图 (EMG)，一种捕捉骨骼肌产生的电活动的方法。EMG 是创建复杂神经接口的重要工具，因为它可以通过捕获肌肉信号来收集人类意图和身体运动。元神经腕带是一种创新的可穿戴设备，带有 EMG 传感器，旨在通过提供更准确、更灵敏的控制方法来改善 HCI。这款腕带利用肌电图 (EMG) 检测肌肉运动并将其转换为数字命令，使人与计算机之间的通信达到了新的水平。此功能具有很大的潜力，可以提高身体残疾人士的可访问性，并增强常见消费电子产品的功能。在本文中，我们研究了肌电图和元神经腕带的互补性，并展示了它们如何协同工作以改变人机交互。我们探索了
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。
手腕-ECG白皮书
4.1 ECG信号质量，以验证Polar Elixir TM Wrist-ECG的准确性和可靠性A通过Midilog AR12+ Holter ECG监视器和Polar Vantage V3的研究在2023年在Polar Research Center Sports Lab（未发表）进行。在这项研究中，总共招募了20名参与者，每个参与者都经过规定的协议两次。Vantage V3用于数据收集模式（仅用于研究目的）以执行协议。该协议模拟了在Polar Vantage V3中发现的多个连续的手腕ECG测试。协议涉及参与者在灯按钮（负电极）上握住手指25秒，在每次试验之间在每次试验之间进行了5秒的超脱重复5次，同时将设备戴在手腕上。Medlilog AR12+被用作数据收集的参考设备。为了评估获得的ECG数据的质量，设计和实施了特定的标准。这些标准被缩放到0-100％的相对尺度，称为“ ECG质量”。
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。