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基于脑机接口（BMI）的中风后上肢瘫痪神经康复治疗
由于中风后上肢瘫痪的恢复具有挑战性，补偿方法一直是上肢康复的主要重点。然而，基础和临床研究表明大脑的可塑性变化潜力远超乎我们的想象，功能恢复方法已变得越来越普遍。在这些干预措施中，最近发布的中风指南推荐使用强制性运动疗法、特定任务训练、机器人疗法、神经肌肉电刺激 (NMES)、心理练习、镜像疗法和双臂训练。但对于严重的上肢瘫痪，尚未建立有效的治疗方法。在此背景下，人们对将脑机接口 (BMI) 技术应用于上肢康复的兴趣日益浓厚。越来越多的随机对照试验证明了 BMI 神经康复的有效性，一些荟萃分析显示 BMI 疗法具有中等到较大的效果。亚组分析表明，在使用运动尝试而不是运动意象作为 BMI 训练触发任务，并使用 NMES 作为外部设备而非使用其他设备时，亚急性组的干预效果高于慢性组。庆应义塾 BMI 团队开发了一种基于脑电图的神经康复系统，并发表了临床和基础研究，证明其有效性和神经生理机制。为了更广泛地应用，需要明确 BMI 治疗在上肢康复中的定位，将 BMI 商业化为一种易于使用且具有成本效益的医疗设备，并需要开发针对康复专业人员的培训系统。还需要实现选择性调节神经回路的技术突破。（DOI：10.2302/kjm.2022-0002-OA）；Keio J Med ** (*) : **–**, mm yy)
ÿ 基于 BMI 的步态障碍康复治疗
RC, Gitti CM, Augusto PB, Tripodi S, Pires CG, Pereira GA, Brasil FL, Gallo S, Lin AA, Takigami AK, Aratanha MA, Joshi S, Bleuler H, Cheng G, Rudolph A, Nicolelis MAL：长期使用基于脑机接口的步态协议进行训练可使截瘫患者获得部分神经恢复。Sci Rep ù÷øý； ý ：ú÷úÿú øý) García-Cossio E, Severens M, Nienhuis B, Duysens J,
越南慢性心力衰竭门诊患者 BMI 与预后的关系：一项单中心研究
结果：在 320 名参与者中（年龄 63.5 ± 13.3 岁，57.9% 为男性），BMI 中位数为 21.4 kg/m 2（IQR 19.5–23.6），10.9% 的人体重过轻（BMI <18.50 kg/m 2）。在 32 个月的中位随访期内，全因死亡和住院的累积发生率分别为 5.6% 和 19.1%。经过多变量调整后，体重过轻患者的全因死亡风险显著高于 BMI 正常的患者（调整风险比 = 3.03 [95% CI：1.07–8.55]）。以连续变量形式分析时，较低的 BMI 仍与较差预后显著相关（全因死亡率每降低 1 kg/m 2 调整风险比 = 1.27 [95% CI: 1.03–1.55]）。然而，BMI 与全因住院风险无显著相关性（p > 0.05）。
岩石技术和BMI组红色摇滚印度乐队合作伙伴，分析锂加工网站的下一步
BMI集团是一家房地产开发和振兴公司，专门从事适应性的重复使用和重新利用使用终止工业和商业物业及其从线性到循环经济体的过渡。红岩印度乐队（RRIB）是加拿大安大略省西北部的Ojibwe第一民族。理事会是省级领土组织安大略印第安人联盟的独立成员。前磨坊网站正在与RRIB合作开发，作为红岩镇和大尼皮贡地区的催化剂。米工厂重建概念计划（2022）与该镇社区发展策略的核心主题保持一致，概述了BMI对前工厂网站未来的愿望及其概念重建，包括整合未来机会，投资和商业利益的发展。https://www.thebmigroup.ca/
心血管疾病是与肥胖有关的发病率和死亡率的主要原因之一。 BMI提供了允许
心血管疾病是与肥胖有关的发病率和死亡率的主要原因之一。BMI提供了有用的信息，可以整体评估肥胖，而腰围（CC）和腰围 /高度指数（ICE）评估腹部肥胖作为心血管风险的预测指标。本研究旨在确定尼日利亚西南部理工学院学生的人体测量指数和心血管风险。一种简单的随机技术用于选择大约2000名准备就绪，愿意从尼日利亚西南理工学院选出的普通学生。使用预验证的结构化问卷来获取有关社会人口统计学特征的信息，同时评估人体测量特征以确定重量，身高，腰部和髋关节比率。体重指数用于对营养状况进行分类，而心血管风险根据世界卫生组织标准进行分类。The result of the body mass index of the respondents showed that 75 % of the respondents had normal weight (18.5-24.9 kg/m 2 ), 11 % are overweight (25.5-29.9 kg/m 2 ), 3 % had obesity grade 1 (30.5-34.9 kg/m 2 ), 3 % had obesity grade 2 (30.5-34.9 kg/m 2 ) and 6 % are underweight (below 18.5 kg/m 2）。心血管风险的结果表明，有70％的人正常，有15％的腹部肥胖症是心血管风险的指标。这项研究表明，大多数学生的体重指数良好，而肥胖1级和2级。此外，心血管危险因素指标指标有点高。需要为学生提供营养教育和倡导。
功能激发抑制作用平衡的发展轨迹与自闭症儿童的语言能力有关
图1研究设计和分析概述。（a）直接加人是18个月的生活方式干预临床试验。参与者被随机分配给三个干预组之一：健康饮食指南（HDG），该指南（HDG）是一个活跃的对照组，地中海饮食（MED）和绿色MED。将所有干预组与体育活动（PA）结合，并在干预前后评估参与者（相应地，T0和T18）。评估包括人体测量，血液生物标志物，脂肪沉积和脑成像。有关更多详细信息，请参见第2.1.2节。（b）建议的集合体系结构由10个CNN回归器组成，这些回归器由线性回归结合到代表BMI的单个标量。然后，根据预测提取显着图，以揭示促进大脑区域。（c）子研究设计。建议的模型在公共数据集的整理中进行了培训和验证，以预测BMI，后来在独立的测试集以及T0和T18的Direct-Plus数据集中进行了测试。
AHEAD：用于主动 BMI 边缘设备中 MLP 神经网络硬件生成的自动整体能量感知设计方法
摘要：基于主动式脑机接口 (BMI) 控制边缘设备的高级认知功能预测是一项改善残疾人生活质量的新兴技术。然而，由于神经元的非平稳性质，维持多单元神经记录的稳定性变得困难，并且会影响主动式 BMI 控制的整体性能。因此，需要定期重新校准以重新训练神经网络解码器以进行主动控制。然而，重新训练可能会导致网络参数（例如网络拓扑）发生变化。就用于实时和低功耗处理的神经解码器的硬件实现而言，修改或重新设计硬件加速器需要时间。因此，处理低功耗硬件设计的工程变更需要大量的人力资源和时间。为了应对这一设计挑战，这项工作提出了 AHEAD：一种用于主动式 BMI 边缘设备中多层感知器 (MLP) 神经网络硬件生成的自动整体能量感知设计方法。通过对主动式 BMI 设计流程进行全面分析，该方法明智地利用了智能位宽识别 (BWID) 和可配置硬件生成，它们自主集成以生成低功耗硬件解码器。所提出的 AHEAD 方法从训练过的 MLP 参数和黄金数据集开始，并在性能、功耗和面积 (PPA) 方面产生高效的硬件设计，同时将准确性损失降至最低。结果表明，与现场可编程门阵列 (FPGA) 上的浮点和半浮点设计相比，所提出的方法性能提高了 4 倍，功耗降低了 3 倍，面积资源减少了 5 倍，并且具有精确的准确性，这使其成为一种有前途的主动式 BMI 边缘设备设计方法。
年龄，性别和BMI与抗SARS-COV-2-SPIKE-2-SPIKE IgG抗体后BNT162B2 COVID-19 COVID-19疫苗在北希腊的卫生保健工人中
摘要：这项工作的目的是研究年龄，性别和BMI（体重指数）相关的抗SARS-COV-2-SPIKE-SPIKE IgG IgG抗体，在使用BNT162B2 COVID-19疫苗接种后，在Greece北部市区一家市医院的医疗医院的医疗保健工作者中进行疫苗接种后。进行血液采样。使用SARS-COV-2 IGG II QUIAS测定进行了针对SARS-COV-2的尖峰结构域血清IgG抗体的测量。所有参与者在第一次测量中都具有足够的血清IgG滴度。女性的IgG滴度比男性高。IgG滴度与男女的年龄成反比。还有一种与BMI成反关系的小趋势。第一次测量后六个月，IgG滴度急剧下降到小于初始的5％的值。在男性和女性中都观察到这种减少，并且与年龄成反比。多变量回归分析表明，我们研究人群中SARS-COV-2 IgG滴度的统计学意义有9％的差异来解释的年龄和性别。 BMI的作用有限且不明显。
边缘 AI 对下一代可植入 BMI 的挑战和机遇
摘要 — 人工智能 (AI) 和机器学习目前正在彻底改变神经科学和神经技术。AI 被广泛用于研究和解释神经信号（分析应用）、协助残疾人（假肢应用）和治疗潜在的神经症状（治疗应用）。在本文中，我们将回顾片上 AI 为下一代植入式脑机接口 (BMI) 带来的新兴机遇，重点关注最先进的假肢 BMI。我们将讨论 AI 模型有效性面临的主要技术挑战。最后，我们将提出算法和 IC 设计解决方案，以实现新一代 AI 增强型高通道数 BMI。索引词 — 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、脑机接口 (BMI)、硬件效率。I. 简介全球有数百万人患有严重的运动障碍，如瘫痪和中风。为了让残疾人恢复正常生活，神经技术和神经科学的前沿领域正在开发各种各样的脑机接口 (BMI)。一般来说，BMI 被认为是从感知到动作（例如从视觉/触觉到伸手/抓握）的闭环系统，如图 1 所示。为了实现这一目标，可植入的 BMI 会记录来自大脑的一种或多种神经信号。考虑到时空分辨率和侵入性之间的权衡，皮层内和皮层脑活动记录被广泛应用于 BMI 应用 [1], [2]。接下来，数据处理和人工智能 (AI) 技术可用于以运动意图或脑功能障碍（例如脑损伤）标记的形式提取与任务相关的信息内容。最后，提取的信息用于生成驱动命令以移动假肢或自然肢体，或生成刺激命令以调节大脑活动。从应用角度来看，脑机接口可分为分析型、假肢型和治疗型系统（图 1）。分析型脑机接口用于研究大脑活动、功能或连接性。由于人工智能在分析高维数据方面取得了近期的成功，它被广泛应用于从细胞级（例如尖峰分类）到认知级（例如神经编码）的此类研究中。研究目标是发现感知背后的大脑机制或动态，或揭示大脑对特定动作的意图。假肢型脑机接口允许受试者执行日常任务，例如运动 [1] 或打字 [2]。此类脑机接口可以利用皮质运动活动通过神经肌肉或脊髓刺激来控制自然肢体。另一种假肢型脑机接口刺激躯体感觉皮层以恢复感觉反馈 [1]。通过调节神经系统，治疗型脑机接口