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Carthera任命Oern Stuge博士为董事会主席医疗设备行业执行官30多年的专业知识带来丰富的经验
Carthera任命Oern Stuge博士为董事会董事会医疗设备行业主管，拥有30多年的专业知识，在产品开发和商业发布方面具有丰富的经验，以支持Carthera的未来增长巴黎，法国，2023年9月18日，Carthera，Carthera，Carthera，来自Sorbonne University的Carthera，由PR PR建立。Alexandre Carpentier兼Sonocloud®的开发商，这是一种基于创新的超声医疗设备，可治疗多种脑部疾病，今天宣布任命Oern Stuge博士为其董事会主席。随着B系列融资的最新结束，Carthera处于强大的地位，可以发起雄心勃勃的III期试验，并以多种临床指示对其声云技术进行评估。在接下来的几年中，该公司的目标是首次批准其Sonocloud-9设备，用于治疗经常性胶质母细胞瘤，并将为商业发布做准备。在这种情况下，卡瑟拉（Carthera）任命了奥恩·斯塔格（Oern Stuge）博士为董事会主席。“我们很高兴欢迎受信任的高级顾问和精通医疗设备专家Stuge博士领导我们的董事会，” Carthera首席执行官Frederic Sottilini说。“我们将使用Sonocloud-9设备开始进行关键试验，以治疗胶质母细胞瘤，并将在近期准备市场。Oern是我们领导团队的重要补充。他参与了几家业务的发展，其中一些业务已成功出售或列出，包括独角兽。他在Abbott Laboratories Inc.担任高级职位，并且是Medinor A/S的首席执行官。他在Abbott Laboratories Inc.担任高级职位，并且是Medinor A/S的首席执行官。他将帮助完善公司的战略，并做出战术决策，使我们能够加速我们的增长。” Stuge博士是一位拥有30多年经验的国际高管，他的职业生涯始于执业医师他拥有瑞士洛桑的IMD（国际管理发展研究所）的MBA学位。然后，他曾在Medtronic，Inc。担任不同职务，为期12年，并且是其执行委员会的成员。在他的领导下，Medtronic建立了其结构性心脏部门，并推出了世界上第一个商业可用的经皮心脏瓣膜。“我很高兴能在公司至关重要的时候加入Carthera，” Stuge博士说。“凭借其有希望的临床结果和最近成功的B系列资金回合，我相信该公司有可能帮助患有严重脑部疾病的患者。我期待成为旅程的一部分，并根据我在医疗设备行业的经验，帮助团队实现其目标，以改善具有明显未满足医疗需求的患者的治疗选择。”关于Sonocloud®Stonocloud是Carthera开发的创新医疗设备它发出超声，以暂时增加大脑中血管的渗透性，以改善治疗分子的递送。PR发明的。Alexandre Carpentier与在法国里昂的超声（LaboratoirethérapieTThérapieet Ultrasonores，Labtau，Inserm）的治疗应用实验室合作开发，Sonocloud是插入Skull的植入物，并在没有治疗剂之前被激活。低强度超声几分钟，可以打开血脑屏障数小时，并增加了大脑中治疗分子的浓度。这种超声引起的血脑屏障的开放是一个世界。它为包括脑肿瘤和阿尔茨海默氏病在内的各种适应症提供了新的治疗选择。
哲学系社会研究教学策略一页纸
1. 让学生阅读文本，然后向全班提出问题或提示。 2. 让学生使用证据图表找出证据并根据证据选择“一方”。 3. 分成两组，每组代表一“方”。 4. 让每组合作制定一份书面声明，阐明他们的立场和支持理由。针对每个理由，要求各组从证据图表中找出支持证据。该组还应为另一组提出问题，并找出其他证据来反驳潜在的反驳。 5. 然后让全班排成两条平行线，每组面对面站在不同的线上。 6. 让一组确立他们的立场并宣读他们的开场白。与另一组重复此操作。 7. 然后让各组以负责任的谈话方式开展对话，质疑另一组的开场白/立场，并提出自己的支持理由和证据。 8. 在对话过程中，当提出导致立场改变的理由和/或证据时，指导学生通过转换“立场”并移至另一条线来直观地展示他们的立场变化。这可以在整个辩论过程中多次发生。 9. 继续辩论大约十分钟，或直到双方都结束对话。 10. 结束辩论，要求最后的小组修改他们的开场陈述并以书面形式宣布他们的立场
基于EEG的大脑控制轮椅，并为身体挑战的人施加紧急援助
在发达的智能脑控制轮椅系统中，使用频率范围作为特征对获得的大脑信号进行了分类。出于分类目的，众所周知的）脑可视化器用于获得频率。这些信号分为四个特征：小于40 Hz，41-50 Hz，51 - 60 Hz，61 -70 Hz，71 - 80 Hz，大于81 Hz，分别表示停止，左，右，向前和反向。因此，以四个方向的形式的分类信号用于控制轮椅方向运动。轮椅还配备了两个超声波传感器（一个在轮椅的前面，一个在轮椅上，另一个在后面）。如果在30厘米的范围内检测到任何障碍物，轮椅停止。节点MCU用于在紧急情况下通过电报向看守发送消息。延迟几秒钟后，如果获得了信号，则该过程将继续。
基于第一原理计算的单轴菌株的扶手椅抗氨基纳米管的理论研究
摘要：使用Ab始于从头算计算，研究了优化的几何形状，以及钝化边缘扶手椅抗氨基烯纳米纤维（ASBNR）的电子和传输特性。由于量子限制，当宽度分别从5 nm降低到1 nm时，带隙的大小可以从1.2 eV到2.4 eV（间接）调节。这项研究的重点是宽度为5 nm（5-ASBNR）的纳米容器，因为它的制造潜力较高，并且可以接受电子应用的带型带。应用单轴压缩和拉伸菌株会减少5-ASBNR膜的带隙。当引入超过4％以上的拉伸应力时，观察到直接带隙转变的间接转换。此外，当引入高于9％的压缩应变时，可以观察到半金属行为。通过施加压缩（拉伸）应变，孔（电子）有效质量降低，从而增加电荷载体的迁移率。研究表明，可以通过在丝带上施加拉伸或压缩应变来调节基于ASBNR的纳米电子设备的载体迁移率。关键字：2D材料，偶然，纳米式，压缩和拉伸应变，带状结构，状态密度■简介
具身探索：利用虚拟现实为轮椅使用者提供远程无障碍评估
提前获取陌生地方的无障碍信息对于轮椅使用者更好地决定是否进行实地访问至关重要。如今的评估方法，例如电话、照片/视频或 360 度虚拟游览，往往无法提供针对个体差异所需的具体无障碍细节。例如，它们可能无法透露关键信息，例如桌子下面的腿部空间是否足够宽敞，或者设备的空间配置是否方便轮椅使用者使用。针对这一问题，我们提出了 Embodied Exploration，这是一种虚拟现实 (VR) 技术，可提供实地访问的体验，同时保持远程评估的便利性。Embodied Exploration 允许轮椅使用者利用越来越便宜的 VR 耳机，以化身的形式探索物理环境的高保真数字复制品。通过初步的探索性研究，我们调查了需求并不断改进我们的技术。通过对六名轮椅使用者进行真实世界用户研究，我们发现 Embodied Exploration 能够促进远程和准确的无障碍评估。我们还讨论了设计对具体化、安全性和实用性的影响。
基于一维卷积神经网络和长短期记忆估计视觉意图的智能眼控电动轮椅
摘要：当使用凝视运动操作电动轮椅时，检查环境和观察物体等眼球运动也会被错误地识别为输入操作。这种现象被称为“点石成金问题”，对视觉意图进行分类非常重要。在本文中，我们开发了一种实时估计用户视觉意图的深度学习模型，以及一种结合意图估计和凝视停留时间方法的电动轮椅控制系统。所提出的模型由 1DCNN-LSTM 组成，它从 10 个变量的特征向量估计视觉意图，例如眼球运动、头部运动和到注视点的距离。对四种视觉意图进行分类的评估实验表明，与其他模型相比，所提出的模型具有最高的准确性。此外，实施所提出模型的电动轮椅的驾驶实验结果表明，与传统方法相比，用户操作轮椅的努力减少了，轮椅的可操作性得到了提高。从这些结果中，我们得出结论，通过从眼球和头部运动数据中学习时间序列模式可以更准确地估计视觉意图。
大脑 - 计算机界面基于稳态视觉诱发电势，使用轮椅控制的快速响应代码模式
摘要：大脑 - 计算机界面（BCIS）广泛用于严重身体残疾患者的控制应用中。一些研究人员的目的是开发实用的脑控制轮椅。基于稳态的视觉诱发电势（SSVEP）的现有脑电图（EEG）基于BCI是为了控制设备控制的。这项研究利用了可靠的现有系统的快速响应（QR）代码视觉刺激模式。使用提出的带有四个可振动频率的视觉刺激模式生成四个命令。此外，我们采用了SSVEP特征提取的相对功率谱密度（PSD）方法，并将其与绝对PSD方法进行了比较。我们设计了实验来验证所提出系统的效率。结果表明，所提出的SSVEP方法和算法在实时处理中产生的平均分类精度约为92％。对于通过基于独立的控制模拟的轮椅，提议的BCI控制需要比键盘控制的时间大约五倍以进行实时控制。使用QR码模式的建议的SSVEP方法可用于基于BCI的轮椅控制。然而，由于长期连续控制，它因视觉疲劳而受到影响。我们将在严重的身体残障人士中验证和增强拟议的轮椅控制系统。
用于免提机器人轮椅导航的自我中心计算机视觉
摘要 在本文中，我们介绍了一种导航机器人轮椅的方法，该方法为用户提供了多层次的自主性和导航能力，以满足他们的个人需求和偏好。我们主要关注三个方面：（i）以自我为中心的基于计算机视觉的运动控制，为手部使用受损的轮椅使用者提供自然的人机界面；（ii）使用户无需使用手即可启动到某个位置、物体或人的自主导航的技术；（iii）一个框架，该框架根据用户通常是主观的标准和偏好来学习导航轮椅。这些贡献在用户研究中进行了定性和定量评估，几名受试者证明了它们的有效性。这些研究都是针对健康受试者进行的，但它们仍然表明可以启动对所提出技术的临床试验。
基于 ADAMS 的电动轮椅人机交互
人机交互 (HMI) 允许人们控制和与设备交互。从获取输入生物信号的基本设备开始，到控制各种应用程序。医疗应用是 HMI 非常重要的应用之一。这些医疗应用之一是帮助完全/部分瘫痪的患者恢复运动或使用外骨骼或电动轮椅自由移动。帮助脊髓损伤或严重神经系统疾病患者恢复运动是该领域大多数研究人员的关键角色目标。在本文中，提出了一种基于 EEG 的 HMI 系统，以帮助四肢瘫痪患者在精神上控制电动轮椅，使他们能够自由独立地移动。记录、过滤来自大脑额叶的 EEG 功率谱 (α、β、δ、θ 和 γ) 并将其无线发送到轮椅以控制方向和发动机状态。使用所提出的系统进行了四个不同的实验以验证性能。实验中使用了两种不同的 GUI 场景（十字形和水平条）。结果表明，横杆方案更方便用户使用，而十字形更适合导航。实施的系统可以配备 GPS、超声波和加速度计等模块和传感器，以提高系统性能和可靠性。