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监测电击期间的癫痫发作功效...
背景：为了有效地工作，诱导的癫痫发作应足够。观察到癫痫发作的关键措施是肌肉运动和脑电图（EEG）在癫痫发作期间发现的。方法：作者回顾了有关该主题的所有可用文献，并在撰写本概述文章时添加了个人经验。结果：即使大多数现代ECT设备都配备了脑电图（EEG），心电图（ECG），肌电图（EMG）或光运动传感器（OMS），但观察到的癫痫发作是最简单的，也是监测癫痫发作的最可靠的方法。EMG和OMS是监测肌肉运动的高科技方法，但由于抗体，可靠性可能会损害。eeg通常用于监测癫痫发作，因为只有脑电图能够反映大脑中的实际生理反应，而当ECT期间肌肉松弛剂消除肌肉运动时，只有脑电图准确地确定癫痫发作的发生。结论：现代ECT监测技术可以提供临床上有用的信息，但是临床医生还应知道可能的干扰因素，以确保诱导的癫痫发作足以确保ECT效率。因此，将EEG发现与观察到的肌肉运动与袖口技术相结合是监测ECT期间癫痫发作效率的最佳方法。
基于学习的终端运动预测...
摘要：缺乏直观和活跃的人类 - 动物相互作用使使用上肢辅助设备很难。在本文中，我们提出了一个基于学习的新型控制器，该控制器直觉地使用发作运动来预测辅助机器人所需的终点位置。实施了一个由惯性测量单元（IMU），肌电图（EMG）传感器和机械学（MMG）传感器组成的多模式传感系统。该系统用于在达到五个健康受试者执行的任务期间获取运动学和生理信号。提取了每个运动试验的开始运动数据，以输入传统的回归模型和训练和测试的深度学习模型。模型可以预测手在平面空间中的位置，这是低级位置控制器的参考位置。结果表明，使用IMU传感器与提出的预测模型具有足够的运动意图检测，与添加EMG或MMG相比，该模型可以提供几乎相同的预测性能。此外，基于复发的神经网络（RNN）模型可以在短发时间窗口中预测目标位置以进行动作，并且适合在更长的视野上预测目标的目标。这项研究的详细分析可以提高辅助/康复机器人的可用性。
SYDE 544 生物医学测量与信号处理
SYDE 544 课程向学生介绍生物医学系统和信号分析领域，让他们全面了解用于分析生物医学系统和处理生物医学信号的工具。本课程通过检查肌电图 (EMG)、心电图 (ECG) 和脑电图 (EEG) 信号来培养对生物医学测量的理解。本课程的具体目标是培养对生物医学系统和信号分析相关技术的理解、制定和应用。到课程结束时，学生应该能够：1. 描述身体如何以及为何产生电信号；2. 了解使用生物信号放大器时的电气安全问题；3. 描述代表生物医学信号生成的数学模型；4. 分析破坏生物医学信号的各种类型的伪影；5. 了解肌电图 (EMG) 信号的生成过程；6. 描述和识别心电图 (ECG) 信号的关键参数和特征； 7. 通过脑电图 (EEG) 信号了解大脑的电活动；8. 在生物医学信号分析中应用生物医学信号处理方法和机器学习技术。课程采用讲座、辅导课、作业、研究项目和家庭作业来实现这些目标。掌握上述主题的学生应该能够自学其他相关主题。课程讲师：
神经生理模式是工作的先驱 -
摘要：我们旨在确定与由生物力学约束引起的肌肉骨骼疼痛相关的神经生理模式。十二（12）年轻的健康志愿者（两名女性）执行了两项实验逼真的手动任务，分别为30分钟：（1）具有肌肉骨骼疼痛发育的高风险，（2）（2）疼痛的风险较低。在任务中，收集了同步脑电图（EEG）和肌电图（EMG）信号数据，以及疼痛评分。随后，从神经生理信号中计算了两个主要变量：（1）在βeEG频率带（β。trpi）和（2）肌肉变异性的肌肉变异性（β。trpi）中，皮质抑制是作为任务相关的功率增加（TRPI）作为emg信号变异（COV）的肌肉变异性。在执行任务的最后5分钟内，在高风险状态下，在高风险状态下观察到了强大的效果大小；由于肌肉疲劳，因为COV降低了18％。在两种实验条件下，任务第5分钟后，观察到皮质抑制（β.trpi> 50％）的增加。这些结果表明以下神经生理学模式 - β.trpi≥50％和cov≤18％ - 可能是监测肩部肌肉骨骼疼痛的可能指标，在重复和长时间暴露于手动任务的情况下。
肌电控制和虚拟现实，以增强中风后运动康复
有效的上limb康复对严重受损的中风幸存者仍缺失。最近的研究认可新颖的运动康复方法，例如机器人外骨骼和虚拟现实系统，以恢复中风幸存者的偏见的功能。但是，尚未发现中风后促进中枢神经系统功能重组的最佳方法。肌电图（EMG）信号已用于假肢控制，但它们在康复中的应用受到限制。在这里，我们提出了一种新型方法，以促进病理肌肉激活模式的重组，并通过使用EMG控制的界面在虚拟现实（VR）执行运动时提供个性化的援助，从而增强了中风幸存者中LIMB运动的恢复。我们建议改变视觉反馈以提高VR的运动性能，从而减少实际功能障碍肌肉模式与功能性肌肉的偏差的影响，将积极吸引患者参与运动学习并促进功能肌肉模式的恢复。通过针对肌肉协同作用的特定变化及其中风后出现的激活中的特定变化，可以通过靶向特定的变化来促进有效的康复，从而促进有效的康复，这提供了解决特定个体障碍的康复疗法的可能性。
基于学习的运动观点预测上限辅助机器人的终点控制
摘要：缺乏直观和活跃的人类 - 动物相互作用使使用上肢辅助设备很难。在本文中，我们提出了一个基于学习的新型控制器，该控制器直觉地使用发作运动来预测辅助机器人所需的终点位置。实施了一个由惯性测量单元（IMU），肌电图（EMG）传感器和机械学（MMG）传感器组成的多模式传感系统。该系统用于在达到五个健康受试者执行的任务期间获取运动学和生理信号。提取了每个运动试验的开始运动数据，以输入传统的回归模型和训练和测试的深度学习模型。模型可以预测手在平面空间中的位置，这是低级位置控制器的参考位置。结果表明，使用IMU传感器与提出的预测模型具有足够的运动意图检测，与添加EMG或MMG相比，该模型可以提供几乎相同的预测性能。此外，基于复发的神经网络（RNN）模型可以在短发时间窗口中预测目标位置以进行动作，并且适合在更长的视野上预测目标的目标。这项研究的详细分析可以提高辅助/康复机器人的可用性。
刺激频率 - 最多100 Hz
电动机阈值（MT）是确定RTMS处理“剂量”的方式。这是大多数RTMS协议的重要度量。MT测量的准确性是实现治疗有效性和安全性的关键。与治疗位置映射相关，必须快速但准确地执行MT测定。Neuro-MS.NET软件提供了用于MT确定和大脑映射的一系列工具：使用EMG放大器，使用步骤算法，F3定位器和视觉帮助的自动MT测定，半自动MT测定。
平滑人臂运动的能量基础
图2。实验循环的代谢成本。（a）循环到达的循环范围是在水平平面上进行比较和对称进行的，主要是在肩膀上。将假设的力率成本与工作成本隔离，运动的变化以产生固定的机械功率，通过随着运动频率的增加而减少振幅。（b）运动数据包括通过过期的气体呼吸测定法的肩角，机械能力，肌电图（EMG）和（未显示）代谢能量消耗。
基于 EEG-EMG 频带功率相关 (BPC) 的 BCI
摘要：自人类历史开始以来，人们就一直着迷于这样一种概念：他们可以通过简单的“思考”的力量来影响周围的环境。由于过去几十年脑机接口 (BCI) 技术的发展，这一目标越来越接近现实。人类大脑内部发生的持续活动可以转化为各种命令，这些命令既可用于通信，也可用于通过使用 BCI 系统来操作外部设备。该过程从捕获脑信号开始，可以以侵入式或非侵入式方式进行。在数据收集之后的下一个阶段是处理信号，以获得与用户执行任务的意图相关的相关元素。基于 BCI 的神经康复模型使用来自大脑的 EEG 信号和来自肌肉的 EMG 信号来开发基于 BCI 的神经康复模型，该模型将任何生物信号与脑信号相结合，从而使机器人辅助系统更好地工作。为此，我们使用了基于试验的频带功率相关 (BPC) 衍生的 EEG-EMG 混合技术，该技术对 BCI 系统中的运动任务进行分类。结合 EEG 和 EMG 信号以及皮质肌肉相互作用来激活手外骨骼装置，并评估其对中风患者的可行性。我们计算用于对右手和左手运动进行分类的 BPC。