XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemlimb
解决复杂先天性肢体疾病的课程
先天性遗传疾病影响人类和其他哺乳动物的肢体形态，由于它们的发生频率相当高，并且在以严重形式表示时，它们的发生频率相当高，并且易于检测。在大多数情况下，它们的分子和细胞病因在最初的术语后很长一段时间一直未知，通常是几十年，有时甚至接近一个世纪。在过去的20年中，我们对基因的理解，尤其是在大型基因组距离上的实验和概念进步，允许重新开放这些冷病例，并最终解决了其中一些病例。这些研究不仅导致了罪魁祸首和机械主义的隔离，还导致了对这种突变型构型受到干扰的经常复杂的调节过程的理解。在这里，我们提出了几种案例，其中从档案中从档案中检索了休眠的调节突变，从历史角度到它们的分子解释。虽然某些情况是开放的，但要等待新工具和/或概念来结束调查，但对其他人的解决方案为我们理解了我们对开发基因调节中的特定特征的理解，因此可以用作基准测试，以解决将来未来非编码变体的影响。
猫在肢体截肢后接近幻影复合物
Foods，M.，Della，G.，Tartar，I.，Gandini，G.，G.G.，Salvo，A.，Rosati，M。（2022）。在Caso中接近生日宽广的野心。期刊行为，50，23-29 [10,1016/j.jveb.2022.01,002]。
下肢外骨骼机器人及其合作控制
如今，由于改进的机器人技术以及人们对与机器人互动的积极看法，ERS变得越来越流行。 人机协作技术可以增强外骨骼的便利性或舒适性，如康复研究所示（Campeau-Lecours等，2018； Wu and Li，2019）。 此外，可以广泛用于康复（Zhang X.等，2017），提供电力援助并帮助患者恢复正常生活（He。 例如，可穿戴机器人（WR）可以发挥与人类关节相同的作用和功能。 通常，它可以通过了解用户执行不同任务的意图来帮助人们。 此外，使用多传感器网络，ERS可以收集患者的运动意图，并与用户的运动完全合作。如今，由于改进的机器人技术以及人们对与机器人互动的积极看法，ERS变得越来越流行。人机协作技术可以增强外骨骼的便利性或舒适性，如康复研究所示（Campeau-Lecours等，2018； Wu and Li，2019）。此外，可以广泛用于康复（Zhang X.等，2017），提供电力援助并帮助患者恢复正常生活（He。例如，可穿戴机器人（WR）可以发挥与人类关节相同的作用和功能。通常，它可以通过了解用户执行不同任务的意图来帮助人们。此外，使用多传感器网络，ERS可以收集患者的运动意图，并与用户的运动完全合作。
从预解码上肢复杂运动...
近年来，脑机接口 (BCI) 已被提议作为中风后神经康复的一种手段 [1, 2]。研究表明，BCI 可以人工关闭因病变而中断的运动控制回路。BCI 可以通过脑电图解码尝试运动，并触发外骨骼或电刺激等设备，这些设备可以响应尝试运动提供相关的躯体感觉反馈 [3-6]。通过将与尝试运动和躯体感觉反馈相关的皮质活动配对，推测可以诱导与赫布相关的可塑性 [7]。多项研究概述了使用 BCI 进行中风康复的临床效果，其中普遍趋势是患者可以诱导可塑性并改善运动功能 [8-11]。为了进一步完善 BCI 在运动障碍康复中的应用，下一步可能是解码比简单的孤立运动更复杂、更具临床相关性的功能性运动，尽管它们也很重要。使用更加复杂的现代外骨骼，这些复杂的运动也更容易实现。然而，限制因素可能是从单次脑电图中解码功能性运动，因为记录的电活动是潜在活动的模糊图像，例如由于体积传导 [12]。先前的研究表明，可以解码具有不同动力学特征的不同运动类型 [4, 6, 13, 14]，但这主要是简单的孤立运动，例如踝关节背屈或腕关节伸展/屈曲。此外，同一肢体的不同运动类型也已被解码 [15, 16]。研究还表明，可以从脑电图中检测到更复杂的运动，例如 [17]，但要用于诱导可塑性的康复，仅应使用运动前活动来实现传出活动和体感反馈之间的严格时间关联 [18]。预计体感反馈应在最大传出活动 [7] 后不到 200-300 毫秒内到达皮质层，此时运动控制信号被发送到脊髓。这限制了可用于解码预期运动的判别信息量。尽管 EEG 的空间分辨率有限，但硬件（放大器和电极）和信号处理技术不断改进，可能可以从单次试验 EEG 中解码复杂的功能性运动。
引用：CondéM，Lespessailles E，Wanneveich M等。营养补充对镰状细胞D
摘要目的是报告参与者在中风后进行基于家庭康复的神经芬太尼平台的经验。该平台由Neuroball设备和Neurofenix应用程序组成，是一种非弱化的虚拟现实工具，可在中风后促进上肢康复。最近通过非随机可行性试验（Rhombus）对该平台进行了评估并证明是安全有效的。使用半结构化访谈设计定性方法。采访记录，逐字记录并使用框架方法进行分析。设置参与者的家，英格兰东南部。参与者有目的的18名成年人（≥18岁），中风后至少12周，在菱形试验前未接受上肢康复，在Motricity指数（肘部和肩膀）上得分为9-25，具有足够的认知和交流能力。结果开发了五个主题，探讨了使用该平台的试验过程和经验。影响参与者决定参加试验的因素，他们对试验期间提供的支持的看法以及与研究团队的沟通是影响参与者整体经验的重要背景因素。围绕神经功能设备的可用性和舒适性的特定主题，激励持久性和干预效果的因素被强调为平台的可用性和可接受性至关重要。试验注册号ISRCTN60291412。结论本研究证明了该平台的总体可接受性，并确定了改善的领域，这是Neurofenix实施的。这些发现增加了有关虚拟现实系统与用户体验之间接口的发展文献。
上肢电机虚拟现实的临床应用...
摘要：中风的神经康复对上肢运动恢复至关重要。已经使用了常规的康复，例如职业疗法，但新型技术有望为更好的康复开放新的机会。虚拟现实（VR）是一项具有一组信息学的技术，可为患者提供交互式环境。vr可以通过多种优势提供更密集，重复性和引人入胜的培训来增强神经塑性和恢复性，包括：（1）具有各种困难水平的任务，（（2）增强实时反馈，（3）（3）更多的沉浸式和吸引人的活动，（4）更多标准化的活动仿真和（5）更高的仿真和（5）使用更加标准化的仿真和（5），（5）的仿真和（5）。在对VR在中风后的运动康复中的应用（主要针对上肢）的全面叙述性综述中，我们涵盖：（1）用于VR康复中的技术，包括传感器； （2）VR在中风康复中的临床应用和证据； （3）在中风康复中使用VR的考虑。通过在线搜索Ovid -Medline，Ovid -Embase，Cochrane Library和Koreamed，通过在线搜索中风后进行了上肢VR康复的荟萃分析。我们预计，这项审查将为成功的临床应用或中风后的运动康复试验提供见解。
机器人任务特定的上肢神经植物培训
摘要目的：用于上限LIMB神经居住的机器人设备可以增加实践强度，通常依靠具有有限能力的基于视频游戏的培训策略来个性化培训和整合功能培训。本研究显示了机器人任务特定培训（TST）方案的开发，并评估所达到的剂量。材料和方法：混合方法研究。上肢的3D机器人装置可在神经康复期间使用治疗师使用。第一阶段允许临床医生为TST定义专门的会话协议。在第二阶段应用方案，并测量了达到的剂量。结果：第一阶段（n = 5）：一种特定的协议，使用降级进行评估，然后进行定制的被动运动，然后开发了主动运动实践。第二阶段：该协议已成功应用于所有参与者（n = 10）。干预持续时间：4.5±0.8周，会话频率：1.4±0.2次/周，会话长度：42±9mins，会话密度：39±13％，强度：214±84个运动/会话，难度：DN = 0.77±0.1（归一化的距离），距离= 6.3±= 6.3±23±23±23±23±23±23±useverseversemberseversempesseans（spresseverseverseverseverseans）。sessions的密度和强度在参与者之间是一致的，但是观察到了明显的难度差异。在干预中未观察到指标的变化。结论：机器人系统可以通过调节参与者的需求和能力的实践难度来支持高治疗强度的TST。
触觉增强的完整上肢外骨骼接口
摘要：操纵既涉及精细的触觉反馈，又涉及FingerPad机械感受器感知的动态瞬变，也涉及动态触觉反馈，而动态触觉反馈则涉及整个手肌肉骨骼结构。在远程操作实验中，这些基本方面通常在操作员侧的不同设置之间进行分配：使用轻质手套和光学跟踪系统的那些设置，朝向仅触觉反馈的那些，以及那些实现外观骨骼或接地操纵器作为具有抗hepticic设备的hepticic设备，可提供KinaEsticic Enceptics。在手界面的水平上，提供动力学力反馈的外骨骼在最大渲染力和嵌入式执行器的带通之间进行了权衡，从而使这些系统无法正确地呈现触觉反馈。为了克服这些局限性，在这里，我们研究了一个完整的上肢外骨骼，覆盖了从肩部到手指裂料的所有上肢身体部位，并在指尖与线性语音盘绕器执行器结合。这些是为了呈现宽带触觉反馈以及手部外骨骼提供的动力学力反馈。在两个不同的反馈条件下（仅视觉和视觉供应），我们将在采摘远程操作任务中调查系统。根据测量的相互作用力和正确试验的数量进行了评估和比较。这项研究证明了能够组合的动觉和触觉触觉反馈的复杂的全肢外骨骼（七个肢体驱动的DOF加五个手动DOF）的总体可行性和有效性。定量结果表明，当提供触觉反馈时，尤其是对于均值和峰值施加的力，以及拾取和地位任务的正确速度时，效果的改善显着。
四肢瘫痪上肢功能辅助技术的使用与评估
背景：超过一半的脊髓损伤 (SCI) 发生在颈部，导致上肢功能丧失、活动受限和独立性降低。已经开发出多种技术来辅助 SCI 人群的上肢功能。目的：目前尚无关于当前辅助技术对颈椎 SCI 人群的有效性的明确临床共识，因此本研究回顾了 1999 年至 2019 年之间的文献。方法：对支持和改善颈椎 SCI 人群受损上肢功能的最新辅助技术进行了系统评价。搜索中使用了辅助技术、SCI 和上肢等术语组合，共得到 1770 篇文章。对选定的研究进行了数据提取，包括总结辅助技术的详细信息、研究参与者的特征、结果测量以及使用该设备时上肢功能的改善。结果：共发现 24 篇文章，分为五类，包括神经假体（侵入式和非侵入式）、矫形器、混合系统、机器人和手臂支撑。只有少数选定的研究全面报告了参与者的特征。结果测量范围很广，所有研究都报告了使用这些设备后上肢功能的改善。结论：本研究强调，辅助技术可以改善 SCI 患者的上肢功能。由于招募的参与者的异质性、广泛的结果测量以及所采用的不同技术等因素，很难得出可推广的结论。
通过 IMU 和 Flex 传感器进行实时上肢跟踪
在本报告中，我们通过执行运动学约束模型表明，单个 IMU 加上一个挠曲传感器就足以获得精确的重建。挠曲传感器是一种 1D 传感器，可根据挠曲程度改变阻力。我们使用现成的设备构建了一个可穿戴的扑克大小的传感器原型。为了证明我们设计的有效性，我们创建了一个虚拟环境，其中玩家被僵尸包围。为了杀死僵尸，玩家必须做出不同的上肢手势来发射能量球。通过设计一组手势，我们彻底评估了我们传感器的灵敏度和稳健性。通过我们的工作，我们希望激发后续研究，研究如何利用人体的内在约束来简化传感器设计。