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任务约束对虚拟现实中3D视觉运动跟踪任务的影响
近年来，许多研究都使用沉浸式虚拟现实（VR）来与真实环境尽可能地分析感知运动的协调（Bideau等，2010; Bideau et al。，2004; Ranganathan and Carlton and Carlton，2007; Vignais et; Vignais et al。，2009; Faure et al。，2020）。对VR的这种强烈兴趣创造了准确控制设备提供的信息，与环境的相互作用和任务的约束的可能性（例如Vignais等，2009； Choi等，2021）。在这种情况下，需要进行研究，以表征虚拟环境中可能的运动动作，这是在深度维度上恰当的（Armbrüster等，2008； Vienne等，2020）。为了解决这一目标，我们的研究团队已经开发了一项视觉运动跟踪任务，以操纵和评估不同虚拟约束对行动参与，尤其是在深度维度上的影响。跟踪任务的原理是移动效应器，以使其与移动目标保持尽可能近，可以通过互动
带有BCI
动力学运动图像（KMI）在运动皮层（称为事件相关的（DE） - 同时化，ERD/ERS）上产生特定的脑模式，使KMI可以通过电脑范围（BCI）通过电脑（EEGEEG）信号来检测到KMI。由于执行KMI任务会刺激突触可塑性，因此基于KMI的BCIS对许多需要长期KMI实践的应用（例如，运动训练或中风后康复）有望。但是，缺乏对基于KMI的BCI相互作用的研究，尤其是关于人际因素与运动模式变化之间的关系。这项试验研究旨在更好地理解给定个人的脑运动模式如何随着时间的流逝而变化，（ii）人际因素是否可能影响BCI实践，以及（iii）BCI用户的经验会随着时间的推移调节KMI任务（即ERDS和ERS）的脑运动模式。为此，我们在这项心理任务中招募了一名专家，他在五个月的时间内在26个不同的课程中进行了2080公里的时间。这项研究的原始性在于对来自EEG信号，BCI数据性能和13个不同调查的交叉引用数据的详细检查。结果表明，这种重复和延长的实践并没有减少他的福祉，尤其是对任务的自动化感。，我们观察到随着会话的积累，ERD振幅的进行性衰减和运动区域的浓度。所有这些元素都指向神经效率的现象。情绪，任务控制，饮食等）如果通过其他研究确认，这种现象可能会质疑BCI在向用户提供持续刺激时的质量。此外，这项试验研究的结果表明了可能影响运动皮层反应的洞察力（例如，和有希望的改善旨在长期使用的BCI的教学设计的机会。
G6PD的过表达/多动症 div>
帕金森氏病（PD）是一种神经退行性疾病，其特征在于黑质nigra pars compacta（SNC）中多巴胺能神经元的逐渐丧失和刘易身体的出现，主要由α-溶核蛋白蛋白的无溶量积累组成。帕金森氏病（PD）是全球老年人中第二常见的神经系统疾病，影响了全球人口的大约0.3％，60岁以上的个体患者患病率为1-3％（Tysnes and Storstein，2017年）。在巴西，一项研究表明，老年人的患病率为3.3％，这显着促进了该年龄段的发病率和死亡率（Bovolenta andFelício，2016年）。预测表明，到2040年，PD将影响1700万人，主要是男性，种族或族裔群体之间没有显着差异，而衰老是最重要的危险因素（Dorsey等，2018）。
早期干预包括在早产中具有不同风险的神经运动延迟风险的活跃运动组件：系统的审查和叙事综合
摘要：背景/目标：与早产儿相比，与运动结果相比，先前的评论证明了早期干预措施对认知的益处更强。可能是，运动发育需要更多针对性的干预措施，包括至少有活动的电动机组件。但是，尽管神经运动延迟的风险增加了，但没有概述重点是早产婴儿的这种干预措施。方法：系统地搜索了有关早产婴儿的早期干预措施的（准）随机对照试验的（准），神经运动延迟的风险各不相同，并且包括在第一年内开始进行主动运动组件的试验。提取了研究数据和参与者特征。使用偏见2工具的风险评估了偏差的风险。结果：包括25个报告，包括21个独特（准）RCT，并被归类为基于纯运动的干预措施（n = 6）或以家庭为中心的干预措施（n = 19）。是基于运动的干预措施，干预后立即改善了运动结果，其中之一分别在随访中进行了，分别进行了五种和以家庭为中心的方法。只有五项以家庭为中心的研究评估了五岁以上的长期影响，发现没有比标准护理更大的疗效。总体而言，在纳入的研究之间进行干预强度，类型和结果存在较大的变化。结论：尽管有方法上的异质性损害了结论，但对运动结果的影响有限，特别是长期结局。包括以家庭为中心的方法嵌入的更强的以运动为中心的成分可能会增加对运动结果的影响，这对于出现神经运动延迟的早期迹象的婴儿特别感兴趣。
识别影响基于 BCI 的中风后运动康复结果的因素，以实现人工智能的个性化
摘要 — 中风是导致成人复杂残疾的主要原因。中风后运动障碍和认知障碍的患病率很高且持续存在。最常见的后果是对侧上肢偏瘫，超过 80% 的中风患者急性发作，超过 40% 的中风患者慢性发作。基于运动意象的脑机接口 (BCI) 在中风后运动恢复方面表现出良好的效果。然而，这种方法并不适用于所有患者，即使有效，在不同患者之间的效果也大不相同。因此需要改进。这可以通过为每位患者个性化基于 BCI 的运动康复 (MR) 计划来实现，特别是通过个性化所使用的人工智能 (AI) 模型。为此，首先必须确定成功的基于 BCI 的运动康复的预测因素。事实上，很少有研究解决影响中风后基于 BCI 的 MR 的因素的问题。因此，在本文中，我们调查了与成功使用 BCI 相关的因素以及与中风后运动康复相关的因素，以确定可能影响基于 BCI 的中风后 MR 的各种因素。然后，我们讨论如何考虑这些因素，以便开发新的 AI 算法，用于个性化的中风后基于 BCI 的 MR。索引术语 —BCI、中风运动康复、性能预测器、训练个性化、人工智能
通过优化的深度学习模型从感觉运动大脑活动直接重建语音 Berezutskaya, Y.; Freudenburg, ZV; Vansteensel, M.
摘要 目的：脑机接口 (BCI) 技术的发展是帮助因严重运动瘫痪而失去说话能力的人实现交流的关键。一种越来越受关注的 BCI 控制策略采用从神经数据进行语音解码。最近的研究表明，直接神经记录和高级计算模型的结合可以提供有希望的结果。了解哪些解码策略可以提供最佳和直接适用的结果对于推动该领域的发展至关重要。方法：在本文中，我们优化并验证了一种解码方法，该方法基于语音重建，该语音重建直接从语音生成任务期间来自感觉运动皮层的高密度皮层脑电图记录中进行。主要结果：我们表明 (1) 专用的机器学习优化重建模型是实现最佳重建性能的关键；(2) 重建语音中的单个单词解码准确率达到 92%-100%（偶然水平为 8%）；(3) 从感觉运动大脑活动直接重建可以产生可理解的语音。意义。这些结果强调了模型优化以实现最佳语音解码结果的必要性，并强调了基于感觉运动皮层重建的语音解码为开发下一代 BCI 通信技术所提供的潜力。
感觉运动学习的网络视角
摘要 当我们学习时，大脑中会发生什么？自从 Cajal 的开创性工作以来，该领域已经取得了许多发现，表明经验如何改变单个突触的结构和功能。然而，最近的进展强调了从神经元和突触群体之间复杂的相互作用来理解学习的必要性。我们应该如何在如此宏观的层面上思考学习？在这里，我们开发了一个概念框架来弥合学习运作的不同尺度之间的差距——从突触到神经元再到行为。利用这个框架，我们探索指导跨这些尺度的感觉运动学习的原则，并为该领域未来的实验和理论工作奠定基础。关键词 神经元群体、感觉运动学习、状态空间框架、神经可塑性、维度、内部模型
迈向多模式BCI：外围控制对运动皮层活动和代理意识的影响
摘要 - 近年来，使用运动图像的大脑计算机界面（BCI）显示出一些局限性在控制质量方面。为了改善这项有前途的技术，一些研究旨在与其他技术（例如眼睛跟踪）开发混合BCI，这些技术显示出更可靠的可靠性。但是，在机器人控制中使用眼动仪可能会自身影响机构感（SOA）（SOA）和用于运动图像（MI）区域的大脑活动。在这里，我们探讨了代理意识与运动皮层活动之间的联系。为此，我们使用了投影在表面上的虚拟臂，该虚拟手臂由运动捕获控制或使用眼迹器凝视控制。我们发现，在凝视控制任务期间，电动机皮层有一项活动，并且对预计的机器人臂的控制会带来显着差异，这与观察机器人移动的情况有很大的差异。
感觉运动网络内的早期结构连通性
由分布式和相互连接的结构组成，这些结构通过皮质皮质连接和皮质增生环路相互作用，感觉运动（SM）网络在围产期内经历快速成熟，因此特别容易容易体现早产。然而，早产对新兴SM连接的发展和完整性的影响及其与后来的运动和全球障碍的关系仍然很少了解。在这项研究中，我们旨在探索在期限年龄（TEA）时SM白质（WM）连接的早期微观结构成熟的程度受早产调节，并且与18个月校正年龄的神经发育结果有关。我们分析了从发展中的人类连接项目（DHCP）数据库中的118个扩散MRI数据集：59个早产（PT）低风险婴儿在TEA附近扫描的茶和对照组的成年（MRI和性别年龄）配对的对照组（FT）新生儿。我们使用概率拖拉机划定了主要的SM皮质（S1，M1和中心区域）和皮层下结构之间的WM连接，并使用扩散张量成像（DTI）和Neurite方向分散分散和密度成像（NODDI）模型评估了它们的微观结构。为了超越特定的单变量分析，我们根据每个PT婴儿相对于FT组的多参数Mahalanobis距离计算了与早产相关的成熟距离。我们的结果证实了PT和FT婴儿之间SM段的微观结构差异，其影响随着出生时胎龄较低而增加。成熟距离分析强调，早产性对较高距离的SM段具有差异作用，因此对（i）皮质皮质的影响比皮质 - 皮层的连接有影响。 （ii）涉及S1的投影比M1和中心区域； （iii）最胸部皮质皮质块，涉及凸出核。茶时的这些不同的变化表明脆弱性遵循特定的模式与已建立的
运动意象过程中的 ERD 调节与用户特征和 BCI 性能相关
摘要 — 提高用户表现是基于运动想象 (MI) 的 BCI 控制的主要问题之一。MI-BCI 利用运动和感觉运动皮层上的感觉运动节律 (SMR) 的调制来区分几种心理状态并实现用户交互。这种调制被称为事件相关去同步 (ERD) 和同步 (ERS)，来自 mu (7-13 Hz) 和 beta (15-30 Hz) 频带。这种 BCI 开辟了有希望的领域，特别是控制辅助技术、运动训练甚至中风后运动康复。然而，MI-BCI 在实验室外仍然很少使用，主要是因为它们缺乏稳健性和可用性（15% 到 30% 的用户似乎无法控制 MI-BCI）。提高用户表现的一种方法是更好地了解用户特征与 BCI 性能背后的 ERD/ERS 调制之间的关系。因此，在本文中，我们在一个包含 75 名参与者的大型 MI-BCI 数据库中分析了 MI 任务（即 ERD 和 ERS）背后的大脑运动模式如何根据 (i) 任务性质（即右手 MI 和左手 MI）、(ii) 执行任务的会话（即校准或用户培训）和 (iii) 用户特征（例如年龄、性别、手动活动、性格特征）进行调节。本研究的独创性之一是将与用户特征相关的人为因素研究与 MI 任务期间的神经生理 ERD 调节结合起来。我们的研究首次从 16PF5 问卷中揭示了 ERD 与自我控制之间的关联。