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生物控制的手提假体的内骨骨骼的设计
摘要。文章分析了当今假体设备市场上常见的生物控制假体的结构，尤其是I-Limb，“米开朗基罗手”和Bebionic Prostheses。表明，这些构造使用手指和棕榈的空心壳模型，共同形成了假体结构的外骨骼。这种类型的设计的特征是制造的复杂性，因此，由于牵引元素，齿轮元素或其他元素被放置在这些空心元素内，因此成本和不合理使用体积的使用，这可以确保在执行此类手指的弯曲运动时的传输力。本文提出使用内骨骼作为固定电动驱动器和控制元素的支持基础。同时，该结构是一组链式连接的元素和杆，用于传播力，其中确保在所有铰链接头中同时弯曲，并且执行的运动的形式接近自然。同时，在拟议的设计中更合理地使用了手指元件的体积，因为可以在结构杆上固定弹性材料的外部喷嘴，这将重复真实的手指的形状，在执行握把运动时可靠地固定物体。同时，可以在这种弹性体元素中安装传感器以提供触觉感觉。研究的结果是，开发了所有假体内骨骼元素的3-D模型，并通过3-D打印制造。在原型制定阶段，由Arduino Uno模块控制的双极步进电动机用作电动驱动器来评估执行运动的轨迹。证明，由于安装传感器的安装，可以提高功能性，以提供触觉感觉，因此确定执行动作的数量实际上与类似物的数量相同，并且提出的设计的成本要低得多。同时，由于使用少量的结构元素及其连接，可靠性更高。
一种精确且快速校准的语音神经假体
作者的经济利益：Stavisky、Henderson 和 Willett 是斯坦福大学所拥有的知识产权的发明人，这些知识产权已授权给 Blackrock Neurotech 和 Neuralink Corp。Wairagkar、Stavisky 和 Brandman 拥有与加州大学校董会拥有的语音 BCI 相关的专利申请。Stavisky 是 wispr.ai 的顾问，并获得了股权。Brandman 是 Paradromics Inc. 的外科顾问。Henderson 是 Neuralink Corp 的顾问，在 Enspire DBS 的医学顾问委员会任职，也是 Maplight Therapeutics 的股东。MGH 转化研究中心与 Neuralink、Synchron、Axoft、Precision Neuro 和 Reach Neuro 签订了临床研究支持协议，LRH 为其提供咨询意见。麻省总医院 (MGB) 正在召集可植入脑机接口协作社区 (iBCI-CC)；向 MGB 提供的慈善捐赠协议，包括迄今为止从 Paradromics、Synchron、Precision Neuro、Neuralink 和 Blackrock Neurotech 获得的捐赠，都支持 iBCI-CC，LRH 为其提供了帮助。Glasser 是 Sora Neuroscience、Manifest Technologies 和 Turing Medical 的顾问。
基于物联网技术开发高功能仿生手假肢结构的理念
摘要 本文分析了高性能仿生手假肢设计中主要问题的解决途径，提出了设计时必须同时解决的主要任务。通过对当今常见的仿生手假肢的结构和工作原理的分析，发现其主要缺点，这些缺点要么与设计的不完善有关，要么与旨在提供触觉的信息处理以及用于形成仿生假肢元件控制信号的生物信号的选择和处理等有关。提出了仿生假肢结构开发的概念，该概念涉及将作者提出的基于内骨骼的假肢机电设计与触觉传感器以及特殊设计的 EMG 传感器和执行器相结合，它们根据物联网原理组合成一个网络，其中包括使用专门的信息支持来积累和处理这些信号，并基于人工智能和云技术元素的应用为假肢执行机构和执行器形成相应的控制信号。
固定可拆卸的假体与植入物支撑的过度遗物，用于恢复牙齿的上颌骨，相对2种植物下颌覆盖物：咀嚼效率和最大咬合力
目的：本研究评估了上颌植入物的咀嚼效率和最大咬合力，由两种植入物支撑的下颌骨过高的假肢和固定的杂种假体的咀嚼力和固定的混合假体。患者和方法：六名从先前研究中招收的完全厌恶的患者安装了下颌倒角，其中包括两个植入物。将四个平行上颌植入物放置在犬和第二磨牙区域。每个患者随机接收BOD和固定的混合假体（FHP）。使用咀嚼口香糖和查看口香糖软件，根据色相的差异评估了咀嚼效率。使用咬合力计，评估了最大咬合力（在纽顿）。使用3个月后，评估了以下上颌假体：完整的义齿（CD），BOD和FHP。使用单向方差分析测试比较了这三组，而使用事后LSD测试比较了两者之间的组。这些统计检验具有5％的显着性阈值。结果：色相的平均方差最高（CD的低混合能力），然后是BOD，最终在FHP上。组之间的最大咬合力的平均值显着变化（p <0.001）。FHP在假体中表现出最大的最大咬合力，其次是BOD，而CD表现出最小的咬合力。结论：考虑到这项研究的结果，上颌四平行植入物FHP的表现优于BOD。在最大咬合力和咀嚼效率方面，这两个假体均表现出优于常规陈述。
瞬时语音合成神经假体
6 神经技术和神经康复中心，神经病学系，麻省总医院，哈佛医学院，马萨诸塞州波士顿 * 共同资深作者 通讯作者：Maitreyee Wairagkar (mwairagkar@ucdavis.edu) David Brandman (dmbrandman@ucdavis.edu) Sergey Stavisky (sstavisky@ucdavis.edu) 摘要：脑机接口 (BCI) 有可能恢复因神经疾病或受伤而失去说话能力的人的交流。BCI 已被用于将试图说话的神经相关性转化为文本 1–3 。然而，文本通信无法捕捉人类语音的细微差别，例如韵律、语调和立即听到自己的声音。在这里，我们展示了一种“脑转语音”神经假体，它通过解码植入在患有肌萎缩侧索硬化症和严重构音障碍的男子腹侧中央前回的 256 个微电极的神经活动，瞬间合成具有闭环音频反馈的语音。我们克服了缺乏用于训练神经解码器的真实语音的挑战，并能够准确地合成他的声音。除了音素内容，我们还能够从皮层内活动中解码副语言特征，使参与者能够实时调节他的 BCI 合成语音以改变语调、强调单词和唱短旋律。这些结果证明了通过 BCI 让瘫痪者清晰而富有表现力地说话的可行性。简介：说话是人类的一项基本能力，失去说话能力对患有神经系统疾病和受伤的人来说是毁灭性的。脑机接口 (BCI) 是一种很有前途的治疗方法，它通过解码神经活动 4 来绕过神经系统受损的部分，从而恢复语言能力。BCI 的最新演示主要集中在将神经活动解码为屏幕上的文本 2,3 ，并且具有高精度 1 。虽然这些方法提供了恢复交流的中间解决方案，但仅靠文本交流无法提供具有闭环音频反馈的数字替代发声装置，也无法恢复人类语音的关键细微差别，包括韵律。
使用 Arduino 和
摘要 — 本文介绍了使用 Arduino 和 Mindflex 技术开发脑控假手的过程。本研究的目的是设计一个系统，使残疾人士能够通过他们的脑信号控制假手。脑电图 (EEG) 信号用于捕获和解释用户执行特定手部动作的意图。Neurosky 芯片与 Arduino 集成以获取实时 EEG 信号，而 Mindflex 技术采用 EEG 耳机，可作为捕获脑信号的非侵入式用户友好界面。通过分析这些信号，生成命令来控制假手的运动。原型实现包括集成伺服电机等机电元件以激活假肢。进行了广泛的测试和模拟，以评估系统性能和效率。分析并比较了来自 openbci 设备和 Mindflex 的验证数据，以评估大脑命令的准确性和可靠性。结果显示用户和伺服电机之间的交互成功，表明使用 EEG 信号控制手假肢的可行性。生成大脑命令所实现的准确性验证了所开发系统的有效性。这项研究有助于假肢技术的进步，为提高残疾人的生活质量提供了新的可能性。
精确且快速校准的语音神经假体
交流是构造障碍患者的优先事项，例如中风和肌萎缩性侧索硬化症（ALS）1。患有疾病的人会损害沟通报告，增加了隔离，抑郁症和生活质量下降的速度2,3；失去沟通可能会确定一个人是否会在高级ALS 4中追求或撤回维持生命的护理。虽然可以使用现有的增强性和辅助通信技术，例如头部或眼动仪，但随着患者失去自愿性肌肉控制5，它们的信息传输率较低，并且越来越难以使用。大脑计算机接口是一种有前途的通信技术，可以直接从皮质神经信号中解码用户的预期语音6。开发语音神经假期的努力主要是基于研究的研究，这些数据是从经受电生理监测的能力强大的扬声器进行回顾性分析的，以实现临床目的7-16。几个小组已经进行了实时的脑界面研究，以使用植入的皮质摄影（ECOG）17-20恢复丢失的语音，其中包括在17期发表的报告，或物质内多电极阵列21。最近的两份报告通过将尝试的语音通过尝试到音素（单词的基础）而产生的皮质神经信号并将这些音素组装成在计算机屏幕上显示的单词和/或句子，从而建立了“大脑到文本”的语音表现19,21。这些研究实现了通过单词错误率量化的沟通性能，为25.5％，1,024字词汇19和23.8％，词汇为125,000字，词汇21，并需要大约17个小时的记录才能收集足够的训练数据以获得该水平的表现。
用于大脑中基因组编辑的工程自由交付的核糖核蛋白
6马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州医学院神经学系神经技术与神经记录中心 * （sstavisky@ucdavis.edu）摘要：大脑计算机界面（BCIS）有可能恢复因神经系统疾病或受伤而失去说话能力的人的沟通。bcis已被用来将尝试语音的神经相关性转化为文本1-3。但是，文本交流未能捕捉人类言语的细微差别，例如韵律，语调和立即听到自己的声音。在这里，我们展示了一种“脑对舞会”神经假体，即通过解码植入人类腹膜前缘的256个微电腹膜中的256个微电腹膜中腹膜上腹膜中腹膜上腹膜和严重的dysarthria的男性中腹膜的神经活动来立即与闭环音频反馈合成声音。我们克服了缺乏对训练神经解码器的基本真相的挑战，并能够准确地综合他的声音。与语音内容一起，我们还能够从心理学活动中解码副语言特征，从而使参与者实时调节他的BCI-BCIS综合声音以更改语调，强调单词并唱着短旋律。这些结果证明了使瘫痪者能够通过BCI进行明智和表达的人的可行性。简介：说话是一种基本的人类能力，失去说话的能力对于患有神经系统疾病和伤害的人来说是毁灭性的。大脑计算机界面（BCIS）是一种有希望的疗法，可以通过解码神经活动绕过神经系统受损的部分来恢复语音4。BCI的最新演示重点是将神经活动解码为屏幕2,3的文本，其精度很高1。这些方法提供了一种中间解决方案来恢复沟通，但单独与文本的沟通却没有提供具有闭环音频反馈的数字替代人声仪，并且无法恢复人类语音的关键细微差别，包括韵律，语调，语气和音调。
用于语音解码和虚拟形象控制的高性能神经假体
言语神经假体有可能恢复瘫痪患者的交流能力，但自然的速度和表现力却难以实现 1 。在这里，我们使用临床试验中患有严重肢体和声音麻痹的参与者的言语皮层高密度表面记录，以实现跨三个互补的语音相关输出模式的高性能实时解码：文本、语音音频和面部化身动画。我们使用在参与者试图默说句子时收集的神经数据来训练和评估深度学习模型。对于文本，我们展示了准确而快速的大词汇解码，中位速度为每分钟 78 个单词，中位字错误率为 25%。对于语音音频，我们展示了清晰而快速的语音合成和根据参与者受伤前的声音进行的个性化设置。对于面部化身动画，我们展示了对虚拟口面运动的控制，以实现语音和非语音交流手势。解码器经过不到两周的训练就达到了高性能。我们的研究结果引入了一种多模式语音神经假体方法，该方法有望为重度瘫痪患者恢复完整的、具体化的交流能力。