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社论：用于运动的神经假体
在过去十年中，我们见证了神经假体的快速发展，神经假体是一种将大脑与外部辅助和康复设备连接起来的系统。虽然这项工作主要研究的是能够实现手臂和手部感觉运动功能的神经假体，但人们对恢复运动能力（即在空间中移动的能力）的神经假体的兴趣也日益浓厚。大脑控制的轮椅和外骨骼就是这种神经假体的例子。本研究主题中的文章集合介绍并讨论了现有证据、概念框架、神经假体设计和有关将神经假体应用于步态辅助和康复的实际问题。研究主题涵盖了一系列问题，例如控制方案、机器人方面、有效性、运动性能特征、神经基础、伦理、对神经系统疾病的重要性、运动学习和运动功能恢复。这些贡献总结如下，分为 7 个主题类别：（i）评论和观点，（ii）动物研究，（iii）平衡控制，（iv）运动假肢，（v）肌电控制，（vi）基于脑电图 (EEG) 的下肢假肢控制系统，以及（vii）脊髓神经调节和外骨骼步态训练对瘫痪患者的综合影响。
植入传感器的神经刺激伪像去除伪像改善了信号清晰度和电动机的解码
随着对可靠和多功能控制的假肢的需求增加，肌电模式识别和植入传感器的最新进展已被证明具有很大的优势。另外，可以通过刺激残留神经来实现假体的感觉反馈，从而可以对假体进行闭环控制。然而，这种刺激会导致肌电图（EMG）信号中的干扰伪影，从而恶化假体的可靠性和功能。在这里，我们实施了两种实时刺激伪影算法，模板减法（TS）和ε范围的最小平均正方形（ε-NLMS），并研究了它们在植入了两种经过植入的具有神经奶酪的经过跨乳液中的植物和实时的肌关系中的性能和实时的肌肌摄影。我们表明，这两种算法都能显着提高信号 - 噪声比（SNR）和totifact-prount的EMG信号的图案识别精度。此外，两种算法都改善了主动神经刺激期间运动意图的实时解码。尽管这些结果取决于用户特定的传感器位置和神经刺激设置，但它们仍然代表了能够多功能控制和同时感觉反馈的双向神经肌肉骨骼假体的进步。
3D臂目光：3D ARM的公共数据集到达虚拟现实中的注视信息
3D武器凝视是一个公共数据集，旨在从精确控制的，舒适的姿势到达宽的可触及空间中的物体时提供自然的手臂运动以及视觉和凝视信息。参与者参与了在虚拟环境中挑选和将物体放置在各种位置和方向上，从而使工作空间最大化了探索工作区，同时通过指导参与者通过躯干和肩部来确保参与者通过视觉反馈来确保一致的坐姿姿势。这些实验设置允许以高成功率（> 98％的物体）和最小的补偿性运动捕获自然手臂运动。数据集重组超过250万个样本，这些样本从20位健康参与者中记录，他们执行14,000个单次选拔运动（每位参与者700个）。最初旨在探索基于自然眼睛和手臂协调的新型假体控制策略，但该数据集也将对对核心感觉运动控制，人形机器人机器人，人类机器人相互作用以及在注视指导计算机视觉中相关解决方案的开发和测试的研究人员也很有用。
从一小组空间
结果：在对第一位患者进行分类时，我们仅使用单个微创 sEEG 电极记录的 6 个通道数据就实现了平均 58% 的准确率，而在对第二位患者进行分类时仅使用单个 ECoG 条带记录的 8 个通道数据就实现了 72% 的准确率。我们的紧凑型架构不需要使用预先设计的特征，学习速度很快，并且可以在与用于训练的时间间隔不同的连续数据集上成功运行稳定、可解释且具有生理意义的决策规则。关键神经元群的空间特征与主动和被动语音映射结果相吻合，并表现出神经活动的逆空间频率关系特征。与其他架构相比，我们的紧凑解决方案的性能与最近在神经语音解码文献中介绍的解决方案相当或更好。 20 结论：我们展示了使用少量 21 个电极并基于从少量 22 训练数据中得出的紧凑型无特征工程解码器构建语音假体的可能性。23
手足运动和想象运动任务的脑电信号聚类
厄瓜多尔瓜亚基尔高等政治学院，ESPOL 电气和计算机工程系，Gustavo Galindo 校区，Perimetral 路 30.5 号，邮政信箱 09-01-5863，瓜亚基尔，厄瓜多尔 {vasanza 1、epelaez 2、floayza 3}@espol.edu.ec 摘要 —。现代技术使用脑机接口 (BCI) 来控制身体有障碍人士的设备或假肢。在某些情况下，EEG 数据用于确定受试者在执行运动和想象运动任务时的意向性。然而，由于获取的电压水平较低，EEG 信号很容易受到噪声的影响。我们使用了 25 名健康受试者在进行手脚运动和想象运动时 64 个 EEG 记录的数据集。数据经过预处理，包括设计滤波器以降低操作 EEG 信号的预期频谱之外的噪声。然后，我们使用基于谱密度的特征提取。最后，应用五种聚类算法来检测运动和想象运动任务。结果表明，k-means、k-medoids 和层次聚类算法可以更好地检测运动活动，而层次聚类则更适合手部的想象任务。
机器人梦dream以求吗？人类计算机整合设计和评估中的经验因素
人类计算机相互作用研究的最新发展标志着从相互作用到设备与人体整合的新范式转变。人类计算机集成的研究领域旨在将计算机作为“使用”用户的“一部分”，而不是将人类和计算机视为两个独立的实体，以增强其身体或认知能力[2，27，29]。想象一下，例如，攻击用户身体以执行精确运动运动的外骨骼。因此，这种可穿戴的外骨骼可以允许从未碰过钢琴的用户在专业水平上弹奏。这类似于医疗康复领域的假体的目标，该目标旨在帮助截肢者完全恢复或超过预压前功能。这种范式的独特之处在于技术与人体融合在一起的想法，与成为一个人有意识地控制的“工具”，或者是循环中没有人的自主系统（见图1）。集成系统的目标是实现从根本上不同的经验目标，即“我是用我的[自我]做到的，而不是“机器为我做到的”或“我用机器做到了” [16，27]。尽管有新的机会增加了人类绩效，可及性和整体经验，但我们看到当前对人类计算机整合的搜索局限性。首先，对人类计算机集成的研究主要是一项技术企业，因为它主要关注“物理形式因子”和“实现措施”。但是，要使人类与计算机成功整合，仅考虑“物理整合”就不够。例如，外部骨骼可能能够移动用户的手指，使他们的身体毫不费力地弹钢琴，而仍然没有向他们提供一种感觉，即这些动作是“由我完成的” [33]，或者假肢可能会帮助用户毫不费力地行走，而不会为用户提供“我的幻想”，“我的假体是我的一部分。如果我们要将计算机作为“我们的一部分”体验，因此我们还必须考虑“体验式集成”，即，如何作为用户身体的自然组成部分来体验技术。但是，在评估整合时，大多数研究人员都专注于用户作为身体一部分的反思性自我感知或判断的变化，例如他们的“关系自我” [27]，“身体形象” [19，20]和“自我形象” [5]，同时忽略了身体体验的前反射方面[10，11，18]，即感觉到身体所有权和代理的感觉，而无需明确的观察和反思[34]。幻影肢体患者就是一个例子，因为他们反思地意识到他们缺少肢体（即，它不是他们自我概念或身体形象的一部分），而他们仍然“预先反射”感觉到幻影肢体是身体的一部分。仅旨在满足用户反思性自我感知的系统将利用过于狭窄的身体体验，这反过来又可能导致
在与计算机整合时激发自我意识
近期的人机交互 (HCI) 研究突出了一种新范式，即从传统的命令-响应交互转向技术与人体的“集成”。人机集成 (HInt) 研究领域及其“融合”子部分不再将人与计算机视为两个独立的实体，而是旨在将计算机与用户集成为“一个人类技术组合”，以增强人类的能力 [3、21、62、66]。这一目标包括多个层面的整合：（1）物理整合，即将技术置于身体内部或身体上[62]；（2）功能整合，将技术参与认知功能，以协助或恢复该功能；（3）体验整合，即技术通过某种方式被感受，成为用户对（a）自己（自我体验）和/或（b）世界（世界体验）的反思性（即显性）体验或前反思性（即隐性）体验的一部分。研究表明，技术的物理或功能整合并不一定会导致体验整合[29, 37, 63, 82]。具体而言，研究发现，技术通常被体验为“其他”的东西，要么感觉完全自主（“整合（为我）做了那件事”），要么由用户反思性地控制（“我让整合做了那件事”）[8]，这与传统的命令 - 响应类型的交互有关。除了这些体验之外，研究人员现在感兴趣的是如何将整合系统与用户的自我体验联系起来，以引出诸如“我做了那件事（用我的身体）”这样的陈述（图 1）[20，37，62]。正如我们将要论证的那样，这一步要求我们超越将自我体验仅仅视为反思性的自我判断（“我用我认为是我的身体的东西做了那件事”），也将其视为前反思的自我感觉（“我用感觉是我的身体的东西做了那件事”）。两者之间的区别将在第 3 部分进一步阐述）。引出前反思的自我感觉非常重要，因为没有自我感觉的身体和认知整合系统在某些情况下已被证明会产生不愉快、脱离身体或分离的体验，尽管它们能够提高功能和表现[5，37，61，63，82]。例如，研究人员发现，通过电肌肉刺激 (EMS) 用计算机控制参与者双手的系统通常会让用户感到“害怕”，感觉好像他们“被人推”或“被黑客攻击”[61,82]。同样，对假肢和脑植入物的采访表明，有些人感觉他们的假肢或脑植入物是一个外来物体，而不是他们自己的一部分——即使他们是成功的用户 [28,29,63]。用户经常会报告假肢“碍事”或不可用，需要付出太多努力才能使用，最终导致用户放弃该技术或对它的保护性降低[17,63]。研究人员认为，激发自我意识可以消除这种破坏性体验，并改善保护性行为[17]和可用性期望[26,27,63]，并有助于避免用户出现不必要的自我分离[5,29,37]（见图2）。
软多材料磁性纤维和纺织品 - 信息科学
磁响应软材料是下一代软机器人、假肢、手术工具和智能纺织品的有前途的构建模块。然而，迄今为止，制造具有极端长宽比的高度集成磁性纤维（可用作可操纵导管、内窥镜或功能性纺织品）仍然具有挑战性。本文提出了多材料热拉伸作为材料和加工平台，以实现数十米长的柔软、超可拉伸且高弹性的磁性纤维。展示了直径低至 300 μ m、长宽比为 10 5 的纤维，将纳米复合域与嵌入软弹性体基质中的铁磁微粒集成在一起。通过选择适当的填料含量，必须在磁化密度和机械刚度之间取得适当的平衡，展示了可承受 > 1000% 应变的纤维，它们可以被磁力驱动并举起高达自身重量 370 倍的重量。磁性纤维还可以集成其他功能，如微流体通道，并编织到传统纺织品中。研究表明，这种新型磁性纺织品可以清洗并承受极端的机械约束，并且在磁力驱动下可以折叠成任意形状，这为医疗纺织品和软磁系统领域的新奇机遇铺平了道路。
临床医生手册 - accessdata.fda.gov
以下警告适用于此神经刺激系统。怀孕和哺乳。尚未确定在怀孕和哺乳期间使用神经刺激的安全性和有效性。如果患者正在怀孕或哺乳，则不应使用此神经刺激系统。磁共振成像 (MRI)。不要对植入了此系统的任何神经刺激器或导线（或导线的任何部分）的患者进行 MRI。即使神经刺激器已被移除，如果导线的任何部分或颅骨假体仍植入，患者也不应进行 MRI。神经刺激系统是 MR 不安全的。尚未进行测试以确定使用条件以确保神经刺激系统在 MR 环境中的安全性。高刺激输出和电荷密度限制。避免过度刺激。使用高振幅和宽脉冲宽度的参数设置存在脑组织损伤的风险。只有在充分考虑有关电荷密度的警告后，才应编程高振幅和宽脉冲宽度。可以对系统进行编程以使用临床研究中使用的参数设置范围之外的参数设置。如果刺激参数的编程超出了 30 μC/cm 2 的电荷密度限制，则会出现一个屏幕警告您电荷密度过高。可以通过降低刺激来降低电荷密度
陶森大学年度语言病理学和听力学研讨会
Deepa Galaiya，医学博士（耳鼻喉科助理教授 - 头颈手术）Deepa Galaiya是一名受过奖学金培训的神经科医生和外侧颅底外科医生。她的临床实践专门研究儿童和成人中中耳，内耳，颅底和面部神经障碍的手术和医疗。这包括治疗颅底肿瘤，前庭schwannomas（或声学神经瘤），人工耳蜗，慢性耳部疾病，听力丧失，胆固醇，耳塞，耳脊髓病，脑脊液漏气泄漏和耳痛。她接受了内窥镜耳部手术的训练，这是一种最少的侵入性方法来治疗胆汁脱蛋白瘤和耳膜穿孔，以减少对可见切口的需求。她将为巴尔的摩和华盛顿特区都会区的患者居民提供服务。Galaiya博士的研究兴趣包括开发用于评估电极插入，尖端折叠和基底膜破裂的人耳塞植入的力感应微量毛。她的其他项目涉及用于手术导航的计算机视觉，用于机器人颞骨手术的工具到组织的注册，手术人体工程学的优化以及与合作控制机器人组合的中耳假体放置力的力量评估。财务披露-Deepa Galaiya受约翰·霍普金斯（John Hopkins）非财务披露雇用-Deepa Galaiya没有非财务披露