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表面肌电图揭示了中间三角肌作为反向总肩关节置换术后功能优势的肩部肌肉
针对肩袖节关节病的患者指示了反向总肩关节置换术（RSA），这种疾病以藻毛性关节炎和肩袖袖口不足为特征。RSA假体通过将肱骨头转换为插座，将腺体转化为半球，从而违背了自然的肩关节解剖结构，从而导致内侧旋转中心和延长的肱骨[1,2]。这种设计改变了肩膀的生物力学，增加了三角肌纤维纤维的募集，并最终与肩部强度相比，与常规的总肩关节置换术相比，具有卓越的稳定性和控制性[1]。在恢复过程中，肩袖和支撑肌肉，尤其是三角肌，适应肩膀改变的生物力学，对肌肉活动，功能结果和运动范围产生重大影响[3-5]。肌肉活动或适应性可以通过肌肉测试来评估，使用小针电电极或粘附在皮肤上的表面电极进行评估。表面肌电图（SEMG）最近已被证明是一种有效且无创的工具，用于量化肩部中的个体肌肉激活，并已在临床诊断和康复环境中广泛使用[3,6-9]。
使用残差 CNN-LSTM 神经网络进行基于 EEG 皮质源特征的手部运动解码
摘要 — 使用脑信号进行运动运动解码 (MKD) 对于开发用于康复或假肢设备的脑机接口 (BCI) 系统至关重要。表面脑电图 (EEG) 信号已广泛应用于 MKD。然而，来自皮质源的运动解码很少被探索。在这项工作中，已经探索了使用 EEG 皮质源信号进行手部运动解码以执行抓取和举起任务的可行性。特别是，利用了运动前 EEG 片段。提出了一种基于残差卷积神经网络 (CNN) - 长短期记忆 (LSTM) 的运动解码模型，该模型利用运动前大脑活动中存在的运动神经信息。在运动开始前 50 毫秒的各种 EEG 窗口用于手部运动解码。实际和预测手部运动之间的相关值 (CV) 被用作源域和传感器域的性能指标。在传感器和源域比较了所提出的深度学习模型的性能。结果证明了使用运动前 EEG 皮质源数据进行手部运动学解码的可行性。
使用脑电图进行脑机接口手假肢感觉运动控制的运动预测
摘要 在本研究中，我们介绍了一种市售肌电假肢（Myobock ©，奥托博克）的改进版本，旨在为该设备提供基于脑机接口 BMI 的感觉运动控制。新系统使用用户的脑电图 (EEG) 信号以及手镯产生的振动作为输入，手镯包含振动马达，其频率与安装在假指尖的力敏电阻 (FSR) 测量的力成正比。在对七名健全人和四名截肢受试者进行实验期间，三种不同特征提取方法 (CSP、WD、GSO) 的四种组合已用于构建由两种具有不同电极数量的不同记录系统收集的 EEG 信号的特征向量。然后测试了三种机器学习算法（人工神经网络、具有线性和径向基函数核的支持向量机）的分类/预测性能。报告的结果为使用无线 BMI 来控制肌电假肢的主要运动类型提供了概念证明，即使用电极较少的 EEG 系统而不是研究级系统。
研究文章从高通量制造的本质上可拉伸铅锆石钛酸弹性体
由薄，柔软，可拉伸的设备制成的电子皮肤，可以模仿人类的皮肤并重建触觉和感知，为假体传感，机器人技术控制和人机界面提供了巨大的机会。薄片设备的高级材料和力学工程已被证明是启用和增强各种电子皮肤的灵活性和可伸缩性的效果途径；但是，由于现有制造技术的限制，设备的密度仍然很低。在这里，我们报告了一个高通量的一步过程，用于对电子皮肤的传感器密度为25传感器/cm 2的大型触觉传感阵列，其中传感器基于本质上可拉伸的压电铅锆钛酸钛酸（PZT）弹性器。以均匀性和被动驱动方式的PZT弹性体传感器阵列可实现高分辨率触觉感应，简化数据采集过程并降低制造成本。高通量制造工艺提供了一个通用平台，用于将本质上可拉伸的材料集成到大面积的高区域，高设备密度软电子设备，用于下一代电子皮肤。
皮层内微刺激引起人类指尖感觉
对于感觉运动功能障碍患者来说，恢复手指和指尖的皮肤感觉对于实现灵巧的假肢控制至关重要。然而，通过人类皮层内微刺激 (ICMS) 实现局部和可重现的指尖感觉尚未见报道。本文表明，人类参与者的 ICMS 能够引发双手 7 个手指的感知，包括 6 个指尖区域（即每只手 3 个）。中位感知大小估计包括 1.40 个手指或手掌节段（例如，一个节段是指尖或手指下方的上手掌部分）。这通过更敏感的手动标记技术得到证实，其中中位感知大小对应于指尖节段的大约 120%。感知表现出高度的日内一致性，包括在盲手指辨别任务中的高性能 (99%)。几天内，感知的变化更大，75.8% 的试验包含受刺激电极的模态手指或手掌区域。这些结果表明，ICMS 可以在神经假体操纵物体期间传递局部指尖感觉。
基于Python的模拟框架
摘要 - 全世界大约有2亿人将患有诸如视网膜炎色素炎和与年龄有关的黄斑de-生成疾病，并且正在开发各种视网膜视觉修复技术来靶向这些疾病。一种类似于人工耳蜗的技术使用电极网格来刺激其余的视网膜细胞。目前批准了两个视网膜假体品牌在患有晚期感光疾病的患者中植入。这些植入物的临床经验使这些设备恢复的视力与正常视力大不相同。为了更好地理解这项技术的结果，我们开发了Pulse2cept，这是一种开源的Python实施计算模型，该模型可以预测广泛植入物配置的视网膜假体患者的感知体验。模块化且可扩展的用户界面揭示了软件的不同构建块，从而使用户易于模拟新颖的植入物，刺激和视网膜模型。我们希望该图书馆通过提供一种工具来加速视觉假体的发展，从而为医学领域做出重大贡献。
CGHS-Rates-2023 - 艾哈迈达巴德.xlsx
78 角膜厚度测量 207 238 79 自动验光 35 40 80 黄斑功能测试 40 46 81 潜在视力测量 90 104 82 激光干涉测量 156 179 83 OCT-光学相干断层扫描 1913 2200 84 HRT-海德堡视网膜断层扫描 150 173 85 GDx 神经纤维层分析仪 79 91 86 UBM-超声生物显微镜 150 173 87 非接触眼压测量 (NCT) 45 52 88 用 schiotz 测量眼压 30 35 89 用应用眼压测量法测量眼压 50 58 90 视网膜三镜检查 52 60 91 90 D 镜检查 50 58 92 房角镜检查 58 67 93 单眼霰粒肿切开刮除术 400 460 94 双眼霰粒肿切开刮除术 431 496 95 上睑下垂手术及 Fasanella servat 手术 2070 2381 96 上睑下垂手术及 LPS 切除术（单眼） 4950 5693 97 上睑下垂手术及 Sling 手术（单眼） 6670 7671 98 眼睑外翻手术（单眼） 1400 1610 99 眼睑外翻手术（双眼） 2500 2875 99 眼睑外翻手术（双眼） 2500 2875 100 内眦赘皮矫正 1550 1783 101 眼角松解术和眼角切开术 518 596 102 眼睑内翻手术-单眼睑 1380 1587 103 眼睑内翻手术-双眼睑 2000 2300 104 睑缝合术 650 748 105 眼睑裂伤缝合术 1150 1323 106 眼睑回缩修复术 1700 1955 107 结石去除术 104 120 108 桶柄手术治疗眼睑肿瘤 311 358 109 颊部旋转皮瓣手术治疗眼睑肿瘤 6500 7475 110 眼眶切开术 7245 8332 111 眼球摘除术 3000 3450 112 眼球摘除术及眼眶植入物和人工假体 3000 3450 113 眼内容物摘除术3450 3968 114 眼眶内容摘除术及人工假体植入 5124 5893 115 眼睑外扩矫正 4658 5357 116 眼眶减压术 5175 5951 117 眼眶内容摘除术 5750 6613 118 眼眶内容摘除术及皮肤移植 6500 7475 119 眼眶骨折修复术 8280 9522 120 视网膜激光手术 1350 1553 121 视网膜脱离手术（RDS） 11500 13225 122 视网膜脱离手术（RDS）及巩膜扣带术 12420 14283 123 扣带移除术 1035 1190
Michael Baym
1。通过生成祖细胞收集目录来隔离DNA分子的方法，美国专利＃11,053,493 2。自动数据收集的设备，系统和方法，美国专利＃10,783,989 3。压缩，存储和搜索序列数据，美国专利＃10,777,304 4。用于分析皮肤菌群的设备和方法，美国专利＃10,575,834 5。便携式电子设备定向音频发射器安排系统和方法，美国专利＃10,575,093 6。根据微生物概况修改化妆品，美国专利＃10,546,651 7。便携式电子设备定向音频系统和方法，美国专利＃10,531,190 8。用于评估皮肤菌群的系统，方法和设备，美国专利＃10,448,929 9。设备，系统和方法控制哺乳动物主体中骨科关节假体运动的运动，美国专利＃10,420,666 10。移动设备用于要求捕获图像，美国专利＃10,348,948 11。便携式电子设备定向音频系统和方法，美国专利＃10,291,983 12。能力培训的系统和方法用于分配代理的授权，美国专利＃10,229,607 13。机器人清创仪器以及相关系统和方法，美国专利＃10,226,307 14。用于评估皮肤菌群的系统，方法和设备，美国专利＃10,219,789 15。通过电子确定对受试者的医疗计划的医疗治疗的依从性，美国专利＃10,217,177 16。机器人清创仪器以及相关系统和方法，美国专利＃10,213,225 17。便携式电子设备定向音频针对的多个用户系统和方法，美国专利＃10,181,314 18。根据微生物概况修改化妆品，美国专利＃10,140,424 19。设备，系统和方法用于控制哺乳动物主体中骨科关节假体运动的运动，美国专利＃10,137,024 20。移动设备用于要求捕获图像，美国专利＃9,936,114 21。便携式电子设备定向音频目标用户系统和方法，美国专利＃9,886,941 22。系统，设备和确定治疗合规性的方法，包括跟踪，注册等。医务人员，患者，仪器，事件等。根据治疗登台计划，美国专利＃9,864,839 23。根据微生物概况修改化妆品，美国专利＃9,811,641 24。根据微生物概况修改化妆品，美国专利＃9,805,171 25。系统，设备，混合物和方法，包括用于食品属性的应答器，美国专利＃9,792,539
宣传册
参考文献：[1] Lee, Yong Seuk 等人。“全膝关节置换术中运动校准是机械校准的一种可能替代方案。”膝关节外科、运动创伤学、关节镜 25 (2017): 3467-3479。[2] Courtney, P. Maxwell 和 Gwo-Chin Lee。“初次全膝关节置换术中运动校准的早期结果：文献荟萃分析。”关节成形术杂志 32.6 (2017): 2028-2032。[3] Blakeney, William 等人。“全膝关节置换术中的运动校准比机械校准更能再现正常步态。”膝关节外科、运动创伤学、关节镜 27 (2019): 1410-1417。 [4] Rosa, Sergio Barroso、Kaushik Hazratwala 和 Matthew PR Wilkinson。“关节炎膝关节滑车冠状面排列与目前可用的假体不匹配：对 4116 个膝关节和 45 种植入物设计的形态学分析。”《膝关节外科、运动创伤学和关节镜》31.8 (2023)：3116-3123。[5] 王志伟等人。“在运动学排列的全膝关节置换术中，外侧滑车切除术的覆盖不足与胫股骨排列参数相关：一项回顾性临床研究。”《BMC 肌肉骨骼疾病》22.1 (2021)：1-9。[6] Jeremić, Dragan V. 等人。 “运动学与机械校准全膝关节置换术（带内侧枢轴部件）的短期随访：病例对照研究。”《骨科与创伤学：外科与研究》106.5（2020 年）：921-927。[7] Ziv, Yaron Bar 等人。“接受分期双侧膝关节置换术的患者对其运动校准膝关节的认知度低于对其机械膝关节的认知度。”《骨科杂志》23（2021 年）：155-159。[8] Scott, David F. 和 Celeste G. Gray。“与植入运动校准装置的后稳定全膝关节相比，内侧稳定全膝关节的效果更好。”《关节成形术杂志》37.8（2022 年）：S852-S858 [9] Scott, David F. 和 Amy A. Hellie。 “植入运动学校准的全膝关节置换术的中屈曲、前后稳定性：后稳定和内侧稳定植入物的随机定量放射学松弛度研究。” JBJS 105.1 (2023): 9-19。[10] JONES, Brett K.；CARLSON, Brian J.；SCOTT, David F. 内侧稳定与单桡骨全膝关节置换术相比，运动学校准的屈曲度更好，早期恢复更好：两年临床结果。膝关节，2023，43: 217-223 [11] Scott, G.，等人。“全膝关节置换术能否同时不受旋转限制和前后稳定？：脉冲荧光透视研究。”骨与关节研究 5.3 (2016): 80-86。 [12] Morra EA、Greenwald AS，《GMK-Sphere 全膝关节设计在站立至下蹲活动中的运动学性能模拟》，2013 年研究报告。[13] Steinbrück、Arnd 等人，《全膝关节置换术后股骨胫骨运动学和负荷模式：后稳定设计与内侧稳定设计的体外比较。”临床生物力学 33（2016 年）：42-48。[14] Schütz、Pascal 等人，“GMK 球体植入物在步态活动过程中的运动学评估：动态视频荧光透视研究。”骨科研究杂志® 37.11（2019 年）：2337-2347。[15] Hossain F 等人，“内侧顺应球窝胫股关节的膝关节置换术可提供更好的功能”，临床骨科研究。2011 年 1 月；469(1):55-63。[16] Banks S 等人，“内侧顺应和旋转不受约束的 TKA 设计的体内运动学”，国际技术协会第 27 届年会讲稿Arthroplasty，日本京都，2014 年 9 月 25-27 日。[17] Pritchett JW，“患者更喜欢双十字韧带保留或内侧枢轴全膝关节假体”，《关节成形术杂志》，2011 年。[18] Dowsey, Michelle M. 等人，“一项比较内侧稳定全膝关节假体与十字韧带保留和后稳定设计的随机对照试验：全膝关节置换术后临床和功能结果报告。”《关节成形术杂志》35.6（2020 年）：1583-1590。[19] 存档数据：Medacta。
植入式传感器的神经刺激伪影去除可提高信号清晰度和运动意志解码
随着对具有可靠和多功能控制的假肢的需求不断增长，肌电模式识别和植入传感器方面的最新进展已被证明具有相当大的优势。此外，可以通过刺激残留神经实现假肢的感觉反馈，从而实现对假肢的闭环控制。然而，这种刺激会导致肌电图 (EMG) 信号中出现干扰伪影，从而降低假肢的可靠性和功能。在这里，我们实现了两种实时刺激伪影去除算法，即模板减法 (TS) 和 ε - 正则化最小均方 (ε -NLMS)，并研究了它们在植入神经袖和 EMG 电极的两名肱骨截肢者中离线和实时肌电模式识别的性能。我们表明，这两种算法都能够显著提高伪影破坏的 EMG 信号的信噪比 (SNR) 和离线模式识别准确性。此外，这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，但它们仍然代表了朝着能够进行多功能控制和同时感觉反馈的双向神经肌肉骨骼假肢迈出的进步。