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使用 Metamax3B 评估中风患者行走过程中心肺参数的重测信度
（V ̇ O 2 ：氧气消耗量；V ̇ CO 2 ：二氧化碳生成量；V ̇ O 2 .kg -1 ：每公斤氧气消耗量；RER：
在意外地形上两足步行期间大鼠大脑的时间变化功能连通性
大脑皮层在人类和其他动物对不可预测的地形变化的适应性中起着重要作用，但是在此过程中，皮质区域之间的功能网络知之甚少。为了解决这个问题，我们训练了6只老鼠，视力阻塞，在带有不平衡区域的跑步机上双胎行走。全脑电脑电图信号通过32通道植入电极记录。之后，我们使用时间窗口扫描所有大鼠的信号，并使用相位延迟索引量化每个窗口中的功能连接。最后，使用机器学习算法来验证在检测大鼠运动状态时动态网络分析的可能性。我们发现，与步行阶段相比，在制备阶段的功能连接水平更高。此外，皮质更加注意控制肌肉活动需求更高的后肢的控制。功能连接的水平较低，可以预测前方的地形。大鼠意外地与不均匀的地形接触后的功能连通性突发，而在随后的运动中，它明显低于正常行走。另外，分类结果表明，使用多个步态阶段的相位延迟指数作为特征可以有效地检测步行过程中大鼠的运动状态。这些结果突出了皮质在动物对意外地形适应中的作用，并可能有助于推进运动控制研究和神经植物的设计。
Norwich Road，Cromer，Norfolk Walking/ ... div>住房战略行动计划
4.5.4理事会将对使用残疾设施赠款的使用进行审查，以确保资金对帮助残疾人拥有适合其需求的房屋可能产生最大的影响。例如，这可能包括使用DFG资金来提高新的或现有的负担得起房屋的可访问性标准。
大脑-身体任务共同适应可以提高自主学习和双足行走的速度
摘要 受到动物大脑和身体共同适应环境的启发，我们提出了一种肌腱驱动和过度驱动（即 n 个关节、n + 1 个执行器）的双足机器人，它 (i) 利用其可反向驱动的机械特性来管理身体与环境的相互作用，而无需明确控制，以及 (ii) 使用简单的 3 层神经网络在仅 2 分钟的“自然”运动喋喋不休（即与腿部和任务动态兼容的探索策略；类似于儿童游戏）后即可学会走路。这种大脑与身体的协作首先学会在“空中”产生脚的周期性运动，并且无需进一步调整，就可以在双足动物放低到与地面轻微接触时产生运动。相比之下，用 2 分钟的“幼稚”运动喋喋不休（即忽略腿部任务动态的探索策略）进行训练，不会在“空中”产生一致的周期性运动，并且在与地面轻微接触时会产生不稳定的运动并且没有运动。当进一步降低双足动物并使期望的腿部轨迹达到地面以下 1 厘米时（导致期望轨迹与实际轨迹之间的误差不可避免），基于自然或幼稚的咿呀学语的周期性运动呈现出几乎同样持续的趋势，并且随着幼稚的咿呀学语而出现运动。因此，我们展示了如何通过植根于植物可反向驱动特性的持续物理适应来驱动在不可预见的情况下不断学习行走，并通过利用植物动力学的探索策略来增强这种适应。我们的研究还表明，受生物启发的肢体和控制策略的共同设计和共同适应可以在没有明确控制轨迹误差的情况下产生运动。
基于转移学习的脑机界面，用于检测外骨骼辅助步行期间障碍物的出现
结果和讨论：使用两个连续网络的方法与仅在交叉验证伪在线分析中的第一个方法时，结果是优越的。每分钟（FP/min）的假阳性从31.8降低至3.9 fp/min，重复数量没有误报和真正的阳性（TP）从34.9％提高到60.3％的NOFP/TP。在用外骨骼的闭环实验中测试了这种方法，其中脑机接口（BMI）检测到障碍物，并将命令发送到外骨骼以停止。使用三个健康受试者测试了这种方法，在线结果为3.8 fp/min，NOFP/TP进行了49.3％。使该模型适用于具有缩短且可管理的时间范围的不可能的身体患者，在先前的测试中应用和验证了转移学习技术，然后将其应用于患者。两名不完全的脊髓损伤（ISCI）患者的结果为37.9％NOFP/TP和7.7 fp/min。
使用移动测绘系统根据点云绘制室内步行环境地图
摘要 摘要 步行性是智慧城市规划中需要解决的问题之一。尽管对户外步行行人进行了大量研究，但对室内步行性的研究却很少。最近，大多数行人倾向于使用室内路线而不是室外路线来保护自己免受日晒雨淋，因为大多数室内路线都位于购物中心和轨道交通站等建筑物上。因此，收集室内建筑物中的所有相关信息以解决步行性问题非常重要。GeoSLAM ZEB REVO 扫描仪因其方便进入狭窄空间、繁忙区域和复杂的建筑结构而受到广泛使用。该扫描仪便于携带，操作员可以将其安装在推车上或用背包携带，易于操作。扫描仪捕获建筑物的几何形状和设施并将其呈现为点云的形式。然后可以使用点云分割方法从点云中提取必要的信息。最终用户（例如城市规划师）可以从最终产品中受益，以使用行人友好型工具设计未来的建筑，以鼓励更多人步行。因此，除了减少道路上私家车的使用外，它还通过提供健康的生活方式给社会带来影响。
使用脑电图信号和机器学习算法对不稳定和稳定的步行模式进行分类
摘要：分析脑电图（EEG）信号的不稳定步态模式对于开发实时脑部计算机界面（BCI）系统至关重要，以防止跌倒和相关的伤害。本研究研究了分类算法利用EEG信号检测步行不稳定的可行性。使用64通道的大脑视觉脑电图系统从13位健康成年人中获取脑电图信号。参与者对四个不同稳定和不稳定的条件进行了步行试验：（i）正常步行，（ii）正常步行，内侧 - 外侧扰动（MLP），（iii）正常行走双重任务（stroop），（iv）正常步行，正常步行与质量视觉反馈中心。使用小波能量和EEG信号的熵提取数字生物标志物。算法，例如Chrononet，SVM，随机森林，梯度增强和复发性神经网络（LSTM），可以以67％至82％的精度分类。分类结果表明，使用基于EEG的数字生物标志物可以准确地对不同的步态模式（从稳定到不稳定）进行分类。本研究使用具有潜在应用的EEG数据集开发了各种基于机器的分类模型，该模型在检测不稳定的步态神经信号方面，并通过防止跌倒和伤害进行干预。
中风后行走时额叶和顶叶区域的相位依赖性大脑激活 - 一项 fNIRS 研究
恢复行走是卒中后的主要康复目标 (1)，但这种恢复往往变化很大 (2)，恢复完全社区行走功能的个体比例有限 (3)。中风是对大脑的直接损伤，但在康复过程中很少评估大脑的功能特征。由于行走恢复的变化，测量和记录大脑特征有助于指导康复治疗的处方 (4)。功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种越来越流行的测量大脑活动的工具。它的便携性、对运动伪影的敏感度相对较低以及低成本使其成为测量行走过程中大脑的有吸引力的工具 (5)。fNIRS 使用成对的近红外光发射器和检测器光极，两者相距 3–4 厘米。这个分离距离允许记录 1.5–2 厘米的深度（即到达大脑皮层的皮层）和与脑电图 (EEG) 相比相对较高的空间分辨率。这些光电极可以放置在头皮的多个区域，以估计该区域氧合血红蛋白 (HbO) 和脱氧血红蛋白 (HbR) 浓度的变化。根据神经血管耦合理论，血红蛋白浓度的这些变化（HbO 增加和 HbR 降低）表明大脑皮层活动增加（6、7）。健康成年人从站立开始行走时，HbO 通常立即下降（表明氧气消耗），然后上升（表明氧气补充/增加氧气以满足神经元需求），并在行走开始后 5-10 秒达到峰值。随着行走的继续，HbO 的初始增加会下降，有时甚至在行走停止之前就达到基线或低于基线站立水平（8）。HbR 的反应通常相反，变化幅度相对较小。研究不同行走阶段（例如加速或稳态行走）的激活程度对于评估不同行走阶段的相对皮质需求非常重要。先前的研究表明，中风人群的血流动力学反应曲线不同（9）。然而，中风人群的血流动力学曲线有限，需要对中风后行走过程中的曲线进行更详细的描述。迄今为止，在中风中，大脑活动主要在
不仅仅是能量消耗：长跟腱在人类行走和跑步中的多重益处
运动过程中，长远端肌腱（如跟腱）储存和释放的弹性应变能量可增强肌肉力量并降低运动能量消耗：由于远端肌腱在回弹过程中进行机械工作，跖屈肌纤维可以在较小的长度范围内、较慢的缩短速度和较低的激活水平下工作。很少有证据表明人类进化出长远端肌腱（或保留自我们更远的人科祖先）主要是为了实现较高的肌肉 - 肌腱功率输出，事实上，与许多其他物种相比，我们的力量仍然相对较弱。相反，大多数证据表明，这种肌腱的进化是为了降低总运动能量消耗。然而，长肌腱还有许多其他优势，通常未被认识到，据推测可能具有更大的进化优势，包括由于肌肉更短更轻而减少肢体惯性（减少近端肌肉力量需求），减少足部与地面碰撞时的能量耗散，能够储存和重复使用肌肉所做的工作以减弱足部与地面碰撞引起的振动，减少肌肉产热（从而降低核心温度），以及减轻工作引起的肌肉损伤。 总的来说，这些影响应该可以减少神经运动疲劳和运动用力感，使人类可以选择以更快的速度移动更长时间。 由于这些好处在更快的运动速度下更大，因此它们与以下假设一致：我们的祖先使用的跑步步态可能对跟腱长度产生了巨大的进化压力。因此，长跟腱可能是一种独特的适应性，它提供了许多生理、生物力学和心理方面的好处，从而影响了多种任务中的行为，包括运动和运动之外的行为。虽然能量成本可能是运动研究中感兴趣的变量，但未来的研究应该考虑影响我们运动能力的更广泛的因素，包括我们决定以特定速度移动给定距离，以便更充分地了解跟腱功能的影响以及该功能在身体活动、不活动、废用和疾病对运动表现的影响。
站立、行走和跑步时带有 ERP 和 SSVEP 范式的头皮和耳朵脑电图的移动 BCI 数据集
我们展示了一个移动数据集，该数据集由 24 名参与者在执行两项脑机接口 (BCI) 任务时以四种不同的速度移动时从头皮和耳朵周围的脑电图 (EEG) 以及运动传感器获得。数据由放置在前额、左脚踝和右脚踝的 32 通道头皮脑电图、14 通道耳朵脑电图、4 通道眼电图和 9 通道惯性测量单元收集。记录条件如下：站立、慢走、快走和慢跑，速度分别为 0、0.8、1.6 和 2.0 m/s。对于每种速度，记录了两种不同的 BCI 范式，即事件相关电位和稳态视觉诱发电位。为了评估信号质量，在每种速度下对头皮和耳朵脑电图数据进行了定性和定量验证。我们相信该数据集将有助于在不同移动环境中的 BCI 分析大脑活动并定量评估性能，从而扩大实际 BCI 的使用。