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基于源的脑电图神经反馈，用于单腿的持续运动图像
摘要：该研究的目的是基于从44个EEG通道的实时sloreta来测试主要腿的视觉 - 否反馈引导运动成像（MI）的可行性。十名健壮的参与者参加了两次会议：第1节持续的MI，反馈和第2节持续的一条腿持续使用Neurofeactback。mi在20 s开到20 s的间隔内进行，以模拟功能磁共振成像。神经反馈以呈现运动皮层的皮质切片的形式是由在实际运动过程中具有最强活性的频带提供的。Sloreta处理延迟为250毫秒。会议1导致在前额叶皮层上主要在8-15 Hz带中产生双侧/对侧活性，而会议2则在主运动皮层上导致IPSI/双侧活动，涵盖了与运动执行过程中相似的区域。在有和没有神经反馈的会话中，不同的频段和空间分布可能反映不同的电机策略，最著名的是，在第1节中，在第2节中的操作条件。单腿MI可以用于中风患者康复的早期阶段。更简单的视觉反馈和运动提示而不是持续的MI可能会进一步增加皮质激活的强度。
多模式分布对齐的分层最佳传输
在许多机器学习应用程序中，有必要通过对齐方式有意义地汇总不同但相关的数据集。最佳传输（OT）的方法将姿势比对作为差异最小化问题：目的是使用Wasserstein距离转换源数据集以匹配目标数据集，作为在对齐约束下的分歧度量。我们引入了OT的分层公式，该公式利用数据中的群集结构来改善嘈杂，模棱两可或多模式设置的对齐。为了以数值为单位，我们提出了一种利用sindhorn距离的分布式ADMM算法，因此它具有有效的计算复杂性，该计算复杂性与最大群集的大小四倍地缩放。当两个数据集之间的转换是统一的时，我们提供的性能保证可以描述何时以及如何使用我们的公式恢复群集对应关系，然后描述为这种策略的最坏情况数据集的几何形状。我们将此方法应用于合成数据集，该数据集将数据建模为低级别高斯人的混合物，并研究数据的不同几何特性对对齐的影响。接下来，我们将方法应用于神经解码应用中，其目标是预测猕猴主运动皮层中神经元种群的运动方向和瞬时速度。我们的结果表明，当数据集中存在聚类结构时，并且在试验或时间点之间保持一致，这是一种层次对齐策略，该策略利用这种结构可以提供跨域比对的显着改善。
亨廷顿舞蹈症的阿育吠陀治疗（Tandava ...
摘要 亨廷顿舞蹈症是一种罕见的遗传性神经退行性疾病。它是一种遗传性疾病，表现为运动、认知和精神异常。该疾病是由 4 号染色体上胞嘧啶-腺嘌呤-鸟嘌呤 (CAG) 重复扩增的基因突变引起的。根据阿育吠陀，亨廷顿舞蹈症与 Sharangdhara Samhita 中提到的 Tandava Roga 有关。一名 50 岁的男性患者到 Kayachikitsa 门诊就诊，根据阳性家族史、分子遗传学分析和异常不自主运动的主诉，诊断为亨廷顿舞蹈症。阿育吠陀治疗方法经典地基于 Shodhana 和 Shamana。所使用的原则包括 Balya（强化）、Vatahara、Rasayana 和神经刺激作用。患者接受了 Shodhana 疗法，即用药物灌肠 (basti) 进行 strotoshodhana（身体通道排毒），同时还接受了 Shashti Shali Pind Swedan、Nasya、Shirodhara 和 Shirotalam 等其他疗法，共计三次。之后，患者每两个月接受一次 Panchakarma 疗法（三次）。除了 Shodhana 疗法外，还建议患者在六个月的治疗过程中使用一些 Shamana 药物，并配合 Pathya sevan 疗法。使用异常不自主运动量表 (AIMS) 进行评估，结果显示患者有显著改善，治疗六个月后分数从 33 分降至 11 分。阿育吠陀疗法可帮助改善亨廷顿舞蹈症患者的病情。可以对此类患者采用类似的治疗方法，以研究其对不同个案的疗效。
强度训练的成年人表现出更大的皮质激活与未训练的对照
力量训练会增加肌肉力量，这是由肌肉产生的最大力量（Hong等，2014； Moore等，2004）。Improving muscular strength serves to reduce the likelihood of injury occurrence (Brooks et al., 2006 ), lowers the probability of encountering mus- culoskeletal conditions such as osteoarthritis (Zhang & Jordan, 2010 ), enhances metabolic well-being (Ihalainen et al., 2019 ), augments the mobility of older adults (Brandon et al., 2003 ) and improves运动能力（Comfort等，2012）。因此，建议对包括运动员和年轻人和老年人在内的所有人群进行力量训练（2009； Liu＆Latham，2009）。神经适应能力增加了力量训练后肌肉的最大自愿产生能力的增加（Carroll等，2002； Jensen等，2005； Nuzzo等，2017； Siddique等，2020）。强度训练被认为会增加对受过训练的肌肉的神经驱动（Aagaard等，2002;Tøien等，2018），驱动器或运动命令的增加可能是从主运动皮层（M1）到Spinnaus Motoneu-rons中强度训练诱导的中枢神经系统（CNS）内部差异的变化的结果。可能的变化包括增加皮质的兴奋性和短间隔皮质抑制作用（SICI）（Siddique等，2020）。然而，最近的研究报道了SICI（Ansdell et al。，2020）或皮质脊髓兴奋性（Ansdell等，2020; Colomer-Poveda等，2021）的缺乏。最近的一项研究报告说，第一个有助于控制上肢肌肉中收缩力的控制（Glover＆Baker，2022）。这意味着其他神经结构或下降的概率或存在，可能是网状脊髓道（RST），基于训练引起的实力增长的基础（Aagaard等，2020; Atkinson等，2022; Hortob Agyi等，2021; Atkinson等人，2021年）。RST是锥形跨膜的主要植物，起源于庞然大物的网状形成，其双侧与近端和远端肌肉的α-大型神经元形成直接和间接的突触连接（Brownstone＆Chopek，2018; Drew等，2004; nathan; Nathan et al。其他工作支持这样的想法，即在非人类灵长类动物的力量训练之后，RST可能是提高强度的潜在机制（Atkinson等，2022； Glover＆Baker，2020）。脑干内网状形成的深层解剖学位置使它