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通过分离行为相关的神经信号揭示运动皮层中意想不到的复杂编码但简单的解码机制
摘要 在运动皮层中，行为相关的神经反应与不相关的信号纠缠在一起，这使编码和解码机制的研究变得复杂。目前尚不清楚行为无关信号是否可能隐藏一些关键真相。一种解决方案是准确地分离行为相关和不相关的信号，但由于行为相关信号的实际情况未知，这种方法仍然难以捉摸。因此，我们提出了一个框架来定义、提取和验证行为相关信号。通过分析三只执行不同伸手任务的猴子的分离信号，我们发现以前被认为无用的神经反应以复杂的非线性方式编码了丰富的行为信息。这些反应对于神经元冗余至关重要，并揭示了运动行为占据了比之前预期更高维的神经空间。令人惊讶的是，当结合经常被忽略的神经维度时，行为信息的线性解码可以与非线性解码一样准确，这表明线性读出是在运动皮层中进行的。我们的研究结果提示，分离与行为相关的信号可能有助于发现更多隐藏的皮质机制。
通过分离行为相关的神经信号揭示运动皮层中意想不到的复杂编码但简单的解码机制
摘要 在运动皮层中，行为相关的神经反应与不相关的信号纠缠在一起，这使编码和解码机制的研究变得复杂。目前尚不清楚行为无关信号是否可能隐藏一些关键真相。一种解决方案是准确地分离行为相关和不相关的信号，但由于行为相关信号的实际情况未知，这种方法仍然难以捉摸。因此，我们提出了一个框架来定义、提取和验证行为相关信号。通过分析三只执行不同伸手任务的猴子的分离信号，我们发现以前被认为无用的神经反应以复杂的非线性方式编码了丰富的行为信息。这些反应对于神经元冗余至关重要，并揭示了运动行为占据了比之前预期更高维的神经空间。令人惊讶的是，当结合经常被忽略的神经维度时，行为信息的线性解码可以与非线性解码一样准确，这表明线性读出是在运动皮层中进行的。我们的研究结果提示，分离与行为相关的信号可能有助于发现更多隐藏的皮质机制。
通过分离任务相关的神经信号揭示运动皮层中意想不到的复杂编码但简单的解码机制
摘要 在运动皮层中，任务相关的神经反应与无关信号纠缠在一起，这使编码和解码机制的研究变得复杂。目前尚不清楚任务无关信号是否可能隐藏一些关键真相。一种解决方案是准确地分离任务相关和无关信号，但由于任务相关信号的基本事实未知，这种方法仍然难以捉摸。因此，我们提出了一个框架来定义、提取和验证任务相关信号。通过分析执行不同伸手任务的三只猴子的分离信号，我们发现以前被认为无用的神经反应以复杂的非线性方式编码了丰富的任务信息。这些反应对于神经元冗余至关重要，并揭示了运动行为占据了比之前预期更高维的神经空间。令人惊讶的是，当结合经常被忽略的神经维度时，任务信息 24 可以像非线性解码一样准确地进行线性解码，这表明线性读出是在运动皮层中进行的。我们的研究结果提示，分离与任务相关的信号可能有助于发现更多隐藏的皮层机制。27
通过新颖的增强现实范式解决基于运动想象的 BCI 文盲问题
*电子邮件：elena.fenoglio@iit.it 简介：运动想象 (MI) - 无需运动输出即可在脑海中演练运动 - 被广泛用作脑机接口 (BCI) 的控制策略，因为它能引发与真实运动类似的神经反应，同时成本低、非侵入性且安全 [1]。然而，15-30% 的基于 MI 的 BCI 用户是“BCI 文盲”：他们无法控制系统 [2]。为了解决这个问题，我们提出了一种将 MI 与动作观察 (AO)（深思熟虑和结构化的运动观察）相结合的范例，并辅以增强现实 (AR)，以探索其对运动相关大脑反应的影响，从而可能增强基于 MI 的 BCI 范例。材料、方法和结果：25 名健康参与者使用触摸面板用右臂执行伸手任务 - 想象的（运动想象-MI）或真实的（运动执行-ME）（图 1A）。以随机顺序重复使用 AR（真实条件）和不使用 AR（增强条件）的任务，前者显示虚拟右臂以提供 AO 提示。我们通过计算运动执行/想象期间 alpha 和 beta 波段的事件相关去同步 (ERD) 来分析电生理 (EEG) 信号，基线为运动开始前 500 毫秒。
感染保护与护理卫生
在麻疹病毒感染和感染转移麻疹中的释放中的管理是世界上最传染病的传染病之一。感染是由单弦RNA病毒帕托马病毒引起的。感染是空气传播的，小滴是通过眼睛吸入或伸手的小滴。麻疹病毒在体内迅速灭活，空气或表面上的生存时间最多为两个小时。孵化期通常从感染到发烧10-12天，但可能从7到18天不等。如果给出了预防免疫球蛋白以减轻疾病，则可以延长孵育期。当患者患有病毒，发烧和呼吸道症状增加时，传染性最多是在症状阶段的早期。感染可以从皮疹出现后4天的首次皮疹首次亮相前4天进行。这意味着一个孵化的人最早可以从暴露后的第5天开始传染。暴露后2-3天可能已经发生病毒血症。只有通过有效的疫苗接种计划才能防止感染的传播。在一个社会中，在一个社会中，疫苗接种的麻疹比例（或先前完成感染后的免疫力）太低而无法实现“群免疫”会增加感染传播的风险。对特殊患者类别的敏感性
对话teprescence.pdf
在过去的30年中，远程敏感机器人的出现签署了与他们无法伸手并与距离人进行社交互动的地方[60，77，78]。这些技术通常配备了移动基础，并且可以由远程用户控制以在放置机器人的环境中导航。先前的研究已经确定了在家中使用远程敏感机器人[12、13、90]和护理设施[7、16、46、71]的大型潜在。示例在老年人的机器人机器人的用例中包括远程医疗任命[8，16，46]；与家人和看护者进行沟通[18、28、47、63、64]；任务管理[24]；远程教育[37]；和健康监测[24，25]。远程敏感机器人对于家庭居住的老年人来说可能会很有帮助，即使他们在住宅环境中受到限制，也可以进入他们想要进入外部世界的地方。与普通老年人相比，家庭居住的老年人的死亡风险明显更高[23]，并且从功能障碍和精神疾病中获得了更多[20，74，81，87]。在过去的十年中，年龄70岁或以上的家中成年人的患病率增加了一倍以上，从5.0％增加到13.0％，并且这一数字继续增加[6]。
参考方案对基于LFP的脑机接口解码性能的影响
摘要。目的。由于局部场电位 (LFP) 具有良好的特性（信号稳定性和低带宽），近来人们对其在脑机接口 (BMI) 应用中的兴趣日益浓厚。LFP 通常相对于单个单极参考进行记录，而该参考易受常见噪声的影响。已提出了几种参考方案来消除常见噪声，例如双极参考、电流源密度 (CSD) 和公共平均参考 (CAR)。然而，到目前为止，还没有任何研究调查这些参考方案对基于 LFP 的 BMI 解码性能的影响。方法。为了解决这个问题，我们使用深度学习方法全面研究了不同参考方案和 LFP 特征对手部运动解码性能的影响。我们使用了在猴子执行伸手任务时从其运动皮层区域长期记录的 LFP。主要结果。实验结果表明，无论采用何种参考方案，局部运动电位 (LMP) 都是最具信息量的特征。使用 LMP 作为特征，我们发现 CAR 在长期记录会话中始终比其他参考方案产生更好的解码性能。意义总体而言，我们的结果表明 LMP 与 CAR 结合使用可以增强基于 LFP 的 BMI 的解码性能。
基于强化学习的皮层内脑机接口快速自校准解码器
摘要：背景：由于皮层内脑机接口中神经记录的非平稳性，需要每天以监督的方式进行再训练以保持解码器的性能。使用基于强化学习（RL）的自校准解码器可以改善此问题。然而，在保持良好性能的同时快速探索新知识仍然是基于RL的解码器的挑战。方法：为了解决这个问题，我们提出了一种基于注意力门控RL的算法，该算法结合了迁移学习、小批量和权重更新方案来加速权重更新并避免过度拟合。所提出的算法在两只猴子的皮层内神经数据上进行了测试，以解码它们的伸手位置和抓握姿势。结果：解码结果表明，与未再训练的分类器相比，我们提出的算法的分类准确率提高了约20％，甚至比每日再训练的分类器取得了更好的分类准确率。此外，与传统的RL方法相比，我们的算法将准确率提高了约10%，在线权重更新速度提高了约70倍。结论：本文提出了一种自校准解码器，该解码器具有良好且稳健的解码性能，权重更新速度快，可能有助于其在可穿戴设备和临床实践中的应用。
通过分离行为相关的神经信号揭示运动皮层中意想不到的复杂编码但简单的解码机制
摘要 在运动皮层中，行为相关的神经反应与不相关的信号纠缠在一起，这给编码和解码机制的研究带来了复杂性。目前尚不清楚行为无关信号是否可能隐藏一些关键真相。一种解决方案是在单神经元和单次试验水平上准确分离行为相关和不相关信号，但由于行为相关信号的实际情况未知，这种方法仍然难以实现。因此，我们提出了一个框架来定义、提取和验证行为相关信号。通过分析三只执行不同伸手任务的猴子的分离信号，我们发现以前被认为包含很少信息的神经反应实际上以复杂的非线性方式编码了丰富的行为信息。这些反应对于神经元冗余至关重要，并揭示了运动行为占据了比以前预期更高维的神经空间。令人惊讶的是，当结合经常被忽略的神经维度时，行为相关信号可以线性解码，其性能与非线性解码相当，这表明线性读出可以在运动皮层中进行。我们的研究结果表明，分离行为相关信号可能有助于发现更多隐藏的皮层机制。
融合肌肉和运动信号的混合体机界面
摘要 目的。体机接口 (BoMI) 建立了一种操作各种设备的方法，让用户能够利用脊髓损伤或中风后仍可用的肌肉和运动冗余来扩展其运动能力的极限。在这里，我们考虑了两种信号的整合，即来自惯性测量单元 (IMU) 的运动信号和用肌电图 (EMG) 记录的肌肉活动，这两种信号都有助于 BoMI 的运行。方法。由于 IMU 和 EMG 信号的性质不同，直接组合它们可能会导致控制效率低下。因此，我们使用基于非线性回归的方法从 EMG 信号预测 IMU，然后将预测和实际 IMU 信号组合成混合控制信号。这种方法的目标是为用户提供在运动和 EMG 控制之间无缝切换的可能性，使用 BoMI 作为促进选定肌肉参与的工具。我们在 15 名未受损参与者的队列中以三种控制模式（仅 EMG、仅 IMU 和混合）测试了界面。参与者通过引导计算机光标经过一组目标来练习伸手动作。主要结果。我们发现，所提出的混合控制可实现与基于 IMU 的控制相当的性能，并且明显优于仅使用 EMG 的控制。结果还表明，混合光标控制主要受 EMG 信号的影响。意义。我们得出结论，将 EMG 与 IMU 信号相结合可能是针对肌肉激活的有效方法，同时克服了仅使用 EMG 的控制的局限性。