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World File Search System信号检测
可穿戴传感器和人工智能在人体工学中的应用：文献系统综述
摘要：物理人体工程学已成为监测潜在疾病（例如与工作活动相关的疾病）的有效策略。最近，在物理人体工程学领域，一些研究还表明，通过结合使用人工智能和可穿戴传感器，人体工程学分析的实验方法具有改进的潜力。在这方面，本综述旨在首次介绍使用这些组合方法进行的调查，考虑截至 2021 年的时期。结合通过物理传感器（IMU、加速度计、陀螺仪等）或生物电位传感器（EMG、EEG、EKG/ECG）获得的有关工人的信息的方法，以及通过人工智能系统（机器学习或深度学习）进行的分析，从诊断、预后和预防的角度提供了有趣的视角。尤其是，可穿戴传感器获取的信号可用于识别和分类工人的姿势和生物力学负荷，这些信号可以处理后形成有趣的算法，用于预防领域（尤其是肌肉骨骼疾病），并具有很高的统计能力。对于人体工程学和职业医学而言，这些应用提高了对人体极限的认识，有助于确定可持续性阈值，以及环境、工具和工作组织的人体工程学设计。该研究领域的发展前景是完善信号检测和处理程序；将研究扩展到辅助工作方法（辅助机器人、外骨骼）和患有疾病或残疾的工人类别；以及开发在精度和灵活性方面超过目前人体工程学使用的风险评估系统。
海报演示摘要
三光子头式显微镜用于记录神经元活性。他们的技术局限性包括成像深度，改变焦平面时对动物行为的干扰以及在点燃环境中无法形象的成像。klioutch-Nikov，Kerr和同事开发了一个头部安装的三光子激发显微镜，可以在点燃环境中自由移动的小鼠中的所有皮层分辨率以单神经元分辨率进行成像。作者设计了一个轻巧的显微镜，具有远程聚焦，扩展的Z范围和高分辨率。设置允许适当的动物活动能力和头部取向。作者对表达钙指标的神经元进行了成像，并以无标签方法对血管结构进行了成像。他们在几天内对4和6进行了神经元活性的重复测量，并以最小的或没有光漂白或光损伤进行了测量。一个两通道检测器系统使作者能够提高收集效率，从而在暗中和点燃的环境中进行成像，而没有明显的信号检测发生变化，并且在两个条件之间的过渡中没有伪像。第4层和第6层神经元在光线和黑暗环境中具有活性，当光条件切换时，神经元活性稀疏。开发的成像设置可以在自然条件下记录。Elisa Floriddia自然神经科学
机载和地面激光扫描中的回波数字化和波形分析
机载和地面激光扫描中的回波数字化和波形分析 ANDREAS ULLRICH，MARTIN PFENNIGBAUER，霍恩，奥地利 摘要 基于短激光脉冲飞行时间测距的激光雷达技术能够以所谓的点云形式获取准确而密集的 3D 数据。该技术适用于不同的平台，如地面激光扫描中的稳定三脚架或机载和移动激光扫描中的飞机、汽车和船舶。从历史上看，这些仪器使用模拟信号检测和处理方案，但专用于科学研究项目或水深测量的仪器除外。2004 年，一款用于商业应用和大量数据生成的激光扫描仪设备 RIEGL LMS-Q560 被推向市场，它采用了一种激进的替代方法：对仪器接收到的每个激光脉冲的回波信号进行数字化，并在所谓的全波形分析中离线分析这些回波信号，以便使用适用于特定应用的透明算法检索回波信号中包含的几乎所有信息。在激光扫描领域，从那时起就建立了一个不太具体的术语“全波形数据”。我们尝试对市场上发现的不同类型的全波形数据进行分类。我们从仪器制造商的角度讨论了回波数字化和波形分析中的挑战。我们将讨论使用这种技术所能获得的好处，特别是关于脉冲飞行时间激光雷达仪器所谓的多目标能力。
新一代电动汽车 EVAL-L9963E-MCU 的 BMS 评估见解和
图 3.2 使用 LT Spice 的 L9963E IC 原理图。5. 比较取两个 BMS 板来比较它们的效率和参数评估。在这次比较中，使用的电路板是德州仪器的被动平衡 bq76PL455A-Q1，它为多达 16 个串联锂离子电池组的电池组提供监控和平衡 [3]。bq76PL455A-Q1 可在从最低 16 V 到最高 79.2 V 的电池组电压下工作。除了 16 个电池单元测量通道外，还提供了八 (8) 个额外的基本通道用于温度或辅助信号检测，以及六 (6) 个额外的高级通道。作为一种选择，设计高级通道以在电平改变状态时产生误差；无论是从高到低，还是从低到高。如果不太麻烦，请参阅 bq76PL455A-Q1 信息表 (SLUSC51)，了解 0 至 65°C 和 -40°C 至 105°C 工作温度范围内的通道电压估计精度。对于 4.2 V 的电池，安装的电阻将电池调节电流设置为 56 mA [3]。而 EVAL-L9963E-MCU 的堆栈电压为 9.6 V 至 64 V。L9963E 的主要活动包括通过堆栈电压测量、电池电压测量、温度测量和库仑计数来监控电池和电池组状态。GPIO，该设备还提供了通过外部 NTC 电阻操作分布式电池温度传感的可能性。通常，GPIO 可用于执行绝对和差分电压转换。它们也可以配置为数字输入/输出。该 IC 支持最多 7 个 NTC [4]。
基于EEG的听觉注意检测及其对被动BCI的未来应用
在复杂的听觉环境中区分和参加一个特定声音源的能力是有效交流的基本技能。的确，它使我们可以在酒吧里与朋友进行家庭对话或讨论。这种能力在听力受损的个体中受到挑战，并且更准确地说是有人工耳蜗（CI）的能力。的确，由于植入物的光谱分辨率有限，在嘈杂的环境或同时听觉来源的情况下，听觉感知仍然很差。最近的方法学进步允许现在根据神经信号检测，该神经信号在一个人正在关注的多个并发流中的听觉流。这种称为基于脑电图的听觉注意检测（AAD）的方法基于基本研究发现，表明，在多语音方案中，与无人看管的语音相比，在多语音方案中，对播放的语音信封的皮质跟踪得到了增强。在这些发现之后，其他研究表明，可以使用脑电图/脑电图（脑电图/磁脑摄影）来探索在鸡尾酒派对的情况下语音聆听期间探索听觉的关注。总的来说，这些发现使人们可以构想下一代助听器将习惯技术和AAD结合在一起。重要的是，AAD在被动BCI的背景下，在教育环境以及互动音乐表演的背景下也具有巨大的潜力。在这篇迷你综述中，我们首先介绍了AAD的不同方法和全球概念的主要局限性。然后，我们在非临床被动BCI领域暴露其潜在应用。
基于EEG的听觉注意检测及其对被动BCI的未来应用
在复杂的听觉环境中区分和参加一个特定声音源的能力是有效交流的基本技能。的确，它使我们可以在酒吧里与朋友进行家庭对话或讨论。这种能力在听力受损的个体中受到挑战，并且更准确地说是有人工耳蜗（CI）的能力。的确，由于植入物的光谱分辨率有限，在嘈杂的环境或同时听觉来源的情况下，听觉感知仍然很差。最近的方法学进步允许现在根据神经信号检测，该神经信号在一个人正在关注的多个并发流中的听觉流。这种称为基于脑电图的听觉注意检测（AAD）的方法基于基本研究发现，表明，在多语音方案中，与无人看管的语音相比，在多语音方案中，对播放的语音信封的皮质跟踪得到了增强。在这些发现之后，其他研究表明，可以使用脑电图/脑电图（脑电图/磁脑摄影）来探索在鸡尾酒派对的情况下语音聆听期间探索听觉的关注。总的来说，这些发现使人们可以构想下一代助听器将习惯技术和AAD结合在一起。重要的是，AAD在被动BCI的背景下，在教育环境以及互动音乐表演的背景下也具有巨大的潜力。在这篇迷你综述中，我们首先介绍了AAD的不同方法和全球概念的主要局限性。然后，我们在非临床被动BCI领域暴露其潜在应用。
带唤醒无线电的神经形态分割计算
摘要 — 神经形态计算利用时间数据的稀疏性，通过在每个时间步骤激活一小部分神经元和突触来降低处理能量。当部署用于边缘系统中的分割计算时，远程神经形态处理单元 (NPU) 可以通过使用稀疏脉冲无线电 (IR) 波形进行异步通信来降低通信功率预算。这样，输入信号稀疏性直接转化为计算和通信方面的节能。然而，对于红外传输，总能耗的主要贡献者仍然是维持主无线电开启所需的功率。这项工作提出了一种新颖的架构，将唤醒无线电机制集成到由远程、无线连接的 NPU 组成的分割计算系统中。基于唤醒无线电的神经形态分割计算系统设计的一个关键挑战是选择用于感知、唤醒信号检测和决策的阈值。为了解决这个问题，作为第二项贡献，本研究提出了一种新颖的方法，该方法利用物理系统的数字孪生 (DT)（即模拟器）以及称为“先学习后测试 (LTT)”的顺序统计测试方法，提供理论上的可靠性保证。所提出的 DT-LTT 方法广泛适用于其他设计问题，并在此展示了神经形态通信。实验结果验证了设计和分析，证实了理论上的可靠性保证，并说明了可靠性、能耗和决策信息量之间的权衡。
图形摘要
目标：早期检测到心血管疾病（CVD）可以进行治疗，并显着降低死亡率。传统上，由于其成本率和简单性，因此使用Phoncartiogram（PCG）信号来检测心血管疾病。尽管如此，各种环境和生理噪声经常会产生PCG信号，从而损害了它们的基本独特特征。在人满为患和受资源受限的医院中，此问题的普遍性可能会损害医学诊断的准确性。因此，本研究旨在发现使用嘈杂的心脏声音信号检测CVD的最佳转换方法，并提出一个噪声强大的网络，以改善CVDS分类。方法：为了鉴定嘈杂心脏声音数据的最佳变换方法MEL频率cepstral coe ffi cients（MFCC），短期傅立叶变换（STFT），常数Q非组织Gabor Transform（CQT）和连续的Wavelet Transform（CWT）已与VGGGGG一起使用。此外，我们提出了一种新型的卷积复发性神经网络（CRNN）结构，称为噪声鲁棒有氧运动（NRC-NET），该结构是一个轻巧的模型，用于对二尖瓣反流，主动脉狭窄，二位骨狭窄，二尖瓣膨胀，二尖瓣脱垂和使用PCG的正常心脏的声音和随机呼吸的正常心脏的声音和正常呼吸道抗衡。包括一个注意块，以从嘈杂的腐败心脏声音中提取重要的时间和空间特征。结果：这项研究的结果表明，CWT是最佳转换
关于神经科学和医学应用的微/纳米设备和技术研究主题的社论
微纳器件与技术研究是信息科学与生命科学交叉领域的重要前沿，在神经科学和医学应用领域具有重要的战略意义和良好的应用前景（Liu et al.，2020）。随着微纳加工技术的快速进步，创新的智能化、微型化、集成化器件不断涌现，在检测和调控方面具有独特的优势。值得注意的是，将微纳器件与神经科学和临床医学相结合，可以解决科学前沿问题并培育新的研究热点。癫痫是一种主要的神经系统疾病，影响着全球超过六千万人，严重影响他们的健康和生活质量（Bernhardt et al.，2019）。研究相关神经回路内神经活动的变化对阐明癫痫的发病机制和治疗方法至关重要。可植入微电极阵列能够高质量地记录信号和解码神经信息，在脑机接口方面具有巨大的应用潜力（Wang 等人，2024 年）。Han 等人设计并制造了一种可植入微电极阵列，专门用于癫痫大鼠基底神经节纹状体区域的电生理信号检测和分析。对癫痫发作期间纹状体的电生理数据的分析为了解颞叶癫痫发作初期和潜伏期期间纹状体神经活动的动态过程提供了宝贵的见解。这一理解有助于揭示癫痫的神经机制，同时促进相关治疗方法的进步。疼痛是一种情绪和不愉快的感官体验，会对生活和工作的各个方面产生重大的生理和心理影响。纳米技术的最新进展为利用各种纳米材料和靶向表面的创新止痛策略铺平了道路
非侵入性高血糖事件的人工智能...
抽象目的小儿1型糖尿病（T1D）患者因血糖控制不良而患严重低血糖和高血糖事件的风险更大。为了降低不良事件的风险，患者需要通过手指刺或连续葡萄糖监测（CGM）SYS TEMS进行频繁的血糖监测来实现最佳的血糖管理。然而，已经提出了几种非侵入性技术，目的是基于葡萄糖水平利用生理参数的变化。这项研究的总体目标是验证基于人工智能（AI）算法，以使用通过非侵入性装置收集的ECG信号检测血糖事件。方法本研究将招募已经使用CGM的T1D儿科参与者。参与者将佩戴额外的非侵入性可穿戴设备，以记录生理数据和呼吸率。血糖测量是主要结果。收集的数据将用于根据深度学习（DL）AI算法设计，开发和验证个性化和Gen的分类器，能够通过使用可穿戴设备记录的少量ECG心跳来自动检测到低血糖事件。结果数据收集预计将大约到2023年6月完成。预计将收集足够的数据来开发和验证AI算法。试验注册临床标识符：NCT03936634。结论这是一项验证研究，该研究将对较大的糖尿病人群进行其他测试，以验证基于四名健康成年人的先前的试点结果，为在自由生活条件下检测儿科糖尿病患者的血糖事件的可靠性提供了证据。在2022年3月11日注册，回顾性注册，https://www.clinicaltrials.gov/ct2/ct2/show/nct05278143?titles = ai + for + Glycemic + for + Glycemic + Events + Expienct +检测 +检测 + via ECG + in + A + A + A + A + A + A + A + A + A + A + A + A + A + A + A + A + Atric Atric + supers＆Draw＆Draw＆Draw＆draw＆draw＆draw＆strave = 2 = 2 = 2 = 1。