最近的一项研究表明,它可以读取和解释一个人的想法,然后将这些信号发送到瘫痪的身体部位以移动它们。一名双肢完全瘫痪的男子能够按照自己的意愿移动双臂、喝咖啡、用叉子吃土豆。这得益于脑机接口技术,该技术利用计算机解读大脑产生的电信号,并通过数学算法转换成数字信号并发送到植入体内的电极上,以刺激肌肉或神经,使瘫痪的身体能够活动起来。
pasireotide是一种用于治疗厄运病的生长抑素类似物,这是由过量生长激素引起的慢性疾病。尽管对pasireotide的治疗益处是对无法充分控制的肢端肥大的二线治疗方法,但主要关注的是其高血糖副作用。在这里,我们提供了有关如何选择适当的肢端肥大症患者进行pasireotide治疗的指导。我们总结了与pasireotide相关高血糖高风险的患者的基线特征,并建议基于风险验证的监测策略。对血糖水平(SMBG)的自我监测,禁食等离子体葡萄糖(FPG)的测量值,餐后等离子体葡萄糖(PPG)和常规的HBA1C测量值是我们建议的监测方法的基础。pasireotide诱导的高血糖的病理生理学涉及降6型激素GIP(葡萄糖依赖性胰岛素多肽)和GLP-1(甘氨酸样肽-1)的分泌降低。我们的专家建议通过建议在所有适当的患者中均可在所有适当的患者中,通过建议基于君主治疗的二肽基肽-4抑制剂(DPP-4I)(DPP-4I)(DPP-4I)(DPP-4I)(DPP-4I)(DPP-4I)(DPP-4I),以所有适当的患者在适当的患者中访问了替代人,我们的专家建议涉及基于肠血蛋白诱导的高血糖的特异性病理生理学(DPP-4I)和Glucagogon-1抑制剂(GLP-1 RA)。此外,我们强调了对肢端肥大,出色的糖尿病教育,营养和生活方式指导的充分控制的重要性,并建议在pasireotide下的高血糖患者管理中不确定性的情况下咨询专家糖尿病学家。
摘要:昆虫利用腹部和其他附肢的动态关节和驱动来增强空气动力学飞行控制。飞行中的这些动态现象有许多用途,包括保持平衡、增强稳定性和扩展机动性。生物学家已经观察和测量了这些行为,但尚未在飞行动力学框架中很好地建模。生物附肢通常相对较大,以旋转方式驱动,并具有多种生物功能。用于飞行控制的技术移动质量往往紧凑、平移、内部安装并专用于该任务。生物飞行器的许多飞行特性远远超过任何同等规模的技术飞行器。支持现代控制技术探索和管理这些执行器功能的数学工具可能会开启实现敏捷性的新机会。本文开发的多体飞机飞行动力学紧凑张量模型允许对具有机翼和任意数量的理想化附件质量的仿生飞机进行统一的动力学和气动模拟和控制。演示的飞机模型是一架类似蜻蜓的固定翼飞机。移动腹部的控制效果与控制面相当,腹部横向运动代替气动舵以实现协调转弯。垂直机身运动实现了与升降机相同的效果,并且包括上下潜在有用的瞬态扭矩反应。当控制解决方案中同时采用移动质量和控制面时,可实现最佳性能。一架机身驱动与传统控制面相结合的飞机可以通过使用本文介绍的多体飞行动力学模型设计的现代最优控制器进行管理。
当手臂或腿部的一部分被手术切除(肢体截肢)时,肢体末端的神经会被切断。这通常会导致两种类型的持续性肢体疼痛:残肢疼痛通常由形成疼痛性良性肿瘤的神经末梢引起,或肢体被切除部分产生的幻肢痛。这些疼痛很难通过标准止痛方法治疗,有时即使接受治疗也不会消失。有针对性的肌肉神经再支配包括重新布置被切断的神经,将它们连接到附近肌肉中的其他神经(神经再支配)。该手术的目的是控制肢体截肢后的疼痛。
背景:快速视觉运动反应时间 (VMRT) 是识别和响应连续出现的视觉刺激所需的时间,它使运动员能够在运动期间成功地对刺激做出反应,而较慢的 VMRT 则与受伤风险增加有关。基于光的系统能够测量上肢和下肢 VMRT;但这些评估的可靠性尚不清楚。目的:使用基于光的训练系统确定上肢和下肢 VMRT 任务的可靠性。设计:可靠性研究。地点:实验室。患者(或其他参与者):20 名在过去 12 个月内没有受伤史的参与者。方法:参与者在间隔 1 周的 2 个单独测试会议上向实验室报告。对于这两项任务,都要求参与者尽快熄灭随机序列的发光二极管磁盘,这些磁盘一次出现一个。在完成测试试验之前,为参与者提供了一系列练习试验。 VMRT 计算为两次击中目标之间的时间(以秒为单位),其中 VMRT 越高表示反应时间越慢。主要结果测量:计算单独的组内相关系数(ICC)和相应的 95% 置信区间(CI),以确定每个任务的重测信度。确定 SEM 和最小可检测变化值以检查临床适用性。结果:右肢下肢信度极佳(ICC 2,1 = .92;95% CI,.81 – .97)。左肢(ICC 2,1 = .80;95% CI,.56 – .92)和上肢任务(ICC 2,1 = .86;95% CI,.65 – .95)均具有良好的信度。结论:两个 VMRT 任务在健康、活跃人群中均具有临床可接受的信度。未来的研究应该探索这些测试的进一步应用,作为已知 VMRT 缺陷的健康状况康复后的结果测量。
人工智能 (AI) 引入假肢领域带来了范式转变,加速了先进智能生物假肢的开发。本研究探讨了人工智能增强型生物假肢的设计和开发,其目标不仅是恢复失去的肢体功能,而且还通过人机交互的无缝集成来提高人类潜能。建议的生物假肢结合了先进机器人技术、人工智能算法和生物反馈机制等尖端技术,以构建智能自适应假肢系统。本研究的根本目标是通过提供与真肢复杂运动和感官反馈非常相似的生物假肢来改善用户体验。假肢的人工智能组件旨在分析来自用户大脑的神经信号,从而实现……
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摘要 — 肢体运动分类可为非侵入式脑机接口提供控制命令。以往对肢体运动分类的研究主要集中在左/右肢的分类;然而,尽管上肢运动的分类为脑机接口提供了更多主动诱发的控制命令,但上肢运动的不同类型分类却常常被忽视。尽管如此,很少有机器学习方法可以作为肢体运动多类分类的最新方法。本文重点研究上肢运动的多类分类,提出了多类滤波器组任务相关成分分析 (mFBTRCA) 方法,该方法包括三个步骤:空间滤波、相似性测量和滤波器组选择。空间滤波器,即任务相关成分分析,首次用于上肢运动的多类分类。
进化。我们手部的 27 块骨头、33 块肌肉和 20 个关节起源于大约4 亿年前。来自被称为鳍足类的早期鱼类的鳍片。原始的“游泳鳍”帮助我们的水生祖先在泥盆纪海洋中划桨寻找食物和配偶。在两栖动物中,前肢进化为陆地行走的负重平台。在灵长类动物中,手被单独升级为触觉天线或“触角”。今天(与鳍状肢、爪子和蹄子不同),手指与大脑的智力模块和情感中心相连。例如,我们不仅可以穿针引线,还可以用指尖模仿穿线的动作(参见 MIME CUE )——或者用轻拍来奖励孩子成功穿线。没有比手更好的器官可以衡量未说出口的想法、态度和情绪。