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World File Search System快速运动
快速运动波动揭示帕金森病的短期神经生理生物标志物
缩写：AUC 曲线下面积 CT 计算机断层扫描 DBS 深部脑刺激 LFP 局部场电位 MER 微电极记录 MES 运动误差评分 MRI 磁共振成像 PD 帕金森病 ROC 接收者操作特性 STN 丘脑底核 SVM 支持向量机 SVR 支持向量回归 UPDRS 统一帕金森病评定量表
大脑刺激
背景：最近的证据表明，人类的海马重放支持在觉醒时期与任务练习相交的时代的快速运动记忆巩固。目标/假设：这项研究的目的是测试是否可以通过实验干预措施调节此类重新激活模式，进而影响快速巩固。我们假设通过前额叶皮层靶向海马和纹状体网络的非侵入性脑刺激会影响大脑的重新激活和运动记忆巩固的快速形式。方法：将theta-burst刺激应用于在河马校园和年轻健康参与者的河马校园和纹状体上的前额叶簇，然后才能在功能磁共振成像（fMRI）扫描仪中学习运动序列任务。神经影像学数据，并分析了Interved REST时期，以全面地表征刺激对支持快速运动记忆巩固的神经pro的影响。结果：我们的结果共同表明，与对照组相比，theta-爆发前额叶皮层阻碍了快速运动记忆巩固。从单变量和多变量分析的FMRI数据分析的融合证据表明，在跨实践休息期间，主动刺激破坏了海马和尾状反应，大概改变了在微观官方固结巩固事件期间与学习相关模式的重新激活。最后，刺激改变了大脑与快速整合过程的行为标记之间的联系。结论：这些结果表明，可以使用前额叶皮层靶向深脑区域的刺激可用于调节人脑中的海马和纹状体重新激活并影响运动记忆巩固。
用于实时工具跟踪的混合跟踪模块，用于自主外观
摘要 - 镜头已成为微管外科领域中有希望的视觉解决方案。但是，手动重新定位构成了挑战，导致中断破坏了手术流。因此，出现了对免提外观控制控制的需求。本文介绍了一种基于位置的视觉控制控制方法，包括检测模块，混合跟踪模块和一个控制模块，该模块调整了机器人摄像头持有器以遵循外科手术工具。集成了混合模块，以跟踪和预测外科手术工具的未来位置，以最大程度地减少系统延迟。所提出的系统由带有眼睛的立体声相机的7度机器人操纵器组成。使用跟踪误差和中心误差指标评估了三种替代方法（卷积神经网络，粒子滤波器-PF，光流 - OF）的比较分析。结果显示，平均误差为9。84±0。08毫米缓慢运动（2。5 cm/s）和13。11±0。 39毫米快速运动（4 cm/s）。 最后，进行了一项用户研究，以调查所提出的系统是否有效地减少了用户的工作量与相机的手动重新定位相比。11±0。39毫米快速运动（4 cm/s）。最后，进行了一项用户研究，以调查所提出的系统是否有效地减少了用户的工作量与相机的手动重新定位相比。
斯洛文尼亚肿瘤学杂志
的目的是在日常肿瘤学实践的框架内促进知识的快速运动，《多学科期刊》介绍了肿瘤学的所有理论和实际方面 - 从初级和次要的预防和次要预防和治疗恶性肿瘤，早期发现和治疗，以及癌症患者的康复和抑制性，到各种社交和道德问题。通过专业审查的文章，该杂志为临床医生提供了有关其职业发展的最新信息和基本指南，从而在其专业日常工作范围内有了更好的理解和改进的实践。通过以斯洛文尼亚语言发表文章，该期刊在Slovene医学术语的发展和丰富中起着至关重要的作用。
斯坦福 BIO-X 博士奖学金 2021
卡洛斯·阿尔瓦拉多·阿科斯塔 威廉和琳达·斯蒂尔研究员，斯坦福 Bio-X SIGF 结构生物学 导师：Joseph Puglisi（结构生物学）和 Zev Bryant（生物工程） 揭示扫描的动力学和机械化学调控 通过翻译进行蛋白质合成是生命的基本和必要过程。具体而言，翻译起始决定了解码的阅读框架，并且在各种疾病状态下经常失调。卡洛斯的目标是了解扫描背后的调控；核糖体和真核起始因子 (eIF) 定位翻译起始位点的过程。起始是动态的，涉及核糖体和 eIF 的快速运动，因此许多这些动态仍然隐藏在集合平均值之下。为了克服这些挑战，他的计划利用单分子动力学和机械化学测量的组合来揭示机械细节。
CIDP和相关条件 div>
感觉神经的细胞体有两个轴突。进入脊髓，向大脑传达信息。其他人会从皮肤，关节和肌肉中的专门受体传输消息。受体感知压力，位置或温度或疼痛的变化，并将刺激转化为神经冲动，这是通过感觉神经纤维传递到大脑的。传导神经纤维最快的神经纤维就像电话线一样，有自己的绝缘鞘。护套由髓磷脂制成，髓磷脂是一种由特殊细胞制成的脂肪物质，称为schwann细胞。神经纤维会很快进行神经冲动，因为髓鞘鞘的每毫米有间隙，这使神经冲动可以从间隙跳到间隙，并更快地行驶。这些快速传导的髓神经纤维控制快速运动并允许良好的触摸歧视。也有许多没有髓鞘的神经纤维。这些被称为无髓纤维，并更慢地进行神经冲动。它们信号疼痛和温度，对于控制血液循环和出汗很重要。
带有重新构造的预处理MediaPipe关键点和孤立的手语识别的锚点
抽象孤立的手语识别（ISLR）的目的是将标志分类为相应的光泽，但由于快速运动和小动手变化，它仍然具有挑战性。基于姿势的方法，由于其对环境的鲁棒性而引起了人们的注意，这对于这种挑战性的运动和变化至关重要，这是由于难以从嘈杂的关键点捕获小的关节运动。在这项工作中，我们强调了预处理关键以减轻此类错误风险的重要性。我们使用锚点采用归一化来准确跟踪骨骼接头的相对运动，重点是手动运动。此外，我们实施双线性插值来重建关键点，特别是为了检索未检测到的手的缺失信息。这项工作中提出的预处理方法表明，通过在WLASL数据集上的数据增强，准确性提高了6.05％，并且在基于姿势的方法中最高的数据增加了准确性83.26％。所提出的方法显示出在手部形状重要性的迹象的情况下，尤其是当某些框架没有被发现的手时。
学习空间和时间中的自相似性作为视频动作识别的广义运动
时空卷积通常无法学习视频中的运动动态，因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中，我们提出了一种基于时空自相似性（STSS）的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧，STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值，它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS，让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY，可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练，无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积，它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动，从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明，该方法优于以前的运动建模方法，并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上，该方法取得了最佳效果。