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World File Search System感觉反馈
内部动力学与运动Cortex的RNN模型中的运动执行过程中的本体感受反馈
电动机皮层通过向下游神经电路发送时间模式来启动运动。运动执行过程中的模式被认为是由电机皮质网络中的内部动力学产生的。但是，外部输入（例如本体感受）也塑造了运动皮质动力学。为了调查内部动力学和本体感受反馈对自愿运动执行的贡献，我们构建了几种具有本体感受反馈的不同组合，以控制延迟到达任务中的人工手部运动。我们发现，抑制性稳定网络接收手运动学和肌肉力产生的模式与运动皮层神经元数据中观察到的模式最相似。此外，我们使用了一种破坏策略来剖析内部动力学和本体感受反馈的贡献，并发现内部动力学占主导地位，而本体感受反馈微调微型运动命令。消融实验表明，本体感受反馈改善了针对嘈杂的初始条件的鲁棒性。最后，考虑到本体感受途径中感觉反馈的延迟，噪声和来源，我们构建了一个感觉估计网络。我们的结果强调了在运动控制模型中整合内在体系结构和外部输入的必要性，从而促进了受脑启发的人工智能系统的发展。
µSim：一个通过肌肉骨骼建模阐明运动神经控制的目标驱动框架
运动皮层 (MC) 如何在动态环境中从复杂的肌肉骨骼系统产生有目的且可推广的运动？为了阐明潜在的神经动力学，我们使用目标驱动的方法来对 MC 进行建模，将其目标视为控制器，通过期望状态驱动肌肉骨骼系统以实现运动。具体来说，我们将 MC 制定为循环神经网络 (RNN) 控制器，该控制器产生肌肉命令，同时接收来自生物学上准确的肌肉骨骼模型的感觉反馈。鉴于在高级物理模拟引擎中实现的这种实时模拟反馈，我们使用深度强化学习来训练 RNN，以在指定的神经和肌肉骨骼约束下实现所需的运动。训练模型的活动可以准确解码实验记录的神经群体动态和单个单元 MC 活动，同时很好地推广到与训练明显不同的测试条件。同时进行目标和数据驱动的建模，其中我们使用记录的神经活动作为 MC 的观察状态，进一步增强了直接和可推广的单个单元解码。最后，我们表明该框架阐明了神经动力学如何实现灵活控制运动的计算原理，并使该框架易于用于未来的实验。
可植入的神经信号的电极获取
潜在市场估计到2025年，全球主动植入医疗设备市场估计将达到267.5亿美元。美国控制着全球市场约40％，其次是欧洲（25％），日本（15％）和世界其他地区（20％）。欧洲最大的市场份额属于德国，意大利，法国和英国。医疗应用•刺激和记录周围神经系统中的神经活动； •获取用于控制运动假体的神经电信号； •刺激视觉假体的视神经； •神经的电刺激，以恢复运动功能；我们的经验设计和制造可植入电极，以获取神经信号。我们的传感器的新颖性在于独特的技术流，该技术流通过使用廉价，柔性，生物相容性材料具有强大的优势，并且成本明显低于现有方法。我们的可植入电极具有生物相容性，并在体内进行了测试。设计和制造具有感觉反馈和双向通信与截肢者树桩外周神经系统的双向交流的神经群体：•假体移动元素的动作由从截肢者的树桩中获取的运动神经信号无线控制； •来自神经假体的手掌和手指的触觉反馈信息无线传输到截肢者树桩中的感官神经分支，从而使截肢者的触觉感觉。寻找合作伙伴：
触觉套管作为肌电假手用户机械触觉反馈恢复方法
目前的肌电上肢假肢无法恢复感觉反馈，从而损害了精细运动控制。使用触觉套进行机械触觉反馈恢复可能会纠正这个问题。这项随机交叉参与者内对照研究旨在评估原型触觉套对八名健全参与者执行的常规抓握任务的影响。每位参与者完成三项任务的 15 次重复：任务 1——正常抓握，任务 2——强抓握和任务 3——弱抓握，使用视觉、触觉或组合反馈所有数据均于 2021 年 4 月在英国爱丁堡苏格兰微电子中心收集。与任务 1（p < 0.0001）、任务 2（p = 0.0057）和任务 3（p = 0.0170）中的单独视觉相比，组合反馈与明显更高的抓握成功率相关。类似地，在任务 1 ( p < 0.0001) 和任务 2 ( p = 0.0015) 中，触觉反馈与视觉相比具有显著更高的抓取成功率。在任务 1 ( p < 0.0001) 和任务 3 ( p = 0.0003) 中，与视觉反馈相比，组合反馈与显著更低的能量消耗相关。同样，在任务 1 ( p < 0.0001)、任务 2 ( p < 0.0001) 和任务 3 ( p < 0.0001) 中，与视觉反馈相比，触觉反馈与显著更低的能量消耗相关。这些结果表明，触觉套管提供的机械触觉反馈可有效增强抓握能力并降低其能量消耗。
集中太阳能（CSP）技术
广泛认识到，连续的感觉反馈在日常生活中的准确运动控制中起着至关重要的作用。反馈信息用于调整力量输出并纠正错误。虽然运动皮层与运动（CM1）对侧（CM1）在此控制中起主要作用，但收敛证据支持了同侧初级运动皮层（IM1）也直接有助于手和固定机运动的想法。同样，当可视反馈可用时，主视觉皮层（V1）及其与电机网络的相互作用对于准确的运动性能也很重要。为了阐明这个问题，我们在兼容的橡胶灯泡等轴测压缩期间进行了和整合的行为和脑电图（EEG）测量，在有和没有视觉反馈的情况下，最大自愿收缩的10％和30％。我们使用了半盲方法（功能源分离（FSS））来识别CM1，IM1和V1中Mu -Fquence（8-13 Hz）EEG响应的单独功能源。首次在这里，我们使用正交FSS来提取多个来源，通过使用相同的功能约束，提供了提取不同频率范围内振荡但具有不同形态分布的不同源的能力。我们分析了这些来源中与MU功率事件相关的Denschronization（ERD）的单审时间，并将它们与力量测量联系起来，以了解哪些方面对于良好的任务绩效最重要。虽然MU功率的振幅与任何来源中的收缩力无关，但它能够提供
用于神经刺激应用的低压高速分段电流控制 DAC
DAC（数模转换器）在生物医学仪器、通信系统、机器人等各个领域发挥着重要作用。通常，当现实世界信号时，DAC 会并入大多数数字系统中。现实世界信号（如压力信号、声波、温度读数或图像）通过模数转换器 (ADC) 转换为数字形式。经过处理后，这些信号使用 DAC 转换回模拟信号。DAC 是驱动音频 - 视频应用、直流、交流或伺服电机控制、射频收发器或各种工业温度控制器等设备的电路的必备条件。刺激神经组织的共同目标位于中枢神经系统和周围神经系统 (PNS) 内。中枢神经系统 CNS 主要关注神经元群的正常运作。对神经元群的刺激是为了探测所述神经元群。刺激还利用神经假体装置为其用户提供感官反馈。临床上，为了缓解帕金森病和癫痫的症状，人们使用中枢神经系统刺激。同样，对于假肢的感觉反馈，周围神经系统 (PNS) 刺激也很有用 [1,20]。在最近的进展中，这种模拟被应用于高血压和炎症性疾病的治疗 [2,20]。现代 VLSI 技术可以实现小型化和完全植入式神经刺激器电路，同时允许设计人员集成大量通道，并允许增加功能。增加的功能使设计人员能够在不影响设备尺寸的情况下实现更高的刺激效果。修订稿于 2020 年 1 月 15 日收到。
1 CRISPR/CAS9介导的Frankliniella的基因组编辑...
摘要动物运动和神经力学控制的研究提供了有价值的见解9，用于推进神经科学，生物力学和机器人技术的研究。我们开发了农场10（动物和机器人建模和模拟框架），开源，跨学科11框架，旨在促进对动物12运动和生物启发的机器人系统的建模，模拟和分析。通过提供一个可访问且用户友好的13个平台，农场旨在降低研究人员探索神经系统，肌肉骨骼结构及其环境之间复杂相互作用的障碍。以模块化的方式整合15个Mujoco物理引擎，农场可以实现现实的模拟，并促进16神经科学家，生物学家和机器人主义者之间的合作。农场已经被广泛用于研究动物的运动，例如小鼠，果蝇，鱼，sal和18个cent，是研究中央模式发生器和19个感觉反馈的作用的平台。本文提供了农场框架的概述，讨论了其20种跨学科方法，通过特定的案例研究展示了其多功能性，并强调了21在促进我们对运动的理解方面的有效性。总体而言，农场的目标是22个有助于更深入地了解动物运动，创新23个生物启发的机器人系统的发展，并促进神经力学研究中的可及性。24
利用本体感受 β 波段神经反馈重新连接健康和中风后人类大脑的皮质肌肉控制
在严重中风的幸存者中，皮质肌肉控制受到干扰，经常无法自主地进行上肢运动。在心理上排练受损运动并结合感觉反馈被认为是一种有前途的康复练习。然而，对于潜在的神经过程的了解仍然很模糊。在患有手部麻痹的男性和女性慢性中风患者中，脑机接口控制机器人矫形器，将手指伸展运动想象 (MI) 期间的感觉运动 b 波段去同步化转变为偶然的手部张开。健康对照受试者使用机器人矫形器或仅使用视觉反馈执行相同任务并接收相同的本体感受反馈。只有当提供本体感受反馈时，皮质肌肉一致性 (CMC) 才会增加，主要信息流从感觉运动皮质流向手指伸肌。这种效应 (1) 特定于 b 频带，(2) 转移到运动任务 (MT)，(3) 与随后的皮质脊髓兴奋性 (CSE) 成正比，并与 (4) 健康和 (5) 中风后条件下的行为变化相关；值得注意的是，MI 相关的同侧运动前皮质 b 波段 CMC 增强与干预后的运动改善相关。在健康和受伤的人类神经系统中，根据通过一致性通信的假说，与运动相关的皮质和脊髓神经池的同步激活促进了皮质-脊髓通信，因此，当自主运动不再可能时，可能对中风后的功能恢复具有治疗意义。
治疗目标和多模式设备干预
本文是对有效的非侵入性疗法的跨学科叙事回顾，越来越多地用于恢复慢性脊髓损伤患者的功能（SCI）。首先提出的是原发性病变正在运动的继发性损伤级联反应和治疗性发育中的亮点，以减轻急性病理生理过程。然后总结是当前调节NORAD肾功能，血清素能和多巴胺能神经递质的药理策略，以增强亚急性和慢性SCI的长凳和临床研究的恢复。上次检查的是如何全面地设计神经力学设备（即电刺激，机器人辅助，脑部计算机界面和增强的感觉反馈），以吸引传出和传播的摩托学途径以诱导基于神经泄露性的神经模式产生。新兴证据表明，人类神经肌肉骨骼系统的计算模型（即人数字双胞胎）可以用作功能化的锚固剂，以将不同的神经力学和药理干预措施整合到单一的多模态原则中。如果适当地构建该系统，可以通过协调异质生物感觉，系统输出和控制信号来网络网络优化治疗结果。总体而言，这些康复方案涉及神经调节以引起保存的上脊髓，内部和周围神经肌肉电路中有益的适应性变化，以引起神经系统改善。因此，定性地推进对脊髓神经生物学和神经力学的理论理解对于设计新方法来恢复SCI后的运动是关键的。未来的研究工作应集中于个性化组合疗法，包括药理辅助，有针对性的神经生物学和神经肌肉修复以及脑部计算机界面，这些疗法遵循多模式的神经力学原理。
内在体感反馈支持运动控制和学习操作人造身体部位
摘要 目的 人们投入了大量资源，通过提供非自然形式的体感反馈来增强假肢的控制和可用性。在本文中，我们研究了远程控制假肢的身体部位的内在体感信息是否可以被运动系统利用来支持控制和技能学习。 方法 在安慰剂对照设计中，我们使用局部麻醉来减弱大脚趾的体感输入，同时参与者学习通过压力传感器操作脚趾控制的手动佩戴的机器人额外手指。将运动学习结果与接受假麻醉的对照组进行比较，并在三种不同的任务场景中进行量化：与生物手指隔离操作、同步协调操作和协作操作。 主要结果 两组都能够学会操作机器人额外手指，大概是因为视觉反馈和其他相关的感官提示非常丰富。重要的是，远端身体控制器提供的位移体感提示有助于获得独立的机器人手指运动、保持和转移同步手部机器人协调技能以及在认知负荷下的表现。当任务涉及与生物手指的密切协作时，脚趾麻醉不会损害运动表现，这表明运动系统可以通过动态整合来自多个甚至远端身体部位的任务内在体感信号来弥补感觉反馈差距。意义总之，我们的研究结果表明，除了人工刺激之外，还有多种自然途径可以提供内在替代体感信息来支持对人造身体部位的运动控制。