XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System感觉反馈
10 g单丝的准确性用于临床筛查印度种群中糖尿病周围神经病的临床筛查
糖尿病是一种全球流行病，印度人口的患病率显着较高[1]。众所周知，糖尿病会导致各种并发症，糖尿病周围神经病（DPN）是最严重的[2]。研究报告说，约有50％的糖尿病患者有发展DPN的风险[3]。一项先前的研究报告了印度糖尿病人口中DPN的患病率为18-61％，这是糖尿病足综合征和溃疡病的患者的主要因素[4]。还报道说，DPN由于其使人衰弱的并发症导致所有领域的生活质量差，因此对糖尿病患者施加了重大的经济负担[5，6]。DPN导致严重的神经功能障碍，导致感觉改变和保护意义的丧失。由于分布更具外围性，因此由于没有完整的感觉反馈疾病潜在的感觉反馈而施加的足底压力，脚部受伤和并发症的风险更高。因此，早期筛选成为最大的价值。有用于临床和研究目的的多种定性和定量DPN筛选工具。用于DPN的金色标准工具是神经传导研究（NCV）[7]。但是，在大多数印度卫生设置中，NCV的使用非常昂贵。因此，NCV并不是社区健康中DPN工具的选择。社区中广泛使用的临床工具包括筛选问卷，可以表明具有可靠性和灵敏度的DPN的可能性。一种常用的工具是密歇根州神经病筛查仪器（MNSI），由两个部分组成。部分“ a”由一个自我管理的查询范围组成，以了解病史和症状，并且“ B”部分由身体检查组成，包括评估保护感（使用10 g单丝）和振动（使用BiotheSiiomer）。这是经济易用的临床实践，但可能会有次要的错误。尽管这些问卷可能需要更多的时间，并且缺乏客观措施的精度，但它们适用于临床诊断。与NCV相比，目前可用于DPN的最可靠，最灵敏的非侵入性客观仪器是一种振动压力阈值设备或生物效率计，可产生量化的结果，也可以帮助分层DPN的严重程度[8]。此外，Weinstein 10 G单丝在印度的主要社区医疗环境中广泛使用，因为它具有成本效益且易于使用，可用于与MNSI（例如MNSI）结合使用DPN筛查的临床评估。使用DPN对NCV进行了10 g单丝的可靠性和有效性[9]。各种研究报告了单丝测试在筛选DPN中的有效性。据报道，它在临床使用方面非常有效。Weinstein Monofilagent施加的压力为10 g，任何普通人都应检测到排除DPN的存在，并且已经使用了很高的成功。因此，但是，由于其在给定的地理区域中糖尿病患者的人口，社会，种族，宗教和职业特征的差异，可能会引起人们对其敏感性的关注。否研究报告了关于地理变化中DPN的10 g单丝测试的灵敏度和特异性的发现。根据我们的临床经验，我们了解到，由于影响印度这样的国家的各种因素，由于各种因素影响了生活方式，因此使用10 g单丝DPN的准确性可能会受到质疑。例如，足底筋膜的厚度可能有所不同，使用鞋类的变化，个人护理，诸如长期存在等职业等。尤其是，印度人口的社会人口统计学特征有所不同，这可能会影响DPN的10 g单丝准确性，并且文献中存在差距，暗示没有这种发现。该研究假设，在MNSI“ B”中，可以针对更可靠的VPT生物仪进行测试，认为10G单菲尔可能无法准确地评估印度人群中DPN的临床评估。
在...
在人类的节奏下颌活动中进行了下颌和头颈运动。j dent res。2000; 79（6）：1378-1384。3。Einsbieler C，祈祷D，Marschik PB。胎儿运动：人类行为的起源。开发儿童神经。2021; 63（10）：1142-1148。doi：10.1111/dmcn.14918 4。Sepulveda W，Mangiamarchi M.胎儿打哈欠。超声产科妇科。1995; 5（1）：57-59。 doi：10.1046/j.1469-0705。1995。05010057.x5。 Manlove AE，Romeo G，Venugopalan Sr。颅面增长：术理论和对管理的影响。 口腔上颌面外科临床北部。 2020; 32（2）：167-175。 doi：10.1016/j.coms.2020.01.007 6。 Osterlund C，Liu JX，Thornell LE，Eriksson PO。 肌肉纺锤体组成和人类年轻的kseter和Bi-Ceps Brachii肌肉的分布揭示了早期的生长和成熟。 Anat Rec（Hoboken）。 2011; 294（4）：683-693。 doi：10.1002/ar.21347 7。 Vucic S，Dhamo B，Jaddoe VWV，Wolvius EB，Ongkosuwito EM。 学龄儿童的牙齿发育和颅面形态。 am J Orthod牙本质矫正器。 2019; 156（2）：229-237.e4。 doi：10.1016/j.ajodo.2018.09.014 8。 kiliaridis S，Karlsson S，Kjellberg H.成长中的个体和年轻人的咀嚼性下颌运动和速度的特征。 j dent res。 1991; 70（10）：1367-1370。 doi：10.1177/002 20345910700101001 9。 Acta Odontol Scand。 2000; 58（3）：129-134。 生理行为。1995; 5（1）：57-59。doi：10.1046/j.1469-0705。1995。05010057.x5。Manlove AE，Romeo G，Venugopalan Sr。颅面增长：术理论和对管理的影响。口腔上颌面外科临床北部。 2020; 32（2）：167-175。 doi：10.1016/j.coms.2020.01.007 6。 Osterlund C，Liu JX，Thornell LE，Eriksson PO。 肌肉纺锤体组成和人类年轻的kseter和Bi-Ceps Brachii肌肉的分布揭示了早期的生长和成熟。 Anat Rec（Hoboken）。 2011; 294（4）：683-693。 doi：10.1002/ar.21347 7。 Vucic S，Dhamo B，Jaddoe VWV，Wolvius EB，Ongkosuwito EM。 学龄儿童的牙齿发育和颅面形态。 am J Orthod牙本质矫正器。 2019; 156（2）：229-237.e4。 doi：10.1016/j.ajodo.2018.09.014 8。 kiliaridis S，Karlsson S，Kjellberg H.成长中的个体和年轻人的咀嚼性下颌运动和速度的特征。 j dent res。 1991; 70（10）：1367-1370。 doi：10.1177/002 20345910700101001 9。 Acta Odontol Scand。 2000; 58（3）：129-134。 生理行为。口腔上颌面外科临床北部。2020; 32（2）：167-175。doi：10.1016/j.coms.2020.01.007 6。Osterlund C，Liu JX，Thornell LE，Eriksson PO。肌肉纺锤体组成和人类年轻的kseter和Bi-Ceps Brachii肌肉的分布揭示了早期的生长和成熟。Anat Rec（Hoboken）。2011; 294（4）：683-693。 doi：10.1002/ar.21347 7。 Vucic S，Dhamo B，Jaddoe VWV，Wolvius EB，Ongkosuwito EM。 学龄儿童的牙齿发育和颅面形态。 am J Orthod牙本质矫正器。 2019; 156（2）：229-237.e4。 doi：10.1016/j.ajodo.2018.09.014 8。 kiliaridis S，Karlsson S，Kjellberg H.成长中的个体和年轻人的咀嚼性下颌运动和速度的特征。 j dent res。 1991; 70（10）：1367-1370。 doi：10.1177/002 20345910700101001 9。 Acta Odontol Scand。 2000; 58（3）：129-134。 生理行为。2011; 294（4）：683-693。doi：10.1002/ar.21347 7。Vucic S，Dhamo B，Jaddoe VWV，Wolvius EB，Ongkosuwito EM。学龄儿童的牙齿发育和颅面形态。am J Orthod牙本质矫正器。2019; 156（2）：229-237.e4。 doi：10.1016/j.ajodo.2018.09.014 8。 kiliaridis S，Karlsson S，Kjellberg H.成长中的个体和年轻人的咀嚼性下颌运动和速度的特征。 j dent res。 1991; 70（10）：1367-1370。 doi：10.1177/002 20345910700101001 9。 Acta Odontol Scand。 2000; 58（3）：129-134。 生理行为。2019; 156（2）：229-237.e4。doi：10.1016/j.ajodo.2018.09.014 8。kiliaridis S，Karlsson S，Kjellberg H.成长中的个体和年轻人的咀嚼性下颌运动和速度的特征。j dent res。1991; 70（10）：1367-1370。doi：10.1177/002 20345910700101001 9。Acta Odontol Scand。2000; 58（3）：129-134。 生理行为。2000; 58（3）：129-134。生理行为。Papargyriou G，Kjellberg H，KiliaridisS。成长中的个体中乳腺下颌运动的变化：六年的随访。doi：10.1080/000163500429262 10。Almotairy N，Kumar A，Trulsson M，Grigoriadis A.开发下颌感觉运动控制和咀嚼 - 系统 - ATIC审查。2018; 194：456-465。 doi：10.1016/j。 Physbeh.2018.06.037 11。 Lund JP，Kolta A. 中央咀嚼模式的生成及其通过感觉反馈的修饰。 吞咽困难。 2006; 21（3）：167-174。doi：10.1007/s00455-006-9027-6 12。 Dellow PG，Lund JP。 有节奏阶段的中心时间的证据。 J生理学。 1971; 215（1）：1-13。 doi：10.1113/jphysiol.1971。 SP009454 13。 Morquette P，Lavoie R，Fhima MD，Lamoureux X，Verdier D，Kolta A. 通过感觉反馈生成咀嚼中心模式及其调节。 prog神经生物学。 2012; 96（3）：340-355。 doi：10.1016/j.pneurobio.2012.01.011 14。 Bakke M，Holm B，Jensen BL，Michler L，MöllerE。单方面，与咬合因子有关的8-68岁男性和男性的单方面咬合力。 扫描j dent res。 1990; 98（2）：149-158。 doi：10.1111/ j.1600-0722.1990.tb00954.x 15。 div> Palinkas M，Cecilio FA，SiéssereS等。 健康受试者咀嚼效率的衰老：肌电图分析 - 第2部分。 Acta Odontol Latinoam。 2013; 26（3）：161-166。 16。 Almotairy N，Kumar A，Grigoriadis A.2018; 194：456-465。doi：10.1016/j。Physbeh.2018.06.037 11。Lund JP，Kolta A.中央咀嚼模式的生成及其通过感觉反馈的修饰。吞咽困难。2006; 21（3）：167-174。doi：10.1007/s00455-006-9027-6 12。Dellow PG，Lund JP。有节奏阶段的中心时间的证据。J生理学。1971; 215（1）：1-13。doi：10.1113/jphysiol.1971。SP009454 13。Morquette P，Lavoie R，Fhima MD，Lamoureux X，Verdier D，Kolta A.通过感觉反馈生成咀嚼中心模式及其调节。prog神经生物学。2012; 96（3）：340-355。 doi：10.1016/j.pneurobio.2012.01.011 14。 Bakke M，Holm B，Jensen BL，Michler L，MöllerE。单方面，与咬合因子有关的8-68岁男性和男性的单方面咬合力。 扫描j dent res。 1990; 98（2）：149-158。 doi：10.1111/ j.1600-0722.1990.tb00954.x 15。 div> Palinkas M，Cecilio FA，SiéssereS等。 健康受试者咀嚼效率的衰老：肌电图分析 - 第2部分。 Acta Odontol Latinoam。 2013; 26（3）：161-166。 16。 Almotairy N，Kumar A，Grigoriadis A.2012; 96（3）：340-355。doi：10.1016/j.pneurobio.2012.01.011 14。Bakke M，Holm B，Jensen BL，Michler L，MöllerE。单方面，与咬合因子有关的8-68岁男性和男性的单方面咬合力。扫描j dent res。1990; 98（2）：149-158。doi：10.1111/ j.1600-0722.1990.tb00954.x 15。 div>Palinkas M，Cecilio FA，SiéssereS等。健康受试者咀嚼效率的衰老：肌电图分析 - 第2部分。Acta Odontol Latinoam。2013; 26（3）：161-166。 16。 Almotairy N，Kumar A，Grigoriadis A.2013; 26（3）：161-166。16。Almotairy N，Kumar A，Grigoriadis A.食物硬度对儿童咀嚼行为的影响。临床口腔调查。2021; 25（3）：1203-1216。doi：10.1007/s00784-020-020-03425-y
针对新疗法的血小板抑制受体代理意识的统计学习模型-Centaur
一种代理意识（SOA）是对控制自己行动的控制的主观意识的经验。人类自然倾向于产生环境的预测模型并根据环境变化进行调整。SOA与预测模型的适应程度有关，例如，不足的适应性会导致低可预测性并降低环境中的SOA。因此，确定与SOA相关的预测模型的适应过程背后的机制对于理解SOA的生成过程至关重要。在当前研究的第一半部分中，我们构建了一个数学模型，其中SOA在环境的预测模型中代表了给定观察结果（感觉反馈）的可能性值，并且根据可能性值对预测模型进行更新。从我们的数学模型中，我们从理论上得出了一个可检验的假设，即根据贝叶斯规则或随机梯度更新了预测模型。在我们的研究的后半部分，我们重点介绍了该假设的实验检查。 在我们的实验中，反复要求人类受试者在计算机屏幕上观察一个移动的正方形，并在发出哔哔声之后按下按钮。 按钮按下导致屏幕上移动正方形的突然跳跃。 在操作执行（按钮 - 键）和随之而来的事件（正方形跳跃）之间体验各种随机时间间隔，导致受试者的SOA程度逐渐变化。在我们的研究的后半部分，我们重点介绍了该假设的实验检查。在我们的实验中，反复要求人类受试者在计算机屏幕上观察一个移动的正方形，并在发出哔哔声之后按下按钮。按钮按下导致屏幕上移动正方形的突然跳跃。在操作执行（按钮 - 键）和随之而来的事件（正方形跳跃）之间体验各种随机时间间隔，导致受试者的SOA程度逐渐变化。通过将上述理论假设与实验结果进行比较，我们得出的结论是，基于SOA的预测模型的更新（适应）规则与随机梯度下降更好地描述了基于SOA的预测模型。
机器人绘画的神经形态电子艺术家
摘要 - 计算机视觉和深度学习方面的进步导致人们对Ai-Art的领域的兴趣激增，包括数字图像创建和机器人辅助绘画。传统的绘画机依靠静态图像和offl ine处理来将视觉反馈纳入其绘画过程中。但是，这种方法并未考虑绘画的动态性质，并且无法将复杂的重叠模式分解为单个笔触。作为基于框架的RGB摄像机的替代方法，神经形态摄像机通过异步事件流捕获场景中光强度的变化，有望克服传统计算机视觉技术的某些固有局限性。在此项目中，提出了一种用于物理绘画的机器人系统，该系统利用了动态视觉传感器（DVS）摄像机的基于事件的视觉输入。为了利用摄像机的超低潜伏期和稀疏编码，该建议的系统还采用了基于事件的信息处理，并在神经形态Dynapse-1处理器上使用尖峰神经网络实现。机器人系统接收DVS感官数据，它代表了笔触的轨迹，并计算了所需的关节速度，以闭环方式用6多F的机器人臂重新创建中风。控制器还将触觉反馈从力量扭转传感器集成在一起，以动态调整末端exector的距离，这取决于刷子的变形。在项目范围内，进一步证明了如何从DVS数据中提取有关感知的笔触中风的速度信息。该系统在现实世界中进行了测试，并成功生成了物理笔触的集合。提出的网络是迈向完全尖峰的机器人控制器的第一步，能够无缝融合基于事件的感觉反馈，从而提供超低潜伏期响应能力。除了在机器人辅助绘画中的实用性之外，开发的网络还适用于需要实时自适应控制的任何机器人任务。
神经技术对改善人类健康和认知的前景和挑战
神经技术是指与神经系统交互以增强或恢复其功能的设备。此类设备的发展正在迅速增长，在理解如何解释大脑活动以驱动外部设备或刺激大脑以改善感觉或认知功能方面取得了令人瞩目的进展。从本质上讲，神经技术是神经科学、工程学、计算机科学、医学和哲学多年研究的合作成果。神经科学的第一个重大突破是在基本感觉处理领域取得的，例如视觉 [ 1 ]、听觉 [ 2 ]、触觉和运动控制 [ 3 ]。因此，在这些领域看到神经技术的首次成功应用并不奇怪。本期《PLOS Biology》刊登了一系列文章，探讨了此类神经技术的现状以及它们未来的潜在应用和挑战。感觉反馈通常在神经系统疾病中丢失；在他们的《观点》中，Cimolato 和 Raspopovic 仔细研究了恢复患者体感反馈的神经技术，以及它如何增强神经康复 [ 4 ]。在视觉方面，我们正在见证视觉假体的首次应用，它使视力丧失的人能够感知基本的视觉输入。虽然这是令人兴奋的消息，但正如 Fernandez 和 Robles [ 5 ] 所讨论的那样，在视觉假体大规模应用之前，仍有重大的技术和科学挑战需要克服。相比之下，我们对注意力、记忆力、决策甚至意识等更复杂功能背后的大脑机制的理解还不够深入。尽管如此，神经技术的可行目标已经确定，为它们不仅用于医疗目的，而且用于增强神经认知铺平了道路。在他们的观点中，Violante 和 Okyere 仔细研究了神经技术彻底改变认知增强的潜力，重点关注使用非侵入性技术所展现的前景 [ 6 ]。我们不要忘记记忆； 70 多年来，我们都知道内侧颞叶区域（尤其是海马体）对记忆至关重要。癫痫患者的这个区域通常会植入电极，这为侵入性记录和刺激这些区域提供了直接途径。使用这种侵入性电极进行的研究
加州大学欧文分校
摘要目的。脑损伤是全球范围内导致长期残疾的主要原因，常常导致手部功能受损。脑机接口 (BMI) 为改善手部功能提供了一种潜在的方法。BMI 通常旨在替代失去的功能，但也可用于神经康复 (nrBMI)，促进神经可塑性和功能恢复。本文，我们报告了一种新型 nrBMI，它能够通过独特的 TBI 后开颅手术窗口模型获取高 g (70-115 Hz) 信息，并提供与预期抓握力同步且成比例的感觉反馈。方法。我们开发了 nrBMI，以使用在脑外伤 (TBI) 患者开颅手术 (hEEG) 中记录的脑电图。nrBMI 使用户能够对施加的力进行连续、成比例的控制，并提供连续的力反馈。我们报告了初始测试组由三名 TBI 人类参与者组成，以及对照组由三名颅骨和运动功能完整的志愿者组成。主要结果。所有参与者均成功控制了 nrBMI，初始成功率很高（6 名参与者中的 2 名）或表现随着时间的推移而改善（6 名参与者中的 4 名）。我们在 hEEG 中观察到了力意图的高 g 调制，但在颅骨完整的 EEG 中没有观察到。最重要的是，我们发现高 g 控制显著改善了神经调制开始和 nrBMI 输出/触觉反馈之间的时间同步（与低频 nrBMI 控制相比）。意义。这些概念验证结果表明，高 g nrBMI 可供控制力能力受损的个体使用（无需立即诉诸 ECoG 等侵入性信号）。值得注意的是，nrBMI 包含一个参数，用于更改解码意图和意志力之间共享的控制分数，以调整恢复进度。神经调节和高 g 信号力控制之间的同步性提高可能对最大限度地发挥 nrBMI 诱导神经回路可塑性的能力至关重要。诱导可塑性对于脑损伤后的功能恢复至关重要。
生物力学与医疗植入物设计
职业：学生，学校：圣托马斯女子高级中学 摘要 随着矫形假肢设计的最新发展，矫形残疾人士的生活质量得到了显著改善。然而，如果要使矫形假肢继续更有效发挥作用，仍有一些重大问题需要解决。最紧迫的挑战是提高生物相容性以促进与天然组织的更大结合、提高日常使用的耐用性以及提高感觉反馈以改善运动控制。已经创造了一些有前景的新技术来解决这些问题，包括 3D 打印、再生医学、人工智能和智能假肢。这种尖端技术可以显著提高矫形假肢的功能。为了使这些下一代矫形假肢充分发挥其潜力，必须解决一些关键问题。这些措施包括增加对研发的投入、标准化组件以确保质量和可靠性、扩大假肢的可及性以及骨科、材料科学、生物学和工程学专业人员之间的跨学科合作。纳米材料使生物工程和医学领域的重大进步成为可能。本文对几种生物相容性纳米复合材料进行了全面分析。还严格检查了它们在设计有效的医疗植入物时与增材制造等尖端制造技术的配合情况。关于植入式医疗器械行业的需求和未来，纳米复合材料和加工技术的重要性也得到了充分的预见。 关键词：增材制造；3D 打印；纳米复合材料；医疗植入物；假肢；骨科假体设计；生物相容性；耐久性；感官反馈；3D 打印；再生医学；人工智能 介绍 模具和其他传统制造工艺需要大量的时间和金钱，因此不适合用于需要复杂几何形状的生物医学工程应用。增材制造（有时称为 3D 打印）已成为一种实用且快速的方法来创建几何形状复杂的物体。它诞生于 20 世纪 80 年代，需要在计算机生成的模型的指导下在 3D 空间中分层材料。这使得构建使用传统制造方法难以实现的复杂设计成为可能。增材制造在医疗保健领域的应用正在不断扩大，特别是在组织工程、植入物设计和治疗输送方面。增材制造的一个快速扩展的用途是生物打印，它能够进行体外药物筛选、疾病建模和可植入组织的创建。[2] 增材制造解决了多孔植入材料的关键问题，例如制造可行性和准确性、骨弹性特性和骨整合孔径。这启发了新的几何晶格设计
并吸引商业i-安德森实验室
艾姆斯·约翰逊（Ames Johnson）希望有一天再次开车。如果他这样做，他只会使用自己的想法来做到这一点。2017年3月，约翰逊在一次婚车事故中摔断了脖子，几乎完全瘫痪在肩膀下。他比大多数人更了解他的新现实。数十年来，他一直是瘫痪者的照顾者。“有一个深层沮丧，”他说。“我以为发生这种情况时，什么都没有 - 我什么也没能做或付出。”但是随后，约翰逊的康复团队将他介绍给了帕萨迪纳附近加利福尼亚理工学院（Caltech）的研究人员，帕萨迪纳邀请他参加大脑 - 计算机界面（BCI）的临床试验。这首先将神经外科手术植入他的皮层中的两个电极。这些电极会在开火时记录他的大脑中的神经元，研究人员将使用算法来解码他的思想和意图。系统将使用约翰逊的大脑活动来操作计算机应用程序或移动假肢设备。都告诉我们，这将需要数年的时间，需要数百次强化培训课程。“我真的毫不犹豫，”约翰逊说。他第一次使用BCI，于2018年11月植入，约翰逊在计算机屏幕上移动了一个光标。“感觉就像矩阵，”他说。“我总是对我们能做的事情感到震惊，”他说，“这真是太棒了。”约翰逊（Johnson）是大脑长期植入BCI的35人之一。只有大约十二个实验室进行了此类研究，但这个数字正在增长。去年，“我们挂上了comporter，lo和看，我能够通过思考来移动光标。”此后，约翰逊（Johnson）使用BCI来控制机器人臂，使用Photoshop软件，玩“射击”视频游戏，现在可以通过虚拟环境驾驶模拟汽车，改变速度，转向和对Haz-Ards的反应。在过去的五年中，这些设备可以恢复的技能范围已大大扩展。仅去年，科学家就使用机器人臂描述了一名研究参与者，该机器人手臂可以直接向他的大脑1发送感觉反馈。一个假肢设备，适用于无法通过中风2讲话的人；一个人通过想象自己的手写3来以记录速度进行交流3。到目前为止，一家公司已经由一家公司制造了大多数用于长期录制的植入物：贝莱德神经技术公司是位于犹他州盐湖城的医疗设备开发人员BlackRock Neurotech。，但在过去的七年中，BCIS的商业兴趣激增。最值得注意的是，2016年，企业家埃隆·马斯克（Elon Musk）在加利福尼亚州旧金山推出了Neuralink，目的是将人类和计算机连接起来。该公司已筹集了3.63亿美元。
边缘 AI 对下一代可植入 BMI 的挑战和机遇
摘要 — 人工智能 (AI) 和机器学习目前正在彻底改变神经科学和神经技术。AI 被广泛用于研究和解释神经信号（分析应用）、协助残疾人（假肢应用）和治疗潜在的神经症状（治疗应用）。在本文中，我们将回顾片上 AI 为下一代植入式脑机接口 (BMI) 带来的新兴机遇，重点关注最先进的假肢 BMI。我们将讨论 AI 模型有效性面临的主要技术挑战。最后，我们将提出算法和 IC 设计解决方案，以实现新一代 AI 增强型高通道数 BMI。索引词 — 人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、脑机接口 (BMI)、硬件效率。I. 简介全球有数百万人患有严重的运动障碍，如瘫痪和中风。为了让残疾人恢复正常生活，神经技术和神经科学的前沿领域正在开发各种各样的脑机接口 (BMI)。一般来说，BMI 被认为是从感知到动作（例如从视觉/触觉到伸手/抓握）的闭环系统，如图 1 所示。为了实现这一目标，可植入的 BMI 会记录来自大脑的一种或多种神经信号。考虑到时空分辨率和侵入性之间的权衡，皮层内和皮层脑活动记录被广泛应用于 BMI 应用 [1], [2]。接下来，数据处理和人工智能 (AI) 技术可用于以运动意图或脑功能障碍（例如脑损伤）标记的形式提取与任务相关的信息内容。最后，提取的信息用于生成驱动命令以移动假肢或自然肢体，或生成刺激命令以调节大脑活动。从应用角度来看，脑机接口可分为分析型、假肢型和治疗型系统（图 1）。分析型脑机接口用于研究大脑活动、功能或连接性。由于人工智能在分析高维数据方面取得了近期的成功，它被广泛应用于从细胞级（例如尖峰分类）到认知级（例如神经编码）的此类研究中。研究目标是发现感知背后的大脑机制或动态，或揭示大脑对特定动作的意图。假肢型脑机接口允许受试者执行日常任务，例如运动 [1] 或打字 [2]。此类脑机接口可以利用皮质运动活动通过神经肌肉或脊髓刺激来控制自然肢体。另一种假肢型脑机接口刺激躯体感觉皮层以恢复感觉反馈 [1]。通过调节神经系统，治疗型脑机接口
新型术中在线体感手指表征功能映射，用于有针对性的刺激电极放置
刺激电极放置 David P. McMullen，医学博士，1 Tessy M. Thomas，理学士，2 Matthew S. Fifer，博士，3 Daniel N. Candrea，理学硕士，2 Francesco V. Tenore，博士，3 Robert W. Nickl，博士，4 Eric A. Pohlmeyer 博士，3 Christopher Coogan，理学硕士，5 Luke E. Osborn，博士，3 Adam Schiavi，医学博士，博士，6 Teresa Wojtasiewicz，医学博士，7 Chad Gordon，DO，8 Adam B. Cohen，医学博士，3,5 Nick F. Ramsey，博士，9 Wouter Schellekens，博士，9 Sliman J. Bensmaia，博士，10 Gabriela L. Cantarero，博士，4 Pablo A. Celnik，医学博士，4 Brock A. Wester，博士，3 William S. Anderson，医学博士，博士，7 Nathan E. Crone， MD 5 1 美国马里兰州贝塞斯达市国立卫生研究院国家精神卫生研究所 2 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学生物医学工程系 3 美国马里兰州劳雷尔市约翰霍普金斯大学应用物理实验室研究与探索性开发部 4 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学物理医学与康复系 5 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学神经病学系 6 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学麻醉学与重症监护医学系 7 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学神经外科系 8 美国马里兰州巴尔的摩市约翰霍普金斯大学整形与重建外科系 9 荷兰乌得勒支市联合医学中心乌得勒支脑中心 10 美国伊利诺伊州芝加哥市芝加哥大学生物与解剖学系 60637 摘要 定义传统上，神经外科医生在术中对功能皮质进行定位以保留患者的功能，现在可以帮助植入目标电极以恢复功能。脑机接口 (BMI) 有可能恢复瘫痪患者的上肢运动控制，但需要准确放置记录和刺激电极才能对假肢进行功能控制。除了从记录阵列进行运动解码之外，在与手指和指尖感觉相关的皮质区域精确放置刺激电极还可以传递感觉反馈，从而改善对假手的灵巧控制。在我们的研究中，我们展示了使用一种新颖的术中在线功能映射 (OFM) 技术和高密度皮层脑电图 (ECoG) 来定位人类初级体感皮质中的手指表征。结合传统的术前和术中定位方法，该技术能够准确植入刺激微电极，这通过植入后对手指和指尖感觉的皮质内刺激得到了证实。这项研究证明了术中 OFM 的实用性，并将为人类闭环脑机接口的未来研究提供参考。关键词术中功能映射；在线功能映射；脑机接口；皮层内微刺激；微电极阵列 (MEA)；皮层电图 (ECoG)