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使用扩展的块项张量回归根据颅内脑活动预测手指运动和共同激活
每年，全球有多达 50 万患者因脊髓损伤、脑干中风和肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 而陷入瘫痪 [1]。脑机接口 (BCI) 能够绕过断开的神经通路来取代丢失或受损的身体部位的功能，这使得它们被推广为这些患者的解决方案。通常，BCI 系统由几个组件组成：从记录的大脑活动中提取信号特征，并将结果翻译（“解码”）为控制外部设备（如机械臂或手）的命令。BCI 控制手部肌肉的功能性电刺激 (FES) [2, 3] 和假手、外骨骼或其他效应器 [4, 5, 6, 7] 已经取得了非凡的成果。
任务上下文对预测脑机界面中的手指运动的影响
用于恢复手机功能的脑机界面（BMI）临床翻译的关键因素将是其任务变化的稳健性。具有功能性电刺激（FES），例如，患者的手将用于在其他相似运动中产生各种力量。为了调查任务变更对BMI性能的影响，我们训练了两个恒河猕猴，用身体的手控制虚拟手，同时我们将弹簧添加到每个手指组（索引或中环或中小型小组）或改变其手腕姿势。使用同时记录的心脏内神经活性，手指位置和肌电图，我们发现跨环境中预测手指运动学和与手指相关的肌肉激活导致预测误差的显着增加，尤其是肌肉激活。但是，关于在线BMI对虚拟手的控制，更改培训任务上下文或在线控制过程中手的身体上下文对在线绩效的影响很小。我们通过表明神经种群活动的结构在新情况下仍然相似，从而解释了这种二分法，这可以在线快速调整。此外，我们发现神经活动在新环境中与所需的肌肉激活成正比移动，可能解释了偏见的运动学预测，并提出了一种可以帮助预测不同幅度肌肉激活的特征，同时产生相似的运动学。
手指触摸检测
机器学习是“一个研究领域，它使计算机能够学习而无需明确地进行学习” [11]。机器学习的起源始于康奈尔大学的心理学家弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）。基于人类神经系统的机器设计。该机器被称为“ Perceptron”，其目的是识别字母的字母[8]。随着机器学习的领域的增长，可以完成的任务数量也随之增长。例如，对象检测是通过使用机器学习进一步研究，测试和部署的众多任务之一。对象检测是计算机视觉中的视觉识别问题，其目标是在给定图像中找到某些目标类的对象，并为每个对象分配一个相应的类标签。由于近年来基于深度学习的图像分类的成功，它结合了深度学习技术[12]。现在已经解释了机器学习的一些历史，让我们开始研究如何使用它来检测指尖。 创建此机器将是有益的，因为它的模型可以采用并将其实施到不同的应用程序中。 在本文的其余部分中，将说明以下内容：讨论的第一个主题将是其他人在手指检测方面进行的一些先前研究，接下来将提供模型的创建和测试方法，然后将是整个过程的结果。 最后，本文将以结论结束。现在已经解释了机器学习的一些历史，让我们开始研究如何使用它来检测指尖。创建此机器将是有益的，因为它的模型可以采用并将其实施到不同的应用程序中。在本文的其余部分中，将说明以下内容：讨论的第一个主题将是其他人在手指检测方面进行的一些先前研究，接下来将提供模型的创建和测试方法，然后将是整个过程的结果。最后，本文将以结论结束。
用于手指小米的新型基于GBS的SNP标记及其在遗传多样性分析中的使用
eleusine coracana（L。）Gaertn。（通常称为纤维小米）是一种用于食物和饲料的多功能作物。基因组工具对于作物基因库的表征及其基因组主导的繁殖需要。基于高通量测序的表征代表多种农业生态学的纤维细胞种质，被认为是确定其遗传多样性的有效方法，从而提出了潜在的繁殖候选者。在这项研究中，使用基因分型（GBS）方法同时鉴定新型的单核苷酸多态性（SNP）标记和基因型288纤维小米辅助量，从埃塞俄比亚和津巴布韦收集。使用5,226个BI-Callelic SNP在个人和组水平上进行表征，最小等位基因频率（MAF）高于0.05，分布在2,500个纤维小米参考基因组的2,500支支架上。SNP的多态性信息含量（PIC）平均为0.23，其中四分之一的PIC值超过0.32，这使得它们非常有用。基于地理位置的288个加入分为七个种群和种质交换的潜力显示，观察到的杂合性范围狭窄（HO; 0.09 - 0.11）和预期的杂合性（HE），其范围超过了Twofold，从0.11到0.26。等位基因在不同群体中独有的等位基因也得到了识别，这值得进一步研究其与理想性状的潜在关联。在AMOVA，群集，主要坐标和人口结构分析中，埃塞俄比亚和津巴布韦附属之间的高遗传分化很明显。分子方差的分析（AMOVA）揭示了基于地理区域，原产国，流动式，泛质类型和易耐受性的种类群之间的高度显着遗传分化（p <0.01）。菲格尔小米附属的遗传多样性水平在埃塞俄比亚内部的位置中适度变化，北部地区的加入水平最低。在邻居加入聚类分析中，这项研究中包括的大多数改进的品种都非常紧密，这可能是因为它们是使用遗传学上不同的种质和/或以类似性状（例如谷物产量）选择的。通过来自两国不同地区的跨植物上不同的遗传学加入来重组等位基因，可能会导致出色品种的发展。
用于有针对性刺激电极放置的体感手指表征的新型术中在线功能映射：技术说明
术中定义功能皮质（传统上由神经外科医生执行以保护患者功能）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实现对假肢的功能控制。除了从记录阵列进行运动解码外，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提供感官反馈，从而改善对假肢的灵巧控制。在这项研究中，作者展示了使用一种新颖的术中在线功能映射 (OFM) 技术与高密度皮层脑电图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证实。这项工作证明了术中 OFM 的实用性，并将为未来人类闭环 BMI 的研究提供参考。
基于脑电图的脑机接口系统控制假肢手指运动
研究 脑信号 手指数量 信号处理链 准确度（％） [11] EEG 4 CWD＆2LCF 43.5 [12] EEG 5 RF＆LDA＆SVM＆KNN 54 [13] EEG 5 LSTM＆CNN＆RCNN 77 [14] EEG 5 PCA＆PSD＆SVM 77 [15] MEG 5 SVM 83 [16] MEG 5 BPF＆频谱图＆SVM 57 [17] ECOG 5 CNN＆RNN＆LSTM 49 [18] ECoG 4 BPF＆Morlet小波字典＆STMC 85 [19] ECoG 5 CSP＆SVM 86.30 [20] fNIRS 2 SVM 62.05 [21] EMG 1小波＆自回归＆SVM 76
对手指小米盐度压力管理的最新进展和未来方向的回顾
盐分压力是影响农作物生长和生产的主要环境障碍。手指小米是在世界上许多干旱和半干旱地区种植的重要谷物，其特征是降雨不稳定和优质水的稀缺性。手指小米盐度胁迫是由由于没有适当的排水系统而导致的可溶性盐的积累引起的，再加上具有高盐分含量的基础岩石，这导致了可耕地的盐水。预计气候变化会加剧此问题。使用新的和有效的策略，这些策略可在各种环境中提供稳定的盐度耐受性，可以保证未来的纤维小米的可持续生产。在这篇综述中，我们分析了用于生产的盐度压力管理的策略，并讨论了耐盐纤维纤维小米品种开发的潜在未来方向。本评论还描述了如何使用高级生物技术工具来开发耐盐植物。本综述中讨论的生物技术技术很容易实施，具有设计灵活性，低成本和高度有效。此信息提供了增强纤维小米盐度耐受性和提高产量的见解。
手指的超快捕捉是由皮肤摩擦
纤维的快照已被用作跨人类文化的数千年的一种交流和音乐形式。但是，尚未对这种快速运动的动力学进行系统分析。使用高速成像和力传感器，我们分析了纤维快照的动力学。我们的分析揭示了皮肤摩擦在介导SNAP动力学中的核心作用，通过充当控制所得高速度的闩锁。我们通过用不同的材料覆盖拇指和中纤维，以产生不同的摩擦系数和不同的可压缩性来评估这种摩擦闩锁的作用。在这样做时，我们揭示了纤维垫的可压缩摩擦闩锁可能在最佳调整的摩擦和压缩方案中运行。我们还开发了一种柔软的，可压缩的摩擦的闩锁介导的春季驱动（LAMSA）模型，以进一步阐明摩擦的关键作用及其与可压缩闩锁的相互作用。我们的数学模型表明，摩擦在纤维扣中起着双重作用，既有助于载荷，也可以在阻碍能量释放的同时进行储能。我们的工作揭示了如何将表面之间的摩擦作为可调的闩锁系统利用，并为许多机器人技术和超快速的能量释放结构的摩擦复杂性提供了设计见解。
当视频遇到惯性传感器：使用惯性传感器进行手指运动分析的零样本域自适应
无处不在的手指运动追踪使增强现实、体育分析、康复医疗保健等领域的许多激动人心的应用成为可能。虽然使用摄像头的手指运动追踪非常成熟，这很大程度上归功于大量训练数据集的可用性，但是对于为带有惯性测量单元 (IMU) 传感器的可穿戴物联网设备开发强大的机器学习 (ML) 模型来说，训练数据却十分匮乏。为了解决这个问题，本文提出了 ZeroNet，这是一个展示以零训练开销为 IMU 传感器开发 ML 模型的可行性的系统。ZeroNet 从公开的视频中收集训练数据以对 IMU 进行推理。由于传感器-摄像头坐标系、用户身体大小、手势过程中的速度/方向变化、传感器位置变化等差异，视频和 IMU 域之间的数据差异带来了许多挑战。ZeroNet 通过系统地从视频中提取运动数据并将其转换为 IMU 传感器测量的加速度和方向信息来解决这些挑战。此外，还利用数据增强技术在收集的训练数据中创建合成变化，以增强 ML 模型对用户多样性的通用性和鲁棒性。对 10 位用户的评估表明，对于 50 个手指手势的识别，top-1 准确率为 82.4%，top-3 准确率为 94.8%，这表明前景光明。虽然我们只是触及了表面，但我们概述了许多有趣的可能性，可以将这项工作扩展到计算机视觉、机器学习和可穿戴物联网等跨学科领域，从而实现手指运动跟踪的新应用。
使用Motoneuron放电信息同时估算手指屈曲和延伸力
摘要 - 目的：可靠的神经机界界面提供了控制高敏捷的高级机器人手的可能性。这项研究的目的是驱除一种解码方法，以同时估计单个纤维的延伸力和延伸力。方法：首先，通过表面肌电图（EMG）分解来鉴定运动单元（MU）的网络信息，然后将MUS进一步分为不同的池中，以通过重新构造程序将单个固定器的浮动和扩展。在人口水平上 MUFING率，然后通过双变量线性回归模型（Neural-Drive方法）估算单个纤维力。 基于常规EMG振幅的方法被用作比较。 结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能要好得多（估计误差和较高的相关性）。 结论：我们的方法为灵敏纤维运动提供了可靠的神经解码方法。 明显的能力：我们方法的进一步探索可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人的手。MUFING率，然后通过双变量线性回归模型（Neural-Drive方法）估算单个纤维力。基于常规EMG振幅的方法被用作比较。结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能要好得多（估计误差和较高的相关性）。结论：我们的方法为灵敏纤维运动提供了可靠的神经解码方法。明显的能力：我们方法的进一步探索可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人的手。