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手臂注射——引领成功疫苗接种之路......
成功推出新疫苗以及管理流感等年度疫苗接种工作并持续努力缩小尚未接种带状疱疹和肺炎等推荐疫苗的人的护理差距需要与联邦、州和地方政府、卫生组织、卫生系统、社区合作伙伴和制造商建立密切的工作关系。提供有关疫苗的最新信息和最新指导的教育对于建立社区信任至关重要。适当的冷链存储设备以保持疫苗冷冻、超冷冻或冷藏，以及明确的处理规程（包括如何安全地将疫苗运送到免疫地点）对于保障疫苗的完整性至关重要。此外，必须提供方便的疫苗获取途径和训练有素的接种者，以及个人轻松安排预约的方式。
自然手臂运动的行为和神经变异
运动行为是大脑许多功能和功能障碍的核心，因此了解它们的神经基础一直是神经科学的主要研究重点。然而，大多数运动行为研究都局限于人工、重复的范式，与“野外”进行的自然运动相去甚远。在这里，我们利用机器学习和计算机视觉的最新进展来分析 12 名人类受试者在数千次自发、非结构化手臂伸展运动期间的颅内记录，对每个受试者进行了数天的观察。这些自然运动引发的皮质光谱功率模式与受控范式的结果一致，但在受试者和事件之间具有相当大的神经变异性。我们使用 10 个行为和环境特征对事件间变异性进行了建模；解释这种变异性的最重要特征是伸展角度和记录日期。我们的工作是首批将人类在非结构化运动过程中整个皮质的行为和神经变异性联系起来的研究之一，有助于我们理解长期自然行为。
自然主义手臂运动的行为和神经变异性
图1：数据处理，分析和建模框架的示意图。（a） - （b）基于对每个受试者的连续视频监测，左右手腕的轨迹（腕部和腕部r（b）中的腕部）使用神经网络估算（Mathis等人。，2018年），并自动分为移动（灰色）和静止（白色）状态，如（b）中所示。（c） - （d）对原始的多电极电视学（ECOG）进行了过滤并重新引用；从进一步的分析中除去了不良电极（例如，具有伪影的电极）。（e）从视频中检测到的运动开始事件，如（b）所示，使用时间戳对齐ECOG数据。（f）对于每个电极处的每个移动事件，计算光谱功率并将其视为对数尺度频谱图。（g）总结了跨事件和电极，我们根据解剖学注册将光谱从电极投射到8个皮层区域，并在运动事件中计算了中位功率。（h）我们的数据包括12个主题；它们的电极位置显示在MNI坐标中（见图1-1，用于特定的细节）。五个受试者的电极植入了右半球（用星号表示）。为了进行以后分析的一致性，我们反映了这些电极位置，如图所示。（i）为了部分解释低频（LFB：8-32 Hz）和高频（HFB：76-100 Hz）光谱功率的事件神经变异性，我们使用从视频中提取的行为特征在每个电极上填充多个线性回归模型。
自然手臂运动的行为和神经变异
运动行为是大脑许多功能和功能障碍的核心，因此了解它们的神经基础一直是神经科学的主要关注点。然而，大多数运动行为研究都局限于人工、重复的范式，与“野外”进行的自然运动相去甚远。在这里，我们利用机器学习和计算机视觉方面的最新进展，分析了 12 名人类受试者在数千次自发、非结构化手臂伸展运动期间的颅内记录，对每位受试者进行了数天的观察。这些自然运动引发的皮质光谱功率模式与受控范式的结果一致，但在受试者和事件之间具有相当大的神经变异性。我们使用十个行为和环境特征对事件间变异性进行了建模；解释这种变异性的最重要特征是伸展角度和记录日期。我们的工作是首批将人类在非结构化运动过程中整个皮质的行为和神经变异性联系起来的研究之一，有助于我们理解长期自然行为。
在自主控制原生手臂或脑机接口期间，神经活动分布在多个皮质区域
视觉引导的上肢运动的自主控制涉及大脑皮层多个区域的神经元活动。然而，使用尖峰记录作为输入的脑机接口 (BCI) 研究主要关注直接控制 BCI 的神经元（我们称之为 BCI 单元）被记录的区域的活动。我们假设，就像手臂和手的自主控制涉及多个皮质区域的活动一样，BCI 的自主控制也涉及多个皮质区域的活动。在两名受试者 41（猕猴）中，他们分别使用手持操纵杆和由 4 个初级运动皮层（M1）BCI 单元直接控制的 BCI 执行中心向外任务，我们记录了 M1、背侧和腹侧运动前皮层、初级体感皮层、背侧后顶叶皮层和 44 前顶内区中其他非 BCI 单元的活动。在大多数这些区域中，在操纵杆和 BCI 试验中，非 BCI 单元以相似的百分比和 45 相似的调制深度活跃。BCI 和非 BCI 单元都显示出 46 在偏好方向上的变化。此外，在两个任务中，BCI 和非 47 BCI 单元之间的有效连接的流行率相似。与操纵杆试验相比，BCI 表现较好的受试者在 BCI 期间显示 48 调制非 BCI 单元的百分比增加，调制深度增加，有效连接增加；在 BCI 表现较差的受试者中未发现这种增加。在自愿闭环控制期间，给定皮质区域中的非 BCI 单元可能发挥类似的功能，无论效应器是原生上肢还是 BCI 控制的设备。
假肢师的仿生手臂
摘要 - 仿生手臂在截肢者的康复中起着重要作用，也有助于恢复他们的自信。在假肢的帮助下，人们的生活发生了巨大的变化，因为它们增加了活动能力，方便了日常琐事的完成，并提供了独立生活的手段。仿生手臂的工作取决于从截肢者肌肉收集的信号。当截肢者使用仿生手臂并弯曲其残肢肌肉时，特殊传感器会检测到自然产生的电信号，并将其转换成适当的仿生手部动作。仿生手臂只需思考要执行的动作即可充当真正的肢体。身体神经元产生的微小电信号有助于控制这些动作。它们由肌肉收缩产生，可以通过用户能够感觉到的皮肤上的电极进行测量。插入假肢轴的两个电极用于检测肌电信号，这些信号被传送到控制电子设备，然后这些信号被放大并用于激活五个电动机（每个手指一个），这些电动机移动手指和拇指，手会自动张开或闭合。因此，肌肉收缩的强度控制着速度和抓握力：弱信号产生缓慢的运动，强信号产生快速的运动。
初级体感皮层第 2 区编码整个手臂的运动
摘要 本体感觉，即对身体位置、运动和相关力量的感觉，尽管在运动中起着至关重要的作用，但仍未得到充分理解。大多数对体感皮层本体感觉区域 2 的研究只是将神经元活动与手在空间中的运动进行比较。使用运动跟踪，我们试图通过描述 2 区活动与整个手臂运动的关系来阐述这种关系。我们发现，与经典模型不同，整个手臂模型成功地预测了猴子在两个工作空间中伸手触及目标时神经活动特征的变化。然而，当我们随后在主动和被动运动中评估这个整个手臂模型时，我们发现许多神经元在两种条件下都不能一致地代表整个手臂。这些结果表明 1) 2 区中的神经活动包括伸手过程中整个手臂的代表，2) 这些神经元中的许多在主动和被动运动期间以不同的方式代表肢体状态。
识别工业机器人手臂工作单元用例...
底层技术可能带来更高的效率，但也会增加更多复杂性和维护（取决于机器人所取代的系统或技术），这就是工业机器人系统。它们在许多制造环境中得到越来越广泛的应用，包括制造汽车、飞机和消费电子产品的制造环境（DeVlieg，2010）（Kahan、Bukchin、Menassa 和 Ben-Gal，2009）（Kusuda，1999）（Zwicker 和 Reinhart，2014）。维护实践对于保持工业机器人系统以必要的效率和准确性运行至关重要，以实现制造过程的生产力和质量目标。根据 ISO 标准 8373（国际标准化组织，2012 年）中规定的定义，这项工作将机器人定义为工业机器人，将机器人系统定义为工业机器人系统。这些定义是：
量化空中相互作用手臂疲劳的指标
摘要 空中互动容易导致疲劳，并导致上肢沉重感，这种情况被随意称为大猩猩臂效应。设计师经常将空中互动的局限性与手臂疲劳联系起来，但没有定量方法来评估并因此减轻它。在本文中，我们提出了一种新的指标，消耗耐力 (CE)，它源自上臂的生物力学结构，旨在表征大猩猩臂效应。我们提出了一种使用现成的基于摄像头的骨骼跟踪系统以非侵入方式捕获 CE 的方法，并证明 CE 与 Borg CR10 感知用力量表密切相关。我们展示了设计师如何使用 CE 作为补充指标来评估现有和设计新颖的空中互动，包括具有重复输入的任务，例如空中文本输入。最后，我们提出了一系列设计疲劳高效空中接口的指导方针。
1993 年至 2002 年魁北克省与手臂振动相关的职业伤害。
我们要感谢 IRSST 研究人员、该研究项目的共同负责人以及项目第一阶段的负责人 Patrice Duguay 先生、Paul Massicotte 先生和 Paul-Émile Boileau 先生在本研究期间提供的科学支持。我们还感谢 Serge André Girard 先生的科学支持以及 Luc Bhérer 博士、Paul Asselin 博士、Maurice Poulin 博士和 Marc Dionne 博士对该文件的批判性解读。我们要感谢工作健康与安全委员会的行政部门为开展这项研究提供的后勤支持。我们还要感谢 Brigitte Pelchat 女士和 Sylvie Muller 女士的秘书工作。本文件的制作得益于 IRSST 的资金支持。