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World File Search System手部
BSSH 战略规划 2024 – 2028
英国手外科协会 (BSSH) 的概念始于第二次世界大战之后。在目睹飞行员和机组人员遭受的烧伤后，一群来自骨科和整形外科专业的外科医生认为，将关节手术应用于手部手术可以提供更好的结果。英国自 1952 年以来就有一个“手部俱乐部”，由几位杰出的手部外科医生在伦敦雅典娜神庙的一次晚宴上成立。“二手手俱乐部”成立于 1956 年，旨在扩大会员规模，随后在 1968 年 11 月 15 日修改其章程后扩展为英国手外科协会。从那时起，在其会员和秘书处的奉献和辛勤工作推动下，BSSH 已发展成为一个拥有 1000 多名会员的协会。
传统和先进领域的人体工程学挑战...
重复性操作 重复性创伤障碍发展的一个主要风险因素是动作重复的频率。根据观察和对经验丰富的方法工程师的采访，缝纫工作被分为需要高、中或低重复性手动操作的作业。虽然分类有些主观，但它与手部和手腕姿势变化的频率密切相关。高强度的手动操作几乎与全身的更高程度的身体不适有关。最严重的不适集中在颈部、上背部和中背部、右肩和手部。73% 的高操作工人报告右手疼痛，这是分析中发现的最高不适频率。这与 Vihma 等人 (1982) 的发现一致，即手部疼痛与重复率之间存在显著关系。
SDX2P KONG® PRO A6
在我们屡获殊荣且行业领先的 KONG® Original 的成功基础上，KONG Pro 将手部保护提升到了一个新的水平。通过利用先进的材料和构造技术，KONG Pro 旨在提供尽可能高的防切割和耐磨性，并结合全球专利的冲击保护，同时仍保持高度灵活，以最大限度地减少手部疲劳。
使用深度学习将 ECoG 信号解码为 3D 手势翻译
摘要。目的。运动脑机接口 (BCI) 是一种很有前途的技术，可以使运动障碍者与周围环境互动。BCI 可能会弥补手臂和手部功能的丧失，这是四肢瘫痪患者的首要任务。设计实时准确的 BCI 对于使此类设备在现实环境中有用、安全且易于患者使用至关重要。基于皮层脑电图 (ECoG) 的 BCI 是记录设备的侵入性和记录信号的良好空间和时间分辨率之间的良好折衷。然而，用于预测连续手部运动的大多数 ECoG 信号解码器都是线性模型。这些模型的表示能力有限，可能无法捕捉 ECoG 信号特征与连续手部运动之间的关系。深度学习 (DL) 模型在许多问题中都是最先进的，可以成为更好地捕捉这种关系的解决方案。方法。在本研究中，我们测试了几种基于 DL 的架构，以使用从 ECoG 信号中提取的时频特征来预测想象的 3D 连续手部平移。分析中使用的数据集是长期临床试验 (ClinicalTrials.gov 标识符：NCT02550522) 的一部分，是在对四肢瘫痪受试者的闭环实验中获得的。所提出的架构包括多层感知器 (MLP)、卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆网络 (LSTM)。使用余弦相似度离线比较了基于 DL 和多线性模型的准确性。主要结果。我们的结果表明，基于 CNN 的架构优于当前最先进的多线性模型。最佳架构利用 CNN 来利用相邻电极之间的空间相关性，并通过使用 LSTM 来受益于所需手部轨迹的顺序特性。总体而言，与多线性模型相比，DL 将平均余弦相似度提高了 60%，左手和右手分别从 0.189 提高到 0.302 和从 0.157 提高到 0.249。意义。这项研究表明，基于 DL 的模型可以提高 BCI 系统在四肢瘫痪受试者的 3D 手部翻译预测中的准确性。
功能导向、便携式脑机接口训练对中风后手部运动恢复的影响：一项随机对照研究
脑卒中是中国导致伤残调整生命年损失的最高发病率疾病，每年有 200 万新发病例（ Wu et al., 2019 ）。约 66% 的脑卒中幸存者出现上肢运动障碍，导致日常生活活动功能受限、生活质量低下（ Kwah et al., 2013 ；Morris et al., 2013 ），增加家庭和社会的负担。手功能康复是脑卒中康复领域的研究热点和挑战。在所有神经调控技术中，脑机接口（BCI）已被证明对脑卒中后手部运动恢复有效（ Biasiucci et al., 2018 ； Cervera et al., 2018 ； Baniqued et al., 2021 ）。 BCI 的工作流程包括获取脑信号、提取特征、通过外部设备将信号转换为命令以及激活感觉反馈。BCI 设备已经从固定位置设备更新为移动设备（Mattia 等人，2020 年）。然而，便携式 BCI 设备可能更灵活地用于中风康复。在典型的基于脑电图 (EEG) 的非侵入式 BCI 中，通过提取相关特征从大脑正在进行的电活动中实时解码用户的运动意图，例如运动想象 (MI) 或运动尝试 (MA)（Cervera 等人，2018 年）。许多基于 BCI 的运动康复系统传统上包含同侧感觉运动活动（感觉运动节律，SMR，9–15 Hz）的神经活动解码器（Cervera 等人，2018 年）。 SMR 可以在感觉运动皮层 (SMC) 上测量，并受 MI、MA 或运动执行 (ME) 任务的调制（Frenkel-Toledo 等人，2014 年；Yuan 和 He，2014 年）。基于 EEG 的 SMR 中的任务相关调制通常表现为低频成分 [mu 节律（8-12 Hz）和 beta 节律（13-26 Hz）] 中的 ERD 或 ERS（Pfurtscheller 和 Lopes，1999 年）。MI 或 MA 与可使用 EEG 在 SMC（电极部位 C3 和 C4）上记录的 mu 节律振荡的 ERD 相关（Hasegawa 等人，2017 年；Remsik 等人，2019 年）。MI 是一种心理活动，其中特定的运动在头脑中进行，而没有实际运动（Kilteni 等人，2018 年）。运动尝试是指瘫痪肢体在尚未实际运动或运动较少时尝试移动，但患肢在运动阶段的肌电活动比静息阶段高出几个数量级（Antelis et al., 2017）。它们都在 BCI 实验中被广泛用作一种主动神经调节方式。运动尝试主要用于健康参与者（Meng et al., 2018; Chen et al., 2019）。具体而言，一项荟萃分析表明，基于运动尝试的 BCI 似乎比基于 MI 的 BCI 更有效（Bai et al., 2020）。与基于 MI 的 BCI 相比，基于运动尝试的 BCI 具有更优的效果。基于 SMR 的 BCI 可检测响应运动任务的 SMC 的特征性变化，该范式被多项研究采用（Robinson 等人，2018 年；Li 等人，2021 年；Pinter 等人，2021 年）。在 Biasiucci 等人（2018 年）的研究中，他们要求患者尝试伸展患手（手指和手腕）作为运动任务；Chen 等人（2020 年）设计了手腕伸展作为运动任务；Ramos-Murguialday 等人（2013 年）指导他们的患者尝试伸手（即使手臂不按照他们的意图）、抓住并将一个想象中的苹果放在膝盖上，手指伸展是
使用深度学习神经网络进行手势识别...
图 3.1：手势识别图 ................................................................................................................ 45 图 3.2：ZTM 手套。................................................................................................................. 46 图 3.3：带有多个传感器的 MIT Acceleglove。...................................................................................... 47 图 3.4：CyberGlove III .................................................................................................................... 48 图 3.5：CyberGlove II。.................................................................................................................... 48 图 3.6：5DT 动作捕捉手套和 Sensor Glove Ultra。左：当前版本，右：旧版本。[73][74].................................................................................................................................. 49 图 3.7：X-IST 数据手套 ................................................................................................................ 50 图 3.8：P5 手套。................................................................................................................................. 50 图 3.9：典型的基于计算机视觉的手势识别方法 ............................................................. 51 图 3.10：手势识别中使用的相机类型 ............................................................................. 52 图 3.11：立体相机。................................................................................................................. 52 图 3.12：深度感知相机 ............................................................................................................. 53 图 3.13：热像仪 ................................................................................................................ 53 图 3.14：基于控制器的手势 ................................................................................................ 54 图 3.15：单个相机。................................................................................................................ 54 图 3.16：布鲁内尔大学 3DVJVANT 项目的全息 3D 相机原型。 ........... 55 图 3.17：3D 集成成像相机 PL：定焦镜头，MLA：微透镜阵列，RL：中继透镜。... 55 图 3.18：方形光圈 2 型相机与佳能 5.6k 传感器集成。................................ 56 图 5.1：不同的手势。................................................................................................ 70 图 5.2：系统实施框架说明。.............................................................................. 71 图 5.3：使用 WT 的 10 种不同运动的 IMF。.............................................................................. 75 图 5.4：使用 EMD 的 10 种不同运动的 IMF。......................................................................... 76 图 5.5：WT 中 10 个不同类别的 ROC。................................................................................ 79 图 5.6：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。........................................................................... 80 图 5.7：研究中使用的手势。................................................................................ 84 图 5.8：实施框架。................................................................................................ 84 图 5.9：使用 WT 的 10 种不同运动的 IMF。................................................................................ 87 图 5.10：使用 EMD 的 10 种不同运动的 IMF。................................................................................ 89 图 5.11：WT 中 10 个不同类别的 ROC。................................................................................ 91 图 5.12：EMD 中 10 个不同类别的 ROC。................................................................................ 92 图 6.1：拔牙前第一人称短距离手部动作 ........................................................................ 97 图 6.2：拔牙后第一人称短距离手部动作 ........................................................................ 99 图 6.3：拔牙后第一人称短距离手部动作 ........................................................................ 100 图 6.4：拔牙前第二人称短距离手部动作 ........................................................................ 101 图 6.5：拔牙后第二人称短距离单次手部动作（LCR） ............................................................................................................................. 103 图 6.6：拔牙后第二人称短距离组合手部动作（LCR） ............................................................................................................................................. 105 图 6.7：拔牙前第三人称短距离手部动作 ............................................................................................................................. 105 图 6.8：拔牙后第三人称短距离单次手部动作（LCR） ............................................................................................................................................................. 107
业余高尔夫球手如何为发球杆提供能量
高尔夫球手在球杆上所做的功是决定杆头速度的主要因素，它由四个因素组成：手部路径长度、手部路径上的平均力、球杆角距离以及在此距离上施加的平均力矩。主要目的是评估这些因素在产生杆头速度方面的相对重要性。使用发射监视器和光学系统记录了 76 名高尔夫球手的发球。使用回归来确定四个因素中每个因素的相对重要性。平均力占杆头速度变化的最大比例（r = 0.96）。还发现手部路径长度（r = 0.45）和平均高尔夫球手施加的力矩（r = 0.45）是预测杆头速度的有效指标，而角距离则不是（r = 0.14）。这些发现将适用于试图提高杆头速度的教练和高尔夫球手。
认知分心对脑电信号上肢运动解码的影响
摘要 目的：从脑电信号中解码手部运动对上肢障碍患者的康复和辅助至关重要。现有的从脑电信号中解码手部运动的研究很少考虑干扰因素。然而在实际生活中，患者在使用手部运动解码系统时可能会受到干扰。本文旨在研究认知干扰对运动解码性能的影响。方法：首先利用黎曼流形提取仿射不变特征和高斯朴素贝叶斯分类器（RM-GNBC），提出一种从脑电信号中对认知干扰进行手部运动方向鲁棒解码的方法。然后，利用无干扰和有干扰条件下的实验和模拟脑电数据，比较三种解码方法（包括所提出的方法、切向空间线性判别分析（TSLDA）和基线方法））的解码性能。结果：仿真和实验结果表明，基于黎曼流形的方法（即RM-GNBC和TSLDA）在无认知分心和有认知分心条件下的准确率均高于基线方法，且无认知分心和有认知分心条件下解码准确率的下降幅度小于基线方法。此外，RM-GNBC方法在无认知分心和有认知分心条件下的准确率分别比TSLDA方法高6%（配对t检验，p=0.026）和5%（配对t检验，p=0.137）。结论：结果表明，基于黎曼流形的方法对认知分心具有更高的鲁棒性。意义：本研究有助于开发脑机接口（BCI），以改善现实生活中手部残疾患者的康复和辅助，并为研究分心对其他BCI范式的影响开辟了道路。
AI虚拟鼠标。
这项研究将提出一种无需任何电子设备即可控制光标位置的方法。而诸如单击和拖动等操作将使用各种手势来执行。作为输入设备，拟议的系统只需要一个网络摄像头。该系统将需要使用 OpenCV 和 Python 以及其他工具。相机的输出将显示在系统的屏幕上，以便用户可以进一步校准它。NumPy 和鼠标是用于创建此系统的 Python 要求 - 在项目第一阶段，实现和探索是在虚拟鼠标上完成的。它还包括手部跟踪，跟踪手掌并显示帧速率，手指计数，计数手指并使用手部跟踪模块作为其基础。之后，手势音量控制通过提取某些手部特征来控制音量。这些项目旨在提高生产力。我们使用 Open-Cv、Media-Pipe 和 Python 等技术。Media-Pipe 由 Google 开发。它非常高效，有助于为 AI 项目提供快速解决方案。
MoDex：通过学习神经手模型规划高维灵巧控制
摘要 — 在高维动作空间中控制双手一直是一个长期挑战，但人类天生就能轻松地完成灵巧的任务。在本文中，我们从人类具身认知中汲取灵感，重新将灵巧手视为可学习的系统。具体来说，我们介绍了 MoDex，这是一个采用神经手部模型来捕捉手部运动动态特征的框架。基于该模型，开发了一种双向规划方法，该方法在训练和推理方面都表现出了很高的效率。该方法进一步与大型语言模型相结合，以生成各种手势，例如“剪刀手”和“摇滚乐”。此外，我们表明，将系统动力学分解为预训练手部模型和外部模型可以提高数据效率，理论分析和实证实验都支持这一点。更多可视化结果可在 https://tongwu19.github.io/MoDex 获取。