XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System手部
使用用户友好型、可穿戴的基于 EMG 的神经接口解码偏瘫慢性中风幸存者的手部和手腕运动意图
€ 这些作者的贡献相同。 * 通讯作者：meyerse@battelle.org 摘要：几十年来，假肢和矫形器一直被认为是恢复中风患者手部功能和独立性的潜在手段。然而，75% 的中风幸存者、护理人员和医疗保健专业人员 (HCP) 认为当前的做法还不够，特别指出上肢是需要创新的领域，以开发适用于中风人群的高度可用的假肢/矫形器。控制上肢技术的一种有前途的方法是从表面肌电图 (EMG) 活动中非侵入性地推断运动意图。虽然这种方法在文献中引起了广泛关注，但现有技术通常仅限于研究环境，难以满足所述的用户需求。为了解决这些限制，我们开发了 NeuroLife ® EMG 系统，它由一个可穿戴的前臂套组成，其中嵌入了 150 个电极以及相关的硬件和软件来记录和解码表面肌电图。在这里，我们展示了对 12 种功能性手部、腕部和前臂运动的准确解码，包括来自中风后不同程度慢性损伤的参与者的多种抓握类型，总体准确率为 77.1±5.6%。重要的是，我们展示了以 85.4±6.4% 的准确率解码严重手部损伤患者的 3 种基本运动子集的能力，凸显了其作为辅助技术控制机制的潜力。测试该系统的中风幸存者的反馈表明，袖套的设计满足了各种用户需求，包括舒适、便携和轻便。袖套的外形尺寸使其可以在家中使用，无需专业技术人员，并且可以佩戴数小时而不会感到不适。总而言之，NeuroLife EMG 系统代表了一种平台技术，用于记录和解码高清 EMG，最终以符合用户需求的外形尺寸实时控制辅助设备。
同种异体手移植或自体手再植后初级躯体感觉皮质的变化
接受同种异体手移植或自体手再植（统称“手部修复”）的截肢者提供了一个独特的机会来测量失神经系统后可塑性变化的范围，特别是初级躯体感觉皮层（S1）。然而，这样的病人很少，之前的研究将个案与小群典型成年人进行了比较。在这里，我们研究了 5 个个体（n = 8 个疗程：一个移植手术进行了 2 个疗程，一个移植手术进行了 3 个疗程，三次再植手术各进行了 1 个疗程）。我们使用功能性磁共振成像（fMRI）来测量 S1 对传递到每个病人左右指尖和下脸部的受控气动触觉刺激的反应。这些数据与从典型成年人（n = 29）和当前单侧截肢者（n = 19）获得的反应进行了比较。在刺激患手期间，患者患侧 S1（患手的对侧）对刺激的反应方式与截肢者和典型成年人相似。对侧反应的存在表明 S1 功能大致典型，但反应普遍处于典型变异范围的低端。患者患侧 S1 对完整手部刺激的反应表现出很大的个体差异：虽然所有患者都属于典型成年人的范围，但一些患者（4/8）的同侧反应与当前截肢者表现出的类似。与手部修复患者不同，当前截肢者与典型成年人相比表现出明显的 S1 重组，包括对完整手部刺激的双侧 S1 反应。在所有三个参与者组中，我们通过测量个体识别手掌和手指触摸位置的能力来评估触觉定位。奇怪的是，虽然移植患者的触觉定位能力随着时间的推移有所改善，但这与 S1 对触觉刺激的反应变化无关。总体而言，我们的研究结果首次描述了手部修复后皮质对良好控制的触觉刺激的反应。我们的案例研究表明，手
干预和管理
背景：痉挛和运动障碍是脑瘫 (CP) 中共存的运动体征。普遍认为，在痉挛性双侧脑瘫中，除了痉挛外，还可能存在肌张力障碍，同样，运动障碍性脑瘫患者也经常存在痉挛。在单侧痉挛性脑瘫中，上肢肌张力障碍很少被发现或处理。本研究旨在调查单侧痉挛性脑瘫儿童的手部是否存在肌张力障碍，如果存在，其程度如何，以及何时首次发现。方法：纳入了 97 名出生于 1999 年至 2014 年的单侧痉挛性脑瘫儿童，他们拥有辅助手部评估 (AHA) 的标准化手部功能数字胶片。三位经验丰富的评分员对胶片进行了审查，并评估了肌张力障碍和舞蹈手足徐动症的存在与否。结果：70% (68/97) 的儿童在活动期间出现手部肌张力障碍，平均年龄为 12 岁（标准差 4.4）。其中 74% (50/68) 的儿童在评估时间中出现肌张力障碍的时间超过 50%。63% (43/68) 的儿童在更年轻时有多个数字记录。肌张力障碍首次清晰可见的年龄为平均 3.8 岁。7% (5/68) 的肌张力障碍儿童出现舞蹈手足徐动症。与肌张力障碍儿童（中位数：57，25-75：52-63）相比，无肌张力障碍儿童的 AHA 单位明显较高（对应功能更好）（p = 0.01）。结论：手部肌张力障碍在单侧脑性瘫痪中很常见，且与下手功能相关。
干预和管理
背景：围产期中风 (PS) 是偏瘫性脑瘫 (CP) 的主要原因。新生儿磁共振成像 (MRI) 中皮质脊髓束的受累可预测偏瘫性 CP 患者的运动结局。然而，对于 PS 出现较晚的患者，无法进行早期 MRI 检查，因此预测偏瘫严重程度仍是一项挑战。目的：评估有 PS 病史的儿童围产期缺血性中风后基底神经节、杏仁核、丘脑和海马的体积与手部运动功能的关系，并比较 PS 儿童和健康对照者的皮质下结构体积。方法：从爱沙尼亚儿童中风数据库招募患有动脉缺血性中风 (AIS) (n = 16) 和脑室周围静脉梗塞 (PVI) (n = 18) 的足月出生 PS 儿童。在儿童时期（4-18 岁）进行 MRI 检查，并计算基底神经节、丘脑、杏仁核和海马的体积。将中风患者的结果与 42 名年龄和性别匹配的健康对照者的结果进行比较。通过辅助手评估 (AHA) 评估受影响的手部功能，并通过手动能力分类系统 (MACS) 进行分类。结果：与对照组相比，AIS 儿童的同侧和对侧丘脑、同侧苍白球、伏隔核和海马的体积较小（p < 0.005）。 AIS 儿童的手部功能受损与同侧丘脑、壳核、苍白球、海马、杏仁核和对侧杏仁核较小 (r > 0.5; p < 0.05) 以及对侧壳核和海马体积较大 (r < - 0.5; p < 0.05) 相关。与对照组相比，患有 PVI 的儿童的同侧尾状核、苍白球、丘脑 (p ≤ 0.001) 和海马 (p < 0.03) 较小。在患有 PVI 的儿童中，同侧和对侧丘脑以及同侧尾状核体积较小与手部功能受损 (r > 0.55; p < 0.05) 相关。结论：无论围产期中风亚型如何，患侧丘脑体积较小与手部功能较差有关。手部功能与其他皮层下结构体积差异之间的相关性模式在 PVI 儿童和 AIS 儿童之间有所不同。皮层下结构的评估对于预测围产期中风后的运动结果非常重要。
双人上肢任务实践和经皮电刺激增强了慢性宫颈脊髓损伤后的脊柱塑性和手部功能
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。（未经同行评审证明）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。
建筑师的大脑和思考之手
经过几十年对 CAD 工具在建筑设计中的使用热情，人们现在开始担心由于计算机处理的标准化和重复的手部动作而导致设计过程中创造力的丧失。不同的理论认为，徒手绘画过程中的触觉感知有利于创造力，从而产生新的想法。大脑功能研究表明，感知到的手部运动可以激发顶叶和额叶皮层中与认知相关的区域的活动，这可能与创造力有关。然而，迄今为止还没有进行过实验研究来分析手绘过程中的大脑活动。本文介绍了一项研究
AI虚拟鼠标和键盘。
建议的模型最终放弃了电子设备。鼠标和键盘的功能将由人手完成。该系统需要输入物联网设备、网络摄像头。该模型建议检测人手并跟踪其手势。手势包括指向手指、触摸指尖，从而实现鼠标和键盘的各种功能。进一步检测手势，功能将完成，例如打开记事本应用程序、在记事本应用程序上打字。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，实施和探索是在虚拟鼠标上进行的，在项目第二阶段，是在虚拟键盘上进行的。还包括一些小型项目，例如跟踪手掌并显示帧速率的手部跟踪、计数手指并使用手部跟踪模块作为基础的手指计数。后来，还实现了通过提取某些手部特征来控制音量的手势音量控制。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。
高级康复工程 – SBMA5301
能够进行复杂运动和感觉的假手：手部截肢者希望现代假手能够像完整的手一样运作。目前最先进的假手只能控制两个动作“张开”和“闭合”。因此，NIBIB 研究人员正在开发新的假手系统，该系统可以根据截肢者前臂剩余肌肉的残留电信号测量结果执行复杂的手部动作。来自肌肉（在一个项目中）和神经（来自另一个项目）的信号有可能使假手对手指的控制更加精细。此外，其中一个团队正在努力捕捉触觉，因此将来用户也将能够“感觉”到他们用假手握着的东西。
使用 Arduino 的手势控制机器人 - IJRASET
摘要：本文介绍了一种使用 Arduino 的手势控制机器人，可以通过简单的手势进行控制。根据人的手部运动，加速度计开始移动。它基于加速度计的 3 轴，机器人向前、后、左、右四个方向移动。为了感测人体运动，我们使用红外传感器，其范围是人体 790nm 波长。这种类型的机器人广泛应用于军事应用、工业机器人、建筑领域。在这样的领域，通过开关或遥控器操作机器非常危险且复杂，有时操作员可能会感到困惑，因此引入了这个新概念，通过手部运动来控制机器，同时控制机器人。关键词：Arduino 技术、手势、加速度计、红外传感器。