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慢性植入的，心脏内微电极的神经病理学作用
1美国凯克南加州大学医学院，美国加利福尼亚州洛杉矶2号病理学和实验室医学系，美国洛杉矶儿童医院，美国加利福尼亚州洛杉矶儿童医院，美国，美国，美国加利福尼亚州帕萨迪纳市，美国帕萨迪纳，美国帕萨迪纳，美国，美国，美国，美国，美国，美国，美国帕萨特州，美国，美国，美国帕萨特州帕萨特市，乔尼斯特州帕萨特市美国加利福尼亚州帕萨迪纳，美国加利福尼亚理工学院，美国5神经外科，凯克USC医学院，美国加利福尼亚州洛杉矶医学院，美国美国6 USC神经园林中心，凯克USC USC医学院，加利福尼亚州洛杉矶医学院，加利福尼亚州加利福尼亚州，美国7亨廷顿医学研究所，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州，美国加利福尼亚州。
心脏和血管中心首次植入 Barostim 野火......
该地区的野火 我们正在想念那些家人和朋友受到最近该地区野火影响的社区成员。我们可能会看到病人从野火区域撤离。 野火危害有多种形式。颗粒物污染来自烟雾中的颗粒，其中 90% 的颗粒直径为 2.5 微米或更小，称为 PM2.5。接触 PM2.5 会导致心血管和呼吸系统影响，哮喘、慢性阻塞性肺病、支气管炎、慢性心脏病或糖尿病患者的风险更大。老年人、儿童、孕妇、户外工作者或社会经济地位较低的人受到健康影响的风险较高。另一种威胁是一氧化碳 (CO)，它与血红蛋白的结合亲和力是氧的 200-300 倍，从而减少向组织的氧气输送。一分子 CO 在一个 Hgb 结合位点的结合会增加氧气对其他结合位点的 Hgb 的亲和力，导致氧合血红蛋白解离曲线左移，组织卸载减少，组织缺氧恶化。CO 中毒患者的氧分压 (PaO2) 和脉搏血氧饱和度可能正常。症状可能包括头痛、不适、精神状态改变、呼吸短促、癫痫发作或樱桃红嘴唇。碳氧血红蛋白血液测试可诊断。
大脑机器界面和道德：从可穿戴到植入的过渡
©Lydia Montalbano，2021。* CRH PLC的法律和合规律师。作者在马德里大学（Computense University of Madrid）（博士学位），联合国犯罪与司法研究所（LLM）和米兰天主教大学（JD/LLM联合学位）学习法律，是认证的数据保护官。蒙塔尔巴诺博士感谢Nisha Jain女士和Maya Jackson女士的社论支持，并感谢Annegien Schilling女士，Maria Vimercati女士，Subhajit Basu博士和Karen Mc Cullagh博士和Karen Mc Cullagh博士的评论和建议，以提高艾米利奥·苏尼奥·萨夫·洛林（EmilioSuitioLlinás）的改善，以通过他的社会和社会的热情。这项工作中解释的想法是作者唯一的，并且并不特别反映她的雇主或客户的想法。1。Velloso，Gabriel T.，脑部计算机界面（BCI）：评估2022年医疗应用影响的方法论建议，8 E NTERP。和w ork i nnov。s tud。，57，58（2012）。2。Mohammad Bani Younes＆Samar al-Zoubi，《技术对社会的影响：评论》，20 IOSR J.H UMANITY＆S OC。 s CI。 82，82（2015）。 3。 脑机界面（BMI），E LEC。 simulation（2018年10月15日），https：// electrical- imporulation.com/2018/10/15/brain-machine-interface-bmi/。 4。 Velloso，前注1，第57页。 5。 id。 在58。H UMANITY＆S OC。s CI。82，82（2015）。3。脑机界面（BMI），E LEC。simulation（2018年10月15日），https：// electrical- imporulation.com/2018/10/15/brain-machine-interface-bmi/。4。Velloso，前注1，第57页。5。id。在58。
用于植入式磁共振成像的微型磁传感器
1972 年。 [1] Cohen 和 Gilver 将肌磁图信号定义为磁场矢量一个分量随时间变化的记录，其中测量点的磁场由骨骼肌产生的电流引起。MMG 方法与其电对应方法，即肌电图 (EMG) 技术之间的对应关系。 [2] 两者都直接源于麦克斯韦-安培定律，如图 1a 所示。然而，EMG 信号记录的简易性以及 MMG 与 EMG 信号的时间和频谱特性的相似性，促使学术界和临床界几乎只使用 EMG 方法。因此，MMG 方法的进展相当缓慢。生物磁信号通常很弱。它们很容易受到环境磁噪声的污染。因此，大多数生物磁传感研究都在磁屏蔽室中进行。在过去的四十年里，生物磁信号的宏观和非侵入性检测的保真度、时间和空间分辨率取得了显着进步。例子包括心磁图 (MCG) 和脑磁图 (MEG) 方法，与 MMG 研究相比，自 1970 年代以来出版物数量存在显著差异。我们将调查这种显著差异的原因，并探讨测量骨骼肌磁场的技术限制是否导致了如此明显的差异。MMG 方法发展的两个关键驱动因素：1) 在皮肤上非侵入性记录时 EMG 信号的空间分辨率较差，最先进的 EMG 测量甚至使用针记录探头，这可以准确评估肌肉活动，但会产生疼痛并且仅限于微小区域，空间采样点较差；2) 由于金属-组织界面，可植入 EMG 传感器的生物相容性较差。MMG 传感器有可能同时解决这两个缺点，因为：1) 磁场的大小随着原点和传感器之间的距离而显着减小，从而提高 MMG 的空间分辨率； 2）MMG 传感器不需要电接触即可记录，因此如果用生物相容性材料或聚合物完全封装，它们可以提高长期生物相容性。MMG 信号可以成为医疗诊断、康复、健康监测和机器人控制的重要指标（图 1b）。[3] 最近的技术进步为远程和连续记录和诊断铺平了道路
完全可植入人体的无线脑机接口
与外部设备交互。在过去的几十年里，由于技术挑战，大多数 BCI 进展都局限于动物实验或有线连接的人类受试者，从而阻碍了它们在治疗神经系统疾病或增强人类能力方面的应用。Neuralink 最近取得的突破标志着首次成功将完全无线的 BCI 设备植入人脑并有效检测脉冲活动。值得注意的是，这款名为 N1 的设备只有一枚硬币大小，但却具备记录和传输脑信号、无线充电和通过蓝牙通信的全部功能（图 1）。同样，NEO 也是一种无线设备，尽管略大一些（大约是两个平行硬币的大小）。NEO 由近场通信 (NFC) 供电，也通过 NFC 进行通信，因此无需电池。这两款设备的主要区别在于
多基因疾病风险的植入前基因检测
自临床实践引入以来，植入前基因检测（PGT）已成为患有儿童单基因疾病和染色体非整倍性的夫妇的护理标准，以改善不孕症患者的预后。PGT的主要目标是减少流产和遗传疾病的风险，并通过健康儿童的分娩来改善不育治疗的成功。直到最近，由于难以确定PGT在更常见但复杂的多基因疾病中的应用，因此很难确定多基因疾病的遗传贡献，并且在多个遗传基因座中选择胚胎的概念很难理解。几项成就，包括获得人类胚胎的准确，全基因组基因型的能力以及人口水平的生物库的发展，现已使PGT成为适用于临床实践中的多基因疾病风险。随着胚胎多基因风险评分的快速进步，已经引入了超出技术能力的各种考虑。繁殖（2020）160 A13 – A17
护士LED经导管后主动脉瓣植入（...
• Infective endocarditis risk factors: diabetes, chronic kidney disease, immunosuppression, poor oral hygiene, recurrent infections, suboptimal valve positioning • Thrombosis: rare, coexisting prothrombotic conditions (cancers), incomplete expansion and / or apposition to the aortic wall.本地传单伸出气球扩展阀。增加了侧面梯度，小叶增厚和血栓形成的直接可视化。如果有可能，请与顾问讨论以短期使用密集的口服抗凝治疗，直到实现梯度和传单迁移率的标准化为止。•主动脉反流，尤其是par-valvular•传导缺陷。•晚血栓栓塞（中风）和预防。缺血性中风可能在塔维（Tavi）或之后发生30天到数月之内发生。亚急性和晚期发作主要是血栓栓塞的起源，可能是由植入阀的支架引起的，但更频繁地是由于心房颤动。高主动脉硬化负担，先前的中风，周围血管疾病和永久性心房颤动都增加了中风的风险。管理问题
脑机接口技术与应用专题简介
脑机接口作为大脑和外部设备信息交互的渠 道 , 是前沿脑科学和重要脑疾病诊治的底层核心 工具 . 脑机接口是生物技术和信息技术交叉融合 的颠覆性技术 , 其技术研发和落地应用是一个复 杂的系统工程 , 包括神经电极、芯片、算法、通讯、 植入等核心器件和关键技术 , 涵盖微电子、神经 科学、材料学、计算机科学、临床医学、伦理学 等多学科交叉 . 因此 , SCIENCE CHINA Informa-
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