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World File Search System步态
因果关系启发性的歧视性特征学习，用于步态识别的三重领域
摘要。步态识别是一种生物识别技术，可以通过步行方式区分个人。但是，在准确提取身份特征时，以前的方法会面临挑战，因为十个特征与非身份线索纠缠在一起。为了应对这一挑战，我们提出了CLTD，这是一种因果关系启发的歧视性特征学习模块，旨在有效消除三重域中的混杂因素，即空间，时间和光谱。具体来说，我们可以使用跨像素的注意力生成器（CPAG）生成空间和时间域中事实和反事实特征的出现分布。然后，我们将傅立叶投影头（FPH）介绍给项目空间特征到光谱空间，从而保留基本信息，同时降低计算成本。此外，我们采用了一种具有对比度学习的优化方法，从而在同一主题的序列之间执行语义一致性约束。我们的方法在挑战性数据集上表现出了显着的性能提高，从而证明了其有效性。此外，它可以无缝集成到现有的步态识别方法中。
步态培训师™3（v3.x软件） - Biodex
Biodex步态训练仪3是用于测量功能步态的评估工具。它是一种多功能产品，为特定步态参数的客观测量以及动力学，本体感受能力和神经肌肉控制的生理测量提供了能力。它旨在用作训练工具，以协助步态速度，平均步骤周期时间，平均步长，变异的平均成绩以及每只脚的时间。
基于EEG的步态识别分类CNN用于脑机接口...
脑机接口（BCI）是一种通过分析脑电信号识别个体意图或状态，进而控制计算机或机器的技术，广泛应用于各个领域。然而，脑机接口的研究多集中在运动想象方面，而对主动运动的研究多集中在上肢运动方面，而对下肢运动的研究多集中在静态或单一动作方面。因此，本研究基于动态环境下的脑电信号开发了对步行行为（1：步行，2：上楼，3：下楼）进行分类的深度学习模型，以验证对动态状态下的脑电信号进行分类的可能性。我们开发了一种结合卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆（BiLSTM）的模型。该模型获得了82.01%的平均识别性能，其中步行的平均准确率为93.77%，上楼的平均准确率为76.52%，下楼的平均准确率为75.75%。预计未来可以设计出各种旨在帮助残疾人和老年人的机器人设备，它们具有多种功能，例如人机交互、物体操纵和利用 BCI 进行控制的路径规划。
机器学习应用于脑瘫和中风中的步态分析数据：系统评价
背景：在神经病理学中，脑瘫和中风是行走障碍的主要因素。在最近的文献中提出了机器学习方法，以分析这些患者的步态数据。但是，机器学习方法仍然无法有效地转化为临床应用。这一系统评价解决了阻碍机器学习数据分析在脑瘫和中风患者的临床评估中使用的差距。研究问题：将提议的机器学习方法转移到临床应用中的主要挑战是什么？方法：PubMed，Web of Science，Scopus和IEEE数据库被搜索，以获取有关机器学习方法的相关出版物，直到2023年2月23日，将其应用于中风和脑瘫患者的步态分析数据。提取了与所提出方法有效翻译为临床使用的适用性，可行性和可靠性有关的信息，并根据一组预定义的问题评估了质量。结果：从4120个结果参考文献中，有63个符合纳入标准。三十一项研究使用了监督，32条使用了无监督的机器学习方法。人工神经网络和K-均值聚类是每个类别中最常用的方法。缺乏特征和算法选择的基本原理，使用未经复制的数据集以及群集输出的临床解释性缺乏，这是这些方法的临床可靠性和适用性的主要因素。意义：文献提供了许多机器学习方法，用于从脑瘫和中风患者聚集步态数据。然而，所提出的方法的临床意义仍然缺乏，将其翻译成现实世界的应用。未来研究的设计必须考虑到临床问题，数据集意义，特征和模型选择以及结果的解释性，鉴于它们对临床翻译的关键性。
步态和平衡康复设备：基于末端执行器的机械手的一般分类和叙述性回顾
摘要：步态和平衡直接影响患者的独立性和生活质量。由于预期寿命的提高，患有神经系统疾病的患者数量呈指数级增长，步态和平衡障碍是主要副作用。在此背景下，使用康复机器人设备作为恢复步态和平衡功能的有效补充工具应运而生。在康复设备中，末端执行器具有一些优势，并已显示出令人鼓舞的结果。本研究的目的有两个：提出步态和平衡康复设备的一般分类，并回顾现有的用于此类目的的末端执行器。我们将设备分为五类：跑步机、外骨骼、患者引导系统、扰动平台和末端执行器。总体而言，文献中确定了 55 种末端执行器，其中 16 种已商业化。我们发现，能够提供两种康复类型的末端执行器（2/55）和专注于平衡（21/55）或步态（32/55）的数量不成比例。从机械角度（自由度、拓扑和训练模式）分析它们的特征，使我们能够确定并联机械手作为末端执行器装置驱动机制的潜力，并提出了几个未来的研究方向。
简单和复杂步态期间的大脑网络调节
1 热那亚大学神经科学、康复、眼科、遗传学、妇幼保健系，意大利热那亚 16132；gaia.bonassi@unige.it 2 鲁汶天主教大学运动控制和神经可塑性研究中心，比利时鲁汶 3001；zhaomq@lzu.edu.cn（MZ）；jessica.samogin@kuleuven.be（JS）；dante.mantini@kuleuven.be（DM） 3 兰州大学信息科学与工程学院甘肃省可穿戴计算重点实验室，兰州 730000，中国 4 IRCCS Ospedale Policlinico San Martino，意大利热那亚 16132；roberta.marchese@hsanmartino.it（RM）；botta.alessandro90@gmail.com（AB）； lavanzino76@gmail.com (LA) 5 SC Medicina Fisica e Riabilitazione Ospedaliera, Azienda Sanitaria Locale Chiavarese, 16043 Chiavari, Italy； lcontrino@asl4.liguria.it (LC); paolatognetti.pt@gmail.com (PT) 6 热那亚大学实验医学系人类生理学科，Viale Benedetto XV 3, 16132 Genoa, Italy； martina.putzolu@unige.it * 通讯：elisa.pelosin@unige.it
外骨骼机器人的激光磨损的步态识别传感器系统
摘要作为一种增强技术，可提高承重能力并防止受伤，辅助外骨骼机器人在货运和医疗保健中广泛应用。这种机器人对步态信息的感知对于他们的控制至关重要。此信息是辅助和协作功能中运动计划的基础。在这里，提出了用于外骨骼机器人的可穿越步态识别传感器系统。基于激光诱导的石墨烯的压力传感器阵列具有灵活性和可靠性。将多个传感器单元集成到鞋垫中，以检测关键足底位置的实时压力。此外，电路硬件和算法旨在通过步态识别的能力加强传感器系统。实验结果表明，所提出的系统的步态识别的准确性为99.85％，并且通过在外骨骼机器人上进行测试进一步验证了系统的有效性。
步态过程中肥胖和脂肪分布对踝关节共激活的影响
皮肤是人体最大的免疫器官，可保护人体免受外部攻击。越来越多的研究发现，许多皮肤疾病与身体的整体平衡有关，例如免疫状态，身体代谢水平，肠道菌群稳态等。牛皮癣（PSO），特应性皮炎（AD），痤疮和地衣planus（LP）是临床实践中常见的皮肤疾病。牛皮癣是一种与免疫相关的慢性炎症性皮肤病。在皮肤上看到了带有银色尺度的良好定义的红斑斑块。许多研究表明，牛皮癣与自身免疫，代谢，气体结构和心理健康疾病有关[1-4]。瘙痒，多态性病变和渗出趋势是特应性皮炎的常见特征，一种慢性复发和减轻炎症性皮肤病[5]。特应性皮炎与遗传学，自身免疫，环境，胃肠道健康和心理健康有关。该疾病的病因和发病机理并不十分清楚，通常认为这可能是通过免疫介导的途径之间相互作用与环境因素之间相互作用的结果[6]。在青少年和年轻人中，痤疮是Seba腺体的常见慢性炎性疾病[7]。过去，痤疮的发病机理尚未完全理解。遗传因素，雄激素诱导的皮脂分泌，卵泡皮肤腺管角化病，po杆菌雕刻繁殖，免疫炎症反应以及其他因素可能与之相关。它发生在弯曲的肢体上。某些患者的发病机理还受到遗传，免疫，内分泌，情绪和饮食因素的影响。许多研究表明，肠道菌群失衡在痤疮的发病机理中起着至关重要的作用[8]。地衣是一种发炎性皮肤疾病，会影响皮肤，粘膜和adnexa [9]。通常，病变升高，紫红色，平坦的丘疹，小米至绿豆大小或更大，多边形或圆形，绕着张开，表面上有cerioid膜，白色闪亮的点或细小的浅白色网状条纹。病因尚不清楚，可能与免疫，遗传，病毒感染，神经精神病因素等有关。这些常见皮肤疾病的发病率在过去30年中逐渐增加，这已成为全球公共卫生问题。肠道微生物群（GM）是肠道中一个大型且复杂的微生物群落，被认为与人体的保护，免疫力，代谢和营养密切相关。肠道菌群不仅直接影响肠道，而且还可能影响其他器官的正常生理和稳态，例如肺，脑，肝脏和皮肤。为了维持肠皮稳态，肠道菌群起着重要作用[10]。当肠道菌群与免疫系统之间的关系发生变化时，它将对皮肤产生一定的影响，这可能会促进某些皮肤疾病的发生和发育。各种皮肤疾病与肠道菌群改变有关[11]。牛皮癣，特应性皮炎，痤疮和地衣的发病机理可能与肠道微生物群有关。但是，影响皮肤健康的肠道微生物的具体机制尚不清楚。为了加深我们对皮肤疾病的理解，我们应用了门德尔随机化，以进一步探索肠道微生物群和牛皮癣，特应性皮炎，痤疮和地衣planus之间的因果关系。Mendelian随机化（MR）是一种基于全基因组关联研究（GWAS）的汇总数据探索暴露与结果之间因果关系的方法[12]。因果关系[13]。该方法已被广泛用于某些疾病的阶层生物学研究。与传统的观察性研究相比，它具有消除混杂因素的良好效果，并使结果更加稳定和可靠
机器人步态训练和最终效应子的机器人步态训练能否改善受多发性硬化症影响的患者的下LIMB功能？回顾性案例对照研究的结果
摘要：背景：多发性硬化症（MS）的特征是一种神经退行性疾病，可能是由自身免疫机制触发的，影响整个中枢神经系统。在这种情况下，神经康复在疾病的每个阶段都起着至关重要的作用，旨在恢复和保留MS患者的运动功能。特别是，机器人步态训练（RGT）允许进行密集，重复和以任务为导向的训练，这对于促进神经塑性过程至关重要。因此，我们研究的主要目的是使用G-EO系统，在受MS影响的患者中评估创新的机器人步态训练的有效性，使用G-EO系统，步态，功能能力和生活质量（QOL）。其次，我们评估了机器人康复对较低LIMB运动功能，平衡，感觉和关节功能的影响。方法：该研究涉及20名MS患者，分为两组具有可比的医疗特征和康复训练时间。实验组（例如）通过G-EO系统（n。10）进行了机器人步态训练，而对照组（CG）接受了传统的康复培训（n。10）。结果：两组均表现出残疾水平（功能独立性度量），步行10 m（10MWT），步态和平衡绩效（功能性行动分类，TINETTI量表）的改善。但是，例如，EG表现出更大的改进。G-eo系统在EG中仅降低了下肢（修改的Ashworth量表）中的痉挛。讨论：这项研究表明，G-EO系统可能是增强步态功能的有价值工具，包括MS患者中LIMB运动，功能能力和QOL。
运动想象能力得分是否与步态想象期间的皮质活动相关？
使用主观问卷和心理计时测试参与研究和临床方案的受试者的 MI 能力的重要性。这将有助于首先深入了解 MI 的神经机制，其次，有助于根据患者的 IA 制定量身定制的物理治疗方案。尽管如此，我们知道 MI 是一项复杂的任务，除了主观问卷和计时表现之外，还应考虑其他几个方面，以更好地测量健康受试者的 MI 能力。因此，未来的研究需要证实我们的发现，并阐明 MI 能力与皮质激活之间的关系是否会受到参与者先前经验和运动任务类型的影响（例如，基于受试者运动曲目的任务等