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GAF-NET：基于视频的人通过外观和步态识别重新识别
摘要：基于视频的人重新识别（RE-ID）是一项具有挑战性的任务，旨在根据视频序列匹配各种相机的个人。虽然大多数现有的重新ID技术仅着眼于外观信息，包括步态信息，可能会改善人员重新ID系统。在这项研究中，我们提出了一种新型方法，将外观与步态特征相结合以重新识别个体。外观特征是从RGB轨迹中提取的，而步态特征是从骨骼姿势估计中提取的。然后将这些功能组合成一个单个功能，允许重新识别个人。我们在ILIDS-VID数据集上进行的数值实验证明了骨骼步态特征在增强人重新ID系统的性能方面的功效。此外，通过将最新的矿井网络纳入GAF-NET框架中，我们将排名1和排名5的精度提高了1个百分点。
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。
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。
使用基于混合EEG-FNIRS的BCI系统对人步态进行分析：评论
人类步态是一种复杂的活动，需要中枢神经系统，肢体和肌肉骨骼系统之间的高配位。需要进行更多的研究，以了解后者协调在为步态疾病设计更好，更有效的康复策略方面的复杂性。脑电图（EEG）和功能性近红外光谱（FNIRS）是由于便携性，非侵入性和与其他人相比相对较低的成本，用于监测大脑活动的最常用技术之一。融合脑电图和FNIRS是一种众所周知的既定方法，被证明是根据分类精度，控制命令的数量和响应时间来增强大脑 - 计算机接口（BCI）性能。尽管有显着的研究探索了涉及不同类型的任务和人类活动的脑电图和FNIRS的混合BCI（HBCI），但人体步态仍然不足。在本文中，我们旨在阐明使用基于混合EEG-FNIRS的BCI系统分析人体步态的最新发展。当前的审查遵循了在数据收集和选择阶段期间对系统评价和荟萃分析（PRISMA）的首选报告项目的指南。在这篇综述中，我们特别关注常用的信号处理和机器学习算法，并调查了步态分析的潜在应用。我们提炼了本调查的一些关键发现。首先，应仔细考虑硬件规格和实验范例，因为它们对步态评估质量的直接影响。第二，由于脑电图和fnirs均对运动伪影，仪器和生理噪声敏感，因此寻求更健壮和复杂的信号处理算法。第三，通过融合EEG和FNIRS并与皮质激活相关的杂种时间和空间特征可以帮助更好地识别脑激活与步态之间的相关性。总而言之，与较高的肢体相比，由于其复杂性，HBCI（EEG + FNIRS）系统尚未对下肢进行太多探索。现有用于步态监控的BCI系统往往只关注一种模式。我们预见到在步态分析中采用HBCI具有巨大的潜力。使用基于Hybrid EEG-FNIRS的BCI来控制辅助设备和
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。
深度学习和步态分析在帕金森氏病中的作用：系统评价
摘要：帕金森氏病（PD）是世界上第二常见的运动障碍。它的特征是运动症状和非运动症状对受疾病影响的人们的独立性和生活质量产生深远影响，这增加了护理人员的负担。使用基于步态的PD和深度学习方法（DL）方法的定量步态数据正在逐渐成为支持和帮助临床决策的越来越有前途的方法，目的是提供定量和客观的诊断，以及疾病监测的其他工具。这将允许早期发现该疾病，评估进展和治疗干预措施。在本文中，作者通过使用首选的报告项目进行系统评价和荟萃分析（PRISMA）指南，对最近提出的新兴DL技术进行了系统评价。Scopus，PubMed和Web of Science数据库进行了六年的间隔（2018年，第一篇文章发表和2023年）。本综述中总共包括25篇文章，其中报告了使用可穿戴和不可磨损传感器对PD患者运动分析的研究。此外，这些研究还采用了DL网络来分类，诊断和监测目的。作者证明，卷积神经网络的PD领域有广泛的就业机会，用于分析可穿戴传感器和姿势估计网络的信号，以从视频中进行运动分析。此外，作者讨论了当前的困难，并强调了未来的PD监测和疾病进展的解决方案。
帕金森氏病中步态冻结的丘脑sibe纳米签名
预印本（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。该版本的版权持有人于2025年1月17日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.10.632393 doi：Biorxiv Preprint
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
xgait：通过基于RF的步态识别的深层传感跨模式翻译
射频频率（RF）基于步态识别已成为一种有前途的技术，可以以普遍性和不受欢迎的方式对个体进行身份验证。但是，在同一环境中收集同一用户的大量数据时，仍然存在一个基本挑战。为了应对这一挑战，本文介绍了Xgait，Xgait是一个跨模式步态识别框架，不需要事先部署RF设备或显式数据收集。关键想法是利用现代移动设备中广泛使用的惯性测量单元（IMU）的信号，以模拟如果同一个人在RF设备附近行走，则会生成RF信号。尽管有直接的想法，但由于RF设备的多样性，IMU信号和RF信号之间的内在差异以及步态的复杂性，需要解决一些技术挑战。首先，我们提出了一种RF光谱生成方法，以始终在不同的RF信号上提取必需的RF步态数据特征。其次，我们提出了一种具有生成网络的IMU-RF转换方法，该方法将IMU数据准确转换为RF数据。最后，我们设计了RF步态频谱特异性变压器模型，以进一步提高识别性能。我们使用三种RF设备和七个移动设备对XGait进行了全面评估，涉及三十个不同环境中的三十个受试者。实验结果表明，在各种情况下，Xgait始终达到超过99％的前3个精度。
镜像疗法对运动功能，平衡，单方面忽略和步态参数的影响
摘要简介：中风是与肌肉张力受损，失衡，内部之间和单方面忽视有关的一般人群中最常见的神经系统疾病。物理疗法在治疗中风患者中发挥了重要作用。在许多治疗方法中，镜像疗法已用于治疗中风患者。镜像治疗（MT）是一种简单，低成本和基于证据的中风康复方法。mt的作品是创造幻觉和激活运动皮层的镜像神经元的原理，从而增强了神经可塑性。关键字：镜像疗法，中风，步态，平衡，单方面忽视，运动功能引入中风是第二大死亡原因，也是全球残疾的第三大原因。1根据世界卫生组织（WHO）中风被定义为“一种临床综合征，该综合征由迅速发展的局灶性临床迹象（或在昏迷中）的局灶性症状（或在昏迷中）干扰持续24小时以上或导致死亡的临床症状（或全球性疾病，但没有血管起源的明显原因”。2年龄，性别和种族是中风不变的风险因素，因为其他可改变的风险因素，例如高血压，饮酒，吸烟，肥胖。3中，一个人遭受了自愿控制的降低，无法进行下肢和上肢的各种活动。它主要引起半身体瘫痪，伴随着或没有感觉＆