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您将再次掌握：脊髓/计算机与保留的运动神经元的直接接口可恢复慢性脊髓损伤后瘫痪手的灵巧控制
图 1 | a. 实验装置由放置在前臂肌肉中的 320 个表面 EMG 电极组成。运动指令由受试者前方的显示器上显示的虚拟手视频引导。b. 一些示例电极显示受试者尝试抓握任务（手指屈伸，0.5Hz）时的原始 HDsEMG 信号。c. 基于运动单元动作电位均方根值的空间映射示例。d. 在两指捏合任务的 10 秒内识别的运动单元激发（颜色编码）的光栅图。e. 使用因式分解分析为同一任务提取的神经模块。f. 具有两个神经模块的各个运动单元的 Pearson 相关值 (r)。g. 在所有任务和受试者中识别的运动单元 (MU) 数量（每个点代表一个受试者）。h. 两个神经模块（M1 - 蓝色和 M2 - 红色）解释方差的百分比，在所有受试者中平均。
使用无线技术通过皮质记录为瘫痪患者访问虚拟键盘
如今，大多数人都患有瘫痪性疾病，这会导致许多残疾，例如无法说话、无法进行任何身体活动，他们很难表达自己的日常需求，但能够使用眼睛并经常移动头部。双瘫、闭锁综合征、四肢瘫痪和肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 等少数疾病，患者意识到周围发生了什么，但无法做出反应，因为除了眼球运动和眨眼外，失去了身体中少数随意肌的运动能力。虚拟键盘是这些受害者与人交流并能够访问他们的重要密码的解决方案。本文使用脑机接口 (BCI) 原理。通过访问虚拟键盘，它可以帮助受害者键入将显示在显示器屏幕上的字母，它是使用 Matlab 编程设计的。BCI 原理是将用户产生的大脑活动模式转化为相应的命令。信号采集和信号处理由 BCI 组成。关键词：脑机接口 (BCI)、EEG、眨眼、虚拟键盘。DOI 编号：10.14704/nq.2022.20.8.NQ44309 NeuroQuantology 2022；20(8)：2779-2784 简介 有一些瘫痪疾病，例如双瘫、闭锁综合症 [1]、四肢瘫痪和运动神经元疾病，例如肌萎缩侧索硬化症 (ALS) [2]，患者无法移动他们的手和腿。这些疾病会削弱肌肉，还会影响控制随意肌运动的神经细胞。患者将失去控制随意运动的能力。脑电波的研究称为脑电图 (EEG)。1929 年，伯杰通过在人体头骨外部放置许多电极来记录脑电图。与大脑相关的生理功能数据通过这些信号间接传输。大量信号可用于可能的应用。例如，新技术设备与嵌入式设备融合
基于脑机接口（BMI）的中风后上肢瘫痪神经康复治疗
由于中风后上肢瘫痪的恢复具有挑战性，补偿方法一直是上肢康复的主要重点。然而，基础和临床研究表明大脑的可塑性变化潜力远超乎我们的想象，功能恢复方法已变得越来越普遍。在这些干预措施中，最近发布的中风指南推荐使用强制性运动疗法、特定任务训练、机器人疗法、神经肌肉电刺激 (NMES)、心理练习、镜像疗法和双臂训练。但对于严重的上肢瘫痪，尚未建立有效的治疗方法。在此背景下，人们对将脑机接口 (BMI) 技术应用于上肢康复的兴趣日益浓厚。越来越多的随机对照试验证明了 BMI 神经康复的有效性，一些荟萃分析显示 BMI 疗法具有中等到较大的效果。亚组分析表明，在使用运动尝试而不是运动意象作为 BMI 训练触发任务，并使用 NMES 作为外部设备而非使用其他设备时，亚急性组的干预效果高于慢性组。庆应义塾 BMI 团队开发了一种基于脑电图的神经康复系统，并发表了临床和基础研究，证明其有效性和神经生理机制。为了更广泛地应用，需要明确 BMI 治疗在上肢康复中的定位，将 BMI 商业化为一种易于使用且具有成本效益的医疗设备，并需要开发针对康复专业人员的培训系统。还需要实现选择性调节神经回路的技术突破。（DOI：10.2302/kjm.2022-0002-OA）；Keio J Med ** (*) : **–**, mm yy)
使用 CNN 预测瘫痪疾病
随着电子病历 (EMR) 的普及，疾病预测最近受到了广泛关注，因为电子病历需要准确的分类器将输入的预测信号（例如症状、患者人口统计数据等）映射到每个患者的估计疾病。另一方面，现有的基于机器学习的算法严重依赖大量手动标记的 EMR 训练数据来产生足够的预测结果，这限制了它们在数据很少的罕见疾病情况下的适用性。每种不寻常疾病的最低限度的 EMR 数据不足以让模型将其与具有相似临床症状的其他疾病区分开来。通过聚合信息，所提出的神经网络编码器可以成功构建封装来自两个数据源的知识的嵌入。
四肢瘫痪的人保留了皮质躯体和运动表征
摘要 大量文献记录了躯体感觉和运动皮层中身体皮层表征的变化。最近，为帮助瘫痪患者而设计的脑机接口临床研究提供了记录和刺激人类后顶叶皮层躯体感觉、运动和动作相关区域的机会。这些研究表明，皮层躯体运动系统的结构得到了相当大的保留。运动皮层可以立即控制辅助设备，刺激躯体感觉皮层会在有序的躯体位置图中产生感觉，后顶叶皮层显示出认知动作变量的高维表征。这些结果与健康受试者的预期结果惊人地相似，表明成人皮层即使在严重受伤后也具有相当大的稳定性，尽管同一皮层区域内可能因可塑性而产生新的激活。从临床上讲，这些结果强调了针对皮层区域发送与其正常功能作用一致的 BMI 控制信号的重要性。
神经假体，用于瘫痪的人的Anarthria
David A. Moses博士＃，肖恩·梅茨格（Sean L. Metzger），硕士 ＃，杰西·刘（Jessie R. Liu），学士学位 ＃，Gopala K. Anumanchipalli，博士，约瑟夫·麦金（Joseph G. Makin）博士，Pengfei F. Sun博士，Josh Chartier博士，Maximilian E. Dougherty，学士 ，Patricia M. Liu，M.A。 ，Gary M. Abrams，M.D。 ，Adelyn Tu-chan，D.O。 ，Karunesh Ganguly，医学博士，博士，Edward F. Chang，M.D。 神经外科系（D.A.M.，S.L.M.，J.R.L.，G.K.A.，J.G.M.，P.F.S.，J.C.，M.E.D. ），威尔神经科学研究所（D.A.M.，S.L.M.，J.R.L.，G.K.A.，J.G.M.，P.F.S.，J.C.，K.G.，E.F.C. ）和康复服务部（P.M.L.） 和神经病学（G.M.A.，A.T.-C.，K.G。 ），加利福尼亚大学，旧金山大学（UCSF），旧金山和加利福尼亚大学伯克利分校的生物工程研究生课程 ）。David A. Moses博士＃，肖恩·梅茨格（Sean L. Metzger），硕士＃，杰西·刘（Jessie R. Liu），学士学位＃，Gopala K. Anumanchipalli，博士，约瑟夫·麦金（Joseph G. Makin）博士，Pengfei F. Sun博士，Josh Chartier博士，Maximilian E. Dougherty，学士，Patricia M. Liu，M.A。，Gary M. Abrams，M.D。，Adelyn Tu-chan，D.O。，Karunesh Ganguly，医学博士，博士，Edward F. Chang，M.D。 神经外科系（D.A.M.，S.L.M.，J.R.L.，G.K.A.，J.G.M.，P.F.S.，J.C.，M.E.D. ），威尔神经科学研究所（D.A.M.，S.L.M.，J.R.L.，G.K.A.，J.G.M.，P.F.S.，J.C.，K.G.，E.F.C. ）和康复服务部（P.M.L.） 和神经病学（G.M.A.，A.T.-C.，K.G。 ），加利福尼亚大学，旧金山大学（UCSF），旧金山和加利福尼亚大学伯克利分校的生物工程研究生课程 ）。，Karunesh Ganguly，医学博士，博士，Edward F. Chang，M.D。神经外科系（D.A.M.，S.L.M.，J.R.L.，G.K.A.，J.G.M.，P.F.S.，J.C.，M.E.D.），威尔神经科学研究所（D.A.M.，S.L.M.，J.R.L.，G.K.A.，J.G.M.，P.F.S.，J.C.，K.G.，E.F.C.）和康复服务部（P.M.L.）和神经病学（G.M.A.，A.T.-C.，K.G。），加利福尼亚大学，旧金山大学（UCSF），旧金山和加利福尼亚大学伯克利分校的生物工程研究生课程）。
德国中风后重度上肢瘫痪康复——面向脑机接口长期治疗
严重的上肢瘫痪会给中风幸存者带来巨大的负担。鉴于中风发病率不断上升，由于缺乏有效的治疗策略，恢复严重的上肢运动障碍仍然是康复医学面临的主要挑战。镜像疗法和面向障碍的训练等德国常用的干预措施效果有限，需要找到新的策略。通过将脑信号转化为外部设备的控制命令，脑机接口 (BCI) 和脑机接口 (BMI) 代表了有前途的基于神经技术的替代方案，适用于手臂和手部功能受到严重限制的中风患者。在这篇小型评论中，我们概述了如何将基于 BCI 的疗法整合到德国神经康复的不同阶段以满足长期治疗方法的观点：我们发现在早期康复后立即开始使用基于 BCI 的神经反馈治疗是最合适的。BCI 驱动的功能性电刺激 (FES) 和 BMI 机器人治疗非常适合亚急性期的后续住院后治愈性治疗。基于 BCI 的手部外骨骼训练可在门诊职业治疗中继续进行，以进一步改善手部功能并解决慢性中风患者的动机问题。一旦康复潜力耗尽，BCI 技术可用于驱动辅助设备以补偿受损的功能。然而，在这种长期治疗策略能够在广泛的临床应用中实施之前，仍有几个挑战需要克服：1. 开发具有更好可用性的可靠 BCI 系统；2. 开展更多研究以改进 BCI 训练范式；3. 建立可靠的方法来识别合适的患者。
德国中风后重度上肢瘫痪康复——面向脑机接口长期治疗
严重的上肢瘫痪会给中风幸存者带来巨大的负担。鉴于中风发病率不断上升，由于缺乏有效的治疗策略，恢复严重的上肢运动障碍仍然是康复医学面临的主要挑战。镜像疗法和面向障碍的训练等德国常用的干预措施效果有限，需要找到新的策略。通过将脑信号转化为外部设备的控制命令，脑机接口 (BCI) 和脑机接口 (BMI) 代表了有前途的基于神经技术的替代方案，适用于手臂和手部功能受到严重限制的中风患者。在这篇小型评论中，我们概述了如何将基于 BCI 的疗法整合到德国神经康复的不同阶段以满足长期治疗方法的观点：我们发现在早期康复后立即开始使用基于 BCI 的神经反馈治疗是最合适的。BCI 驱动的功能性电刺激 (FES) 和 BMI 机器人治疗非常适合亚急性期的后续住院后治愈性治疗。基于 BCI 的手部外骨骼训练可在门诊职业治疗中继续进行，以进一步改善手部功能并解决慢性中风患者的动机问题。一旦康复潜力耗尽，BCI 技术可用于驱动辅助设备以补偿受损的功能。然而，在这种长期治疗策略能够在广泛的临床应用中实施之前，仍有几个挑战需要克服：1. 开发具有更好可用性的可靠 BCI 系统；2. 开展更多研究以改进 BCI 训练范式；3. 建立可靠的方法来识别合适的患者。