大规模机器学习的最新进展已产生了能够适应一系列下游任务的高容量的“基础模型”。这种模型对机器人技术抱有很大的希望,但普遍的范式仍然将机器人描绘成单个自主决策者,并执行诸如操纵和导航之类的任务,并且人类参与度有限。然而,包括可穿戴机器人技术(例如,假肢,矫形器,外骨骼),近视和神经界面在内的大量实际机器人系统是半自治的,需要与人类合作伙伴进行持续的互动协调。在该立场论文中,我们认为机器人基础模型必须演变为交互式的多机构观点,以处理实时人类机器人共同适应的复杂性。We propose a generaliz- able, neuroscience-inspired architecture encompassing four modules: (1) a multimodal sensing module informed by sensorimotor integration principles, (2) an ad-hoc teamwork model reminiscent of joint-action frameworks in cognitive science, (3) a predictive world belief model grounded in internal model theories of motor control, and (4) a memory/feedback mechanism that呼应了基于Hebbian和基于增强的可塑性的概念。尽管通过机器人系统的镜头进行了说明,但可穿戴设备和人类生理学的镜头与众不同,但所提出的框架广泛适用于在半自治或交互式环境中运行的机器人。通过超越单一代理设计,我们的立场强调了机器人技术中的基础模型如何实现更强大,个性化和预期的性能水平。
1。高扣除健康计划。NJ Direct HDLOW计划包括雇主$ 300的健康储蓄帐户资金。2。可扣除额适用于所有需要共同保险的服务。3。包括合格的处方成本份额。4。选择服务(耐用的医疗设备,假肢,矫形器,氧气,私人关税,救护车)。5。脊骨疗法:Horizon HMO:每个日历年20次访问。Omnia健康计划:每个日历年25次访问。所有其他计划:每个日历年30次访问。6。物理,职业和语音疗法:Omnia健康计划:每个日历年度30最多访问。Horizon HMO:60访问每个日历年的总数最大。 所有其他基于医疗必要性的计划。 7。 实验室服务必须由网络内参与的提供商提供,但基于医疗政策的一些例外。 8。 较低的共付额适用于19岁以下的儿童和医师推荐。 9。 每次入场费150美元不适用于住院的分娩,临终关怀或住院行为健康/药物使用障碍。Horizon HMO:60访问每个日历年的总数最大。所有其他基于医疗必要性的计划。7。实验室服务必须由网络内参与的提供商提供,但基于医疗政策的一些例外。8。较低的共付额适用于19岁以下的儿童和医师推荐。9。每次入场费150美元不适用于住院的分娩,临终关怀或住院行为健康/药物使用障碍。
背景:超过一半的脊髓损伤 (SCI) 发生在颈部,导致上肢功能丧失、活动受限和独立性降低。已经开发出多种技术来辅助 SCI 人群的上肢功能。目的:目前尚无关于当前辅助技术对颈椎 SCI 人群的有效性的明确临床共识,因此本研究回顾了 1999 年至 2019 年之间的文献。方法:对支持和改善颈椎 SCI 人群受损上肢功能的最新辅助技术进行了系统评价。搜索中使用了辅助技术、SCI 和上肢等术语组合,共得到 1770 篇文章。对选定的研究进行了数据提取,包括总结辅助技术的详细信息、研究参与者的特征、结果测量以及使用该设备时上肢功能的改善。结果:共发现 24 篇文章,分为五类,包括神经假体(侵入式和非侵入式)、矫形器、混合系统、机器人和手臂支撑。只有少数选定的研究全面报告了参与者的特征。结果测量范围很广,所有研究都报告了使用这些设备后上肢功能的改善。结论:本研究强调,辅助技术可以改善 SCI 患者的上肢功能。由于招募的参与者的异质性、广泛的结果测量以及所采用的不同技术等因素,很难得出可推广的结论。
基本的本地对准搜索工具(BLAST)是生物信息学中一种多功能且常用的序列分析工具。BLAST允许跨核苷酸和氨基酸序列进行快速,灵活的序列相似性搜索,从而导致了不同的应用,例如蛋白结构域的识别,矫形器搜索和系统发育注释。大多数BLAST实现都是命令行工具,它们作为逗号分隔的值文件产生输出。但是,我们的工具箱仍然缺少一种类似爆炸的算法的便携式,模块化和可嵌入的实现。在这里,我们提出了nsearch,一种命令行工具和C ++ 11库,该库提供了类似BLAST的功能,可以轻松地嵌入任何应用程序中。作为此便携性的一个示例,我们提供了Blaster,该爆炸器利用NSearch为R编程语言提供类似本机爆炸的功能,以及为Python提供类似功能的NPY搜索。这些软件包允许将类似BLAST的功能嵌入到较大的框架中,例如闪亮或Django应用。基准表明,NSearch,NPysearch和Blaster在速度和准确性上与其他常用的现代爆炸实现(例如VSearch and Blast+)相当。我们设想了针对数据科学中常用的其他语言(例如朱莉娅)的类似实现,以促进序列相似性比较。nsearch,Blaster和NPysearch可在BSD 3.0许可下免费使用,并在Github Conda,Cran(Blaster)和PYPI(NPysearch)上使用。
腓骨肌萎缩症 (CMT) 是一种遗传性神经肌肉疾病,可导致运动/感觉神经病变和代谢紊乱。它是最常见的遗传性运动和感觉神经病变,因此对于初级保健医生来说,这是一种需要密切关注的重要疾病。1 根据遗传学和表现,该疾病有多种不同的类型。CMT 1 型是由周围神经脱髓鞘引起的。1A 型是由于 PMP22 基因突变引起的。1B 型是由于 MPZ 基因突变引起的。脱髓鞘会导致传导速度降低,从而导致虚弱和麻木。CMT 2 型是由于轴突变性而不是脱髓鞘引起的。2A 型是由于 MFN2 突变引起的。最后,CMT X 型和 4 型也是脱髓鞘性神经病变。X 型是由于 PRPS1 基因突变引起的,而 4 型是由于 SH3TC2 的常染色体隐性突变引起的。 2 初级保健提供者需要注意三种不同的 CMT 表现。第一种是 10-30 岁的患者,双腿无力和感觉丧失的隐匿性、进行性发作,最终发展到手部。第二种是年幼的儿童,行走延迟、笨拙和跌倒。第三种是 40 岁以后发作的患者,有类似的体征和症状。1 目前,CMT 没有医疗治疗选择。唯一的选择是针对虚弱的综合康复计划,以及针对任何畸形的可能矫形手术或矫形器。锻炼是另一个重要方面,因为患者应该定期进行低强度锻炼。3 由于 CMT 是一种遗传性疾病,因此有很多机会可以针对不同类型的基因产物进行治疗。为了帮助医生,我重点介绍了目前正在研究的主要产品。
抽象的综合蛋白质功能注释对于理解与微生物组相关的疾病机制至关重要。然而,大部分人类肠道微生物蛋白缺乏功能注释。在这里,我们开发了一项新的元素分析工作,从而从DEEPFRI中整合了从头基因组的重新结构,分类学专业和基于深度学习的功能注释。这是在宏基因组中应用基于深度学习的功能注释的第一种方法。我们通过将圆形词的基于矫形器的注释与糖果族同胞的1,070个婴儿含量进行比较,从而验证了DeepFri功能注释。使用此工作流程,我们生成了190万个非冗余微生物基因的序列目录。功能注释揭示了DeepFri和Eggnog预测的基因本体学注释之间的70%一致性。deepfri改善了注释覆盖范围,其中99%的基因出现获得基因本体论分子功能注释,尽管它们的特定特异性少于蛋酒中的基因。此外,我们使用高质量的元基因组组装基因组(MAGS)以无参考的方式构建了蛋白质组,并分析了相关的注释。蛋酒在诸如大肠杆菌等良好研究的生物上注释了更多的基因,而deepfri对分类群不太敏感。此外,我们表明,与先前的糖尿病研究相比,DeepFri提供了其他注释。这项工作流程将有助于对人类肠道微生物组在健康和疾病中的功能特征的新了解以及指导未来的宏基因组学研究。
每位 MyBlue Plus POS 会员的指定 PCP 负责管理会员护理的所有方面,包括转诊至其他医疗保健提供者、专业提供者和设施。为了让会员能够获得其网络内福利水平的服务,必须将转诊转诊给参与 MyBlue Plus POS 网络的医疗保健提供者。当 MyBlue Plus POS 参与提供者不可用时,可以授予网络外提供者的授权。转诊必须由 PCP 发起,并且必须在提供服务之前获得批准。如果 PCP 将会员转介给网络外的医生、专业提供者、专科提供者或设施,则必须在提供服务之前由利用管理部门授权转诊,以便会员能够获得其网络内福利水平的服务。注意:专业护理医生和专业提供者不能将会员转介给其他专业护理医生、专业提供者或设施。会员的指定 PCP 负责管理会员的护理,包括所有转诊。转诊要求例外:会员无需转诊即可从以下网络内提供商专科获得其网络内服务:产科、妇科、零售健康诊所、免疫诊所、独立实验室、假肢/矫形器或透析中心肾病专家提供的特定透析服务。专门从事产科或妇科的 MyBlue Plus POS 参与提供商可以直接管理和协调女性的妇科和产科疾病护理,包括获得妇科相关专科护理的转诊,以及向其他 MyBlue Plus POS 参与医疗保健提供商和机构进行检测。
摘要:脑机接口(BCI)在神经康复领域越来越受欢迎,而感觉运动节律(SMR)是一种可以被BCI捕捉和分析的脑振荡节律。先前的综述已经证明了BCI的有效性,但很少详细讨论BCI实验中采用的运动任务,以及反馈是否适合它们。我们重点研究了基于SMR的BCI中采用的运动任务以及相应的反馈,并在PubMed、Embase、Cochrane library、Web of Science和Scopus中搜索了文章,找到了442篇文章。经过一系列筛选,15项随机对照研究符合分析条件。我们发现运动想象(MI)或运动尝试(MA)是基于EEG的BCI试验中常见的实验范式。想象/尝试抓握和伸展手指是最常见的,并且有多关节运动,包括腕关节、肘关节和肩关节。在手抓握和伸展的MI或MA任务中存在各种类型的反馈。本体感觉以多种形式更频繁地使用。矫形器、机器人、外骨骼和功能性电刺激可以辅助瘫痪肢体运动,视觉反馈可以作为主要反馈或组合形式。然而,在恢复过程中,手部恢复存在许多瓶颈问题,例如弛缓性瘫痪或张开手指。在实践中,我们应该主要关注患者的困难,在机器人、FES或其他组合反馈的帮助下,为患者设计一个或多个运动任务,帮助他们完成抓握、手指伸展、拇指对握或其他动作。未来的研究应侧重于神经生理变化和功能改善,并进一步阐述运动功能恢复过程中神经生理的变化。
脑机接口 (BCI) 是一种使用脑电图 (EEG) 信号控制外部设备(例如功能性电刺激 (FES))的技术。基于 P300 和稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的视觉 BCI 范例已显示出巨大的临床用途潜力。已经发表了许多关于基于 P300 和 SSVEP 的非侵入式 BCI 的研究,但其中许多研究存在两个缺点:(1) 它们不适用于运动康复应用,(2) 它们没有详细报告用于分类的人工智能 (AI) 方法或其性能指标。为了弥补这一差距,本文采用 PRISMA(系统评价和荟萃分析的首选报告项目)方法来准备系统文献综述 (SLR)。重复或与运动康复应用无关的 10 年以上的论文被排除在外。在所有研究中,51.02% 涉及分类算法的理论分析。在剩余的研究中,28.48% 用于拼写,12.73% 用于各种应用(轮椅或家用电器的控制),只有 7.77% 专注于运动康复。在应用纳入和排除标准并进行质量筛选后,共选出 34 篇文章。其中,26.47% 使用 P300,55.8% 使用 SSVEP 信号。建立了五个应用类别:康复系统(17.64%)、虚拟现实环境(23.52%)、FES(17.64%)、矫形器(29.41%)和假肢(11.76%)。在所有作品中,只有四篇对患者进行了测试。报告的用于分类的机器学习 (ML) 算法中,最常用的是线性判别分析 (LDA) (48.64%) 和支持向量机 (16.21%),而只有一项研究使用了深度学习算法:卷积神经网络 (CNN)。报告的准确率范围为 38.02% 至 100%,信息传输速率范围为每分钟 1.55 至 49.25 比特。虽然 LDA 仍然是最常用的 AI 算法,但 CNN 已显示出令人鼓舞的结果,但由于其技术实施要求高,许多研究人员
关键点Bobath概念方法和电动机重新学习计划可能对中肢康复后的上肢康复不利。Brunnstrom运动疗法可能比上肢功能的运动恢复计划更有益。中风后的双边手臂训练的文献混合在一起。双边臂训练可能无益。双边手臂训练与其他疗法方法结合使用可能对上肢康复不利。中风后的上肢康复方面的力量训练和功能强度训练混合在一起。单独或与其他治疗方法结合使用的特定于任务的训练可能对中肢功能后的某些方面有益。较高和低强度的特定任务训练可能对上肢功能具有相似的影响。约束诱导的运动疗法可能有益于慢性阶段的上肢康复。在中风后亚急性/急性期,在约束诱导的运动疗法上,文献混合在一起。修改的约束诱导的运动疗法可能对慢性阶段的上肢康复有益。修改的约束诱导的运动疗法可能对中尖/急性期在中途恢复后的上肢康复可能没有好处。伸展程序可能会改善中风后上肢功能的某些方面。强度约束诱导的运动疗法在中风后的慢性阶段可能对上肢功能具有相似的影响。文献混合了约束诱导的运动疗法以及Stoke后上肢康复的其他疗法的结合。躯干约束进行训练或分布式约束诱导的治疗可能会改善中风后上肢功能的某些方面,但是将躯干约束与约束诱导的运动治疗相结合的效果尚不清楚。矫形器可能对中肢康复后的上肢康复不利。