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健康与保健可穿戴电子设备
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使用植入和可穿戴设备
摘要 - 用于电脑刺激的可植入设备中的最新开发包括传感和嵌入式计算能力，可以实现自适应刺激策略。应用包括由病理性脑活动和内源性节奏（例如昼夜节律）触发的刺激。我们开发并测试了一个系统，该系统将电气刺激和感应植入器设备与嵌入式计算集成在一起，并使用带有商业电子设备，智能手机和智能手表的分布式系统进行患者注释，广泛的行为测试以及自然环境中受试者的自适应刺激。该系统可以与大脑刺激装置进行精确的时间同步，并与连续流媒体电生理学与患者报告同步的连续流电生理学的自动分析。该系统利用设备与生活在自然环境中的癫痫患者之间的实时双向接口。
可穿戴感应技术的最新进展
摘要：可穿戴的传感技术对创建新的商机和应用程序服务有益于普通公民的新型商机和应用服务产生影响。通过使用这些技术，人们改变了他们的生活方式，彼此互动，周围环境，日常工作以及如何监测健康状况。我们回顾可穿戴感应技术领域的最新进展，重点是传感器技术，通信基础架构，服务基础架构，安全性和隐私等方面。我们还回顾了由于严重的急性呼吸综合症冠状病毒2（SARS-COV-2）引起的冠状病毒疾病19（Covid-19）期间消费者可穿戴设备的使用，我们讨论了必须解决的开放挑战，以进一步改善未来可穿戴感应系统的效率。
以人为中心的可穿戴技术设计
本文提出了一种以人为本的可穿戴技术的方法，强调了审美和功能元素的整合以增强用户体验。该方法涉及分析用户反馈和行为，以确定关键需求和设计挑战，这将为可穿戴设备的迭代开发提供信息。原型工具将用于创建交互式模型，以促进最终部署之前用户测试和细化。提出的系统架构包括高级传感器模块，个性化建议的AI算法以及人体工程学设计原理，以确保舒适性和可用性。由用户反馈驱动的连续改进循环将指导硬件和软件组件的完善，以确保设备满足不断发展的用户期望。此外，该研究将利用成功可穿戴设备的案例研究来说明最佳实践，从而探索美学和功能之间的平衡。这种方法旨在创建不仅在技术上熟练而且与用户偏好和需求深度保持一致的设备，最终促进了更大的采用和持续的参与。
可穿戴设备安全和隐私
可穿戴设备面临的挑战，例如在空中固件更新期间动态恶意软件注入，从而利用可信赖的执行环境；由于加速裂纹技术而导致的量子式加密协议的漏洞；旨在损坏实时决策中使用的机器学习模型的对抗性人工智能攻击，导致错误分类或操作中断；混合沟通违反了BLE，NFC和5G频道的协调攻击，以损害多层安全性；使用声学加密分析和电磁分析提取敏感密码键的侧向通道攻击；通过受损的数字双胞胎创建综合身份，使得未经授权访问集成系统；以及边缘加工管道中的逻辑炸弹部署，引入在特定操作条件下激活的潜在漏洞。
微量盘检测仪高端玩家指南：搭载生物学感测器的穿戴设备研发
1。可穿戴材料，带有嵌入式合成生物学传感器，用于生物分子检测。https://doi.org/10.1038/s41587-021-00950-3
Rosales，Claudia 可穿戴系统的开发和实施...Rosales，Claudia可穿戴系统的开发和实施...
产生癫痫发作的耐用易感性。这些癫痫发作是由于异常过度或同步神经元活性而引起的体征和症状的短暂出现[1]。根据国际反对癫痫联盟（ILAE），癫痫症可以分为不同的多层次类型[2]。第一级代表癫痫发作类型：焦点，广义和未知癫痫发作[3]；第二层包括癫痫类型：焦点，广义，合并的局灶性和焦点，未知；为了诊断普通癫痫的诊断，癫痫患者应显示全部或更大的大脑的异常电体征，包括两个半球。相反，局灶性癫痫的诊断需要在一个特定的大脑区域中存在异常的电体征，通常仅限于一个半球[2]。最后一个级别涉及癫痫综合征，它是指倾向于一起出现的一系列特征（癫痫发作类型和诊断技术）（见图1）[2]。
可穿戴触觉游戏控制器 - arXiv
本文概述了一种可穿戴游戏控制器的开发，该控制器结合了振动触觉反馈，为控制数字游戏提供了低成本、多功能和直观的界面。该设备与许多传统的触觉反馈实现不同，它将基于振动触觉的触觉反馈与基于手势的输入相结合，从而成为用户和虚拟环境之间的双向管道。该设备旨在挑战所谓的“界面”，并借鉴了 Actor-Network 理论领域的工作，有目的地模糊人与机器之间的界限。这可以提供更身临其境的体验，因此直观的界面不会让用户感觉自己正在控制飞机，而是让用户成为由用户手部动作控制的飞机。该设备引发了有趣的动作和刺激。它在游戏环境中为触觉控制器的便携式和低成本解决方案开辟了新领域。
基于可穿戴 EEG 的认知负荷分类...
摘要：随着非侵入式便携式脑电图传感器用于评估认知负荷的神经生理测量的日益普及，脑电图测量变得越来越重要。在本文中，利用四通道可穿戴脑电图设备，记录了 11 名参与者在观看放松视频和执行三项认知负荷任务时的大脑活动数据。使用基于运动滤波器、频谱滤波、公共平均参考和标准化的异常值拒绝对数据进行预处理。从 30 秒窗口中提取了四个频域特征集，涵盖了 δ 、 θ 、 α 、 β 和 γ 频带的功率、各自的比率以及每个频带的不对称特征。为放松和认知负荷任务与自我报告标签之间的二元分类建立了个性化和通用模型。不对称特征集的表现优于频带比率特征集，个性化模型的平均分类准确率为 81.7%，广义模型的平均分类准确率为 78%。来自自我报告标签的模型的类似结果需要利用不对称特征进行认知负荷分类。未来从不对称特征中提取高级特征可能会超越性能。此外，个性化模型的更好性能导致未来在个人数据上更新预训练的广义模型。