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专家见解：亚洲的肿瘤学临床发展...文章：克服阿尔茨海默氏症的复杂性... -Medpace
另一个挑战是案例选择：确保所选参与者具有适当的病理（目标），该病理（IP）旨在修改。临床诊断标准传统上是与此目标一起使用的，但是众所周知，这些标准在AD和PD等几种指示中具有明显的假阳性率，这些迹象可以稀释潜在的有效干预措施的治疗效果。3,4科学领域和调节剂正朝着使用病理异常的客观相关性迈进，包括生物流体（例如，PD中的血α-突触核蛋白）5，成像（例如，HD中的尾声）和电生理学（例如，尾声）和电生理学（例如MND中的肌电图）7生物标志物用于选择，富集和分层。额外的好处是，这些工具不仅有助于获得提出目标目标的可能性增加的研究人群，而且还可以确保一项更均匀的研究人群优化小型早期发展研究的统计能力。
人机系统
抽象的人，机器在系统成功操作方面发挥了重要作用。男人在某些功能上的表现要比机器好，反之亦然。本文对人机系统的最新发展，对新型人类机器系统和智能控制论系统应用程序的当前趋势和工程应用进行了系统评价。在研究中，发现人类机器互动的改善现在可以集中在人类 - 自动抗体协作中，以及在求解cybernetics在解决Varying问题中的应用。这些改进表明了在机器和生物中的通信科学和自动控制系统的使用。在工作中确定了基于ASVISION（轻）技术，基于声学的技术，基于声学的技术，大脑计算机接口，肌电图（EMG）和触觉技术。这项研究对工业工程师，运输部门，医疗人员，房屋人员，家庭和娱乐系统以及涉及Man-Man-Mach的任何人都非常重要。
颈背根的硬膜外电刺激恢复了瘫痪的猴子的自愿臂控制
图1。实验框架。（a）在左侧，行为实验平台的示意图。当动物执行机器人覆盖，掌握和拉动任务时，我们测量了施加到机器人接头，全LIMB运动学，肌电图（EMG）活性的3D力，来自手臂和手的八个肌肉，以及来自感觉运动区域的皮层内信号。实验方案的右，概念方案：（1）在控制计算机上运行的解码器确定了运动的尝试，（2）（2）将电脊髓刺激传递到适当的脊髓根。（3）刺激产生了我们在离线记录和分析的手臂和手动运动。（b）任务的示意图。猴子经过训练，可以抓住，掌握并拉出放置在机器人臂末端效应子上的目标对象。我们认为当目标空间阈值在拉动过程中越过时，我们认为运动完整。版权所有JemèreRuby。
基于Kinect的手势识别方法的概述
机器人技术取得了重大进展，使机器人能够自主规划路线[1]并在医学上与人类互动[2]，教育[3]和救援行动[4]。通过语音和手势控制机器人是最自然的互动方式[5]，因为人类每天使用这些方法。使用手势的控制可以使用视觉传感器[6]，肌电图方法（跟踪人体肌肉收缩[7]），采用触摸屏，加速度计或其他传感器[8]来实现。本文概述了使用Kinect传感器在机器人技术中的手势控制实现。kinect最初是用于游戏的Microsoft运动控制器，它使用计算机视觉方法进行基于手势的控制。后来Microsoft启用了使用软件开发套件的自定义应用程序开发[9]。本研究总结了有关机器人技术中Microsoft Kinect使用的信息，比较了不同的手势识别方法的准确性，并强调了Kinect在各种任务中的潜伏期。
通过生物信号了解疲劳
疲劳是一个多方面的结构，是人类体验的重要组成部分。疲劳有两个主要方面：心理疲劳和身体疲劳，它们往往交织在一起，加剧了它们对日常生活和整体幸福感的共同影响。为了减轻这种影响，理解和量化疲劳至关重要。生理数据在理解疲劳方面起着关键作用，可以让我们深入了解疲劳的程度和类型。通过分析这些生物信号，研究人员可以确定一个人是感到精神疲劳、身体疲劳还是两者兼而有之。本文介绍了 MePhy，这是一个全面的数据集，包含各种生物信号，这些信号是在诱发不同的疲劳条件（尤其是精神疲劳和身体疲劳）时收集的。在与压力情况密切相关的生物信号中，我们选择了：眼部活动、心脏活动、皮肤电活动 (EDA) 和肌电图 (EMG)。数据是使用不同的设备收集的，包括相机、胸带和 BITalino 套件中的不同传感器。
乔治·戴维科
我的主要研究兴趣是开发个性化的肌肉骨骼模型，以研究神经肌肉疾病（例如脑瘫、运动功能减退症）并协助临床决策、手术计划和康复。与此同时，我正在努力根据 ASME VV40 技术标准定义一个框架，用于验证、确认和量化肌肉骨骼模型（及其估计值）的不确定性。我相信这是一个必要但经常被忽视的步骤，可以完全信任肌肉骨骼建模模拟，可能有助于将这些方法转化为临床实践。我目前是博洛尼亚大学（意大利）计算机医学组的讲师（固定期限研究员），我正致力于利用医学成像和肌电图数据对肌肉骨骼模型进行个性化。此外，我还参与了两个欧盟资助的项目：Mobilise-D 项目（http://www.mobilise-d.eu/），该项目旨在限定和规范使用可穿戴传感器来提取数字移动结果；以及 In Silico World 项目，该项目旨在降低阻碍采用计算机模拟方法的障碍。
针对燃煤电厂工人头盔式增强现实系统的人体工程学研究
12 名经验丰富的发电厂操作员参与了这项研究。测量了左右胸锁乳突肌、胸锁乳突肌、头半棘肌和上斜方肌的表面肌电图 (sEMG)，并使用小型摄像机记录了右眼的眨眼率。结果显示，三种条件下所有八块肌肉的第 50 和第 90 百分位 sEMG 通常没有显著差异。虽然眨眼率在实验条件下没有显著差异，但出现了一种趋势，即 HoloLens 的平均眨眼率低于 HMT-1 和 No AR（~ 4.5 次眨眼/分钟；减少 28%）。眨眼率较低是眼睛疲劳的风险因素，来自此实验的数据表明 HoloLens 可能会导致眼睛疲劳。必须对长时间持续使用 HoloLens 进行测试，以确定 HoloLens 是否会给电力公用事业现场工作人员带来眼疲劳风险。
与SOD1突变相关的快速进行性肌萎缩性侧性硬化症（P.D126H变体）在COVID-19疫苗接种后
检查显示左上肢的低位，近端（MRC 3/5）和远端无力（MRC 2/5）以及右前背侧和绑架者Pollicis brevis（4/5）的轻度弱点（4/5）。反射降低，感觉完好无损。在下肢中，髋屈曲（4/5）双侧存在轻度弱点。颈椎和大脑的MRI正常。神经传导研究（NCS）揭示了运动神经疾病的特征，具有完整的感觉研究，其中位神经和尺神经的复合肌肉动作电位显着降低。肌电图（EMG）显示左下角，二头肌臂，第一侧骨间和外展波利西斯的左下角发生了主动的去神经变化。最初，考虑了神经肌瘤的诊断。但是，她的症状进展了，五个星期后，她遇到了吞咽困难。重复的NC和EMG暗示着运动神经疾病，涉及四个区域 - 鳞茎，宫颈，胸腔和腰部区域。与疾病的临床表现一起
脊髓损伤的电刺激和运动功能康复：系统评价
脊髓损伤 (SCI) 通常会导致严重的运动障碍，严重影响患者的生活质量。在过去的几十年里，脊髓电刺激似乎对脊髓损伤患者的运动恢复产生了令人鼓舞的效果。本综述旨在确定通过应用硬膜外电刺激、经皮电刺激和功能性电刺激来专注于运动功能恢复的临床试验。几项临床试验符合这些标准，重点关注上述干预措施对行走、站立、游泳、躯干稳定性和上肢功能（尤其是抓握）的影响。在对 PubMed 在线数据库进行彻底研究后，本综述纳入了 37 项临床试验，共涉及 192 名患者。其中许多人似乎在功能上有所改善，无论是临床评估还是通过肌电图记录。本综述概述了电刺激技术可以帮助 SCI 患者运动恢复的各种方式。它强调需要不断进行医学研究来改进这些技术并最终提高临床环境中的康复效果。
通过测量生理指标来检测智力任务期间的静息状态
摘要：已有多项旨在评估智力生产力和专门设计的任务的研究。然而，结果可能无法反映实际的智力生产力，因为设计的任务与办公室工作不同。同时，办公室工作人员有两种心理状态（工作和暂时休息状态），它们在脑力工作过程中交替变化。如果能检测到员工的心理状态，就能更准确地衡量生产力。在本研究中，作者旨在通过测量脑力工作时的生理指标（如脑电图、心电图和眼外肌和眼轮匝肌的肌电图）来开发一种检测暂时休息状态的方法。从这些测量指标中，作者提取了 6 个特征，即脑电波和脑电波、心率的低频和高频波以及眨眼和扫视眼球运动的间隔。它们被用来通过马哈拉诺比斯判别分析来检测暂时休息状态。实验结果显示，检测准确率为80.2%。该结果显示，生理指标作为心理状态检测方法之一具有可行性。