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神经肌肉骨骼建模揭示了感觉运动皮层自适应学习的肌肉水平神经动力学
大脑的神经活动与身体的动力学密切相关。然而，我们的分层传感器系统如何动态地编排身体运动的产生，同时适应传入的感觉信息尚不清楚（1-4）。在小鼠中，整个电动机（M1）和一级感觉前肢（S1）皮质的编码程度以及在学习过程中如何形状的肌肉水平特征是未知的。为了解决这个问题，我们建立了一种新型的50肌肉模型，用于在物理模拟环境中研究运动控制和学习。我们表明，我们可以通过求解逆动力学并得出驱动相同动作的感觉运动控制模型来模仿在操纵杆任务中收集的3D四肢运动学。使用来自我们模型的内部计算，我们发现第2/3 M1和S1神经元的种群编码高级位置，以及下层的肌肉空间和前视性动力学。在自适应学习过程中，这些功能上不同的神经元映射到特定的计算基序。引人注目的是，S1神经元更突出地编码感觉运动预测错误。此外，我们发现在本课内学习期间，神经潜在动态在S1和M1中有所改变。一起，我们的结果提供了一个新的模型，讲述了皮质中神经动力学如何实现自适应学习。
肌肉骨骼超声成像中的人工智能
超声检查 (US) 是一种非侵入性技术，可提供实时、低成本和便携式成像，有助于快速动态评估肌肉骨骼成分。随着基于人工智能 (AI) 的计算机辅助检测和计算机辅助诊断被用于提高超声成像的质量、效率和成本，重大技术进步促使超声在肌肉骨骼评估中的应用日益广泛。本综述概述了肌肉骨骼超声的经典机器学习技术和现代深度学习方法，重点关注肌肉骨骼疾病的检测和诊断、分类和回归预测分析以及自动图像分割等关键类别。此外，我们概述了人工智能在肌肉骨骼超声实践中面临的挑战和一系列机遇。
怀孕和产后神经肌肉骨骼注意事项
• 使用动机访谈技巧来确定行为改变和养成健康生活方式的理想时间。更频繁的访谈可以最大程度地提高动机。• 如果孕妇目前不活跃，请在制定锻炼计划之前完成全面的临床评估。• 使用自觉用力作为调整和监测强度的工具。锻炼应被视为中等强度，自觉用力应在 Borg 评分中约为 13 – 14。• 谈话测试可用于测量用力。只要一个人在活动期间可以进行对话，他们就可能不会过度用力。• 患者可以利用运动处方模板起草供产科医生审查和输入。有关更多信息，请访问 PAR-Q+ 网站或 CSEP 怀孕积极问卷网站。
高风险婴儿肌肉张力障碍的发展
的目的：评估具有发育障碍高风险的婴儿肌肉张力障碍的患病率和发育，以及它们与脑瘫（CP）和囊性脑室周围白细胞乳突（CPVL）的关联。方法：39名婴儿肌肉张力的纵向探索CP高风险（Learn2Move 0 E 2项目）主要是由于大脑的早期病变。通过TOUWEN婴儿神经系统检查，在0到21个月之间评估了4次校正年龄（CA）的4次。在21个月大约确定CP的诊断。新生儿神经图像。使用广义线性混合效应模型计算出发育轨迹。结果：婴儿在93％（172/185）的三个或四个身体部位中表现出非典型的肌肉张力。最普遍的肌肉张力模式是颈部和树干的肌张力低下，四肢高血压（28％）。从7个月开始，手臂的高血压与CP有关。婴儿期的不对称臂张与单侧CP有关。在18 E 21个月的Ca踝关节高血压与CP相关时21个月；婴儿期的腿部高血压与CP无关。腿部高血压与CPVL有关，无论年龄如何。解释：由于大脑的早期病变而引起的高风险婴儿通常会出现肌肉张力障碍。在这些婴儿中，手臂的高通道和不对称的肌肉张力与21个月的CP诊断相关的7个月。腿的高血压不是。©2022作者。0/）。由Elsevier Ltd代表欧洲儿科神经病学会出版。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4。
加拿大成年人肌肉力量低下的经济负担
1 2 加拿大成年人肌肉强度低的经济负担 3 4 5 简短交流 6 7 8 简称：肌肉强度低的成本 9 10 11 Jean-Philippe Chaput 1,2,* , Ian Janssen 3,4 , Hugues Sampasa-Kanyinga 1 , 12 Grant R. Tomkinson 5 , Justin J. Lang 6,7 13 14 15 1 健康积极生活和肥胖研究组，16 东安大略儿童医院研究所，17 加拿大安大略省渥太华，K1H 8L1。 18 19 2 渥太华大学医学院儿科系，20 加拿大安大略省渥太华，K1H 8L1。 21 22 3 运动机能学与健康研究学院，23 皇后大学，加拿大安大略省金斯顿，K7L 3N6。 24 25 4 公共卫生科学系，26 皇后大学，加拿大安大略省金斯顿，K7L 3N6。27 28 5 运动、营养和活动研究联盟 (ARENA)，29 南澳大利亚大学，南澳大利亚州阿德莱德，5001。30 31 6 加拿大公共卫生署监测和应用研究中心，32 加拿大安大略省渥太华，K9A 0K9。33 34 7 渥太华大学医学院流行病学和公共卫生学院，35 加拿大安大略省渥太华，K1H 8M5。 36 37 38 *通信地址：Jean-Philippe Chaput，健康积极生活和肥胖研究组，东安大略儿童医院研究所，401 Smyth Road，渥太华，安大略省，加拿大，K1H 8L1。电话：+1 613 737 7600 分机 3683。电子邮件：jpchaput@cheo.on.ca ORCID ID：0000-0002-5607-5736 43 44 45 字数：3091 字 46 47 利益竞争：作者声明不存在利益竞争。
提高基于生物混合肌肉的生物的性能......
材料的性能至关重要，如柔顺性、柔韧性以及与人机交互的整体安全性。通常，传统机器人材料的刚性和硬度限制了它们在某些医疗保健或生物医学领域的应用。[1–3] 材料科学的最新发展使得制造仿生软机器人成为可能，这种机器人能够执行一些简单类型的驱动 [4]，包括爬行、[5] 抓握 [6] 或改变形状 [7]，但它们仍然远远达不到生物体的复杂性和运动精细度。软机器人最受研究的应用之一是开发能够模仿哺乳动物天然肌肉组织性能的人造肌肉。肌肉组织本质上很复杂，既强壮又快速，同时通过其纤维束的有效自组织实现各种各样的运动。然而，目前的材料仍然缺乏完全复制这些特性的能力。 [8] 此外，人们强烈希望获得生物组织的其他特性，如自我修复、能源效率、功率重量比、适应性或生物传感等，但这些特性很难用人造软材料实现。[9] 生物混合机器人技术应运而生，作为一种协同策略，将生物实体和人造材料的最佳特性整合到更高效、更复杂的系统中，希望能克服当前软机器人面临的困难。已经提出了几种统一生物混合设备开发的策略
人工肌肉中的类植物向性
螺旋状植物具有向性，能够对自然刺激作出反应，将这种螺旋形状仿生到人造肌肉中已非常流行。然而，形状模仿的执行器仅对人工提供的刺激作出反应，它们不能适应变化的自然条件，因此不适合需要按需自主操作的实际应用。本文展示了由分层图案螺旋缠绕纱线制成的新型人造肌肉，这些纱线可自适应环境湿度和温度变化。与形状模仿的人造肌肉不同，采用了独特的微结构仿生方法，其中肌肉纱线可以使用类似植物的微结构记忆将螺旋植物的向水性和向热性有效地复制到其微纤维水平。当纱线的单个微丝嵌入水凝胶并进一步扭成线圈状的分层结构时，可以获得快速运动的大冲程。所开发的人工肌肉提供了约 5.2% s − 1 的平均驱动速度
Duchenne肌肉营养不良中的惊吓反应
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以显示预印本（未通过同行评审证明）预印版本的版权所有者此版本发布于2021年9月22日。 https://doi.org/10.1101/2021.09.16.21263132 doi：medrxiv preprint
针对神经肌肉疾病的RNA靶向药物
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
提高基于生物混合肌肉的生物的性能......
材料的性能至关重要，如柔顺性、柔韧性以及与人机交互的整体安全性。通常，传统机器人材料的刚性和硬度限制了它们在某些医疗保健或生物医学领域的应用。[1–3] 材料科学的最新发展使得制造仿生软机器人成为可能，这种机器人能够执行一些简单类型的驱动 [4]，包括爬行、[5] 抓握 [6] 或改变形状 [7]，但它们仍然远远达不到生物体的复杂性和运动精细度。软机器人最受研究的应用之一是开发能够模仿哺乳动物天然肌肉组织性能的人造肌肉。肌肉组织本质上很复杂，既强壮又快速，同时通过其纤维束的有效自组织实现各种各样的运动。然而，目前的材料仍然缺乏完全复制这些特性的能力。 [8] 此外，人们强烈希望获得生物组织的其他特性，如自我修复、能源效率、功率重量比、适应性或生物传感等，但这些特性很难用人造软材料实现。[9] 生物混合机器人技术应运而生，作为一种协同策略，将生物实体和人造材料的最佳特性整合到更高效、更复杂的系统中，希望能克服当前软机器人面临的困难。已经提出了几种统一生物混合设备开发的策略