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World File Search System脚踝
尊敬的评奖委员会
摘要：保持自由活动的能力对于生活质量至关重要。随着人们年龄的增长或面临事故、自然灾害或中风等健康状况等挑战，他们可能会因脚踝问题而难以行动。当脚踝不平衡时，会影响步行模式。本研究探索使用红外光谱 (fNIRS) 控制外骨骼以辅助脚踝运动。测试了六个统计特征和四个机器学习分类器，其中 k 最近邻 (kNN) 分类器通过结合所有特征实现了 91.1% 的准确率。为了防止过度拟合，确定了 kNN 的个性化最佳“k”值。简介：在本研究中，fNIRS（功能性近红外光谱）被用作脑机接口 (BCI) 系统的数据采集方式。在执行动作的过程中，大脑需要氧气来激发神经元，从血液中吸取氧气并改变特定点的含氧和缺氧血液的浓度 [1]。 fNIRS 测量这种浓度变化。典型的 BCI 系统涉及几个阶段：数据采集、预处理、特征提取和分类。方法：20 名健康参与者使用 NIRX NIRSport2 fNIRS 系统进行数据采集。该设置包括 20 个通道，由 8 对相距 3 厘米的源和探测器创建，遵循国际 EEG 10-20 系统。实验方案包括与膝关节伸展和屈曲相关的运动任务。随后，使用 nirsLAB 工具箱对收集的数据进行预处理以检查血流动力学反应。采用 0.01 Hz 至 0.3 Hz 的带通滤波器消除生理干扰。结果：从 ΔHbO 中提取了均值、峰值、偏度、方差、峰度和斜率等统计特征并进行了分析。与其他组合相比，这六个特征组合的分类准确率明显更高，为 9.11%。与二次判别分析 QDA（77.9%）、支持向量机（75.2%）和线性判别分析 LDA（62.2%）相比，k 近邻算法具有更高的准确率。这些比较的 p 值小于 p<0.005。结论：该研究提出了一种对 fNIRS 数据进行分类和利用的策略，分析了六个统计指标作为特征。其中，斜率对分类具有重要意义。结合所有六个特征可获得最高准确率，其次是特征较少的组合，强调了它们的重要性。测试四个机器学习分类器表明 kNN 最准确，明显优于 LDA、QDA 和 SVM。kNN 的最佳 k 值因受试者和特征组合而异，有助于优化性能和减少过度拟合。这些发现为有效利用 fNIRS 数据进行分类任务提供了一个框架，为康复机器人应用中的特征重要性和分类器性能提供了见解。参考文献：[1] N. Jovanović-Simić、I. Arsenić 和 Z. Daničić，“脑机接口系统在严重运动障碍患者交流中的应用”，Spec. Edukac. i Rehabil.，第 21 卷，第 1 期，第 51-65 页，2022 年，doi：10.5937/specedreh21-35403。
联想提示异步BCI诱导中风患者的皮质可塑性
目的：我们提出了一种新型的基于提示的异步大脑 - 计算机间（BCI）通过内源性运动皮质活性与体感途径的激活配对进行神经调节。方法：拟议的BCI检测到实时从单审EEG信号移动的意图，但是与经典的异步BCI系统相反，该检测仅在患者被提出移动时发生时间间隔。将这种基于提示的异步BCI与两种传统的BCI模式（异步BCI和非线同步BCI）进行了比较，并在慢性中风患者中进行了对照干预。记录其大脑信号时，患者在每种干预措施中进行了脚踝肢体的脚踝背部运动。BCI干预措施通过电刺激解码了运动尝试并激活传入途径。皮质运动的兴奋性是在干预后，通过经颅磁刺激引起的胫骨前肌中的运动诱发电位评估的。结果：与先前开发的异步BCI相比，提出的基于提示的异步BCI的假阳性/分钟和误报/真实阳性（％）的较少较少。线性混合模式显示，与对照条件相比，干预后所有BCI模式后，运动诱发的电势幅度增加（p <0.05）。拟议的基于提示的异步BCI导致所有干预措施中的峰值峰值运动诱发潜力振幅（141％33％）的相对增加最大，并持续30分钟（111％33％）。解释：这些发现证明了新提出的基于提示的异步BCI干预的高性能。在此范式中，个人收到精确的说明（CUE）来促进参与度，而精确检测到大脑活动的时机以建立与可塑性诱导的感觉输入的精确关联。
如何引用本文：Cafruni VM，Parise AC，Santini-Araujo MG，Carlucci S，Villena DS，Conti LA，Sotelano P，CarrascoM。
首先使用Preo呈脚踝指数测量的PREO经常生态多普勒评估患者的血管状态。然后还通过心血管手术服务评估了它们。在B Through数字血管造影之后，他们不仅检查了PTA的PTA状况和高跟垫组织的血管化。如果这种血管化不够，则由于PTA或侧支血管（如Peroneal动脉的跟骨分支）灌溉，患者在截肢前进行了血运重建，以使脚跟垫的血运重建（21）（图1）。因此，当任何一个提供脚跟的分支完好无损，并且在临床上的温度与没有感染迹象和皮肤病变的对侧脚跟垫相同时，SA就会显示出SA。数据是从电子病历中收集的。
leqvio®（封建） - 商业医疗福利药物政策
有症状的外周动脉疾病（脚踝臂指数<0.85或先前的血运重建或截肢）的风险非常高的风险：定义为多个重大ASCVD事件或1个重大ASCVD事件的历史和多种高风险条件。适用的代码仅供参考，以下程序和/或诊断代码提供了以下列表，并且可能不包含在内。在本策略中列出代码并不意味着代码所描述的服务是涵盖或未覆盖的健康服务。卫生服务的福利覆盖范围由成员特定的福利计划文件和可能需要特定服务覆盖的适用法律确定。纳入代码并不意味着要偿还或保证索赔付款的任何权利。其他政策和准则可能适用。
双臂移动操纵器-RB-Y1
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重新思考电子监控：减少危害指南
位置跟踪“实现了近乎完美的监控”，这比 GPS 车辆监控“带来了更大的隐私问题”。49 此外，一些 EM 设备（例如脚踝监视器）具有超可见性，侵犯了个人隐私，使警察、私人实体、雇主和公众更容易识别和歧视获释人员（即通过拦截和搜身、拒绝他们入境和/或拒绝他们工作或住房）。50 虽然缓刑和假释人员在法律上享有有限的隐私权，51 但国家“侵犯受监督个人隐私”的“允许程度”并非“无限”。52 同样，虽然大多数法院发现处于审前释放条件（尤其是 EM）的人隐私期望降低，53 其他法院发现审前人员应受到第四修正案的加强保护。54
心力衰竭生活良好：针对患者，家庭和看护者的指南
心力衰竭并不意味着心脏已经停止工作。它只是意味着心脏的运作不佳。心力衰竭是心脏无法泵入足够的含氧血液以满足人体需求的条件。更具体地说，当至少一个心脏室“失败”以跟上流过它的血液的数量时，会发生心力衰竭。健康的心脏至少在每次心脏跳动时都会抽出至少50％的血液。当心脏无法有效抽水时，多余的液体可能会在肺，腹部，腿部，脚踝或脚部积聚。心力衰竭是一种非常严重的生命健康状况，必须对待，需要仔细管理。无法治愈心力衰竭。药物，饮食调整，生活方式修改和其他形式的高级治疗可能有助于减慢疾病的进展，但无法治愈。
使用ATT＆CK
此过程旨在使用任何现有的威胁建模方法（例如大步，意大利面或攻击树）通用到任何系统或技术堆栈（大或小）。为了证明其使用和适用于广泛的网络安全从业人员，我们将此过程应用于称为“脚踝监测预测指标”（AMPS）的虚构物联网（IoT）系统。虚构的AMPS设备为佩戴者及其医疗保健提供者提供了中风的指示和警告。构成该设备的系统和子系统是根据流行的市售物联网设备建模的，并有意为其基于移动/云的依赖项选择。这个广泛的应用程序到跨越移动和企业环境的系统，允许读者可视化如何将此过程应用于其问题集。本文中的示例是从为AMPS制造商工作的安全团队的角度来看。他们的任务是建模对AMPS设备的威胁和支持系统基础架构。
卫生技术简报2024年9月
Mavacamten正在临床发育中，用于治疗非刺激性肥厚性心肌病（HCM）。hCM通常是一种遗传性疾病，心肌细胞增大，心脏的壁变厚。如果没有明显的血流阻断，则该条件称为非目标HCM（NHCM）。这是由心肌中肌球蛋白和肌动蛋白（肌肉收缩涉及的蛋白质）过度结合引起的，这会导致心脏中心异常增加。这会影响心脏有效地在身体周围抽血的能力，并会引起症状，包括头晕，疲劳，心脏杂音和腿部，脚踝和/或腹部的肿胀。NHCM患者有严重状况的风险，例如心脏死亡和中风。目前，NHCM的治疗策略旨在管理症状，并且没有持牌疗法可用于治疗疾病的根本原因。