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非主导手工鼠标训练和双侧转移效果
这项研究探讨了训练计算机鼠标在非主导手中使用的效果对单击主导和非主导手的性能的效果。计算机鼠标的使用是工作场所中的日常操作，需要通过练习和训练多年来开发和精致的小手和腕部动作。我们的研究有11名右手计算机鼠标用户每天训练他们的非主导手15分钟，每周五天，持续6周。这项研究发现，由于训练的双边转移效果，在非主导手训练后，计算机鼠标的性能提高了。此外，我们的研究表明，非主导手能够学习我们主导的手已经训练多年的复杂运动。最后，我们的研究表明，当技能未经培训一年以上时，非主导性手势会降低，但性能明显高于原始培训之前的性能，并且可以迅速重新学习。总的来说，培训无计算机鼠标的非主导手将允许行业的表现提高，同时允许在众多经济体中更安全，可持续和更可实现的工作。
案例研究马达中的阿育吠陀干预措施...
抽象运动神经元是大脑对身体骨骼肌的控制的神经元。运动神经元疾病是以运动神经元进行性变性为特征的罕见的异质性神经系统疾病组。一名被诊断为运动神经元疾病的55岁妇女于2023年2月11日被接纳为Vaidyaratnam Ayurveda College Hospital，持续了21天，表达了两种与肌肉浪费两肢相关的弱点，主要是在1年以来右肩和腕部。临床和实验室特征表明，诊断为ALS的区域变体的肱肌分哲症。根据阿育吠陀的说法，发现Avarana vatavyadhis与运动神经元疾病非常相似，她的症状可能与Kaphavruta Vyanavata相关。患者接受了Avaranagna和Vata Vyadhi Chikitsa。对患者的评估是通过体格检查，ALSFRS-R和NEURO QOL量表进行治疗前后进行的。随着上肢的强度和生活质量的逐渐增长，观察到令人满意的改进。此案例研究表明，可以通过阿育吠陀治疗对臂肌分哲症的伴则可以进行症状。
X连锁低磷酸盐ricket的儿童下肢和骨盆畸形的定量分析
虽然已经对骨质质量进行了几项研究[4-7]，但很少有人专注于XLH儿童的腿几何和骨盆的骨骼几何形状和骨盆。骨畸形目前是通过临床测量间距离距离（ICD）和肌间距离（IMD）和常规2D射线照相[2-5]评估的。这提供了有关畸形的一般信息，特别是在额叶平面（varus/valgu s）和矢状平面（Flessum/recurvatum）中。虽然ICD和IMD测量值对临床医生的前瞻性监测有用，但它们不是很可重复[3] [8]。还使用了两个分数来评估2D X光片上的RITCETS。用于与缺乏症相关的鼠的Thacher评分分析了腕部生长板的变化，并以1至10的尺度分析膝盖[9]。“放射线全球变化印象”从–3到+3的额定值，评估了腿部畸形和在相隔3个月相隔3个月间拍摄的两个X光片之间的RICKETS病变的进展[7]。，但这两个分数不是定量的，并且基于主观评估。此外，使用2D图像研究复杂的三维（3D）畸形会受到投影偏差的影响[10-11]。
使用人体测量学和基于强度的测量的机器学习算法预测腕管综合征
腕管综合征（CTS）是上肢最常见的神经病，是由腕部屈肌下位神经压缩引起的[1]。CTS主要是由于滑膜屈肌鞘的纤维肥大和重复的手腕运动。中位神经因机械压缩和腕管中的局部缺血而损害，这会导致髓鞘鞘的变化，有时会随着时间的推移损害。疼痛，销钉和针头以及前4个手指的强度损失，尤其是在夜间，是常见的症状[2]。尽管诱捕神经病会影响神经的一小部分，但它们会引起重大的身体，心理和经济后果[3]。CTS的患病率在一般成年人口中的2.7％至5.8％之间[4，5]。疼痛会从手辐射到手臂和肩膀。与CT相关的个人危险因素包括女性，高龄，妊娠，肥胖，甲状腺疾病，糖尿病，杏仁症，创伤和结缔组织疾病。同样，劳动人群有CTS的风险。与工作有关的因素，尤其是重复运动，剧烈的手动工作，频繁的手腕屈曲和手臂振动已被涉及[6]。尽管CT诊断中最有用的测试是Tinel和Phalen测试，但最可靠的客观方法是电子诊断测试。适当的医生必须创建与CTS独特症状相关的案例病史，以诊断CTS患者。Park等。 在Faeghi等人的一项研究中。Park等。在Faeghi等人的一项研究中。随着发现诸如ThenAR萎缩和感觉丧失之类的发现，体格检查的敏感性达到95.7％[7]。鉴定周围神经疾病的最有效方法是电诊断，这对于识别CTS也至关重要[8]。此方法对于确定CTS是否存在并评估其严重性很有用。此外，电诊断可用于确认神经病（例如宫颈辐射病）的差异诊断[8，9]。另一方面，电诊断具有侵入性，可能会使患者不舒服，因为它涉及检查期间的刺激和针肌电图（EMG）[10]。基于机器学习（ML）的建模是一种新兴分析工具，预测模型应用是其在医学研究中的主要用途[11，12]。此外，可以使用基于ML的建模进行疾病，决策和新治疗策略的分类[13，14]。尽管基于机器学习的医学研究已经爆炸性增长，但CTS研究仍然相对较少。一些研究探索了基于临床数据的CTS诊断或对CTS严重程度进行分类的预测模型[15，16]。[15]进行了七个用于对CTS严重性进行分类的ML模型。[16]，对腕部的超声图像进行了细分，并使用ML建模对CTS诊断的准确性进行了评估。在另一项研究中，深度学习
创伤截肢
使用ICD-10代码（S00-S99和T00-T98）确定了与数据相关的创伤情况。从这些情况下，涉及“肩部关节的脱节（肩hum骨关节）”，“手和腕部的截肢/脱落/脱落”，“上肢的截肢/截肢/脱落”，“从肩部重新植入到前面的第三个”，从肩部重新植入了前面的第三个，”，“在近距离”，“重新植物”，“又一次或以上的三分之一”，以供第三种或者经常出现。手和其他手指的血运重建（拇指除外），“拇指的再植入或血运重建”，“髋关节脱落（Coxofemoral uncticulation）”，“下肢的截肢/截肢/脱落”，“下肢”，“截肢/脱落/脱离了鞋类”，“和thrim theigh the theigh”，“ “从腿的三分之一到脚的重新植入”和“手指的截肢/脱落”。The corresponding DATASUS codes are, respectively: 0408010070, 0408020016, 0408020024,0408020253,040802026, 04080202701, 0408020288, 0408040106, 0408050012, 0408050020, 0408050306，0408050314，0408060042。数据集包括年度程序计数，区域分布，患者人口统计学（年龄和生物性别），住院时间长度，ICU持续时间，致死性和财务报销。基于2008年至2023年的中位汇率，巴西雷亚斯（R $）的财务数据转换为美元（U $），总计1 = R $ 1 = R $ 3,2018（13）。
运动皮层在运动图像期间保留并重新定位神经动力学
电动机皮层最突出的特征是在移动执行过程中激活其激活，但是当我们简单地想象在没有实际电动机输出的情况下移动时，它也很活跃。尽管进行了数十年的行为和成像研究，但在秘密运动影像过程中，运动皮层中的特定活动模式和时间动力学与运动执行过程中的特定活动模式和时间动力学如何相关。在这里，我们记录了两个人的运动皮层，他们在脊髓损伤不完全的情况下保留了一些残留手腕功能，因为他们既进行实际和想象中的等距腕部伸展）。我们发现，我们可以将人口活动分解为三个正交子空间，在动作和图像中，一个人群同样活跃，而其他人只有在单个任务类型（Action或Imagery）中活跃。尽管它们居住在正交神经维度，但动作唯一和唯一的图像子空间包含了一组非常相似的动态特征。我们的结果表明，通过将与电机输出相关的组件和/或反馈重新定位为独特的输出无效图像子空间，Motor Cortex保持与执行期间相同的总体人口动态。
安全数据表
暴露限制：无监管限制；密封物品。个人防护设备 (PPE) 眼睛防护：符合 ANSI Z87.1 标准或同等标准的工业安全眼镜。手套：处理密封单元时无需佩戴。服装：建议穿着高棉含量服装 (>65%)，以及导电鞋或腿部保护器、腕部保护器和静电耗散外套，以避免静电积聚。呼吸防护：处理密封单元时无需佩戴。通风：处理密封单元时无需佩戴。其他防护：未注明。工程控制：建议接地或其他控制以减少静电积聚。暴露指南：在处理密封单元时，该产品不太可能发生可测量的暴露。9.物理和化学特性 a) 外观：金属军械硬件 b) 气味：无味 c) 气味阈值：不适用 d) 25°C 时的 pH 值：不适用 e) 熔点/凝固点：不适用 f) 沸点：不适用 g) 闪点：不适用 h) 蒸发速率：不适用 i) 可燃性：不适用 j) 可燃性/爆炸极限：不适用 k) 蒸气压：不适用 l) 蒸气密度：不适用 m) 相对密度：大于 1 n) 在 H 2 O 中的溶解度：不溶 o) 分配系数：不适用p) 自燃温度：500 F (260 C)
使用手腕识别基于手动的微型活动 -
摘要。零射击学习（ZSL）是一种机器学习范式，使模型能够从培训期间未遇到的类中识别和分类数据。这种方法在识别标记数据受到限制的活动方面尤其重要，允许模型通过利用所见活动的语义知识来识别新的，看不见的活动。在本文中，我们探讨了ZSL使用句子 - 伯特（S-bert）用于语义式床位和变异自动编码器（VAE）的功效，以弥合可见阶级和看不见的类之间的差距。我们的方法利用腕部惯性的惯性事件来捕获活动数据，并采用S-Bert生成偶然的嵌入，以促进可见和看不见的活动之间知识的转移。评估是在包含三个看见和三个看不见的活动类别的数据集上进行的，平均持续时间为2秒，三个看见和三个看不见的活动类别，平均持续时间为7秒。结果表明，在识别看不见的活动时表现出了有希望的表现，平均持续时间为7秒的活动的准确性为0.84，而活动的平均持续时间为0.66，平均持续时间为2秒。这突出了ZSL对增强活动识别系统的潜力，这对于在医疗保健，人类计算机互动和智能环境等领域的应用至关重要，在这些领域中，识别广泛的活动至关重要。
Neuropose：使用EMG可穿戴设备
无处不在的手指运动跟踪可以在增强现实，体育分析，康复 - 医疗保健，触觉等方面进行许多令人兴奋的应用程序。本文介绍了神经蛋白，该系统显示了使用柏拉图可穿戴肌电图（EMG）传感器进行3D手指运动跟踪的可行性。EMG传感器可以通过手指激活引起的肌肉感知电势，从而提供丰富的信息，以获得细粒的手指运动感测。然而，将传感器信息转换为3D手指的姿势是微不足道的，因为来自多个手指的信号以复杂的模式在传感器处叠加。为解决这个问题，神经蛋白与机器学习架构在复发性神经网络（RNN），编码器 - 编码器网络和重新NETS上的机器学习体系结构中融合了信息，从而从噪声EMG数据中解释了3D手指运动。生成的运动模式在时间上是光滑的，并且在解剖学上是一致的。此外，要利用一种转移学习算法将一个用户的验证模型调整到具有最小培训开销的新用户。对12位用户的系统研究表明中位错误为6。24◦和90％的误差为18。33◦在跟踪3D指关节角。准确性对于传感器安装位置的自然变化以及用户的腕部位置变化是可靠的。神经蛋白是在智能手机上实施的，其处理延迟为0.101，并且高能开销。
振荡神经反馈网络和严重受损中风患者的中风后康复潜力
严重中风后的运动功能恢复通常很有限。然而，一些严重受损的中风患者可能仍然具有康复潜力。识别这些患者的生物标志物很少。18 名严重受损且缺乏随意手指伸展能力的慢性中风患者参加了一项脑电图研究。在 66 次运动意象试验中，脑机接口将与事件相关的同侧感觉运动皮层的 β 波段去同步化转变为机器人矫形器对瘫痪手的张开。八名患者的亚组参加了随后的四周康复训练。运动范围的变化通过传感器捕捉到，这些传感器可以客观地量化腕部运动的哪怕是离散的改善。尽管运动障碍程度相同，但患者可以分为两组，即有和没有与任务相关的额叶/运动前区和顶叶区域之间的双侧皮质-皮质相位同步增加。这种额顶叶整合 (FPI) 与同侧感觉运动皮质中明显更高的意志 beta 调制范围有关。经过四周的训练，接受 FPI 的患者腕关节运动能力的改善明显高于未接受 FPI 的患者。此外，只有前者在上肢 Fugl-Meyer 评估评分方面有显著改善。神经反馈相关的长程振荡相干性可能区分严重受损的中风患者，了解他们的康复潜力，这一发现需要在更大的患者群体中得到证实。