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World File Search System运动试验
使用双侧微电极记录对四肢瘫痪患者的双侧手势进行同时分类
大多数日常任务都需要同时控制双手。在这里，我们使用从四肢瘫痪参与者的双侧运动和体感皮层记录的多单元活动来展示双手手势的同时分类。使用针对每只手分别训练的分层线性判别模型对尝试的手势进行分类。在一项在线实验中，手势被连续分类并用于控制两个机械臂进行中心向外运动任务。需要保持一只手静止的双手试验产生了最佳表现（70.6%），其次是对称运动试验（50%）和非对称运动试验（22.7%）。我们的结果表明，可以使用两个独立训练的手部模型同时解码双手的手势，但随着双手手势组合的复杂性增加，使用这种方法进行在线控制变得更加困难。这项研究展示了使用双侧皮层内脑机接口恢复双手同时控制的潜力。
新闻通讯-v19.3-2024
该中心拥有独一无二的设备，可在同一屋檐下进行运动试验以及细胞和分子研究。它创造了一个可以测试一个人的耐力、在线粒体能量学和细胞培养实验室中抽取和分析血液和肌肉组织样本的空间。这意味着研究人员只需几个小时（而不是几周或几个月）就能获得数据，了解受试者的最大摄氧量测试分数是否反映了内部分析的细胞非常强健或不足的特征，以及哪些地方需要干预。
基于异步运动的 BCI 中快速生成训练数据的新范例
简介：基于运动的脑机接口 (BCI) 利用执行或尝试运动期间产生的大脑活动来控制应用程序。通过依赖自然运动过程，这些 BCI 与其他 BCI 系统相比提供了更直观的控制。然而，利用脑电图 (EEG) 信号的非侵入式基于运动的 BCI 通常需要大量训练数据才能在检测运动意图方面达到适当的准确度。此外，运动障碍患者需要基于提示的范例来指示与运动相关的任务的开始。这样的范例往往会在试验之间引入较长的延迟，从而延长训练时间。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的实验范例，可以在 18 分钟内收集 300 次提示运动试验。
急性心肌梗死患者运动评估中运动耐量下降预测模型的建立
尽管再灌注治疗和药物治疗策略已取得长足进步（1），但急性心肌梗死（AMI）仍然是冠心病患者死亡的主要原因之一，严重威胁患者的生命健康（2）。《2021年中国心血管健康与疾病报告》显示，我国心血管疾病发病率和死亡率仍呈上升趋势，心血管疾病死亡率居首位，高于肿瘤等疾病，其中AMI死亡率快速上升。随着再灌注治疗的发展，经皮冠状动脉介入治疗（PCI）已成为治疗AMI的重要方法，是降低AMI患者死亡率最有效的措施之一。人们普遍认为，运动能力下降是不良结局和损伤的重要预测因素，不仅在心血管疾病和慢性心力衰竭患者中如此，在普通人群中也是如此（3-5）。心肺运动试验 (CPET) 测量峰值氧耗 (VO 2 峰值)，被广泛用作测量运动能力的金标准 (6,7)。此外，CPET 已成为临床评估 AMI 患者心脏康复的最重要和最有价值的非侵入性诊断测试，也广泛用于评估 PCI 的疗效。CPET 也是
一种物理信息的低球学习，用于基于SEMG的肌肉力量和关节运动学的估计
摘要 - 表面肌电图（SEMG）中的肌肉力量和关节运动学估计1对于2实时生物力学分析，对神经肌肉刺激，肌肉动力学和4个动力学的动态相互作用3的2实时生物力学分析至关重要。深度神经网络（DNNS）5的最新进展表明，以完全自动化和可重复的方式改善生物力学肛门-6 YSIS的潜力。ho-7，生物力学分析的小样本性质和物理解释性8限制了DNN的应用。9本文提出了一种新型物理学的低镜头10对逆向学习方法，用于基于SEMG的11个肌肉力量和关节运动学的估计。这种方法无缝12将拉格朗日的运动方程和逆Dy-13 Namic肌肉模型集成到生成的对抗性净-14工作（GAN）的结构性特征解码框架（GAN）框架中，并从小样本数据中进行了15个外推估计。特定于16，拉格朗日的运动方程式被引入17个生成模型，以限制遵循物理定律的高级特征的结构化解码18。通过奖励推断估算值22和物理参考的Cons-21帐篷物理表示，旨在提高20个物理学的政策梯度，以提高20个对抗性学习效率。实验验证是在两种情况下进行的23个（即步行试验和24个手腕运动试验）。31的结果表明，与基于物理学的逆动力学相比，肌肉力和关节运动学的估计值26是公正的，其中27个表现优于选定的基准方法，其中包括28种物理学的卷积神经网络（PI-CNN），Val-29 LINA-29 LINA生成的对手网络（GAN）和Multi-Extremi-Lextreme-extreme Machine（Ml-30-Extreme Machine（Ml-30）。