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World File Search System运动轨迹
全息时空与量子信息
全息时空 (HST) 的形式主义是将洛伦兹几何的原理翻译成量子信息语言。沿类时间轨迹的间隔及其相关的因果菱形完全表征了洛伦兹几何。贝肯斯坦-霍金-吉本斯-'t Hooft-雅各布森-菲施勒-萨斯坎德-布索协变熵原理将与菱形相关的希尔伯特空间维度的对数等于菱形全息屏幕面积的四分之一，以普朗克单位测量。这一原理最令人信服的论据是雅各布森推导的爱因斯坦方程作为这一熵定律的流体动力学表达。在这种情况下，零能量条件 (NEC) 被视为熵增加局部定律的类似物。爱因斯坦相对论原理的量子版本是对因果钻石沿不同类时轨迹共享的相互量子信息的一组约束。将这一约束应用于相对运动轨迹是 HST 中最大的未解决问题。HST 的另一个关键特征是它声称，对于非负宇宙常数或远小于负 cc 的渐近曲率半径的因果钻石，钻石主体中的局部自由度是全息屏幕上定义的变量的约束状态。这一原理对 BH 熵公式中原本令人费解的特征给出了简单的解释，并解决了 Minkowski 空间中黑洞的防火墙问题。它激发了 CKN[1] 的协变版本，该版本对量子场论 (QFT) 的有效性范围有限制，并详细描绘了 QFT 作为精确理论的近似值出现的方式。
生物医学信号处理和控制
脑电图（EEG）的运动轨迹解码，用于有效控制大脑计算机界面（BCI）系统，一直是研究的活跃领域。这些系统包括假体，康复和增强设备。在这项工作中，在掌握和升力运动过程中使用前移动前的EEG信号估算三维（3D）手运动学。从公开可用数据库Way-eeg-gal中使用的十二个受试者的数据用于此目的。多层感知器（MLP）和基于卷积神经网络长期记忆（CNN-LSTM）的深度学习框架提议利用在实际移动执行之前编码的EEG数据中编码的运动神经信息。使用以七个不同范围过滤的脑电图数据分析频段特征，以分析手动运动学解码。最佳性能频带功能将采用不同的EEG窗口尺寸和滞后窗口进行进一步分析。此外，使用剩余的受试者（LOSO）方法进行了受试者间的手轨迹解码分析。Pearson相关系数以及手轨迹用于评估所提出的神经解码器的解码性能。这项研究探讨了在触及和掌握任务期间使用EEG信号进行主题间3D手轨迹解码的可行性。所提出的CNN-LSTM解码器能够分别在三个轴上达到最高0.730和0.627的大相关性，分别在受试者内和受试者间设置中，从而为实用BCI应用提供了有关从移动前EEG信号中解码手部位置的可行信息。
数据驱动的早期预测脑瘫，使用汽车和可解释的运动学特征
由于依赖时间密集型且不可扩展的专家评估，脑瘫（CP）的早期鉴定仍然是一个重大挑战。因此，一系列研究旨在通过机器学习来预测基于运动跟踪的CP分数，例如从视频数据中。这些研究通常可以预测临床评分，这是CP风险的替代。但是，临床医生并不想估计分数，他们想估计患者患临床症状的风险。在这里，我们提出了一个数据驱动的机器学习（ML）管道，该管道从基于婴儿视频的运动跟踪中提取运动功能，并估算使用自动符号的CP风险。使用AutoSklearn，我们的框架通过抽象研究人员 - 驱动器超参数优化来最大程度地拟合过度适应的风险。接受了从3至4个月大的婴儿进行运动数据的培训，我们的分类器预测在持有的测试集中，ROC-AUC的高度指示性临床评分（General运动评估[GMA]），表明运动学运动特征临床相关的可变性。没有再培训，相同的模型可以预测在后来的临床随访中，ROC-AUC为0.74，脑瘫结局的风险，表明早期运动表现形式概括为长期神经发育风险。我们采用预注册的锁定箱验证来确保索具性能评估。本研究强调了自动驱动运动分析对神经发育筛查的潜力，这表明数据驱动的运动轨迹提取的特征可以为早期风险评估提供可解释且可扩展的方法。通过整合预先训练的视频变压器，自动驱动的模型选择和严格的验证协议，这项工作可以推进使用视频衍生的运动功能来用于可扩展的，数据驱动的临床评估，从而证明基于可用的数据（如婴儿）（如婴儿）的计算方法如何增强神经发育障碍的早期风险检测。
质量和重复的自我触摸在前额叶皮层中的血液动力学反应不同 - fnirs研究
研究人员没有定义他们检查的自我触摸的种类，实际上是指不同类型的自我触摸（Reinecke等，2020）。这导致了这样一个事实，即自我打击及其神经心理学的相关性仍然知之甚少。因此，在运动学上定义了不同类型的自我触摸类型，例如阶段（离散），重复性和不规则，并探索不同类型的神经相关性，将为自我调控行为的神经心理学功能提供洞察力。自我打击定义为身体两个部分之间的动态物理接触，通常是作用在身体部分的手（Lausberg，2022）。自我打击从刮擦，摩擦和揉捏变成抚摸。基于运动轨迹，可以在日常生活中观察到三种类型的自我触摸，因此如下所示：阶段性自动触摸的特征是相结构。它们包含一个传输阶段，其中手被运输到接触位置，一个概念阶段，带有单向运动路径，其中手在身体上作用于人体，直接后面是一个缩回阶段，其中手被向后移动，例如单笔冲程。重复的自我打击，例如阶段性触摸，由传输阶段，概念阶段和回缩阶段组成。然而，在概念阶段，相同的运动路径被重复使用而没有休息，例如刮擦。仅当运动沿相同方向进行多次移动时，缩回阶段才会随之而来。相比之下，不规则的自我打击没有相结构。它们的特征是各个方向上的短运动路径，实际上没有手的位移。由于它们没有概念阶段，因此它们并非基于任何运动计划（Lausberg，2019年）。重复与阶段性触摸代表两个不同的现象学实体。不是很重要的触摸数量，而是接触的质量（Spencer等，2003； Schaal等，2004； Van Mourik和Beek，2004； Huys等，2008； Lausberg，Lausberg，2013）。不同的自我打击类型发生在日常生活中不同的情况下（Heubach，2016; Mueller等，2019; Neumann et al。，2022）。重复的自我打击与更好的心理健康相关，与不规则的自我打击相反（Reinecke等，2020）。不规则的自我打击可能通过强烈的体感刺激来避免其他负面刺激。此外，发现相反的效果对于阶段与不规则的自我触摸（Lausberg，2022）。阶段性自动触摸也与急性压力期间的调节过程有关，从而增强了认知过程（Freedman和Bucci，1981； Grunwald等，2014； Heubach，2016）。阶段性自我打击的时间比例越高，主观压力体验越低（Heubach，2016年）。所有三种类型的触摸都应从情感，认知和身体功能方面进行区分。在这种情况下，触摸的数量不是重要的，而是联系的质量（Lausberg，2013年）。据我们所知，在三种特定类型的自我触摸中，从未尝试过任何尝试调查大脑激活的尝试。重复，不规则和阶段性自动的差异效果解释了当前研究人员辩论的争议，并表明了对自我打击的精细分析的重要性。先前的研究调查了自动触摸，而没有运动学定义并区分不同类型的自我接触。自我打击被描述为更“重复的”或更“类似的”，但没有使用特定的运动标准
引用：Ottoboni G、La Porta F、Piperno R、Chattat R、Bosco A、Fattori P 等人 (2022) 一种多功能自适应交互式人工智能系统，用于支持中风、后天性脑损伤或脊髓损伤患者：一项研究方案。PLoS ONE 17(4): e0266702。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0266702
根据世界卫生组织的《世界残疾报告》，全球残疾患病率接近 20% [1]。在西方社会，导致严重运动残疾和丧失独立性的最常见原因是获得性脑损伤（血管性或创伤性）和脊髓损伤（创伤性和非创伤性；以下简称 SCI）[2]。2016-2017 年估计创伤性脑损伤 (TBI)、中风和 SCI 的发病率分别为每年每 10 万人中 315 人、162 人和 27 人 [3,4]。在欧洲，15 岁以上人口中有 6.6% 患有严重运动残疾，定义为严重限制或无法行走和/或爬楼梯。残疾的患病率随着年龄的增长而显著增加：超过三分之一的依赖行动和个人护理的人年龄超过 75 岁，其中一半是女性（43.7%）[5]。严重的行动不便会给社会生活带来重大限制。不到一半的严重行动不便者可以依靠支持性关系网络。由于许多残疾人 (PWD) 独居 (27.4%)，与家人或其他人一起生活无法确保足够的个人自主功能水平。尽管残疾数据令人震惊，而且与神经发生和神经可塑性相关的知识也在不断进步，但没有短期解决方案能够确保基于受损神经组织再生的完全康复 [6]。因此，在致残疾病的非急性期，增强功能活动可能更适合参与目标，而不是神经系统损伤的恢复。在这种情况下，辅助技术 (AT) 代表了有益的解决方案。AT 将所有可用于增强、稳定或提高残疾人功能能力的物体、设备或系统聚集在一起 [7]。或者，AT 是“个人因健康状况而使用的所有设备或装置，用于帮助完成活动” [8]。人们希望组织再生技术能尽快成为可行的解决方案，同时，由安装了“智能神经假体”的人工智能协议组成的 AT 系统目前正在引起研究关注 [9,10]。智能神经假体是用人工智能协议打造的机器人设备，通过替代受损的神经网络来恢复失去的感觉运动功能。具体来说，这些设备可以利用从大脑记录的信号，将其转化为电子臂、腿或轮子和桌子的运动 [11,12]。从 21 世纪初开始，脑机接口促进了神经信号的获取，以规划和执行运动动作。主要记录来自额叶皮层 [11,13–15]。然而，它们在手势规划方面的成功并没有导致手势执行。从后顶叶皮层 (PPC) 获取的神经元的解码似乎更为成功 [16, 17]：感觉和运动信息有效地引导了四肢瘫痪患者移动的机械臂 [18, 19]。多年来，研究最终用户需求与 AT 的匹配计划的研究表明存在一些局限性。对于市场上的 AT，如果人与技术的匹配不精细，影响技术的流失率很高 [7]。阻碍 AT 采用的一些障碍包括对 AT 成本、最终用户的身体状况、产品安全性和可靠性控制不力。具体而言，研究建议重点分析最终用户对 AT 的态度、控制体验、易用性、最终用户与其主要照顾者的需求之间的匹配性以及 AT 可以提供的解决方案 [7]。此外，独立性和自主性成为最终用户期望 AT 能够保障的主要因素 [20]。有关确保智能神经假体的可接受性的心理社会计划的证据越来越多[21-24]。这些系统的出现提供了利用患者大脑活动控制外部设备（例如机械臂）的可能性[25]。一些研究表明，利用人类运动大脑区域提取的皮质信号可以重建运动轨迹和终点目标[15,26-28]。然而，只有少数研究涉及人类