突破设备协同壁垒！认识一个实时自适应控制的外骨骼辅助康复集成系统
传统仪器化步态分析系统（IGA）依托运动捕捉、测力、肌电传感等技术，通过量化步态参数（如关节角度、地面反作用力、肌肉激活时序等），主要应用于步态模拟和运动训练中。
2025/11/27
Molecular Psychiatry|EEG 动态功能连接技术精准区分抑郁症亚型与精神分裂症
精神疾病诊断正面临严峻挑战。重度抑郁症（Major Depressive Disorder, MDD）作为全球主要致残原因，其亚型——非精神病性重度抑郁症（Non-psychotic Major Depression, NPMD）与伴有幻觉、妄想等精神病性症状的精神病性重度抑郁症（Psychotic Major Depression, PMD）——在治疗方案和预后上存在显著差异。同时，PMD与精神分裂症（Schizophrenia, SCZ）因共享部分阳性症状（如幻觉），在临床上极易混淆。目前，精神疾病的诊断主要依赖医生主观访谈与症状评估，缺乏客观生物学标志物。这导致NPMD、PMD与SCZ之间存在较高的误诊率，可能引发治疗延误、预后恶化及自杀风险增加等严重后果。因此，临床诊断迫切需要一种能够精准区分这些疾病的客观辅助工具。
2025/11/25
在一个“连休息都要高效”的时代，我们似乎都在透支大脑。白天，我们在工作中高速切换任务；闲暇时，又沉浸在社交媒体的信息洪流；夜晚，躺在床上，身体已经休息，但脑子还在复盘今天的任务。精神疲劳，一种因长时间认知或心理活动而导致的心理资源耗竭状态，正成为现代人最普遍却最隐形的疾病。长时间的精神疲劳会导致认知功能受损，焦虑、抑郁以及睡眠障碍。然而，精神疲劳的发生机制一直难以捉摸，如何用客观手段早期识别它，成为科研界的重要课题。
2025/11/20
情感维度被认为是用户体验不可或缺的一部分。基于媒体内容引发的情绪对其进行标签标注，是个性化内容推荐、有害信息规避等下游任务的核心支撑。理解建模和个性化这种体验的一个关键方面是计算系统推断数字信息可能引起的情感状态的能力，并通过情感注释将其与内容联系起来。情感注释的解决方案主要依靠手动注释和基于内容分析，用户可以标记他们的情感体验。
2025/11/07
脑卒中肌电手势识别的深度学习方案，从特征构建到网络设计的完整探索
基于深度学习的中风后表面肌电手势识别，通过构建 18 个涵盖不同特征域、数据结构与网络架构的模型，在受试者内测试和受试者间迁移学习中评估性能，并验证了后处理算法的提升效果，为机器人辅助中风康复的肌电控制提供了有价值的参考。
2025/10/30
单极 HD-sEMG 与 PCA 第二主成分的肌肉 IZ 定位
神经支配区（IZ）是运动神经元末梢与肌纤维接触的关键解剖部位，其准确定位对基础研究和临床应用（如指导肉毒毒素注射）至关重要。由线性阵列或通道矩阵记录的表面肌电信号已被广泛用于估计 IZ 位置。互相关分析、 RMS 幅度分析等现有方法大多依赖于双极信号，易受噪声影响，且处理单机信号的方法较少。因此，开发一种基于单极高密度表面肌电 (EMG) 信号的、自动化且鲁棒的 IZ 定位新方法尤为重要。
2025/10/30
NeuroImage: 睡眠监测新工具：fNIRS 对标 PSG
该研究通过同步使用贴额头的近红外设备（fNIRS）与医院睡眠监测金标准（即PSG），监测睡眠，最终证实：这款近红外设备的睡眠监测准确率很高（不同分类场景下准确率达 82.2%-94.2%），且其测算的入睡时间、睡眠效率等关键数据，与 PSG 结果高度接近，能满足健康年轻人日常睡眠监测的需求，弥补了传统 PSG 不便携、便携技术准确率低的短板。
2025/10/23
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