48、镜像疗法与EIT时间常数分析在医疗康复中的应用

镜像疗法与EIT时间常数分析在医疗康复中的应用

在医疗康复领域,镜像疗法和基于电阻抗断层成像(EIT)的时间常数分析是两种具有重要意义的研究方向。镜像疗法在运动康复方面展现出独特的潜力,而EIT时间常数分析则为COVID - 19肺炎患者的分类和治疗提供了新的思路。

镜像疗法对运动想象诱发的事件相关去同步化/同步化(ERD/S)的影响

在运动康复的研究中,镜像疗法引起了广泛关注。研究发现,不同组之间在低β波段的事件相关去同步化(ERD)变化存在差异,这可能是由于镜像条件和无镜像条件下视觉信息不同导致的。即使在训练相同运动技能时,不同的视觉信息也可能涉及不同的神经网络。

镜像疗法可能通过调节手臂长度表征来诱导运动想象中ERD/S的变化。在镜像疗法后的幻肢痛治疗(FBT)中,手臂长度内部图像的缩放预测与运动想象(MI)中ERD/S的变化是一致的。

镜像训练更新了前臂长度的表征,从而改善了运动想象中的ERD/S。当优势手运动并产生手部镜像的视觉错觉时,非优势半球的不对称激活会趋于正常化。同时,镜像手运动的视觉输入会招募同一运动系统的神经元,增强同侧(运动手同侧)半球的活动,可能是为了准备或控制静止肢体的运动。

这些结果拓展了镜像疗法神经基础的信息,进一步支持了其在运动康复中的应用,如中风康复。研究还发现,镜像疗法会调动众多大脑区域,诱导有利的神经可塑性和相关的运动恢复,不仅影响控制运动手的区域,还会影响另一侧半球的相应区域。

EIT时间常数分析在COVID - 19肺炎患者分类中的应用

在COVID - 19肺炎的治疗中,准确评估患者的肺部状况并进行分类至关重要。严重急性呼吸窘迫综合征(ARDS)在CO

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值