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科學家以機器學習改善中風后復健成效

lumingluming? 2018年01月25日 12:52 ? 次閱讀

歐洲科學家結合光遺傳學(Optogenetics)以及機器學習方法,將可藉由計算機視覺技術分析模擬目標區(qū)大腦健康部位的動作技能變化,從中改善治療中風病患日后的復健成效。

據(jù)報導,除了說話與視覺問題外,中風后的常見癥狀還包括運動麻痹(motor paralyses)。蘇黎世聯(lián)邦理工學院(Swiss Federal Institute of Technology;ETH)研究人員Anna-Sophia Wahl指出,神經復健是多數(shù)中風病患唯一治療選項。

許多基礎科學與臨床方法都是希望透過模擬健康大腦部位啟動中風后的再生過程,但這次利用光遺傳學系統(tǒng)性模擬特定大腦未受影響區(qū)域,而將連結移入特定未受影響的大腦半球以便取得其功能。來自大腦皮層到脊髓的所謂皮質脊髓回路則會被啟動。

在光遺傳學中,光被用來控制基因修改細胞,這次德國海德堡大學(University of Heidelberg)與ETH以及蘇黎世大學(University of Zurich)研究人員合作則是利用光遺傳模擬與密集復健訓練結合,恢復老鼠癱瘓腳爪的功能。

科學家Bjorn Ommer表示,藉由自動化評估動作過程已可呈現(xiàn)完全的復原。這次新的計算機視覺技術甚至可量化最微小的動作功能變化,而且藉由紀錄與分析動作,科學家可客觀評估是否已達到原始功能真正復原或僅是補償。本次研究結果刊登在Nature Communications期刊。

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機器學習核心輸出數(shù)據(jù)速率ODR延遲怎樣去解決呢

我一直在嘗試弄清楚一旦發(fā)生變化的條件,LSM6DSOX 上的機器學習核心能夠以多快的速度生成輸出。我正在研究一種...
發(fā)表于 2022-12-20 06:45? 53次閱讀
機器學習核心輸出數(shù)據(jù)速率ODR延遲怎樣去解決呢