《瑞士研究团队开发出神经机器人系统,解码帕金森病行走障碍原理》

  • 来源专题:生物安全网络监测与评估
  • 编译者: 闫亚飞
  • 发布时间:2022-11-25
  • 据中国科技网9月9日消息,瑞士洛桑联邦理工学院研究团队构建出一个神经机器人系统,揭示了丘脑下核动力学编码行走的关键原理。该团队构建的椅子状的神经机器人平台可全面监测帕金森病患者腿部肌肉的激活情况,并结合脑电极的测量来跟踪丘脑下核地区的活动。当患者移动腿部时,该平台将跟踪显示丘脑下核控制其腿部肌肉活动启动和终止的信号。同时,研究人员还提出了可区分患者“冻结”状态和其他常规步态的算法。该成果开辟了利用丘脑下核信号操作神经假体系统以改善帕金森病患者行走的可能性。相关研究成果发表于《科学·转化医学》期刊。
  • 原文来源:http://www.stdaily.com/index/kejixinwen/202209/98555cc512124fb48ebb09e43f0d9e8d.shtml
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    • 编译者:闫亚飞
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    • 据ScienceDaily网1月30日消息,瑞士洛桑联邦理工学院研究人员将低功耗芯片设计、机器学习算法和软植入式电极结合起来,制造出一种神经芯片NeuralTree,可识别和抑制各种神经系统疾病的症状。该芯片通过从脑电波中提取神经生物标志物,并对其进行分类,指出其是否预示着即将发生的癫痫或帕金森氏震颤。若检测到症状,同样位于芯片上的神经刺激器就会被激活,发出电脉冲来阻断。该芯片可处理更多的高分辨率数据,具有极高效能,且能检测到比其他设备更广泛的症状。相关研究成果发表于《IEEE固态电路杂志》期刊。
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    • 来源专题:生物安全
    • 编译者:闫亚飞
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    • 据EDN China官网1月31日消息,瑞士洛桑联邦理工学院科研团队结合低功耗芯片设计、机器学习算法和柔性植入式电极开发出一种闭环神经调节系统级芯片NeuralTree,可检测和缓解癫痫或帕金森氏神经系统疾病症状。NeuralTree约3.48mm2,有256个通道高分辨率传感阵列和节能机器学习处理器,可通过从患者和疾病动物模型脑电波中提取与神经系统疾病相关标志物,对其电信号模式进行分类,判断和预测出癫痫发作或帕金森氏震颤的可能性,当监测到症状,将激活同样位于芯片上的神经刺激器,发送电脉冲来阻止。该芯片系统能够检测比此前设备更为广泛的症状,具有前所未有的效率和多功能性,以及扩展到更多通道的巨大潜力。相关研究成果发表于Solid-State Circuits Society期刊。