前列學術期刊《科學》旗下的ScienceRobotics本月19號刊登了腦機接口（BCI）領域的一項突破成果。美國卡內基梅隆大學的賀斌教授帶領其研究團隊與明尼蘇達大學合作，成功開發(fā)出款非侵入式的意念控制機械臂，能夠連續(xù)跟蹤隨機運動的計算機光標。這項技術將幫助眾多癱瘓患者和運動障礙患者提升生活質量，也有望為普通人群帶來的應用。用意識控制物體似乎一直是科幻電影中才會存在的超能力其實，科學家們早已將這種超能力帶到了我們的現實生活中。不過，成功控制諸如機械臂之類設備的腦機接口技術都要通過手術在人的腦部植入電極、芯片等。史上較早成功的非侵入式意念控制機械臂現在，卡內基梅隆大學（CMU）生物醫(yī)學工程系教授賀斌團隊開發(fā)出了一種可與大腦無創(chuàng)連接的腦機接口，能讓人用意念控制機器臂連續(xù)、快速運動?！脩羰褂肂CI控制機械臂穩(wěn)定、連續(xù)跟隨移動的光標據悉，在二維平面控制光標移動的傳統(tǒng)任務中，相比非侵入式BCI，這種新型的BCI學習效果提高了近60%。研究人員還開發(fā)了一個更接近現實使用的情境，也就是由用戶采用運動想象來連續(xù)追逐隨機移動的光標，這個任務的學習成績提高了5倍以上。論文地址：創(chuàng)和無創(chuàng)的腦機接口連接人腦和機器的其中重要一步是獲取電信號。
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北京時間6月8日，斯坦福大學官網發(fā)布了吳恩達團隊的一項成果：放射科醫(yī)師借助人工智能算法改進了腦動脈瘤的診斷——腦動脈瘤是大腦血管中的隆起物，可能會滲漏或破裂，可能導致中風、腦損傷或死亡。這項成果發(fā)表在了JAMANetworkOpen上。斯坦福大學統(tǒng)計學研究生、該論文的聯(lián)合作者AllisonPark說，“人們對機器學習在醫(yī)學領域的實際作用有很多擔憂。這項研究顯示了人類如何在人工智能工具的幫助下參與診斷過程?！睋私?，該工具圍繞一種名為HeadXNet的算法構建，可以提高臨床醫(yī)生正確識別動脈瘤的能力，其水平相當于在包含動脈瘤的100次掃描中發(fā)現另外六個動脈瘤，除此之外，它還能提高臨床口譯醫(yī)生的共識。在腦部掃描中，HeadXNet使用透明的紅色高光指示動脈瘤的位置。（圖片來源：AllisonPark）雖然HeadXNet在這些實驗中取得的成功很有價值，但研究團隊提醒說，需要進一步調查，以便在實際臨床部署之前評估AI工具的魯棒性，因為不同醫(yī)院擁有不同的設備硬件和成像協(xié)議，研究人員計劃通過多中心合作解決這些問題。醫(yī)師在AI幫助下降低了漏診率對腦部掃描結果進行梳理、尋找動脈瘤意味著要瀏覽數百幅圖像。動脈瘤有多種大小和形狀。
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這些算法不受困擾當今圖像識別系統(tǒng)的各種對抗性攻擊的影響。傳統(tǒng)的神經網絡并不像我們的大腦那樣真正理解它們從圖像中提取的特征。Davies解釋說：“他們可能會被一些簡單的攻擊所愚弄，比如改變單個像素或添加一個噪音圖案，而這些改變是不會愚弄人類的。”但Loihi芯片可以運行的稀疏編碼算法可以像人類視覺系統(tǒng)一樣工作，所以不會因這種攻擊而失敗。英特爾表示，PohoikiBeach系統(tǒng)可以很容易地擴展到處理更復雜的問題。英特爾計劃在今年底發(fā)布一個大10倍的PohoikiBeach系統(tǒng)，擁有多達1億個神經元。800萬個神經元，神經擬態(tài)芯片可為假肢和自動駕駛提供動力英特爾神經形態(tài)計算研究主管MikeDavies表示，英特爾及其研究伙伴剛剛開始測試像PohoikiBeach這樣的大型神經系統(tǒng)能做什么，迄今為止的證據已經表明，它的性能和效率甚至可以更高。Davies說：“我們正在迅速積累結果和數據，證明它(PohoikiBeach)確實有優(yōu)勢……主要是在效率方面。實際上，在我們進行的每一個基準測試中，這個架構都具有的收益?！盤ohoikiBeach將非常擅長神經元類任務，包括稀疏編碼、路徑規(guī)劃和同步定位和建圖(SLAM)。這些都是用于自動駕駛、機器人室內測繪和高效傳感系統(tǒng)的算法。例如，英特爾表示。
RandomForestclassifier）進行情緒分類。研究的實際效果可以針對一個給定的人走路的RGB視頻利用三維人體定位技術來提取一組3D步態(tài)，然后從步態(tài)中提取上述特征，用隨機森林分類器進行情感分類，準確率可達80%。研究方法概述情感特征計算情感特征計算包括兩方面：姿態(tài)特征和運動特征。姿態(tài)特征包括：Volume、Angle、Distance、Area四個向量。運動特征包括：Speed、AccelerationMagnitude、MovementJerk、Time四個向量。將姿態(tài)特征和運動特征結合起來，生成情緒特征。數據集訓練所使用的數據集一共有六個：（EmotionWalk）是研究人員新自己采集的數據，他們從大學招募了24名志愿者，并且讓他們模擬不同的情緒走路，再用相機記錄下來。收集后的數據還可以使用GANs來生成新的人類動作的關節(jié)序列。EWalk數據集監(jiān)督分類研究人員使用了LSTM（LongShort-TermMemory）網絡來監(jiān)督分類。LSTM網絡是具有特殊“記憶單元”的神經網絡，它可以存儲任意時間步長的數據序列中特定時間步的數據值。因此，LSTMs對于捕獲數據序列中的時間模式，然后在預測和分類任務中使用這些模式非常有用。LSTM訓練過程為了監(jiān)督分類，LSTMs像其他神經網絡，是用一組訓練數據以及相應的類標簽來訓練的。然而。
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并希望在一項更大的前瞻性臨床試驗之后，將其投入市場。研究報告作者、Kimmel中心外科學主任ChristopherWolfgang說，絕大多數胰腺囊腫都是良性的，但現在醫(yī)生可以追蹤所有囊腫。他補充道：“我們需要按照數十萬名患者的順序對所有患者進行隨訪，這些患者需要支付昂貴的費用，而且在某些情況下還需要進行侵入性試驗，以發(fā)現少數會發(fā)展成的患者。”隨訪試驗可能涉及輻射暴露和并發(fā)癥，也會引發(fā)焦慮。Lennon,Wolfgang,和其他人嘗試開始建立一個工具來篩選患者信息，以期識別出低風險和高風險囊腫的模式。為了做到這一點，他們收集了來自霍普金斯和世界各地15個醫(yī)療中心的數百名患者的數據，這些患者被診斷出患有囊腫，然后接受手術將其切除。手術后，對每個囊腫進行檢查，并將其分類為無風險、小風險或進展為的高風險。該小組的測試，CompCyst，集中在一種稱為MOCA的機器學習算法上，用于組合變化的多變量組織，該算法將包括DNA突變和染色體變化在內的分子數據與提取的囊腫液和成像測試中的蛋白質信息相結合。該小組用436名患者的數據對該算法進行了培訓，然后對426名患者的第二組數據進行了測試?；羝战鹚勾髮W博士后研究員、合著者MarcoDalMolin說。
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四川宜賓寧縣：56歲，男性，被倒塌的墻體砸傷，導致嚴重多發(fā)傷，失血性休克，多臟器功能衰竭。雖經當地醫(yī)院搶救，但條件所限，傷員病情持續(xù)惡化，生命危在旦夕，是此次地震中傷情嚴重的傷員。四川省人民醫(yī)院內外**立即啟動5G遠程會診，針對病情詳細討論和評估后，用直升飛機把這名傷員轉運到了該院進行救治。直升機轉運傷員患者的病情分析如下：這名傷員有嚴重的復合傷，臨床診斷為：一、地震傷、多發(fā)傷、嚴重復合傷1、失血性休克2、腹部損傷:1）右肝破裂2）腹腔大量積血3、血管損傷1）右肝動脈多發(fā)損傷2）右側腹壁下動脈損傷3）右側臀上動脈分支損傷4）右側臀下動脈分支損傷5）左側臀下動脈分支損傷4、骨盆骨折:1）雙側恥骨上下支骨折2）右側髂骨骨折3）右側髖臼前份骨折4）骶骨右側骨折5）右側髂前下棘骨折6）腹膜后血腫5、胸部損傷:1)右側第6肋骨線性骨折2）右側血氣胸3）肺挫傷6、創(chuàng)傷性心肌損傷7、左橈骨遠端骨折，左尺骨莖突骨折8、陰囊血腫9、左側顳骨線形骨折10、右側大腿皮膚裂傷11、全身多處皮膚挫傷二、多功能障礙綜合征（呼吸、循環(huán)、肝功、腎功、凝血）三、腹腔間隔氏綜合征四、急性腎功能不全。
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