本研究以脑卒中后存在运动功能性障碍的患者为研究对象,开发了基于脑机接口技术的上下肢康复系统,并对其康复效果进行了分析。根据患者的康复需求,系统设计了主动、被动和脑控三种康复模式,其中脑控康复训练利用脑机接口(brain-computer interface,BCI)技术,通过采集患者大脑的脑电信号,在人体外仿生构造一条大脑到肢体的神经通路,将患者的被动训练转化为主动控制,这种训练模式不但提高了患者的康复训练的主动性,还可以对其损伤的中枢神经形成一种反馈,用来刺激大脑神经的重塑或代偿,有效解决了传统康复疗法
学校操场上的篮球区域，学生们正在进行一场篮球“特训”，另一侧空场地上学生们正在做基础拉伸；旁边的绿荫道上，摄影团的学生们正在拍树叶；舞蹈教室、合唱教室中，也都是孩子们训练的身影……这是下午3点半后，走进北京市海淀区的小学校园里经常能看到的景象。如今，学校里丰富的“课后服务”，成为不少学生的选择。 记者从海淀区教委处了解到，截至2021年4月30日，海淀全区共有20.9万名中小学生参与课后服务工作
伤害是全球的重要公共卫生问题之一,儿童的伤害发生及死亡状况依然严重、防控形势依然严峻。2018年和2019年世界卫生组织在《世界卫生统计报告》中指出[1],全球5岁以下儿童死亡的原因中,伤害死亡位列第四,因伤害死亡占总死亡人数的比例从2000年的5%上升到2016年的6%。伤害导致的死亡、残疾、住院、急门诊处理,对儿童的生命健康造成巨大威胁。
本文通过阐述机器学习的定义及分类,介绍了K近邻、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、决策树、集成的树模型以及人工神经网络等研究者常用于医疗疾病预测的机器学习算法,重点分析了机器学习在预测心血管疾病、糖尿病、肾病、肿瘤、妊娠期疾病等几类常见疾病中的应用情况,主要从特征选择、算法和预测准确性等方面说明机器学习预测疾病的应用特点。