进展神经工程康复

神经康复已被确定为未来几十年的重大挑战，主要是由于神经疾病(如中风、阿尔茨海默病和帕金森氏症)患者数量的快速增长。急需高效、定量和自动化的康复服务，以缓解对长期医疗和保健的日益增长的需求，并弥补康复专业人员的人力短缺。神经工程是一个活跃的研究领域，其中工程技术，如机器人，成像，生物信号处理，和传感器，有助于诊断，治疗和康复过程的长期评估。神经工程技术的进步，从实验室的基础研究到临床试验，必将促进未来的自动化和个性化康复。这期特刊共收录了十篇文章，介绍了神经工程领域的前沿代表。

机器人已经成为人类理疗师康复的重要助手。评论文章”,手在卒中后康复机器人电动机复苏”z悦等人,“在卒中后下肢康复机器人”x Zhang et al .,指出传统的卒中后康复,治疗困难,经济复苏在远端关节和恢复独立行走。论文总结了机器人设计的最新进展，并讨论了提高现有机器人性能的可能解决方案。本文”效应符合训练的影响手臂Hemiparetic脑瘫患者:一个概念验证试验研究”,A Picelli et al .,积极的康复效果通过练习影响上肢机器人的协助下进行验证,结果证明了改进的手功能和行动计划在招募受试者的能力。K. Li等人在“多巴胺能药物对帕金森病患者触觉运动中关节运动学的影响”研究中也应用了康复机器人。在机器人辅助的触觉探索中，对接受多巴胺替代疗法的帕金森病患者的触觉敏感度进行了定量评估。

神经信号处理是了解神经系统说话的语言的技术。通过脑电图（EEG）所检测的大脑的神经信号被采用为在治疗精神分裂症的生物反馈，如由W.楠等人在“神经反馈强化训练精神分裂症的探索性研究”呈现。这项研究表明很短，但密集的神经反馈治疗的患者困难的有效性在长期的训练和提供新的见解精神分裂症的治疗。大脑的神经信号也通过脑电图（脑电图）与在研究癫痫的人调查“的手势解读从人感觉皮层使用脑电图信号的初步研究”，由Y. Li等人。电图信号分别在脑机接口（BMI）系统以识别由受试者在80％以上的在线精度执行不同的手势使用。在这项研究中“目标方向的先验知识和预期的运动选择提高间接伸出移动解码”由H.李等人，比脑电图和脑电图更高分辨率的神经信号，通过植入芯片在猴子皮层水平抓获，并所述神经信号在手轨迹的预测施加。

定量评价起着诊断和长期随访康复具有重要作用。由Q Lin等人：功能性磁共振成像的成像技术（fMRI）技术已在研究“的初步功能性磁共振成像研究神经网络的双合诊反相和同相上肢运动之间的差异”被采用。和“亚急性中风患者脑重组后虚拟现实为基础的培训的初步研究”通过十肖等人。In Q. Lin et al.’s work, the effects of different bimanual practices in the upper limbs on the intra- and interregional connectivity in the brain were investigated in unimpaired subjects, and the results revealed the behavioral modulation on the cerebellar-cerebral functional connectivity. In X. Xiao et al.’s work, fMRI imaging was applied in the evaluation on the poststroke rehabilitation program by virtual reality-enhanced treadmill training. The neural reconstruction in the primary sensorimotor cortex after the training could be determined with the imaging quantification. In the study “Characterizing Patients with Unilateral Vestibular Hypofunction Using Kinematic Variability and Local Dynamic Stability during Treadmill Walking” by P. Liu et al., the asymmetry and instability during the gait of the patients were evaluated by three-dimensional motion analysis. The severity of vestibular functional asymmetry could be quantified by the parameters of the motion analysis on the lower limbs, which could be complementary to the traditional assessments.

我们希望这一期的行为神经学专刊将有助于推动神经工程和神经康复的进一步发展。除了减少痛苦和提高生活质量，神经康复结合新的工程方法有潜力提高我们对神经系统机制的认识。

致谢

在此，我们要感谢众多的审稿人，他们的专业意见保证了所选论文的高质量。此外，我们还要感谢《日刊》的编辑委员会成员和出版办公室在编写这期特刊的整个过程中给予的帮助和支持。

小玲胡
赵婷
小君么
Yu旷
元阳

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