脑机接口 / BCI

Control of a commercially available vehicle by a tetraplegic human using a brain-computer interface

通过脑机接口控制商用汽车的瘫痪人类

Xinyun Zou, Jorge Gamez, Meghna Menon, Phillip Ring, Chadwick Boulay, Likhith Chitneni, Jackson Brennecke, Shana R. Melby, Gracy Kureel, Kelsie Pejsa, Emily R. Rosario, Ausaf A. Bari, Aniruddh Ravindran, Tyson Aflalo, Spencer S. Kellis, Dimitar Filev, Florian Solzbacher, Richard A. Andersen

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； Ford Motor Company（福特汽车公司） ； Blackrock Neurotech（黑石神经技术公司） ； Casa Colina Hospital and Centers for Healthcare（卡萨科利纳医院与医疗中心） ； University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； The University of Utah（犹他大学） 纠错

专题命中 神经信号处理 ：brain-computer interface(title,abstract)；BCI(abstract)；neural signal(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 研究通过脑机接口实现瘫痪患者在模拟和真实环境中的车辆操控，证明其与正常人相当的操控速度和精度，展示了BCI在驾驶控制中的可行性与创新性。

Comments 50 pages, 7 figures, 1 table. 27 supplementary pages, 9 supplementary figures, 13 supplementary tables, 9 supplementary movies available as ancillary files

Longitudinal Boundary Sharpness Coefficient Slopes Predict Time to Alzheimer's Disease Conversion in Mild Cognitive Impairment: A Survival Analysis Using the ADNI Cohort

纵向边界锐度系数斜率预测轻度认知障碍向阿尔茨海默病转化的时间：使用ADNI队列的生存分析

Ishaan Cherukuri

机构 * Independent Researcher USA（美国独立研究员） 纠错

专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)；分类 q-bio.NC

AI总结 研究通过分析纵向边界锐度系数斜率，利用ADNI队列数据，发现其比单次基线扫描更有效预测轻度认知障碍向阿尔茨海默病转化，提升了生存分析的准确性。