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脑机接口技术在脑卒中患者下肢功能康复中的应用前景

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中国组织工程研究 2025年第14期29卷 3027-3033页

作者：王珂王雷李文杉公维军云南中医药大学云南省昆明市650000 杭州程天科技发展有限公司浙江省杭州市310000 首都医科大学北京市100000 首都医科大学附属北京康复医院北京市100144

背景:近年来,脑机接口技术通过对动作意图的识别实现对外部设备的操控,改变了人类与计算机的交互方式,可用于脑卒中后下肢功能的治疗,为脑卒中患者康复带来了新的希望。目的:分析和总结近些年脑机接口技术在脑卒中患者下肢运动功能康复... 详细信息

背景:近年来,脑机接口技术通过对动作意图的识别实现对外部设备的操控,改变了人类与计算机的交互方式,可用于脑卒中后下肢功能的治疗,为脑卒中患者康复带来了新的希望。目的:分析和总结近些年脑机接口技术在脑卒中患者下肢运动功能康复中的应用,探讨脑机接口技术在脑卒中患者下肢功能康复中的临床应用价值。方法:以“脑卒中,脑机接口,下肢”为中文检索词,在中国知网进行相关文献检索;以“stroke,brain-computer interfaces,lower extremity”为英文检索词,在PubMed数据库进行相关文献检索,检索时间范围为2014年1月至2024年6月。结果与结论:脑机接口对脑卒中患者下肢运动功能恢复具有良好的应用前景,在康复医学应用领域正在不断扩大,但其机制尚未完全阐释清楚;此外,在采集患者脑电信号方面存在一定的局限,导致脑机接口系统精确识别肢体运动的能力较差,并且目前该技术的解码方法对识别步态周期存在局限性,不能精确定位到下肢各关节与肌肉的随意运动,阻碍了脑机接口技术的应用。未来的研究应该集中在阐明脑机接口技术对脑卒中患者下肢运动功能恢复的神经机制,增强大脑运动信号提取技术和设备,为个体患者制定多模态反馈实现更有效的运动康复,以期推动脑机接口技术在下肢运动功能康复领域的进一步发展,改善患者的康复效果,提高生活质量。

关键词：脑卒中脑机接口下肢运动功能康复综述

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论“连”字句中的“都”和“也”

世界汉语教学 2025年第1期 77-85页

作者：邓川林北京外国语大学中国语言文学学院

“连”字句关联对比成分，并将其置于语用量级的最低点，从而得到带有极性语义的量级含义。其中副词“都”具有内在的极性语义，构成绝对的语用量级；而“也”需要与其他成分共同表达外在的极性语义，构成相对的语用量级。因此“也”更... 详细信息

“连”字句关联对比成分，并将其置于语用量级的最低点，从而得到带有极性语义的量级含义。其中副词“都”具有内在的极性语义，构成绝对的语用量级；而“也”需要与其他成分共同表达外在的极性语义，构成相对的语用量级。因此“也”更多用于复杂句式；“都”对于句法条件的要求没有“也”那么苛刻，可以更自由地用于简单句式。“连”字句中“都”“也”语义的差别带来用法的不同，有助于理解词项与构式之间的互动关系。

关键词： “连”字句量级含义极性语义 “都” “也”

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一道课后练习题的另解

中学生数学 2025年第02期 18-19页

作者：洪联平四川省会理市民族中学实验中学

关键词：

基于生物信息学鉴定骨关节炎滑膜的核心基因及预测模型

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武汉大学学报(医学版) 2025年第01期 86-92页

作者：姜福泽任洵杉周庞虎武汉大学人民医院骨科

目的：鉴定骨关节炎（OA）的核心基因，探寻OA的早期诊断标志物。方法：从GEO数据集中下载了OA滑膜微阵列数据进行分析，通过网络分析整合了多个数据集中的差异表达基因（DEGs）。我们使用了DAVID来注释这些DEGs，并构建了一个蛋白质-... 详细信息

目的：鉴定骨关节炎（OA）的核心基因，探寻OA的早期诊断标志物。方法：从GEO数据集中下载了OA滑膜微阵列数据进行分析，通过网络分析整合了多个数据集中的差异表达基因（DEGs）。我们使用了DAVID来注释这些DEGs，并构建了一个蛋白质-蛋白质相互作用网络来描述基因的相关性。然后，通过MCODE进行了聚类分析，并利用LASSO回归构建分类模型，最后利用受试者工作特征（ROC）曲线对模型的预测能力进行评价。结果：我们鉴定了349个DEGs，其中MCODE评分较高的聚类包含17个DEGs。由LASSO回归构建的预测模型中包含了6个基因（CSTF36、HNRNPK、HNRNPU、PCBP2、SF3B1、SRSF4），其ROC曲线下的面积为99.2%。Logistic回归分析和Pearson相关性分析表明CSTF3、PCBP2和SRSF4可能与OA的发病具有最密切的关系。结论：我们提出的这个包含6个基因的分类模型对OA具有较高的诊断价值。此外，CSTF3、PCBP2和SRSF4可能是OA的特异性生物标志物，其功能值得进一步研究。

关键词：骨关节炎生物信息学核心基因标志物

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核心素养导向下的项目式学习

小学科学 2025年第4期 10-12页

作者：邱联圣刘毅周诗秋赤壁市茶庵岭学校湖北

在当前教育改革的大背景下,学生核心素养的培养已成为教育界关注的焦点。小学科学课程是培养学生科学素养的重要途径,项目式学习作为一种新型的教学模式,以其独特的优势在实践中受到广泛的关注。然而,如何在小学科学课程中有效地实施项... 详细信息

在当前教育改革的大背景下,学生核心素养的培养已成为教育界关注的焦点。小学科学课程是培养学生科学素养的重要途径,项目式学习作为一种新型的教学模式,以其独特的优势在实践中受到广泛的关注。然而,如何在小学科学课程中有效地实施项目式学习,提升学生的核心素养,是当前教育界亟待解决的问题。

关键词：小学科学核心素养项目式学习

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检察建议在犯罪治理中的逻辑进路与实践面向

政法论坛 2025年第1期 115-127页

作者：时侠联重庆市人民检察院

犯罪治理是由源头预防、诉前分流、诉中化解、诉后治理四个环节组成的社会越轨行为综合治理体系。依法充分参与犯罪治理，是检察机关履行刑事诉讼主体责任的必然逻辑、刑事检察依法全面履职的具体表现、“加强检察机关法律监督工作”的... 详细信息

犯罪治理是由源头预防、诉前分流、诉中化解、诉后治理四个环节组成的社会越轨行为综合治理体系。依法充分参与犯罪治理，是检察机关履行刑事诉讼主体责任的必然逻辑、刑事检察依法全面履职的具体表现、“加强检察机关法律监督工作”的重要方面，对推动刑事检察工作现代化具有重要意义。检察建议是检察机关全面充分履行法律监督职责的必要方式、增强法律监督工作质效的重要手段、提升法律监督权威的有效载体，切入犯罪治理体系的点位及作用主要体现为在源头预防、诉前分流、诉中化解、诉后治理四个环节分别发挥提醒、控制、息讼、建制作用。以检察建议推动犯罪治理，一方面需要依托司法诉讼职能，运用个案检察建议，高质效办好每一个案件，妥善处置社会矛盾纠纷；另一方面需要依托司法诉讼延伸职能，充分运用类案检察建议，服务构建共建共治共享社会治理新格局。

关键词：犯罪治理检察环节检察建议刑事检察工作现代化

国外社会性科学议题教学研究的演进路径与前景展望

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化学教育(中英文) 2025年第01期 97-102页

作者：张瑞林胡久华王磊北京师范大学化学学院华东师范大学第二附属中学松江分校

社会性科学议题(SSI)教学是当下实施“素养为本”化学教育改革的热点问题。以Scopus和WOS核心数据库相关文献为研究对象，结合CiteSpace关键词分析结果、国际课程改革的背景以及重要文献，从课程主题、价值取向、评价方法、教学理念等... 详细信息

社会性科学议题(SSI)教学是当下实施“素养为本”化学教育改革的热点问题。以Scopus和WOS核心数据库相关文献为研究对象，结合CiteSpace关键词分析结果、国际课程改革的背景以及重要文献，从课程主题、价值取向、评价方法、教学理念等方面梳理不同阶段国外SSI教学研究的演进路径，展望我国SSI教学研究的前景，为探索符合我国国情的教学实践提出建议。

关键词： CiteSpace 社会性科学议题演进路径前景展望教学建议

机器学习模型在亚急性期脑卒中患者康复后功能结局预测中的价值研究

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中医康复 2025年第1期2卷 12-17页

作者：曾形信赖奕杉殷敏中国人民解放军联勤保障部队第九四五医院四川雅安625000

目的:探讨机器学习模型与逐步线性回归(Stepwise linear regression,SLR)模型在亚急性期脑卒中患者康复后功能结局预测中的价值。方法:选取中国人民解放军联勤保障部队第九四五医院2013年1月~2023年12月收治的亚急性期脑卒中患者1046例... 详细信息

目的:探讨机器学习模型与逐步线性回归(Stepwise linear regression,SLR)模型在亚急性期脑卒中患者康复后功能结局预测中的价值。方法:选取中国人民解放军联勤保障部队第九四五医院2013年1月~2023年12月收治的亚急性期脑卒中患者1046例为研究对象,取患者一般资料以及入院时功能独立性量表(Functional Independence Measure,FIM)评分构建SLR、回归树(Regression ***)、集成学习(Ensemble learning,EL)、人工神经网络(Artificial neural network,ANN)、支持向量回归(Support vector regression,SVR)以及高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)预测模型,并采用10折交叉验证,比较各模型实际与预测出院FIM评分以及FIM增益的决定系数(R^(2))、均方根误差(Root Mean Squared Error,RMSE)。结果:机器学习模型(R^(2):RT=0.75,EL=0.78,ANN=0.81,SVR=0.80,GPR=0.81)在预测FIM运动评分方面优于SLR(0.70)。机器学习模型对FIM增益总分的预测准确性(R^(2):RT=0.48,EL=0.51,ANN=0.50,SVR=0.51,GPR=0.54)也优于SLR(0.22)。结论:机器学习模型在预测FIM预后方面优于SLR:仅包含患者一般信息和入院FIM评分的机器学习模型的预测准确性优于既往研究,同时GPR对FIM预后的预测准确性最高。

关键词：脑卒中亚急性期机器学习预测功能独立性量表逐步线性回归人工神经网络

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