本期编读为您精选五篇哈佛大学发表在 Sensors 期刊上的文章，内容涵盖模式分析、活细胞成像、脑电图、心率变异性监测和肌动图传感器等，希望能为相关领域学者提供新的思路和参考，欢迎阅读。

1.Age-Related Reliability of B-Mode Analysis for Tailored Exosuit Assistance

B-模式分析在定制外骨骼辅助装备中的年龄相关可靠性

Letizia Gionfrida et al.

https://www.mdpi.com/2112472

文章亮点：

(1) 本研究引入并验证了ResNet+2x-LSTM模型，用于提取年轻人和老年人的肌束长度。

(2) 首先，对年轻人进行模型训练，并对年轻人和老年人进行测试。然后，对所有年龄段的人进行性能训练。

(3) 虽然与年轻人群相比，与年龄相关的肌肉损失会影响跟踪方法的误差，但单个肌束的绝对百分比误差很小 (3-5%)。

2.Endosome and Lysosome Membrane Properties Functionally Link to γ-Secretase in Live/Intact Cells

内体和溶酶体膜特性与活细胞/完整细胞中的γ-分泌酶功能性相关

Mei C. Q. Houser et al.

https://www.mdpi.com/2166090

文章亮点：

(1) 本研究使用独特的活细胞成像和生化分析表明，原代神经元中的内—溶酶体膜比中国仓鼠卵巢 (CHO) 细胞中的更无序，更具渗透性。

(2) 有趣的是，γ-分泌酶的加工性在原代神经元中降低，导致主要产生长Aβ42而不是Aβ38。相反，CHO细胞更倾向于产生Aβ38而不是Aβ42。

(3) 研究结果与之前的体外研究一致，证明了脂质膜特性与γ-分泌酶之间的功能相互作用，并证明了γ-分泌酶在活/完整细胞中的晚期内体和溶酶体中起作用。

3.Aluminum Thin Film Nanostructure Traces in Pediatric EEG Net for MRI and CT Artifact Reduction

铝薄膜纳米结构迹线用于减少儿科脑电图网络中MRI和CT伪影

Hongbae Jeong et al.

https://www.mdpi.com/2224922

文章亮点：

(1) 本文开发了一种新型薄膜迹线脑电图网 (NeoNet)，以改善MRI和CT图像质量，而不会影响脑电图信号质量。

(2) 铝薄膜迹线采用超高纵横比 (17,000:1，尺寸为30nm×50.8cm×100µm) 制造，从而具有低密度 (可减少CT伪影) 和低电导率 (可减少MRI伪影)。

(3) 研究表明所提出的NeoNet设备可以同时进行EEG采集和MRI或CT扫描，而不会产生明显的图像伪影，从而促进临床护理和EEG/fMRI儿科研究。

4.An Open-Source, Interoperable Architecture for Generating Real-Time Surgical Team Cognitive Alerts from Heart-Rate Variability Monitoring

一种开源、可互操作的架构，用于从心率变异性监测生成实时手术团队认知警报

David Arney et al.

https://www.mdpi.com/2241686

文章亮点：

(1) 本文提出了一种新颖的、可互操作的实时系统，通过监测临床团队成员的心率变异性 (HRV) 为临床系统增加情境感知。

(2) 本文还设计了一种架构，用于实时捕获、分析和呈现来自多位临床医生的HRV数据，并将该架构作为应用程序和设备接口在开源OpenICE互操作性平台上实现。

(3) 并扩展了OpenICE的新功能，以支持情境感知手术室的需求，包括模块化数据管道，用于同时处理来自多位临床医生的实时ECG波形，以估计他们的个人认知负荷。

5.Assessing Quadriceps Muscle Contraction Using a Novel Surface Mechanomyography Sensor during Two Neuromuscular Control Screening Tasks

在两项神经肌肉控制筛查任务中使用新型表面机械肌动图传感器评估股四头肌收缩

Shannon E. Linderman et al.

https://www.mdpi.com/2365834

文章亮点：

(1) 本研究旨在比较新型表面肌电图 (sMMG) 传感器与传统肌电图 (EMG) 在检测肌肉收缩时间模式方面的准确性。

(2) 15名健康参与者在右侧股四头肌上佩戴EMG和sMMG传感器，以便在双侧深蹲期间同时捕获数据，其中一部分参与者进行了三组重复的单侧部分深蹲。

(3) sMMG传感器在两种常用于评估神经肌肉控制以预防伤害、康复和运动训练的体育活动中，准确且一致地提供了关键的股四头肌性能指标。

Sensors 期刊介绍

主编：Vittorio M.N. Passaro, Politecnico di Bari, Italy

期刊涵盖所有传感器科学和技术研究领域，例如物理传感器、智能传感器、传感网络、生物传感器、化学传感器、雷达、可穿戴电子设备和先进的传感材料及其他们在物联网、工业、农业、环境、遥感、导航、通信、车辆、成像、生物医药等领域的应用。目前期刊已被Science Citation Index Expanded (SCIE)、PubMed、EI、Scopus等数据库收录。

2023 Impact Factor：3.4

2023 CiteScore：7.3 

Time to First Decision：17 Days

Acceptance to Publication：2.8 Days