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自从有了一套进化系统，腰不酸了腿不痛了，吃嘛嘛香，双眼能透视，啊，不小心，看到了不该看的……
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为提高旅客的自驾出行体验，交通运输部门优化沿途交通标识系统，同时推出实时路况信息服务平台，并加强对自驾路线的维护与安全检查。交通运输部公路局局长周荣峰表示：“为了缓解服务区‘停车难’问题，我们推动服务区设施改造提升，增加停车位数量。同时完善了第三卫生间、母婴室、无障碍设施等服务设施，确保旅客得到卫生、便捷的旅途服务。”
“今年以来，交通运输部门深入推进运输结构调整，实施铁路货运网络工程，推动重点港口提升大宗散货铁路集港比例，铁路货运占比稳步提升。”交通运输部运输服务司负责人王绣春表示，今年1至8月，我国完成营业性货运量366.7亿吨，同比增长3.4%。完成港口货物吞吐量115.1亿吨，同比增长3.7%，前8个月集装箱吞吐量达2.2亿标箱，同比增长8.2%。
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10月5日，澎湃新闻（www.thepaper.cn）记者从复旦大学方面获悉，复旦类脑智能科学与技术研究院加福民青年老师团队研发新一代用于脊髓损伤患者的植入式脑脊接口设备，为脊髓损伤患者带来站立行走的希望。近日，相关项目“植入式脑脊接口关键技术与系统研制”，在约1400个参赛项目中脱颖而出，获2024年全国颠覆性技术创新大赛优胜奖KK体育APP最新版本，预计年底开展首例临床试验。
由于神经损伤的不可逆性，目前针对脊髓损伤患者的治疗手段效果有限。直至近年KK体育APP最新版本，有研究证实脊髓硬膜外电刺激可以重新激活神经肌肉活动，显著促进脊髓损伤后的运动康复——2023年，瑞士洛桑联邦理工学院 Grégoire Courtine博士团队开展了脑脊接口研究，通过采集、解码脑部信号并对脊髓下肢相关区域进行电刺激，连接大脑和脊髓神经通路，使四肢瘫痪患者实现自主行走，甚至实现了脊髓损伤部位神经突触重塑，让患者在没有刺激的情况下也能自主控制瘫痪肌肉。
如何精准刺激脊髓神经根，对下肢相应肌群进行交替激活，从而重建行走步态，是第一个核心挑战。对此问题，加福民团队使用张江影像中心的3T磁共振成像设备，创新设计了包含多种扫描序列的成像方案，并基于人工标签构建自动化重建算法模型，从而精确捕捉腰骶段脊髓神经根结构特征。相关数据和生成的个体化脊髓神经根模型近期已开源，为神经康复领域专家开展脊髓神经调控基础研究提供支撑。
此外，理想的行走过程需要根据下肢姿态的运动结果对脊髓时空刺激参数进行实时优化调整，这就要求对步态进行实时监测。加福民团队采用红外动捕、肌电、惯性传感器、足底压力垫等多模态技术，构建健康步态以及多种异常步态数据集，建立算法模型，实现跨人群、跨模态、跨类型的连续步态轨迹高性能追踪，为脑脊接口技术奠定基础。
现有脑脊接口解决方案采用多设备植入模式，需要分别在大脑左右侧运动皮层植入两台脑电采集设备、在脊髓植入一台脊髓刺激设备。加福民团队提出“三合一”的系统设计方案，将三台设备集成为一台颅骨植入式微型设备，减小患者术后创口的同时，也能实现采集与刺激一体化，对患者自主运动进行闭环调控。这个方案可将解码过程由体外转入体内，提高脑电信号采集稳定性和效率，最终实现百毫秒级别的解码速度和刺激指令输出——正常人的反应时间为二百毫秒左右，这意味在未来，脊髓损伤患者的行走步态将更加自然流畅。
2010年至2020年，作为李路明院士带领的神经调控国家工程研究中心核心成员之一，加福民参与了我国第一代植入式神经调控装备研发与临床转化工作，并在李路明院士指导下研发国际首创的变频脑起搏器，解决帕金森复杂症状调控临床难题。作为亲历者见证我国神经调控事业从“跟踪”、“并行”到“引领”的全过程，加福民深刻体会到了临床需求到科研成果转化的艰辛。
复旦大学类脑智能科学与技术研究院（简称“类脑院”）是国内高校最早成立的脑科学与类脑前沿交叉研究机构之一，旨在面向全球重大科技前沿和国家战略，开展脑与类脑基础理论重大原始创新、前沿技术攻关和应用转化。2020年，加福民全职加入类脑院，并在鼓励原创、自由探索、多学科交叉合作的国际化学术环境中持续开展攻关。“复旦在基础医学、人工智能、神经影像方向的深厚底蕴让我受益匪浅。”加福民说。
在导师双选会上，2022级生物医学工程方向博士研究生刘炯晖选择加入加福民团队，成为团队中的第一个学生。“我希望在博士期间做一件对社会有意义的事情，能在这个过程中实现自己的价值。”刘炯晖目前主要负责脊髓神经根的MRI影像重建、个体化建模、神经肌骨模型仿真计算，为患者提供高精度的神经根构建和个性化刺激方案。
从那时起，加福民带着一两个学生默默“鼓捣”脑脊接口，发展到现在，产学研团队已近三十人。他将这些年的研究历程称为“匍匐前进”，“远离外界声音，默默研究，直到看到瘫痪患者重新行走”。加福民在复旦-宝山科创中心和类脑院的大力支持下，积极组建脑脊接口实验室，主要研究方向为脊髓损伤患者的下肢步行功能恢复与重建，并在此基础上探索神经调控技术在多种适应症上的应用潜力。
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