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神經力學實驗裝置系統（神經力學科研裝置）
——人體運動的多尺度神經力學模型系統
系統功能概述：
研究人體運動源于神經、肌肉和骨骼系統之間的協調互動。檢查骨骼、肌肉和神經系統的綜合作用，以及它們如何相互作用以產生完成運動任務所需的運動。
旨在了解運動及其與大腦的關系。結合肌肉、感覺器官、大腦中的模式發生器和中樞神經系統本身的努力來解釋運動的領域。
應用包括了解運動神經肌肉和肌肉骨骼功能的潛在機制，對復合神經肌肉骨骼系統中神經機械相互作用等緩解健康問題以及設計和控制機器人系統。
該設備開發綜合多尺度建模方法，包括肌肉、骨骼和神經模型。使用的高密度肌電圖 (HD-EMG) 與盲源分離相結合，將干擾 HD-EMG 信號識別到由同時控制許多
肌肉纖維的脊髓運動神經元放電的尖峰列車集合中。開發的由體內運動神經元放電驅動的多尺度肌肉骨骼建模公式，用于計算所得肌肉骨骼力的高保真估計。
這將使神經控制的肌肉組織如何與骨骼組織相互作用的分析能力前所未有，因此將為了解神經肌肉/骨科疾病的病因、診斷和治療開辟新的途徑。
- ●完整人體運動體內運動、動作、機械力協調互動的分析系統，全面、系統化的數據檢測分析
- ●神經、肌肉和骨骼系統之間控制、協調、互動的分析評估
- ●骨骼、肌肉和神經系統綜合作用運動、動作的實時捕捉、檢查分析
- ●研究人體、人機運動動作及其與大腦、骨骼、肌肉之間的關系
- ●結合肌肉、感覺器官、大腦中的模式發生器和中樞神經系統本身解釋運動的領域
- ●研究運動神經肌肉和肌肉骨骼功能的潛在機制
- ●復合神經肌肉骨骼系統中神經機械相互作用等健康問題
- ●其他神經與人體所有運動、動作關聯問題
- ●確保組件間協同工作，為您獨特的研究需求提供全面、系統化、高質量捕捉與數據分析
神經肌肉骨骼模型科研裝置,神經運動控制分析系統,神經肌肉控制人體運動系統,神經肌肉控制實驗模型,復雜人體運動冗余控制肌肉協同,跨時空尺度神經肌肉骨骼模型系統裝置,仿生肢體肌電控制模型系統,機械力實時生物反饋和患者-機器接口,神經力學建模,人體運動力學機制分析系統
系統特點：
一套一站式交鑰匙 3-D運動實時捕捉分析系統，旨在同步收集來自各種運動跟蹤器、EMG（肌電圖）、測力臺、手傳感器、EEG腦電圖、
定量腦電圖(quantitative EEG, qEEG)系統、數字視頻、事件標記和其他模擬設備、虛擬現實和觸覺設備的數據。
從豐富的分析工具集合中生成的數據可立即通過所有數據輸出的圖形顯示進行回放。 令人驚嘆的 3-D 計算機渲染對象動畫可以被視為骨架、簡筆畫或人形。集成使用市場上
廣泛的硬件實現對人體運動、大腦活動、眼球運動、肌肉募集和作用在身體上的外力的實時測量。
確保您選擇的組件協同工作，為您獨特的研究需求提供全面、系統化、高質量的數據。 數據完全同步，與其他組件準確定位，并通過的計算機
渲染和圖形顯示實時呈現。 數據輸出包括所有運動學和動力學數據，包括關節力和力矩，以及從虛擬環境同步接收的用戶定義變量。 數據可在不需要編程的直觀下拉菜單中使用。
用戶編寫的腳本可以定義額外的數據和事件，并與統計模塊一起擴展該系統的固有功能。
生物力學運動監測分析系統,神經肌肉控制實驗裝置,運動感知覺系統,人體運動神經力學裝置,人體運動神經控制分析系統,運動協調能力評估分析系統,Exoskeleton model-based control,神經動力學裝置,人體運動力學機制分析系統,運動控制與運動訓練系統
允許用戶對三維肌肉骨骼圖形進行建模、動畫制作和測量以及神經控制協調。肌肉骨骼模型包括骨骼、肌肉、關節、韌帶和其他可由用戶通過圖形界面操縱的物理結構的表示。這些模型可以用來模擬任何數量的運動，如步行、騎自行車、跑步、跳躍、舉重和投擲。
- 動作捕捉導入器–可以導入運動捕捉文件(C3D、TRB、TRC)進行回放和測量。它還可以從運動分析系統實時導入數據，并在捕獲數據時制作三維模型的動畫。
- 步態報告–運動報告工具創建一組運動的報告，包括步態。這些報告包含平均值、標準偏差和數據比較。對于步態報告，該工具計算步態事件，并自動將記錄的運動分為左右步幅。包含格式化的Excel圖表，以便于比較或研究數據。
- 腳本–腳本工具使用命令執行腳本，以加載模型和運動數據、執行動態模擬以及創建繪圖和報告。腳本也可用于保存工具設置，以便下次啟動或加載特定模型時恢復這些設置。
- 模型縮放–縮放實用程序會根據靜態運動捕捉試驗的測量結果，自動縮放通用模型以匹配任何尺寸的個體。包括肌肉路徑在內的所有模型組件都會隨著身體部分進行縮放。
- 肌肉包裹–用戶可以交互定義球體、橢圓體、圓柱體和鳥居，以供肌肉肌腱執行器包裹。肌肉路徑會在這些對象上自動計算，從而可以為包裹的肌肉計算肌肉長度、力量和運動手臂。
- 現場直播–只要肌肉的任何屬性發生變化，肌肉屬性的實時圖就會更新。這允許用戶立即觀察移動附著點、纏繞對象或任何其他屬性對肌肉長度、力臂和力的影響。
- 骨骼變形–用戶可以將骨骼扭曲成新的形狀，以模擬各種類型的骨骼畸形，如脛骨扭轉或股骨前傾。
- 視頻導入/導出–運動數據視頻可以在運動動畫期間導入并在虛擬屏幕上播放。這使得模型動畫和實時視頻的比較變得容易。視頻也可以從模型窗口導出到AVI文件。
- 外皮–蒙皮是指鏈接到一個或多個身體部分的三維多邊形表面。通過鏈接到一個或多個身體部分，可以使皮膚在關節移動時變形。皮膚可用于表示解剖皮膚、肌肉表面、韌帶或其他表面。它們也可以用紋理貼圖渲染，以增強真實感。
- 圖像使用者界面–更新的用戶界面元素使與模型交互以及更改骨骼、肌肉和其他組件的顯示屬性變得容易。該系統現在支持“拖放”，可以輕松加載模型或運動數據，并執行添加骨骼或運行腳本等功能。
- OpenSim兼容性–可以與OpenSim連接，OpenSim是一個開源軟件系統，允許用戶創建和測量運動的動態模擬。OpenSim通過提供額外的動力學特性，包括殘余減少和計算肌肉控制，擴展了該系統的功能。OpenSim可以導入和導出該系統模型，允許用戶利用這兩個應用程序的功能。
力量和調節
提供用于動作捕捉的硬件和軟件的交鑰匙包，根據力量和調理人士的需求量身定制。
運動控制與運動訓練系統,實時 EMG 驅動的肌肉骨骼建模,鍛煉身體協調性分析檢測系統,體內神經力學系統裝置,神經肌肉控制運動動作分析系統,人類神經-肌肉-骨骼系統,人體運動神經信息傳導系統,肌肉激活力量調節分析系統,神經機械生理科學實驗裝置,脊髓運動神經元放電時間和肌肉骨骼水平
之運動平衡評估介紹：
分析和跟蹤受試者生物力學能力的變化，監測肌肉募集并分析感覺組織
特點：
1、立即評估
輸出同步壓力中心和運動學數據，以及用戶定義的測量值，包括局部和全局大/小搖擺和運動范圍。 實時提供此信息，以便為您的受試者提供即時的表現反饋。
2、實時生物反饋
通過音調和視覺提示提供實時生物反饋，以跟蹤和擴展任何身體部位的運動范圍。 監測肌肉募集的時間和存在以優化平衡策略。
3、集成外圍數據
通過同步腦電圖、眼動追蹤、數字參考視頻、虛擬現實和肌電圖擴展運動學和地面力數據收集，以調查有助于平衡和姿勢控制的所有神經肌肉因素。 可以隨時間添加硬件以擴展功能。 所有數據源都可以同步收集，也可以通過單擊按鈕單獨收集。
4、分析
利用 該系統 的非線性分析功能，例如熵和分形維數，可以更完整地評估穩定性。
5、動態跑步機控制
使用 該系統 的雙向實時接口控制 Bertec 的儀表跑步機，以控制皮帶速度。 根據運動學數據修改皮帶速度以進行自定步調步行和跑步，或在數據收集期間應用用戶定義的擾動以評估姿勢控制
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6、根據一個人的步態模式預測個體的骨骼生長
- 由于骨骼的病理負荷，許多兒童在成長過程中會出現骨骼畸形
- 矯正性截骨術，例如去旋轉手術，用于矯正過度畸形
- 兒童骨骼的機械反應提供了一個令人興奮的機會，可以在早期糾正負載環境，避免骨骼畸形的發展
- 我們使用基于神經肌肉骨骼和有限元模型的多尺度模擬來預測股骨的生長趨勢，并研究什么樣的負荷特性會導致典型的病理性生長
- 為了驗證我們的機械生物學生長預測，我們將我們的模擬結果與從兩次采集的磁共振圖像中獲得的股骨幾何形狀的實際變化進行了比較
- 調查臨床干預對肌肉骨骼負荷和股骨生長的影響，使我們能夠確定哪些早期干預有可能使股骨生長正常化
- 從簡單的直立到復雜的運動，肌肉力量對于任何積極的人體運動都是必要的
- 肌肉由神經電指令控制
- 肌電圖記錄捕捉導致肌肉收縮的電信號，并能為神經肌肉控制策略提供見解
- 中樞神經系統被認為使用特定任務的運動模塊，稱為肌肉協同，來降低運動控制的復雜性
- 肌肉協同作用可以從肌電圖記錄中計算出來，并用于運動控制研究
- 我們使用肌肉協同分析來研究人類如何完成復雜的運動和學習新的運動任務
4、估計健康和病理人群在不同運動期間的肌肉骨骼負荷
神經力學實驗裝置,neuromechanics-system,呈現肌肉刺激-反應分析系統,肌電圖驅動的肌肉骨骼模型裝置系統,動態模擬測人外骨骼機械功能,神經肌肉募集系統,肌肉募集水平可視化分析系統,神經運動協調模擬分析系統,神經肌肉力學研究模型,電動踝-足矯形器的動態一致模型
- 由于不適當的重復運動導致的肌肉骨骼系統的過度負荷會導致損傷
- 建議進行肌肉強化練習，以防止受傷并加速康復
- 許多鍛煉和康復建議是基于專家意見，而不是基于證據的研究
- 我們使用神經肌肉骨骼模擬來增加我們關于運動和鍛煉對肌肉骨骼系統負荷的影響的知識
- 在我們的運動分析實驗室，我們收集和分析來自不同人群的數據，包括運動員，例如和業余舞蹈演員、肥胖兒童和健康成人
- 我們的研究結果可能有助于預防未來的傷害，并設計基于證據的康復計劃
我們與人類中樞神經系統建立了臨床上可行的接口，使我們能夠接觸到神經細胞的功能，如脊髓運動神經元。我們構建了人類神經-肌肉-骨骼系統的特定受試者多尺度模型，該模型可以將神經記錄轉化為對完整運動人體體內終機械功能的準確預測。
9、實時神經機械建模
當前的臨床生物力學涉及冗長的數據采集和耗時的離線分析。我們開發了用于實時分析完整人體體內神經肌肉骨骼功能的創新方法。這將推動醫療技術的發展，包括內部機械力的實時生物反饋和患者-機器接口。
10、基于外骨骼模型的控制
我們開發了的在線肌肉骨骼建模方案，可以預測個體的神經肌肉骨骼系統如何對與殘肢平行連接的可穿戴設備做出反應。我們使用動態模擬來預測復雜機器人外骨骼的機械功能。這些信息被實時用于為可穿戴機器人創建新的基于模型的控制范例，這些范例可以恢復或增強人類的運動能力。
11、基于假肢模型的肌電控制
我們根據脊髓運動神經元的放電時間和肌肉骨骼水平上新出現的物理行為的準確預測，定義并實驗測試了新的人機界面。這導致了新的基于模式的仿生肢體肌電控制方案。解釋個體神經肌肉骨骼系統的人機界面的發展將為通過仿生可穿戴輔助技術解決臨床相關康復挑戰帶來前所未有的機遇。
12、運動增強技術
在“flex張力項目”的框架下，我們與杜氏親代項目合作，開發和測試各種技術，用于杜氏肌營養不良癥患者的意圖檢測及其與主動上肢輔助設備的整合。我們的目標是將這些技術轉化為用戶，這就是為什么我們的目標是以用戶為中心的設備設計和意圖檢測開發。我們也對手功能的研究感興趣，尤其是對患有糖尿病的人。
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神經肌肉控制是指肌肉對動態關節穩定性信號的無意識訓練反應。肢體和軀干的運動都是通過這個系統來控制的，它需要為有目的的運動提供正確的信息。神經肌肉訓練計劃應解決幾個方面的感覺運動功能和功能穩定，以改善客觀功能和減輕癥狀。
神經肌肉訓練方法是基于生物力學和神經肌肉原理，旨在改善傳感器運動控制和實現功能穩定性補償器。與傳統的力量訓練不同，神經肌肉訓練強調運動質量，并在所有三個生物力學/運動計劃中強調對關節、本體感覺、平衡等多方面的控制
神經肌肉運動對周圍關節肌肉組織的功能表現、生物力學和肌肉激活模式有影響。僅僅恢復機械約束不足以恢復關節的功能，因為在日常生活和運動中所需的協調神經肌肉控制機制將被忽略。
感覺運動控制或神經肌肉控制是通過協調肌肉活動產生受控運動的能力。功能穩定性或動態穩定性是指關節在體力活動中保持穩定的能力。
損傷存在于感覺運動系統的不同層次，從感覺輸入到中樞神經系統信息的整合和處理，再到執行自主運動和維持姿勢控制的運動輸出。有人認為，感覺運動功能障礙也可能在退行性關節疾病的發展和進展中發揮作用。
由疼痛、腫脹、炎癥、關節松弛和關節感覺受體損傷等因素引起的神經抑制，很可能通過改變脊髓和脊髓上通路的興奮性來阻止肌肉被完全激活
與對照組相比，未受傷的腿部也發現了感覺運動缺陷，這可能是由于受傷后身體不活動、固有功能差和/或來自受傷關節的感覺反饋受到干擾以及肌肉激活的抑制作用等因素造成的。
神經肌肉運動原理是神經肌肉訓練計劃能有效地改善膝關節問題患者的功能和減輕癥狀。神經肌肉訓練將涉及多個關節和肌肉群在功能性負重姿勢下進行。重點是運動的質量和效率。為了改善傳感器運動控制，運動主要在不同位置（如臥、坐、站）的閉合運動鏈中進行，目的是通過肌肉協同活動獲得低、均勻分布的關節面壓力。感覺運動功能的幾個方面，如力量、協調、平衡和本體感覺，都包含在神經肌肉訓練中，但重點可以是，例如，一個運動中的平衡和另一個運動中的力量。其目的是在靜態和動態情況下獲得負載節段的平衡，并在類似于日常生活條件和要求更高的活動的情況下獲得姿勢控制。重點放在每個練習動作的效率和質量上。這種訓練是個性化的，因為受傷或患病的人的癥狀和功能限制是不同的。訓練和進展的水平由患者的感覺運動功能來指導，并考慮到與個體和損傷/疾病相關的各種因素。
普拉提對老年人動態平衡、本體感覺及跌倒恐懼的影響
老年人對跌倒的恐懼是導致老年人喪失獨立性的主要原因，對老年人的身體功能有影響。對老年人來說，失去平衡是另一個重要的公共衛生問題，因為老年生活可能會帶來毀滅性的后果，如死亡率增加。由于人口老齡化帶來的人口結構變化，老年人對跌倒的恐懼、動態平衡和本體感覺已成為一個重要問題。印度拉賈斯坦邦尼姆大學的研究人員調查對象為62名年齡在65歲至75歲之間的老年人，比較普拉提與傳統療法對老年人動態平衡、本體感覺及跌倒恐懼的影響。A組受試者被要求進行OTAGO運動計劃作為常規訓練，B組在進行OTAGO運動計劃的同時進行普拉提運動。用sensamove平衡板測量動態平衡和本體感覺，用跌倒效能量表（FES）測量跌倒恐懼。采用SPSS軟件包對數據進行統計分析。組內干預前后均采用配對t檢驗，兩組間各項結果評分差異有高度顯著性。組間比較采用獨立t檢驗，兩組間各變量差異顯著。該項研究結果顯示，普拉提與傳統訓練方案均能老年人跌倒恐懼、動態平衡及本體感覺。然而，普拉提干預被發現有更大的好處相比，傳統的平衡干預的所有變量。
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