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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。
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- ●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
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典型應用：
1、改善腦癱患兒的臨床決策
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- 腦癱是常見的兒童神經系統疾病，在歐洲每例活產中有2-3例
- 多層次的手術用于糾正肌肉骨骼異常和改善行走
- 手術的結果是適度的(60%的患者沒有改善)，并且在過去的20年里停滯不前
- 使用基于神經肌肉骨骼、統計和有限元模型的計算機模擬來估計臨床相關參數，目的是提高我們對步態功能障礙的因果因素的認識，并增加未來積極治療結果的數量
- 對于我們的模擬，我們一方面開發方法來為基礎研究問題創建高度特定主題的模型，另一方面開發快速簡單的工作流程來將的建模集成到臨床實踐中
- 我們與上的腦癱治療合作，包括佩倫伯格大學醫院(比利時)、吉列兒童專科保健(美國)和斯佩辛整形醫院(奧地利)的臨床步態實驗室
2、根據一個人的步態模式預測個體的骨骼生長
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- 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
- 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。
6、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。
7、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。
8、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。
9、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。
更多詳細方案，請咨詢產品顧問：李經理，18618101725
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1 脊髓運動神經元與運動單位
在人體脊髓的前角中存在大量運動神經元，即α、γ和β運動神經元。其軸突經前根離開脊髓直達所支配的骨骼肌，完成一次運動的神經支配。α運動神經元的大小不等，胞體直徑從幾十到150μm不等。其中，較大的α運動神經元支配快肌纖維，較小的α運動神經元則支配慢肌纖維。α運動神經元接受來自皮膚、關節、肌肉等外周組織器官傳入的信息，也同時接受從腦干到大腦皮層等高位中樞下傳的信息，而產生一定的反射傳出沖動，所以α運動神經元是軀體骨骼肌運動反射的一條重要的公路。
在傳導中，α運動神經元的軸突末梢在所支配的運動肌肉中被分成許多小支，每一小支支配一根肌纖維。在人體正常情況下，當一個α運動神經元興奮時，可引起受支配的所有肌纖維收縮。在生理學中被稱為運動單位的就是所謂的，由一個α運動神經元及其所支配的全部肌纖維所組成的功能單位。其大小決定于神經元軸突末梢分支數目的數量。一般認為肌肉體積愈大，其運動單位也愈大。例如，一個眼外肌運動神經元只支配6～13根肌纖維，而一個腓腸肌的運動神經元所能支配的肌纖維數量可達2000多根。原因是前者有利于肌內進行精細的運動，而后者則是有利于產生巨大的肌張力。同一個運動單位的肌纖維可以和其他運動單位的肌纖維交叉分布，使其所能占有的空間范圍比該單位肌纖維截面積的總和還要大10～30倍。因此，就算只有少數運動神經元活動，所在肌肉中產生的張力也是較均勻的。
γ運動神經元的胞體分散在各α運動神經元之間，其胞體較α運動神經元要小。γ運動神經元的軸突也經前根離開脊髓，從而支配骨骼肌肉的梭內肌纖維。經生理學研究證實，γ運動神經元的興奮性較α運動神經元高，常以較高的頻率持續放電。γ運動神經元和α運動神經元一樣，其末梢也是以釋放乙酰膽堿作為遞質的。在人體正常情況下，當α運動神經元活動加強時，γ運動神經元的活動也相應加強，以調節肌梭對牽張刺激的敏感性。此外，還有較大的β運動神經元，其發出的纖維可支配骨骼肌的梭內肌和梭外肌。故人體的運動神經元是人體基本的運動單位，是人體運動基礎的基礎。
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