神经力学实验装置系统（神经力学科研装置）
——人体运动的多尺度神经力学模型系统
典型应用：
1、改善脑瘫患儿的临床决策
大脑如何控制动作模型装置,神经肌肉控制运动动作分析系统,肌肉激活力量调节分析系统,肌肉纤维募集监测分析系统,生物力学运动控制协调研究,运动多尺度神经力学系统,肌肉募集水平可视化分析系统,神经动力学与力学实验设备,大脑如何控制运动分析系统,运动动作控制分析系统
- 脑瘫是常见的儿童神经系统疾病，在欧洲每例活产中有2-3例
- 多层次的手术用于纠正肌肉骨骼异常和改善行走
- 手术的结果是适度的(60%的患者没有改善)，并且在过去的20年里停滞不前
- 使用基于神经肌肉骨骼、统计和有限元模型的计算机模拟来估计临床相关参数，目的是提高我们对步态功能障碍的因果因素的认识，并增加未来积极治疗结果的数量
- 对于我们的模拟，我们一方面开发方法来为基础研究问题创建高度特定主题的模型，另一方面开发快速简单的工作流程来将的建模集成到临床实践中
- 我们与上的脑瘫治疗合作，包括佩伦伯格大学医院(比利时)、吉列儿童专科保健(美国)和斯佩辛整形医院(奥地利)的临床步态实验室
2、根据一个人的步态模式预测个体的骨骼生长
- 由于骨骼的病理负荷，许多儿童在成长过程中会出现骨骼畸形
- 矫正性截骨术，例如去旋转手术，用于矫正过度畸形
- 儿童骨骼的机械反应提供了一个令人兴奋的机会，可以在早期纠正负载环境，避免骨骼畸形的发展
- 我们使用基于神经肌肉骨骼和有限元模型的多尺度模拟来预测股骨的生长趋势，并研究什么样的负荷特性会导致典型的病理性生长
- 为了验证我们的机械生物学生长预测，我们将我们的模拟结果与从两次采集的磁共振图像中获得的股骨几何形状的实际变化进行了比较
- 调查临床干预对肌肉骨骼负荷和股骨生长的影响，使我们能够确定哪些早期干预有可能使股骨生长正常化
人体运动的多尺度神经力学模型,可穿戴机器人的肌肉驱动控制系统,骨骼肌力学模型系统,Real-time neuro-mechanical modelling,机体运动神经控制调节分析系统,神经肌肉分析评价系统,神经控制运动捕捉分析系统,运动控制肌肉骨骼生物力学和人机物理交互,可穿戴运动监测生物力学系统,人体运动神经力学建模仿真系统
- 从简单的直立到复杂的运动，肌肉力量对于任何积极的人体运动都是必要的
- 肌肉由神经电指令控制
- 肌电图记录捕捉导致肌肉收缩的电信号，并能为神经肌肉控制策略提供见解
- 中枢神经系统被认为使用特定任务的运动模块，称为肌肉协同，来降低运动控制的复杂性
- 肌肉协同作用可以从肌电图记录中计算出来，并用于运动控制研究
- 我们使用肌肉协同分析来研究人类如何完成复杂的运动和学习新的运动任务
4、估计健康和病理人群在不同运动期间的肌肉骨骼负荷
运动功能身体活动和健康间的相互作用,人体运动神经信息传导系统,人体运动功能重建模型,神经肌肉控制分析系统,生物力学运动监测分析系统,运动动作肌电图脑电图分析系统,人体运动协调性评估分析系统,肌肉神经生理学实验模型,肌肉募集监测分析系统,肌肉激活力量调节分析系统
- 由于不适当的重复运动导致的肌肉骨骼系统的过度负荷会导致损伤
- 建议进行肌肉强化练习，以防止受伤并加速康复
- 许多锻炼和康复建议是基于好意见，而不是基于证据的研究
- 我们使用神经肌肉骨骼模拟来增加我们关于运动和锻炼对肌肉骨骼系统负荷的影响的知识
- 在我们的运动分析实验室，我们收集和分析来自不同人群的数据，包括运动员，例如和业余舞蹈演员、肥胖儿童和健康成人
- 我们的研究结果可能有助于预防未来的伤害，并设计基于证据的康复计划
系统功能概述：
研究人体运动源于神经、肌肉和骨骼系统之间的协调互动。检查骨骼、肌肉和神经系统的综合作用，以及它们如何相互作用以产生完成运动任务所需的运动。
旨在了解运动及其与大脑的关系。结合肌肉、感觉器官、大脑中的模式发生器和中枢神经系统本身的努力来解释运动的领域。
应用包括了解运动神经肌肉和肌肉骨骼功能的潜在机制，对复合神经肌肉骨骼系统中神经机械相互作用等缓解健康问题以及设计和控制机器人系统。
该设备开发综合多尺度建模方法，包括肌肉、骨骼和神经模型。使用的高密度肌电图 (HD-EMG) 与盲源分离相结合，将干扰 HD-EMG 信号识别到由同时控制许多
肌肉纤维的脊髓运动神经元放电的尖峰列车集合中。开发的由体内运动神经元放电驱动的多尺度肌肉骨骼建模公式，用于计算所得肌肉骨骼力的高保真估计。
这将使神经控制的肌肉组织如何与骨骼组织相互作用的分析能力前所未有，因此将为了解神经肌肉/骨科疾病的病因、诊断和治疗开辟新的途径。
- ●完整人体运动体内运动、动作、机械力协调互动的分析系统，全面、系统化的数据检测分析
- ●神经、肌肉和骨骼系统之间控制、协调、互动的分析评估
- ●骨骼、肌肉和神经系统综合作用运动、动作的实时捕捉、检查分析
- ●研究人体、人机运动动作及其与大脑、骨骼、肌肉之间的关系
- ●结合肌肉、感觉器官、大脑中的模式发生器和中枢神经系统本身解释运动的领域
- ●研究运动神经肌肉和肌肉骨骼功能的潜在机制
- ●复合神经肌肉骨骼系统中神经机械相互作用等健康问题
- ●其他神经与人体所有运动、动作关联问题
- ●确保组件间协同工作，为您独特的研究需求提供全面、系统化、高质量捕捉与数据分析
系统特点：
神经肌肉控制实验,实时神经肌肉骨骼建模装置系统,人体运动神经系统,可穿戴运动监测生物力学系统,实时 EMG 驱动的肌肉骨骼建模,运动机能学实验装置,电生理记录驱动的肌肉骨骼建模系统装置,骨骼肌力学建模系统,大脑如何控制动作实验,人类运动行为实验系统
一套一站式交钥匙 3-D运动实时捕捉分析系统，旨在同步收集来自各种运动**、EMG（肌电图）、测力台、手传感器、EEG脑电图、
定量脑电图(quantitative EEG, qEEG)系统、数字视频、事件标记和其他模拟设备、虚拟现实和触觉设备的数据。
从丰富的分析工具集合中生成的数据可立即通过所有数据输出的图形显示进行回放。 令人惊叹的 3-D 计算机渲染对象动画可以被视为骨架、简笔画或人形。集成使用市场上
广泛的硬件实现对人体运动、大脑活动、眼球运动、肌肉募集和作用在身体上的外力的实时测量。
确保您选择的组件协同工作，为您独特的研究需求提供全面、系统化、高质量的数据。 数据完全同步，与其他组件准确.，并通过的计算机
渲染和图形显示实时呈现。 数据输出包括所有运动学和动力学数据，包括关节力和力矩，以及从虚拟环境同步接收的用户定义变量。 数据可在不需要编程的直观下拉菜单中使用。
用户编写的脚本可以定义额外的数据和事件，并与统计模块一起扩展该系统的固有功能。
允许用户对三维肌肉骨骼图形进行建模、动画制作和测量以及神经控制协调。肌肉骨骼模型包括骨骼、肌肉、关节、韧带和其他可由用户通过图形界面操纵的物理结构的表示。这些模型可以用来模拟任何数量的运动，如步行、骑自行车、跑步、跳跃、举重和投掷。
- 动作捕捉导入器–可以导入运动捕捉文件(C3D、TRB、TRC)进行回放和测量。它还可以从运动分析系统实时导入数据，并在捕获数据时制作三维模型的动画。
- 步态报告–运动报告工具创建一组运动的报告，包括步态。这些报告包含平均值、标准偏差和数据比较。对于步态报告，该工具计算步态事件，并自动将记录的运动分为左右步幅。包含格式化的Excel图表，以便于比较或研究数据。
- 脚本–脚本工具使用命令执行脚本，以加载模型和运动数据、执行动态模拟以及创建绘图和报告。脚本也可用于保存工具设置，以便下次启动或加载特定模型时恢复这些设置。
- 模型缩放–缩放实用程序会根据静态运动捕捉试验的测量结果，自动缩放通用模型以匹配任何尺寸的个体。包括肌肉路径在内的所有模型组件都会随着身体部分进行缩放。
- 肌肉包裹–用户可以交互定义球体、椭圆体、圆柱体和鸟居，以供肌肉肌腱执行器包裹。肌肉路径会在这些对象上自动计算，从而可以为包裹的肌肉计算肌肉长度、力量和运动手臂。
- 现场直播–只要肌肉的任何属性发生变化，肌肉属性的实时图就会更新。这允许用户立即观察移动附着点、缠绕对象或任何其他属性对肌肉长度、力臂和力的影响。
- 骨骼变形–用户可以将骨骼扭曲成新的形状，以模拟各种类型的骨骼畸形，如胫骨扭转或股骨前倾。
- 视频导入/导出–运动数据视频可以在运动动画期间导入并在虚拟屏幕上播放。这使得模型动画和实时视频的比较变得容易。视频也可以从模型窗口导出到AVI文件。
- 外皮–蒙皮是指链接到一个或多个身体部分的三维多边形表面。通过链接到一个或多个身体部分，可以使皮肤在关节移动时变形。皮肤可用于表示解剖皮肤、肌肉表面、韧带或其他表面。它们也可以用纹理贴图渲染，以增强真实感。
- 图像使用者界面–更新的用户界面元素使与模型交互以及更改骨骼、肌肉和其他组件的显示属性变得容易。该系统现在支持“拖放”，可以轻松加载模型或运动数据，并执行添加骨骼或运行脚本等功能。
- OpenSim兼容性–可以与OpenSim连接，OpenSim是一个开源软件系统，允许用户创建和测量运动的动态模拟。OpenSim通过提供额外的动力学特性，包括残余减少和计算肌肉控制，扩展了该系统的功能。OpenSim可以导入和导出该系统模型，允许用户利用这两个应用程序的功能。
力量和调节
提供用于动作捕捉的硬件和软件的交钥匙包，根据力量和调理人士的需求量身定制。
神经力学测试分析系统,神经力学设备,跨时空尺度神经肌肉骨骼模型系统装置,神经肌肉实验系统,人类运动行为实验装置,运动控制肌肉骨骼生物力学和人机物理交互,人体-外骨骼物理交互和基于模型的控制,神经力学研究实验系统,Real-time neuro-mechanical modelling,神经动力学与力学实验系统
之运动平衡评估介绍：
分析和跟踪受试者生物力学能力的变化，监测肌肉募集并分析感觉组织
关节活动度与运动协调性运动功能评估,神经生物力学环境动力学间相互作用,神经动力学模型,神经肌肉训练系统,多尺度神经力学系统,基于外骨骼模型的控制系统,人体运动力学机制分析系统,肌电图驱动的鲁棒实时肌肉骨骼建模系统,运动动作EMG分析系统,大脑如何控制动作实验
特点：
1、立即评估
输出同步压力中心和运动学数据，以及用户定义的测量值，包括局部和全局大/小摇摆和运动范围。 实时提供此信息，以便为您的受试者提供即时的表现反馈。
2、实时生物反馈
通过音调和视觉提示提供实时生物反馈，以跟踪和扩展任何身体部位的运动范围。 监测肌肉募集的时间和存在以优化平衡策略。
3、集成外围数据
通过同步脑电图、眼动追踪、数字参考视频、虚拟现实和肌电图扩展运动学和地面力数据收集，以调查有助于平衡和姿势控制的所有神经肌肉因素。 可以随时间添加硬件以扩展功能。 所有数据源都可以同步收集，也可以通过单击按钮单独收集。
4、分析
利用 该系统 的非线性分析功能，例如熵和分形维数，可以更完整地评估稳定性。
5、动态跑步机控制
使用 该系统 的双向实时接口控制 Bertec 的仪表跑步机，以控制皮带速度。 根据运动学数据修改皮带速度以进行自定步调步行和跑步，或在数据收集期间应用用户定义的扰动以评估姿势控制
更多详细方案，请咨询产品顾问：李经理，18618101725
我公司另外同一站式细胞组织材料生物力学和生物打印等生物医学工程科研服务-10年经验支持,
神经肌肉控制是指肌肉对动态关节稳定性信号的无意识训练反应。肢体和躯干的运动都是通过这个系统来控制的，它需要为有目的的运动提供正确的信息。神经肌肉训练计划应解决几个方面的感觉运动功能和功能稳定，以改善客观功能和减轻症状。
神经肌肉训练方法是基于生物力学和神经肌肉原理，旨在改善传感器运动控制和实现功能稳定性补偿器。与传统的力量训练不同，神经肌肉训练强调运动质量，并在所有三个生物力学/运动计划中强调对关节、本体感觉、平衡等多方面的控制
神经肌肉运动对周围关节肌肉组织的功能表现、生物力学和肌肉激活模式有影响。仅仅恢复机械约束不足以恢复关节的功能，因为在日常生活和运动中所需的协调神经肌肉控制机制将被忽略。
感觉运动控制或神经肌肉控制是通过协调肌肉活动产生受控运动的能力。功能稳定性或动态稳定性是指关节在体力活动中保持稳定的能力。
损伤存在于感觉运动系统的不同层次，从感觉输入到中枢神经系统信息的整合和处理，再到执行自主运动和维持姿势控制的运动输出。有人认为，感觉运动功能障碍也可能在退行性关节疾病的发展和进展中发挥作用。
由疼痛、肿胀、炎症、关节松弛和关节感觉受体损伤等因素引起的神经抑制，很可能通过改变脊髓和脊髓上通路的兴奋性来阻止肌肉被完全激活
与对照组相比，未受伤的腿部也发现了感觉运动缺陷，这可能是由于受伤后身体不活动、固有功能差和/或来自受伤关节的感觉反馈受到干扰以及肌肉激活的抑制作用等因素造成的。
神经肌肉运动原理是神经肌肉训练计划能有效地改善膝关节问题患者的功能和减轻症状。神经肌肉训练将涉及多个关节和肌肉群在功能性负重姿势下进行。重点是运动的质量和效率。为了改善传感器运动控制，运动主要在不同位置（如卧、坐、站）的闭合运动链中进行，目的是通过肌肉协同活动获得低、均匀分布的关节面压力。感觉运动功能的几个方面，如力量、协调、平衡和本体感觉，都包含在神经肌肉训练中，但重点可以是，例如，一个运动中的平衡和另一个运动中的力量。其目的是在静态和动态情况下获得负载节段的平衡，并在类似于日常生活条件和要求更高的活动的情况下获得姿势控制。重点放在每个练习动作的效率和质量上。这种训练是个性化的，因为受伤或患病的人的症状和功能限制是不同的。训练和进展的水平由患者的感觉运动功能来指导，并考虑到与个体和损伤/疾病相关的各种因素。
普拉提对老年人动态平衡、本体感觉及跌倒恐惧的影响
老年人对跌倒的恐惧是导致老年人丧失独立性的主要原因，对老年人的身体功能有影响。对老年人来说，失去平衡是另一个重要的公共卫生问题，因为老年生活可能会带来毁灭性的后果，如死亡率增加。由于人口老龄化带来的人口结构变化，老年人对跌倒的恐惧、动态平衡和本体感觉已成为一个重要问题。印度拉贾斯坦邦尼姆大学的研究人员调查对象为62名年龄在65岁至75岁之间的老年人，比较普拉提与传统疗法对老年人动态平衡、本体感觉及跌倒恐惧的影响。A组受试者被要求进行OTAGO运动计划作为常规训练，B组在进行OTAGO运动计划的同时进行普拉提运动。用sensamove平衡板测量动态平衡和本体感觉，用跌倒效能量表（FES）测量跌倒恐惧。采用SPSS软件包对数据进行统计分析。组内干预前后均采用配对t检验，两组间各项结果评分差异有高度显著性。组间比较采用独立t检验，两组间各变量差异显著。该项研究结果显示，普拉提与传统训练方案均能老年人跌倒恐惧、动态平衡及本体感觉。然而，普拉提干预被发现有更大的好处相比，传统的平衡干预的所有变量。
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