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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 4、估计健康和病理人群在不同运动期间的肌肉骨骼负荷
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2、根据一个人的步态模式预测个体的骨骼生长
3、增加我们对复杂运动的运动控制的洞察力
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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
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系统特点：
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跟踪器、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，与其他组件准确定位，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。
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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
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
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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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