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摘要：在神经康复领域，机器人辅助运动分析（R-AMA）可能有帮助，这有两个主要原因：（1）允许以更准确的方式注册和监视患者的运动参数，而不是临床量表（临床目的），以及（2）使用R-ama的数据量和（2）使用R-AMA的多种多类因素，并且可以使用R-ama的数量来构建MACHIME ALSTIVES，并且可以使用R-ama的数量来构建MACHINE ALGORT，结果（研究目的）。尽管在临床环境中具有潜力，但机器人评估工具仍未获得广泛的临床接受。与现有标准化量表相比，一些障碍仍然存在于其临床采用率。在这篇叙述性评论中，我们试图研究R-AMA系统对受神经系统疾病影响的患者的有用性。我们发现最常用的R-AMA工具是Lokomat（用于步态和平衡康复的外骨骼设备）和Armeo（用于恢复上肢损伤的功率和弹簧）。这些机器人设备提供的运动分析用于根据患者功能能力的客观定量来量身定制康复会议。脊髓损伤和中风患者是患有这些常见外骨骼的人。应考虑到能够预测运动准确性的生物力学参数，研究将机器人技术用作评估工具。
NeuroRehabititation中的机器人辅助运动分析
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