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帕金森氏病步态的辅助技术：怎么了？
抽象背景步态干扰是普遍的，症状衰弱，帕金森氏病（PD）个体的流动性和生活质量降低。虽然传统治疗可提供部分缓解，但人们对应对这一挑战的替代干预措施越来越感兴趣。最近，目睹了辅助技术（AT）开发的巨大激增，以帮助PD患者。目的是探索用于减轻与PD相关的步态障碍的干预措施的新兴景观，并描述与此目的有关的当前研究。在这篇评论中，我们在PubMed上搜索了英文发表的论文（2018-2023）。此外，读取每项研究的摘要以确保包含。四名研究人员独立搜索，包括根据我们的包容和排除标准进行的研究。结果我们纳入了符合所有纳入标准的研究。我们确定了PD中步态参数分析辅助技术的关键趋势。这些包含可穿戴的传感器，步态分析，实时反馈和提示技术，虚拟现实和机器人技术。结论本综述为指导未来的研究，告知临床决策并促进研究人员，临床医生和决策者之间的合作提供了资源。通过描述这种快速发展的场的轮廓，它旨在激发进一步的创新，最终通过更有效和个性化的干预措施改善PD患者的生活。
案例报告的步态改善和与目标导向
摘要：Angelman综合征是一种以运动和认知发育延迟为特征的遗传神经行为综合征，活动和参与严重减少。治疗有限，尚未研究康复的影响。我们报告了一个7岁男孩患有Angelman综合征的进展，此前是涉及跨语言神经刺激（TLN）和面向目标的康复以改善步态的创新协同干预措施。对父母的能力和参与水平和三维步态分析进行了采访，在4周干预（每周五天，每天4小时）和6个月后进行了三维步态分析。时空和运动学步态变量在4周时大大改善，下肢激动剂 - 抗逆转录剂的合同减少，步行距离较大（从500 m到2 km）。孩子的参与度和进行日常生活活动的能力得到了改善，以及干预措施不针对的几个功能。干预措施六个月后，部分持续了改善。运动能力的快速和相当大的证据可能是由于TLN对康复的增强。需要进一步的研究来了解这种作用的基础机制，并确定它是否可以推广到其他类似疾病的儿童。
概述步态分析是对协调肌肉功能的定量实验室评估，通常需要专门的设施和员工
与步行期间发生的所有其他同时运动隔离。可以生成单个关节和肢体运动作为步态相的函数的图形图。动力学是用于描述引起或控制运动的因素的术语。评估动力学涉及使用物理学和生物力学原理来解释观察到的运动学模式，并产生描述在正常步态和异常步态分析过程中产生的力的分析。步态分析已被提议作为手术计划的帮助，主要用于脑瘫，也针对其他条件，例如俱乐部。此外，正在研究步态分析作为计划康复策略（即矫形核心器件）的一种手段，以针对与脑瘫，衰老，中风，脊髓损伤等相关的门诊问题。步态分析是对协调肌肉功能的定量评估。对于接受步态疾病手术的脑瘫患者，一项随机对照试验并未发现作为手术计划的一部分接受步态分析的患者的健康结果的改善，而一项非随机对照试验并未发现利用参数的改善。在脑瘫患者和其他疾病患者中进行的几项研究表明，步态分析建议会影响治疗决策，但是这些决定对健康结果的影响尚不清楚。基于临床审查员的投入，步态分析在全面的情况下，对于与脑瘫有关的步态疾病儿童进行手术之前的计划可能是医学上必要的。对于所有其他迹象，由于没有可靠的功效，步态分析在医学上无需在医学上被认为是不需要的。编码Medicare Advantage计划和商业产品以下CPT代码在接受以下诊断代码之前被认为是医学上必要的*：96000通过视频敲击和3D Kinematics 96001通过视频敲击和3D Kinematics通过视频基于计算机的运动分析进行全面的基于计算机的运动分析；步行96002动态表面肌电图，步行或其他功能活动期间的动态足底压力测量，1-12肌肉96003动态细丝肌电图，步行或其他功能活动期间，1 Muscle 96004医师审查和解释全面的基于计算机的运动植物压力测量，动态表面电线，动态电线以及其他功能性的电线，或其他功能性的电线和其他功能性，并进行了动态电线和其他功能。*ICD-10-CM代码：G80.0-G80.9相关策略无发布提供商更新，3月提供商更新，2023年4月提供商更新，2022年6月提供商更新，2021年12月1221年12月提供商更新，2021年1月，参考文献1.Cutti A，Ferrari A，Garofalo P等。“ Outwalk”：基于惯性和磁传感器的临床步态分析方案。Med Biol Eng Comput 2010; 48（1）：17-25。2。Vanden noort JC，Ferrari A，Cutti Ag等。通过惯性传感器和磁性传感器患有脑瘫儿童的步态分析。Med Biol Eng Comput 2013; 51（4）：377-86。
Garry：步态康复机器人系统-UCSD CSE
步态康复是中风后恢复的关键方面，虚拟现实和可穿戴设备等新兴技术在促进这一过程方面起着关键作用。，尽管有潜在的好处，但基于机器人的恢复系统存在很大的差距，可以通过长期维持用户的注意来促进重复使用。我们的研究旨在通过创建一个全面的系统来弥合这一差距，该系统利用不同的反馈类型和机器人帮助来支持用户的步态康复结果。在本文中，我们介绍了Garry（步态康复机器人系统），这是一种新的机器人系统，可在运动训练期间提供交互式反馈。它通过游戏恢复过程来促进参与度，为用户提供一种有趣的手段，使用户满足其由物理治疗师定义和设定的康复目标。Garry还结合了行为反馈，以在会议期间引入陪伴感。我们向其他研究人员提供了Garry开源，以期鼓励可访问性并促进该领域的研究。我们的代码可以在此处找到：https：//github.com/ucsd-rhc-lab/garry
Stelo一种新的模块化机器人步态设备。 ...
1个国际博士学校，雷伊·胡安·卡洛斯大学（Rey Juan Carlos University），28922西班牙马德里； carlos.cumplido@marsibionics.com 2 Marsi Bionics SL，西班牙马德里28521； eva.barquin@marsibionics.com（E.B.-S。）; alberto.plaza@marsibionics.com（A.P.-F。）; David.garcia@marsibionics.com（d.g.-v.）; leticia.ibanez@marsibionics.com（l.i.-h.）; elena.garcia@marsibionics.com（E.G.-A。）3卫生科学学院物理治疗，物理治疗系，雷伊·胡安·卡洛斯大学（Rey Juan Carlos University），28922年，马德里，西班牙； Francisco.molina@urjc.es 4西班牙国家参考脑损伤中心（CEADAC），西班牙马德里28034； cgonzaalted@imserso.es（c.g.-a.）; paoladiazvalles@gmail.com（P.D.-V.）5 Centro Lescer，西班牙马德里28035； clopez@centrolescer.org（c.l.-p.）; acastrillo@centrolescer.org（A.C.-C。）6自动和机器人技术中心（CAR），CSIC-UPM，CTRA。Campo Real KM 0.2 – La Poveda-Arganda del Rey，28500年，马德里，西班牙 *通信：roemi.fernandez@car.upm-csic.es
个性化步态干预的索运
摘要：流动性挑战威胁到身体独立性和良好的生活质量。通常，可以通过步态康复，特别是通过规定的听觉，视觉和/或触觉提示来提高移动性。每个人都显示出用于纠正异常步态模式的用途，从而提高了迁移率。然而，仍然存在一个限制，即长期参与提示方式。考虑到个人的独特生理状况，范式转向个性化提示方法，可能会带来当代方法，以确保纵向和持续的参与。SONIFICATY将其集成到步态康复系统的个性化方法中时，可能是一种有用的听觉提示技术。以前，索要术表现出令人鼓舞的结果，特别是在减少冻结，缓解空间变异性以及加强帕金森氏病（PD）的步态一致性方面。具体而言，通过操纵声学特征与高级音频处理技术（例如，时间拉伸）配对的超声音，使听觉提示干预措施得以量身定制和增强。连接中使用的这些方法优化了步态特征并随后提高了迁移率，从而提高了干预措施的有效性。这篇叙述性评论的目的是进一步理解并解锁索方式作为听觉康复的关键工具的潜力，同时强调需要继续进行临床研究以确保使用舒适性和可取性。
xgait：通过基于RF的步态识别的深层传感跨模式翻译
射频频率（RF）基于步态识别已成为一种有前途的技术，可以以普遍性和不受欢迎的方式对个体进行身份验证。但是，在同一环境中收集同一用户的大量数据时，仍然存在一个基本挑战。为了应对这一挑战，本文介绍了Xgait，Xgait是一个跨模式步态识别框架，不需要事先部署RF设备或显式数据收集。关键想法是利用现代移动设备中广泛使用的惯性测量单元（IMU）的信号，以模拟如果同一个人在RF设备附近行走，则会生成RF信号。尽管有直接的想法，但由于RF设备的多样性，IMU信号和RF信号之间的内在差异以及步态的复杂性，需要解决一些技术挑战。首先，我们提出了一种RF光谱生成方法，以始终在不同的RF信号上提取必需的RF步态数据特征。其次，我们提出了一种具有生成网络的IMU-RF转换方法，该方法将IMU数据准确转换为RF数据。最后，我们设计了RF步态频谱特异性变压器模型，以进一步提高识别性能。我们使用三种RF设备和七个移动设备对XGait进行了全面评估，涉及三十个不同环境中的三十个受试者。实验结果表明，在各种情况下，Xgait始终达到超过99％的前3个精度。
脑机接口治疗中风患者步态康复
脑机接口 (BCI) 作为慢性神经病患者的康复工具的使用已经变得越来越普遍。BCI 与其他技术相结合，允许用户在患者执行治疗任务时实时检测运动意象 (MI) 来诱导神经可塑性，从而恢复神经功能。这项研究招募了 25 名患有步态障碍的中风患者。参与者进行了 25 次 MI-BCI 治疗和评估访问，以跟踪治疗期间的功能变化。这项研究的结果显示，步行速度在临床上显著增加了 0.19 m/s，95%CI [0.13–0.25]，p < 0.001。患者还减少了痉挛，改善了运动范围和肌肉收缩。BCI 治疗可有效促进慢性中风幸存者的步速的长期功能改善。患者下肢的运动更多；因此，他们可以走得更好、更安全。这种功能的改善可以通过中枢神经系统神经可塑性的改善来解释。
通过可穿戴设备进行姿势和步态评估
摘要：在医学和体育科学中，姿势评估是步态和姿势矫正的重要组成部分。目前有多种用于量化姿势系统效率和确定姿势稳定性的仪器，这些仪器被认为是最先进的。然而，这些系统在可访问性、经济成本、尺寸、侵入性、可用性和耗时设置方面存在许多限制。为了缓解这些限制，本项目旨在验证如何组装和使用可穿戴设备为人类受试者提供反馈，以改善步态和姿势，这可以应用于运动表现或运动障碍康复（来自神经退行性疾病、衰老或受伤）。该项目分为三个部分：第一部分提供实验方案，用于研究基于最先进仪器的动作预期和控制姿势和步态的相关过程。第二部分为这些措施提供了一种生物反馈策略，涉及低成本可穿戴系统的设计。最后，第三部分提供生物反馈的算法处理，以根据表现条件（包括个体差异）定制反馈。在这里，我们提供了一个详细的实验设计，通过一个联合架构来区分重要的姿势指标，该架构集成了最先进的姿势和步态控制仪器以及基于低成本设备和可免费访问的机器学习技术的数据收集和分析框架。对 12 名受试者的初步结果表明，所提出的方法准确识别了定义的运动任务的阶段（即旋转、就位、APA、放下和恢复），总体 F1 分数分别为 89.6% 和 92.4%，涉及受试者独立和受试者依赖的测试设置。