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步态和平衡康复设备：基于末端执行器的机械手的一般分类和叙述性回顾
摘要：步态和平衡直接影响患者的独立性和生活质量。由于预期寿命的提高，患有神经系统疾病的患者数量呈指数级增长，步态和平衡障碍是主要副作用。在此背景下，使用康复机器人设备作为恢复步态和平衡功能的有效补充工具应运而生。在康复设备中，末端执行器具有一些优势，并已显示出令人鼓舞的结果。本研究的目的有两个：提出步态和平衡康复设备的一般分类，并回顾现有的用于此类目的的末端执行器。我们将设备分为五类：跑步机、外骨骼、患者引导系统、扰动平台和末端执行器。总体而言，文献中确定了 55 种末端执行器，其中 16 种已商业化。我们发现，能够提供两种康复类型的末端执行器（2/55）和专注于平衡（21/55）或步态（32/55）的数量不成比例。从机械角度（自由度、拓扑和训练模式）分析它们的特征，使我们能够确定并联机械手作为末端执行器装置驱动机制的潜力，并提出了几个未来的研究方向。
虚拟现实在恢复神经系统疾病中的平衡和步态的尚未开发的潜力
动态系统理论通过识别有机体与环境之间的持续相互作用来改变我们对运动控制的理解。移动不再仅仅是作为对刺激模式的响应或先前意图的证明；运动取决于上下文，并因周围世界的持续动态而不断地重塑。虚拟现实是一种方法论变量，它使我们能够控制和操纵这种环境环境。存在大量文献，以支持视觉流，视觉条件和视觉感知对运动计划和执行的影响。在康复实践中，这项技术主要是用作动机和享受体育锻炼的工具。在实践中通常会忽略通过虚拟世界参数调节运动行为的机会。在本文中，我们介绍了实验室和其他实验的结果，表明通过不同的感官方式介绍虚拟世界的特定特征将改变平衡和运动行为。我们将讨论虚拟世界中的运动如何打开电动机计划过程的窗口，并向我们通知视觉和体感信号的相对权重。最后，我们讨论了这些发现应如何影响未来的治疗设计。
因果关系启发性的歧视性特征学习，用于步态识别的三重领域
摘要。步态识别是一种生物识别技术，可以通过步行方式区分个人。但是，在准确提取身份特征时，以前的方法会面临挑战，因为十个特征与非身份线索纠缠在一起。为了应对这一挑战，我们提出了CLTD，这是一种因果关系启发的歧视性特征学习模块，旨在有效消除三重域中的混杂因素，即空间，时间和光谱。具体来说，我们可以使用跨像素的注意力生成器（CPAG）生成空间和时间域中事实和反事实特征的出现分布。然后，我们将傅立叶投影头（FPH）介绍给项目空间特征到光谱空间，从而保留基本信息，同时降低计算成本。此外，我们采用了一种具有对比度学习的优化方法，从而在同一主题的序列之间执行语义一致性约束。我们的方法在挑战性数据集上表现出了显着的性能提高，从而证明了其有效性。此外，它可以无缝集成到现有的步态识别方法中。
机器人步态训练和最终效应子的机器人步态训练能否改善受多发性硬化症影响的患者的下LIMB功能？回顾性案例对照研究的结果
摘要：背景：多发性硬化症（MS）的特征是一种神经退行性疾病，可能是由自身免疫机制触发的，影响整个中枢神经系统。在这种情况下，神经康复在疾病的每个阶段都起着至关重要的作用，旨在恢复和保留MS患者的运动功能。特别是，机器人步态训练（RGT）允许进行密集，重复和以任务为导向的训练，这对于促进神经塑性过程至关重要。因此，我们研究的主要目的是使用G-EO系统，在受MS影响的患者中评估创新的机器人步态训练的有效性，使用G-EO系统，步态，功能能力和生活质量（QOL）。其次，我们评估了机器人康复对较低LIMB运动功能，平衡，感觉和关节功能的影响。方法：该研究涉及20名MS患者，分为两组具有可比的医疗特征和康复训练时间。实验组（例如）通过G-EO系统（n。10）进行了机器人步态训练，而对照组（CG）接受了传统的康复培训（n。10）。结果：两组均表现出残疾水平（功能独立性度量），步行10 m（10MWT），步态和平衡绩效（功能性行动分类，TINETTI量表）的改善。但是，例如，EG表现出更大的改进。G-eo系统在EG中仅降低了下肢（修改的Ashworth量表）中的痉挛。讨论：这项研究表明，G-EO系统可能是增强步态功能的有价值工具，包括MS患者中LIMB运动，功能能力和QOL。
研究方案帕金森病患者步态过程中大脑活动对线索的反应：研究方案
各种提示策略（内部和外部）已被用于缓解帕金森病 (PD) 的步态障碍。然而，目前仍不清楚哪种提示策略在不同的疾病阶段或更严重的步行障碍（例如步态冻结 (FOG)）下最有效。对提示作出反应的潜在神经机制也未知。这项试验旨在：(i) 确定 PD 患者行走时大脑活动对提示刺激（内部、视觉、听觉或触觉）的反应；(ii) 检查 PD 不同阶段大脑活动对提示的变化。这项正在进行的单点研究采用探索性观察设计，在实验室应用步态障碍提示。总共将招募 80 名符合纳入标准的 PD 患者。参与者根据其疾病阶段（用 Hoehn 和 Yahr (H&Y) 量表分类）分成几组；n = 20 H&YI；n = 30 H&YII； n = 30 H&YIII。在 H&Y II 和 III 期组中，我们还将确保每组招募 15 名 FOG 患者。参与者在几种条件下执行步行任务：无提示的基线步行；随机提示步行条件 [内部和外部（视觉、听觉和触觉）提示]。组合功能性近红外光谱和脑电图系统可量化步行时的皮质大脑活动。惯性传感器用于评估步态。主要结果测量是步行时与提示相关的皮质大脑活动变化，包括皮质 HbO 2 的相对变化和 alpha（8-13Hz）、beta（13-30Hz）、delta（0.5-4Hz）、theta（4-8Hz）和 gamma（30-40Hz）频率带宽的功率谱密度。次要结果测量是时空步态特征的线索相关变化。研究结果将增强我们对皮质对不同线索策略的反应的理解，以及它们如何受到 PD 进展和 FOG 状态的影响。该试验已在 clinicaltrials.gov 注册（NCT04863560；2021 年 4 月 28 日，https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04863560）。
脑损伤后步态康复下肢外骨骼的控制策略：系统评价与临床效果分析
每年都有 3000 多名新发病例 [2]，脑瘫是全球第三大致残原因 [3]。据估计，全球每 1,000 名新生儿中就有近 2-3 名脑瘫患者 [4,5]。创伤性脑损伤是全球另一大致残原因，每年有 6900 万人幸存 [6]。站立和行走困难是脑损伤的主要后果之一。例如，超过 63% 的中风幸存者患有半轻度至重度运动和认知障碍 [7]，30%-36% 的人无法在没有辅助辅助的情况下行走 [8,9]。这会导致独立活动能力的丧失，限制社区参与和社会融合，从而引起继发性健康状况[10]。不同程度脑损伤的人会表现出常见的运动障碍，如瘫痪、痉挛或肌肉协同异常，从而导致代偿性运动和步态不对称[11-15]。这种病理性步态会妨碍熟练、舒适、安全和代谢高效的行走[16]。脑损伤后的恢复过程需要几个月到数年，并且神经系统损伤可能是永久性的[17]。有强有力的证据表明，早期、强化、重复的任务和目标导向训练（逐步适应患者的损伤程度和康复阶段）可改善功能性步行结果 [11, 18 – 23]。然而，由于资源有限和配对的异质性，物理治疗师很难提供所需的训练强度和剂量，同时提取定量信息以最大限度地提高特定患者的功能性步行能力。机器人技术在脑损伤患者的步态康复中可以发挥重要作用。机器人可以执行各种各样的任务，例如，高强度的行走、坐下/起坐或在斜坡上行走。一些机器人控制器还可以促进患者在训练过程中的主动参与和投入，例如通过改变辅助力量的水平[24,25]。训练的高重复性和强度，以及患者的参与，被列为诱导神经可塑性和运动学习的关键因素[26-28]。重要的是，临床证据表明，机器人和传统康复训练相结合对独立行走的能力、行走速度和行走能力有积极影响，尽管目前还没有确凿的证据表明机器人康复优于传统疗法[29-33]。下肢外骨骼可促进任务导向的重复运动、肌肉强化和运动协调，这已被证明对能量效率、步速、和平衡控制[34,35]。与其他机器人相比，外骨骼
步态图像期间的运动图像能力得分是否与皮质活动有关？
与这些结果一致，在这里我们发现，MI能力水平在MI神经网络中特别涉及的那些区域中影响皮层募集。准确地说，在MI能力测试评分与左下和中部额叶，中心区域和SMA之间发现了正相关，这表明IA越好，这些区域的参与就越多。额叶活动对MI，尤其是步态MI至关重要，这支持步态不再被认为是一种简单且自动的运动动作。的确，步行过程中涉及各种认知功能（例如注意力和视觉空间能力），尤其是在复杂的过程中
步态疾病的脑小血管疾病患者的大脑功能改变：静止状态的功能性MRI研究
步态障碍是脑小血管疾病（CSVD）的重要临床特征，它增加了跌倒和残疾的风险。大脑结构改变和CSVD患者的步态障碍已得到很好的证明。然而，步态障碍患者的内在静止脑功能模式在很大程度上尚不清楚。58名CSVD患者已参与我们的研究，并根据步态检查分为步态障碍组（CSVD-GD，n = 29）和NOT-NGAIT障碍组（CSVD-NGD，n = 29）。步态通过定时和GO测试以及能量消耗和活动的智能设备（IDEEA）进行定量评估。使用低频频率（FALFF）分析的功能性MRI和分数幅度用于探索局部固有的神经振荡改变。基于Falff结果的功能连接性被计算出来，以检测远程连接的潜在变化。与CSVD-NGD组相比，CSVD-GD组在主要位于感觉运动网络和额叶网络的区域中显示出Falff的下降，例如左侧补充运动区域（SMA.L）和左侧的顶壁回和左下角，并增加了右下角的Falff，在右下角吉里（Orbital Gyrus（Orbital Part）中，左下角是左侧的Pureane，以及左CARAINE，以及左CARAINE，以及左侧的caudate，pured caudaud of puretaud of caud od pured of tod of tod。此外，CSVD-GD患者在SMA.L和颞叶之间表现出较低的连通性，这与步态速度有关。sma.l的falff值与节奏有关。这项研究强调了步态障碍的CSVD患者中SMA的区域和网络相互作用异常。这些发现可以进一步了解CSVD中步态障碍的神经机制。
在帕金森氏病患者中使用人姿势估计的暂时空间和运动学步态参数的评估：近额外和侧视图之间的比较
步态障碍是帕金森氏病（PD）患者最常见的症状之一，与临床不良结局密切相关。最近，基于视频的人类姿势估计（HPE）技术吸引了与基于标记基于标记的3D运动捕获系统更便宜，更简单的方法进行步态分析的方法。然而，尚不清楚基于视频的HPE是否是测量PD患者的临时和运动步态参数的可行方法，以及该功能如何随相机位置而变化。在这项研究中，使用运动捕获系统和两个智能手机摄像机测量了24例早期PD患者的跑步机和地面步行，并放置在受试者的近额和外侧侧面。我们比较了从3D运动捕获系统和无标记的HPE获得的关节位置数据之间的暂时步态参数和运动学特征的差异。我们的结果证实了使用HPE的PD患者的Ana-lyzing步态的可行性。尽管脚后跟和脚趾清晰可见的近额外视图对于估计时间步态参数有效，但横向视图特别适合评估空间步态参数和关节角度。，在侧面记录不可行的临床环境中，近额外的视图记录仍然可以作为运动捕获系统的实际替代方法。
通过学习方法控制四足机器人的运动
3学习步态过渡的基于模型的最佳控制21 3.1动机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.2相关文献。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.3基于模型的控制器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.3.1体系结构概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.3.2步态过渡机制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.4学习步态适应政策。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.4.1控制步态时间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 3.4.2 MDP定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.5结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 3.5.1适应的步态和速度跟踪。。。。。。。。。。。。。。。31 3.5.2能源效率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 3.5.3与相关工作的比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 3.5.4消融研究。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 3.6结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36