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World File Search System肌肉疲劳
姿势控制过程中的运动策略不是肌肉疲劳联合依赖性，但肌肉疲劳会增加姿势不对称
这项研究的目的是研究在安静的站立任务中，踝关节和髋部肌肉疲劳对姿势控制的运动调节（实验1）和对称性（实验2）的影响。二十三名年轻人在双侧脚踝和髋部肌肉疲劳方案（随机）之前和之后在单独的力平台上执行了两足动物的姿势任务。踝关节和髋部肌肉分别使用站立小腿升高方案（踝关节疲劳）分别疲劳，分别以受控运动频率（0.5Hz）坐在椅子上的臀部（髋关节疲劳）的屈曲和延伸。在两个实验中，测量了两个实验，压力，压力和肌电图参数。在实验2中使用对称指数在参数中分析姿势不对称。我们的主要发现表明，肌肉疲劳会损害姿势稳定性，而不论疲劳的肌肉区域（即踝关节或髋关节）。此外，年轻人在脚踝和髋部肌肉疲劳方案之前和之后都使用了脚踝运动策略（实验1）。此外，我们发现在肌肉疲劳后安静的站立任务中，下肢（实验2）之间增加了不对称性。因此，我们可以得出结论，姿势运动策略不是肌肉疲劳的关节依赖性，而疲劳任务会增加姿势不对称性，而不论疲劳区域（髋关节或踝关节）。这些发现可以应用于运动训练和康复计划，目的是减少对不对称和改善平衡的疲劳影响。
一种新的肌肉疲劳和恢复模型及其在人体模拟中的人体工程学应用
摘要：尽管制造业已经采用自动化技术来提高生产率和效率，但仍有大量的手工操作工作，特别是装配和维护工作。在这些工作中，由于超负荷和累积性身体疲劳，肌肉骨骼疾病（MSD）是主要的健康问题之一。结合传统的姿势分析技术，数字人体建模和仿真（DHM）技术已经得到开发和商业化，以评估潜在的身体暴露。然而，这些人体工程学分析工具主要基于姿势分析技术，到目前为止，商业软件中仍然没有可用的疲劳指数来轻松快速地评估身体疲劳。本文提出了一种新的肌肉疲劳和恢复模型，并对其进行了扩展，以评估手工操作工作中的关节疲劳程度。描述并分析了数字人体仿真技术的一个特殊应用案例。
社论：认知人类机器人互动与协作的神经界面
人类机器人相互作用（HRI）和协作是人耦合机器人系统的主要主题。随着神经技术的发展，已经实施了称为认知人类机器人相互作用的神经界面来实现自然的人类机器人互动和协作。该特刊将致力于认知人类机器人的相互作用，包括与脑电图（EEG）（EEG），带肌电图（EMG）的肌肉信号等等的脑部计算机界面（BCI）等。特刊的重点是与人耦合机器人系统的认知人类机器人相互作用与神经界面的基础和技术。本期特刊所接受了十篇文章，这些文章的内容被描述为如下。随着用于商业应用的脑电图技术的发展，它们的变革潜力需要同样重要的伦理查询。Lopez等。咨询不同的数据库，该数据库介绍了概念性和经验讨论以及有关脑电图的各种商业和道德方面的发现。随后，内容是从文章中提取的，并提供了主要结论。最后，与某些主题领域的专家小组协商进行了对结果的外部评估，例如生物医学工程，生物技术和神经科学。基于bcis的感觉运动节奏（SMR）可以帮助用户使用运动图像执行电动机控制。但是，SMR BCI的控制范式在用户的亚群中可能无法很好地工作。Jiang等。 Wang Z等。Jiang等。Wang Z等。Wang Z等。研究经验丰富的冥想者和冥想的受试者在一维和二维光标控制任务中的行为和电生理差异。证据表明，冥想者在这两个任务中的表现都优于控制对象。此外，冥想者的静息SMR预测因子更高，静息MU节奏更稳定，并且在任务过程中具有更大的控制信号对比度。在动态制造和仓储环境中，工人不受长时间站立或蹲的下肢肌肉疲劳的肌肉疲劳。设计和评估半活性下LIMB外骨骼以减轻肌肉疲劳。外骨骼可以根据臀大肌的EMG和Quadrieceps切换三个不同的模式。进行了三组实验以评估外骨骼的影响，结果表明，外骨骼不仅有效地减少了肌肉疲劳，而且还避免了干扰佩戴者的自由运动。
听快节奏的音乐可以延缓神经肌肉疲劳的发生
摘要 Centala, J、Pogorel, C、Pummill, SW 和 Malek, MH。听快节奏音乐会延缓神经肌肉疲劳的发生。J Strength Cond Res 34(3): 617–622, 2020—关于音乐对身体表现影响的研究主要集中在跑步至力竭的时间、血乳酸或最大摄氧量等结果上。肌电图疲劳阈值 (EMG FT ) 通过单次增量测试确定，操作上定义为在工作肌肉的 EMG 活动不增加的情况下可以无限期维持的最高运动强度。到目前为止，还没有研究检查过快节奏音乐对 EMG FT 的作用。因此，本研究的目的是确定快节奏音乐是否能减轻以 EMG FT 衡量的神经肌肉疲劳。我们假设，与对照条件相比，在运动期间听快节奏音乐会增加估计的 EMG FT。其次，我们假设在锻炼期间听快节奏音乐也会增加最大功率输出。十名健康的大学年龄男性（平均±SEM：年龄 25.3±0.8 岁[范围从 22 至 31 岁]；体重 78.3±1.8 公斤；身高：1.77±0.02 米）两次访问实验室，间隔 7 天。每次访问时，EMG FT 由增量式单腿膝伸肌测力计确定。以随机顺序，受试者在两次访问中要么听音乐，要么不听音乐。所有音乐都以器乐形式呈现，节奏随机分布在 137 至 160 b·min 2 1 之间。结果表明，运动时听快节奏音乐可增加最大功率输出（无音乐：48 6 4；音乐：54 6 3 W；p = 0.02）和 EMG FT（无音乐：27 6 3；音乐：34 6 4 W；p = 0.008）。然而，两种条件（无音乐与有音乐）之间的绝对和相对运动末期心率以及运动末期运动腿自觉用力程度评分没有显著的平均差异。这些研究结果表明，听快节奏音乐可提高整体运动耐受力以及神经肌肉疲劳阈值。这些结果适用于运动和康复环境。
肌肉骨骼疾病：理解，原因和治疗选择。
肌肉骨骼疾病（MSDS）是一组影响体内肌肉，骨骼，关节，肌腱，韧带和其他软组织的疾病。这些疾病的范围从较小的扭伤和菌株到严重的疾病，这些疾病会损害流动性和生活质量。MSD的患病率很高，使其成为全球残疾的主要原因之一。了解肌肉骨骼疾病的原因，症状和治疗方案对于预防和有效的管理至关重要。MSD的主要原因之一是重复应变或过度使用。需要重复运动的活动，例如打字，举重或运动，可能会导致肌肉和关节磨损。随着时间的流逝，这种菌株会引起炎症，肌肉疲劳和对组织的损害，从而导致慢性疼痛和僵硬。身体创伤，例如骨折，扭伤或脱位，可能会导致肌肉骨骼损伤。是由事故，跌倒还是与运动相关的活动引起的，如果没有得到适当的治疗，这些伤害可能会导致长期损害。[1,2]。
增强型作战人员：风险、道德与政策
美国军方正在投入大量资金开发能够增强作战人员安全有效地完成任务能力的技术。在神经科学、生物技术、纳米技术、机器人技术和其他新兴技术的推动下，这项研究包括对抗睡眠不足、提高认知能力、增强力量、减少肌肉疲劳以及其他对人体和大脑的增强。与机器人技术和网络能力等其他新兴军事技术一样，人类增强技术挑战了现有法律和政策以及潜在的道德价值观。但是，尽管人类增强的影响通常已被广泛讨论，但目前很少有针对军事背景的分析——特别是增强作战人员的作战、道德和法律影响，例如：这些人类增强和新医疗方法在部署之前应该有多安全（考虑到最近强制接种炭疽疫苗等争议）？增强必须是可逆的还是暂时的（考虑到大多数作战人员将以平民身份重返社会）？根据《生物和毒素武器公约》，强化技术能算作“生物武器”吗（因为该术语没有明确定义）？本报告开始调查这些问题和其他问题，以找出决策者和社会可能需要面对的问题。
神经生理模式是工作的先驱 -
摘要：我们旨在确定与由生物力学约束引起的肌肉骨骼疼痛相关的神经生理模式。十二（12）年轻的健康志愿者（两名女性）执行了两项实验逼真的手动任务，分别为30分钟：（1）具有肌肉骨骼疼痛发育的高风险，（2）（2）疼痛的风险较低。在任务中，收集了同步脑电图（EEG）和肌电图（EMG）信号数据，以及疼痛评分。随后，从神经生理信号中计算了两个主要变量：（1）在βeEG频率带（β。trpi）和（2）肌肉变异性的肌肉变异性（β。trpi）中，皮质抑制是作为任务相关的功率增加（TRPI）作为emg信号变异（COV）的肌肉变异性。在执行任务的最后5分钟内，在高风险状态下，在高风险状态下观察到了强大的效果大小；由于肌肉疲劳，因为COV降低了18％。在两种实验条件下，任务第5分钟后，观察到皮质抑制（β.trpi> 50％）的增加。这些结果表明以下神经生理学模式 - β.trpi≥50％和cov≤18％ - 可能是监测肩部肌肉骨骼疼痛的可能指标，在重复和长时间暴露于手动任务的情况下。
使用软体机器人可穿戴设备帮助肌萎缩侧索硬化症患者恢复手臂功能
尽管在康复领域取得了令人鼓舞的成果，但上肢机器人可穿戴设备（例如，针对因神经退行性疾病而导致身体残疾的人）是否可以制成便携式并适合日常使用仍不清楚。我们展示了一种轻巧、完全便携、基于纺织品、柔软可充气的可穿戴机器人，用于肩部抬高辅助，为上肢提供动态主动支撑。该技术在无电时机械透明，可以定量评估用户的自由运动，并且每个上肢仅增加 150 克的重量。在 10 名患有不同程度神经肌肉损伤的肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 患者中，我们发现主动运动范围立即得到改善，并且两名 ALS 患者在 6 个月内持续的身体恶化得到补偿。除了运动能力的改善外，我们还表明，这种机器人可穿戴设备无需任何训练即可改善功能活动，恢复日常生活基本活动的表现。此外，肩部肌肉活动和肌肉自觉用力减少，同时握持物体的耐力增加，凸显了该装置减轻 ALS 患者肌肉疲劳影响的潜力。这些结果代表着上肢辅助、柔软、机器人可穿戴设备的日常使用又迈进了一步。
整合脑电图和EMG以减少身体需求
摘要 - 我们提供了一个混合脑机界面（BMI），该界面（BMI）整合了基于视觉诱发电位（SSVEP）的脑电图和面部EMG，以改善多模式控制并减轻辅助应用中的疲劳。传统的BMI仅依赖于脑电图或EMG具有固有的局限性 - 基于EEG的控制需要持续的视觉焦点，导致认知疲劳，而基于EMG的控制会随着时间的流逝引起肌肉疲劳。我们的系统在脑电图和EMG输入之间动态交替，使用EEG检测9.75 Hz的SSVEP信号，以及从脸颊和颈部肌肉中检测到14.25 Hz和14.25 Hz和EMG，以根据任务需求优化控制。在虚拟乌龟导航任务中，混合系统达到了与仅EMG的方法相当的任务完成时间，而90％的用户报告说减少或相等的物理需求。这些发现表明，多模式BMI系统可以增强可用性，减少应变并改善辅助技术的长期依从性。索引术语 - 基于EEG的接口，EMG处理和应用，脑机界面