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World File Search System步态
步态的生物力学组成部分
Donelan, JM。“人类行走时主动侧向稳定的机械和代谢要求。”《生物力学杂志》。2004；37：827-835。Gottschall, JS。“行走时推进所需的能量消耗和肌肉活动。”《应用生理学杂志》。2003；94：1766-1772。Gottshcall, JS。“行走时腿部摆动所需的能量消耗和肌肉活动。”《应用生理学杂志》。2005；99：23-30。Grabowski, A。“行走时支撑体重和加速体重的独立代谢成本。”《应用生理学杂志》。2005；98(2)：579-583。Holleran, CL。“高强度踏步训练在不同环境下对亚急性和慢性中风的可行性和潜在疗效。”神经康复和神经修复。2014；28（7）：643-51。
便携式移动步态监视器系统基于用于监视步态和电力电子
在1981年，埃文斯（Evans）和马丁（Martin）分离并建立了小鼠胚泡的内部细胞质量（ICM）分离和建立的胚胎干细胞（ESC）线[1，2]。thomson等人成功地隔离了人类ESC（HESC）。[3]在1998年，HESC提供了研究人类胚胎发育和再生医学的无与伦比的工具[4]。此外，分别在2006年和2007年分别产生了小鼠诱导的绒毛干细胞（MIPSC）[5]和人IPSC（HIPSC）[6，7]。ESC和IPSC的两个关键特征是自我更新，具有不合时宜和多能性的能力以及在适当的培养条件下脱离各种组织细胞类型的能力。作为多能干细胞（PSC）的主要类型，ESC和IPSC提供了研究基因功能的强大工具。特别是，HIPSC对生成患者特异性人PSC（HPSC）的巨大希望[8]。除了PSC外，其他类型的干细胞被广泛使用，例如间充质干细胞（MSC）[9]，造血干细胞（HSC）[10]和精子型
基于人类步态的人工智能调查......
我们对 2012 年至 2021 年中期发表的专注于人类步态研究并应用机器学习技术的著作进行了电子数据库搜索。我们确定了使用步态数据的机器学习的六个关键应用：1）步态分析，其中利用人工智能算法改进分析技术和某些生物力学分析因素；2）健康与保健，应用于步态监测以检测异常步态、识别人类活动、跌倒检测和运动表现；3）使用单人或多人跟踪和定位系统（如 OpenPose、同步定位和地图构建 (SLAM) 等）进行人体姿势跟踪；4）基于步态的生物识别，应用于人员识别、身份验证和重新识别以及性别和年龄识别；5）“智能步态”应用，从智能袜子、鞋子和其他可穿戴设备到智能家居和智能零售店，包含持续监控和控制系统；6）动画，利用步态数据、模拟和机器学习技术重建人体运动。我们的目标是对机器学习技术在步态分析中的应用进行一次广泛的调查，并确定未来潜在的研究和发展领域。我们讨论已使用的机器学习技术，重点关注它们执行的任务、它们试图解决的问题以及它们所要权衡的利弊。
ÿ 基于 BMI 的步态障碍康复治疗
RC, Gitti CM, Augusto PB, Tripodi S, Pires CG, Pereira GA, Brasil FL, Gallo S, Lin AA, Takigami AK, Aratanha MA, Joshi S, Bleuler H, Cheng G, Rudolph A, Nicolelis MAL：长期使用基于脑机接口的步态协议进行训练可使截瘫患者获得部分神经恢复。Sci Rep ù÷øý； ý ：ú÷úÿú øý) García-Cossio E, Severens M, Nienhuis B, Duysens J,
中风的机器人辅助步态训练
中风是全球死亡率和残疾的第二大最常见原因。大多数患者无法在中风后恢复其步行能力。步态和流动性受损会对中风幸存者的日常生活和生活质量的活动产生负面影响。恢复步态和流动性是康复方法中最重要的目标。计算机和工程的进步使机器人技术能够用于许多康复医学领域。其中之一是步态训练。高强度，重复的任务训练对于神经可塑性和运动学习至关重要。机器人辅助步态训练可能是一种有前途的方法，导致中风患者的功能恢复。在这篇综述中，根据当前文献，讨论了机器人辅助步态训练在中风康复中的功效。
步态培训师™3（v3.x软件） - Biodex
Biodex步态训练仪3是用于测量功能步态的评估工具。它是一种多功能产品，为特定步态参数的客观测量以及动力学，本体感受能力和神经肌肉控制的生理测量提供了能力。它旨在用作训练工具，以协助步态速度，平均步骤周期时间，平均步长，变异的平均成绩以及每只脚的时间。
单一的认知成本和步态参数
虽然NSNP的身体症状有充分的文献记录，但围绕其认知意义的全面理解，人们的兴趣有很大的兴趣。毫无疑问，包括颈部疼痛在内的慢性疼痛可以通过复杂的机制网络深刻而明确地影响认知功能[11]。这些机制涵盖了疼痛引起的分散注意力，经过广泛改变的感觉输入以及压倒性的心理压力，这些心理压力与这种情况的慢性不适性固有地交织在一起[12]。这些多方面和相互关联的因素集体和协同性地对个人造成了重大认知负担，从而使任务的执行使得需要并发的身体和认知努力更加艰巨，更强大[13]。
量化步态和共同试验的平衡结果
摘要摘要，以疾病改良的药物在地平线上进行性行为性共济失调，生态有效，细粒度，数字健康指标非常有必要增加临床和患者报告的结果指标。步态和平衡干扰最常作为退化性小脑共济失调的第一个迹象，并且是疾病进展中据报最多的残疾特征。因此，数字步态和平衡度量构成了临床试验的有希望的和相关的绩效结果。这次叙述性综述和嵌入式共识将描述数字步态和平衡测量值的敏感性的证据，以评估共济失调的严重程度和进展，提出了一种共识方案，用于在自然史研究和临床试验中建立步态和平衡指标，并讨论将其用作绩效结果的相关问题。
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。