性能参数
产品详细描述
神经力学实验装置系统（神经力学科研装置）
——人体运动的多尺度神经力学模型系统
神经肌肉系统控制协调运动分析,人体运动动作控制分析系统,神经肌肉募集捕捉分析系统,预测个体的神经肌肉骨骼系统,人体运动动作神经控制交互系统,人体运动作动神经控制分析系统,人类运动行为实验设备,个体特定运动神经力学系统,脊髓运动神经元放电时间和肌肉骨骼水平,实时神经机械建模
系统功能概述：
研究人体运动源于神经、肌肉和骨骼系统之间的协调互动。检查骨骼、肌肉和神经系统的综合作用，以及它们如何相互作用以产生完成运动任务所需的运动。
旨在了解运动及其与大脑的关系。结合肌肉、感觉器官、大脑中的模式发生器和中枢神经系统本身的努力来解释运动的领域。
应用包括了解运动神经肌肉和肌肉骨骼功能的潜在机制，对复合神经肌肉骨骼系统中神经机械相互作用等缓解健康问题以及设计和控制机器人系统。
该设备开发综合多尺度建模方法，包括肌肉、骨骼和神经模型。使用的高密度肌电图 (HD-EMG) 与盲源分离相结合，将干扰 HD-EMG 信号识别到由同时控制许多
肌肉纤维的脊髓运动神经元放电的尖峰列车集合中。开发的由体内运动神经元放电驱动的多尺度肌肉骨骼建模公式，用于计算所得肌肉骨骼力的高保真估计。
这将使神经控制的肌肉组织如何与骨骼组织相互作用的分析能力前所未有，因此将为了解神经肌肉/骨科疾病的病因、诊断和治疗开辟新的途径。
- ●完整人体运动体内运动、动作、机械力协调互动的分析系统，全面、系统化的数据检测分析
- ●神经、肌肉和骨骼系统之间控制、协调、互动的分析评估
- ●骨骼、肌肉和神经系统综合作用运动、动作的实时捕捉、检查分析
- ●研究人体、人机运动动作及其与大脑、骨骼、肌肉之间的关系
- ●结合肌肉、感觉器官、大脑中的模式发生器和中枢神经系统本身解释运动的领域
- ●研究运动神经肌肉和肌肉骨骼功能的潜在机制
- ●复合神经肌肉骨骼系统中神经机械相互作用等健康问题
- ●其他神经与人体所有运动、动作关联问题
- ●确保组件间协同工作，为您独特的研究需求提供全面、系统化、高质量捕捉与数据分析
平衡性身体协调性分析系统,运动控制与协调的神经力学模型系统,基于神经肌肉基元和建模人体运动预测框架,运动动作协调能力检测分析系统,实时神经机械建模系统装置,运动动作sEMG分析系统,人体体内神经肌肉骨骼功能分析完整,人体神经肌肉骨骼运动力学系统,大脑如何控制动作模型装置,躯体运动神经控制分析系统
建模变得容易
直接从从标记、I M U、电磁跟踪器和 C 3 D 文件收集的运动捕捉数据中生成肌肉模型。
用户自定义 & 导入模型
导入 O p e n S i m 模型，定义您自己的模型或修改现有模型。 使用主题设置中的数据使您的模型特定于主题
数据分析和可视化
对肌肉应用颜色和不透明度以可视化募集水平。绘制单个肌肉力量以了解单个肌肉的相对贡献和排序。 比较肌肉力矩和外部关节力矩。 通过比较内部肌肉力矩与总关节力矩的总和来分析优化的质量。
灵活坚固
使用您现有的收集方法。 该系统自动将在该系统中收集的运动学和动力学数据链接到肌肉模型静态优化程序。 优化力或激活。
允许用户对三维肌肉骨骼图形进行建模、动画制作和测量以及神经控制协调。肌肉骨骼模型包括骨骼、肌肉、关节、韧带和其他可由用户通过图形界面操纵的物理结构的表示。这些模型可以用来模拟任何数量的运动，如步行、骑自行车、跑步、跳跃、举重和投掷。
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- 动作捕捉导入器–可以导入运动捕捉文件(C3D、TRB、TRC)进行回放和测量。它还可以从运动分析系统实时导入数据，并在捕获数据时制作三维模型的动画。
- 步态报告–运动报告工具创建一组运动的报告，包括步态。这些报告包含平均值、标准偏差和数据比较。对于步态报告，该工具计算步态事件，并自动将记录的运动分为左右步幅。包含格式化的Excel图表，以便于比较或研究数据。
- 脚本–脚本工具使用命令执行脚本，以加载模型和运动数据、执行动态模拟以及创建绘图和报告。脚本也可用于保存工具设置，以便下次启动或加载特定模型时恢复这些设置。
- 模型缩放–缩放实用程序会根据静态运动捕捉试验的测量结果，自动缩放通用模型以匹配任何尺寸的个体。包括肌肉路径在内的所有模型组件都会随着身体部分进行缩放。
- 肌肉包裹–用户可以交互定义球体、椭圆体、圆柱体和鸟居，以供肌肉肌腱执行器包裹。肌肉路径会在这些对象上自动计算，从而可以为包裹的肌肉计算肌肉长度、力量和运动手臂。
- 现场直播–只要肌肉的任何属性发生变化，肌肉属性的实时图就会更新。这允许用户立即观察移动附着点、缠绕对象或任何其他属性对肌肉长度、力臂和力的影响。
- 骨骼变形–用户可以将骨骼扭曲成新的形状，以模拟各种类型的骨骼畸形，如胫骨扭转或股骨前倾。
- 视频导入/导出–运动数据视频可以在运动动画期间导入并在虚拟屏幕上播放。这使得模型动画和实时视频的比较变得容易。视频也可以从模型窗口导出到AVI文件。
- 外皮–蒙皮是指链接到一个或多个身体部分的三维多边形表面。通过链接到一个或多个身体部分，可以使皮肤在关节移动时变形。皮肤可用于表示解剖皮肤、肌肉表面、韧带或其他表面。它们也可以用纹理贴图渲染，以增强真实感。
- 图像使用者界面–更新的用户界面元素使与模型交互以及更改骨骼、肌肉和其他组件的显示属性变得容易。该系统现在支持“拖放”，可以轻松加载模型或运动数据，并执行添加骨骼或运行脚本等功能。
- OpenSim兼容性–可以与OpenSim连接，OpenSim是一个开源软件系统，允许用户创建和测量运动的动态模拟。OpenSim通过提供额外的动力学特性，包括残余减少和计算肌肉控制，扩展了该系统的功能。OpenSim可以导入和导出该系统模型，允许用户利用这两个应用程序的功能。
- 由于不适当的重复运动导致的肌肉骨骼系统的过度负荷会导致损伤
- 建议进行肌肉强化练习，以防止受伤并加速康复
- 许多锻炼和康复建议是基于专家意见，而不是基于证据的研究
- 我们使用神经肌肉骨骼模拟来增加我们关于运动和锻炼对肌肉骨骼系统负荷的影响的知识
- 在我们的运动分析实验室，我们收集和分析来自不同人群的数据，包括运动员，例如和业余舞蹈演员、肥胖儿童和健康***
- 我们的研究结果可能有助于预防未来的伤害，并设计基于证据的康复计划
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神经肌肉控制是指肌肉对动态关节稳定性信号的无意识训练反应。肢体和躯干的运动都是通过这个系统来控制的，它需要为有目的的运动提供正确的信息。神经肌肉训练计划应解决几个方面的感觉运动功能和功能稳定，以改善客观功能和减轻症状。
神经肌肉训练方法是基于生物力学和神经肌肉原理，旨在改善传感器运动控制和实现功能稳定性补偿器。与传统的力量训练不同，神经肌肉训练强调运动质量，并在所有三个生物力学/运动计划中强调对关节、本体感觉、平衡等多方面的控制
神经肌肉运动对周围关节肌肉组织的功能表现、生物力学和肌肉激活模式有影响。仅仅恢复机械约束不足以恢复关节的功能，因为在日常生活和运动中所需的协调神经肌肉控制机制将被忽略。
感觉运动控制或神经肌肉控制是通过协调肌肉活动产生受控运动的能力。功能稳定性或动态稳定性是指关节在体力活动中保持稳定的能力。
损伤存在于感觉运动系统的不同层次，从感觉输入到中枢神经系统信息的整合和处理，再到执行自主运动和维持姿势控制的运动输出。有人认为，感觉运动功能障碍也可能在退行性关节疾病的发展和进展中发挥作用。
由疼痛、肿胀、炎症、关节松弛和关节感觉受体损伤等因素引起的神经抑制，很可能通过改变脊髓和脊髓上通路的兴奋性来阻止肌肉被完全激活
与对照组相比，未受伤的腿部也发现了感觉运动缺陷，这可能是由于受伤后身体不活动、固有功能差和/或来自受伤关节的感觉反馈受到干扰以及肌肉激活的抑制作用等因素造成的。
神经肌肉运动原理是神经肌肉训练计划能有效地改善膝关节问题患者的功能和减轻症状。神经肌肉训练将涉及多个关节和肌肉群在功能性负重姿势下进行。重点是运动的质量和效率。为了改善传感器运动控制，运动主要在不同位置（如卧、坐、站）的闭合运动链中进行，目的是通过肌肉协同活动获得低、均匀分布的关节面压力。感觉运动功能的几个方面，如力量、协调、平衡和本体感觉，都包含在神经肌肉训练中，但重点可以是，例如，一个运动中的平衡和另一个运动中的力量。其目的是在静态和动态情况下获得负载节段的平衡，并在类似于日常生活条件和要求更高的活动的情况下获得姿势控制。重点放在每个练习动作的效率和质量上。这种训练是个性化的，因为受伤或患病的人的症状和功能限制是不同的。训练和进展的水平由患者的感觉运动功能来指导，并考虑到与个体和损伤/疾病相关的各种因素。
普拉提对老年人动态平衡、本体感觉及跌倒恐惧的影响
老年人对跌倒的恐惧是导致老年人丧失独立性的主要原因，对老年人的身体功能有影响。对老年人来说，失去平衡是另一个重要的公共卫生问题，因为老年生活可能会带来毁灭性的后果，如死亡率增加。由于人口老龄化带来的人口结构变化，老年人对跌倒的恐惧、动态平衡和本体感觉已成为一个重要问题。印度拉贾斯坦邦尼姆大学的研究人员调查对象为62名年龄在65岁至75岁之间的老年人，比较普拉提与传统疗法对老年人动态平衡、本体感觉及跌倒恐惧的影响。A组受试者被要求进行OTAGO运动计划作为常规训练，B组在进行OTAGO运动计划的同时进行普拉提运动。用sensamove平衡板测量动态平衡和本体感觉，用跌倒效能量表（FES）测量跌倒恐惧。采用SPSS软件包对数据进行统计分析。组内干预前后均采用配对t检验，两组间各项结果评分差异有高度显著性。组间比较采用独立t检验，两组间各变量差异显著。该项研究结果显示，普拉提与传统训练方案均能老年人跌倒恐惧、动态平衡及本体感觉。然而，普拉提干预被发现有更大的好处相比，传统的平衡干预的所有变量。
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