推进步态分析:整合多模式神经成像和扩展现实技术
Vera Gramigna1, Arrigo Palumbo1, Giovanni Perri2
1Department of Medical and Surgical Sciences, University "Magna Graecia", Viale Europa, 88100 Catanzaro, Italy.
Bioengineering (Basel, Switzerland)
|March 28, 2025
概括
先进的步态分析结合了神经成像和扩展现实 (XR) 来进行更好的诊断. 这种方法整合了大脑活动监测和沉浸式模拟,以提高对人类运动和患者结果的理解.
科学领域:
- 神经科学和生物医学工程
- 专注于大脑功能,生物力学和人类运动分析的先进技术的交集.
背景情况:
- 人类步态分析对于诊断神经肌肉和骨科疾病至关重要.
- 技术进步使得创新的多式联络方法能够结合神经成像和扩展现实 (XR).
研究的目的:
- 审查先进步态分析的先进解决方案,整合神经成像,XR和基于传感器的方法.
- 探索这些综合技术的潜力,以了解人类运动和改善临床应用.
主要方法:
- 整合可穿戴神经成像 (fNIRS,EEG) 来监测行走期间的大脑活动.
- 使用XR技术 (VR,AR,MR) 进行沉浸式步态分析,模拟和可视化.
- 结合脑部和生物力学数据,对运动进行全面评估.
主要成果:
- 先进的步态分析提供实时,高分辨率数据和沉浸式可视化.
- 提供了对大脑肌肉骨协调和运动控制的神经机制的更深入的理解.
- 突出了改善临床决策和个性化康复策略的潜力.
结论:
- 多模式神经成像和XR集成为步态分析提供了一种变革性的方法.
- 挑战包括数据融合,计算需求和可扩展性.
- 未来的研究方向包括利用人工智能进行优化和临床翻译.
