在典型发育的5-18岁儿童和青少年的运动发育非线性建模使用基于机器人的行为评估.
Stephan C D Dobri1, Stephen H Scott2, T Claire Davies1
1Department of Mechanical and Materials Engineering, Queen's University, Kingston, ON K7L 3N6, Canada.
Bioengineering (Basel, Switzerland)
|November 27, 2025
概括
机器人评估可以创建儿童和青少年运动发育的准确模型. 这些模型显示,随着年龄的增长,表现会提高,可变性会减少,这对于识别运动缺陷至关重要.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 发展生物学 发展生物学
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
背景情况:
- 与机器人任务相比,对运动功能的临床评估缺乏准确性和重复性.
- 运动发育遵循非线性轨迹,在生命早期发生快速变化,在成年期放缓.
- 运动任务的性能变化在儿童和青少年期间发生显著变化.
研究的目的:
- 通过使用机器人评估,开发典型发育的儿童和青少年运动发育的规范模型.
- 建立特定年龄的绩效基准来跟踪运动技能的获得.
- 调查年龄,表现变化和可重复性之间的关系.
主要方法:
- 使用Kinarm外骨架机器人系统进行精确的运动评估.
- 招募了288名年龄在5-18岁的典型发育参与者.
- 应用指数或二次曲线适应机器人性能数据,结合与年龄相关的变异性的线性术语.
主要成果:
- 大多数运动性能参数都显示,随着年龄的增长,运动性能显著改善.
- 没有任何参数表明表现随着年龄的增长而下降.
- 观察到与年龄相关的性能变异的实质性变化,一些参数显示范围减少了74%.
- 性能变化减少与年龄的增加相关.
结论:
- 运动发育的规范模型必须考虑与年龄相关的性能变化和可重复性的变化.
- 准确识别运动缺陷需要反映这些发育变化的模型.
- 机器人评估为创建典型运动发育的复杂模型提供了可靠的基础.


