[确定和建模神经肌肉疾病中行走的决定因素,以优化日常生活中的功能辅助]

科学领域:

• 康复工程 康复工程 康复工程
• 生物力学 生物力学
• 神经学 神经学

背景情况:

• 下肢外骨架在神经肌肉疾病 (NMDs) 中提供了潜在的移动性支持.
• 目前用于NMD特定补偿策略的外骨架辅助算法的有效性尚未得到充分证实.
• 了解NMD患者的步态变化对于开发有效的辅助技术至关重要.

研究的目的:

• 在NMD患者中进行步态的多参数分析.
• 评估两种商业下肢外骨架 (Keeogo®和Myosuit) 对NMD患者步态的影响.
• 确定目前用于NMD康复的外骨技术的局限性.

主要方法:

• 在行走过程中结合了动力学,电肌图学,肌肉力量和主观感知数据.
• 评估NMD患者的步态参数,与健康人群相比.
• 评估了与Keeogo®和Myosuit一起使用外骨的使用情况,并比较了有或没有辅助的性能.

主要成果:

• 患有NMD的患者表现出走路性能降低,其特点是节奏降低,姿势持续时间长,步伐长短,脚角度减少.
• 与对照组相比,患者的肌肉强度降低,部动力学变异性增加.
• 外骨的使用虽然安全,但导致全球行走性能下降和复杂的肌肉活动再分配,关键的性能决定因素没有变化.

结论:

• 目前的下肢外骨可能不能充分支持NMD患者的步态,可能会降低性能.
• 外骨架辅助算法需要针对NMD特定需求进行优化.
• 个人化肌肉骨模型被建议用于未来的外骨个性化,以增强步行支.