IEEE trans :步长生物反馈提高脑瘫患者踝关节外骨骼步行能力的计划书

脑性崩溃（CP）病变的运动所和动作受损辉对其活动能力和体力活动水平产生阻碍 。他们经常表现显现出病态的双足模样式，包括站立时过份的膝肌肉和髋肌肉屈曲，以及一帆风顺当年减少的踝肌肉-足底屈曲。这些双足模样式与缓慢的负重速度、缩短的权重有关。 功用性双足基础训练已受到流行病学深入研究人员的高度重视，旨在是为脑瘫成年人共同开发有效地的干预措施。双足基础训练与人类反馈已使一些个人自愿扭转他们的驾车行为。当这些参数被可作CP病变双足基础训练的直接人类反馈最大限度时，肌肉角度、时空形态和躯干活就会发生巩固，深入研究发现，权重是一种一般化有效地的反馈方样式，也提升了CP之前脚踝的运动所能力。

可穿戴除此以外设备也有可能纳强良好的运动所模样式，并通过使中枢神经系统躯干疾病病变更容易负重来增纳基础训练强度。将人类反馈与体重支持或机器人除此以外（即Lokomat）双足基础训练相结合，可促进之前风病变脊髓受损病变和脑瘫成年人康复。本深入研究的旨在是共同开发并解析数据处理人类反馈机制的可行性，以提升CP病变的无约束踝肌肉角质层除此以外负重性能。

角质层人类反馈系统对的主要设计标准包括：（1）流行病学双足标准；（2）适合于成年人的恰当、一般化的用户界面；（3）包含恰当的新游戏化电子技术以更进一步直接参与 （4）踝肌肉角质层除此以外。 权重作为双足设计标准，是因为它是CP病变常见的流行病学指标， 对于所有年龄段的采用者来说，实施相对恰当且一般化。先当年一项针对脑瘫成年人的深入研究尝试了多种人类反馈靶点，并得显现出结论：权重是所有选择之前最一般化的，这造成病变函数调用之前踝肌肉军事力量的增纳 。

采用为每位直接参与者定制的无系带踝肌肉角质层（质量：小尺寸为1.85 kg，大尺寸为2.20 kg）备有踝肌肉除此以外，并搜罗信息进行数据处理人类反馈。该系统对的基本当年提是通过采用操作者考虑步幅变动的管控策略来增纳CP之前的踵屈肌缺陷来巩固驾车功用，从而实现设备和用户两者之间的无缝并行。 腰部安装的电机和管控组件 。 采用 先当年解析的管控策略来估计数据处理人类踝肌肉加速度 。在站立之前，角质层备有与人类踝肌肉加速度的数据处理估计成比例的动态足底屈肌加速度。在摆动之前，根据用户取向和脚趾间隙的美感评估，备有0.02至0.11 Nm/kg的背屈除此以外。

采用者踝肌肉角质层的机械设计

7名6至31岁的脑瘫病变直接参与了深入研究。 具体了每个直接参与者的终端跑步机负重速度和权重。接下来，直接参与者按照浮动的、预先具体的终端首选速度，按照随机顺序完成以下三种驾车条件：身着医生指定的鞋子和矫形器负重；另行协助-负重时与角质层；人类反馈纳除此以外-带人类反馈的驾车。搜罗了每种情况最后20秒的运动所、军事力量和躯干活动图表。10个屏幕的运动所猎取系统对（120 Hz；Vicon）和自订标记集用做记录运动所学图表。

数据处理人类反馈系统对估计的权重与运动所猎取数值的权重有很强的相关性（R=0.771，p

穿鞋负重（终端），单踝除此以外（Assist）和人类反馈纳除此以外负重时图表

人类反馈纳上除此以外负重造成下肢伸肌加速度和军事力量增纳。与终端相比，站立之前髋肌肉伸展和踝肌肉踵屈加速度峰值增纳了50.6%± 42.9%（p=0.041）和15.7%± 分别为17.7%（p=0.03）。采用人类反馈纳除此以外负重可使整个下肢的峰值依靠加速度增纳31.7% （p=0.039）； 。单用踝肌肉除此以外负重一定就会增纳峰值依靠加速度或下肢军事力量，更就会增纳峰值髋肌肉和踝肌肉加速度36.5%± 32.9%（p=0.036） 。人类反馈纳除此以外和另行除此以外在肌肉加速度或军事力量上都不能统计学上的明显差异 。 观察到终端人类踝肌肉加速度与人类反馈纳除此以外负重时测量的人类踝肌肉加速度的相对变动呈负相关（R=0.758，p=0.048 ）。

深入研究相比之下，在可穿戴样式踝肌肉除此以外负重时备有数据处理步幅人类反馈可能是一种有效地的CP双足基础训练工具，特别是对于之前重度踵屈肌受损的病变。 与终端相比，人类反馈纳除此以外几乎可以几天后巩固下肢动作、加速度和正功率，而另行除此以外则不能或更实际的巩固。 深入研究结果支持将来深入研究人类反馈和踝肌肉除此以外联合双足基础训练的积极效应。

Y. Fang and Z. F. Lerner, "Feasibility of Augmenting Ankle Exoskeleton Walking Performance With Step Length Biofeedback in Individuals With Cerebral Palsy," in IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, vol. 29, pp. 442-449, 2021, doi: 10.1109/TNSRE.2021.3055796.