神经力学实验装置系统（神经力学科研装置）

脑瘫是常见的儿童神经系统ji病，在欧洲每例活产中有2-3例
多层次的手术用于纠正肌肉骨骼异常和改善行走
手术的结果是适度的(60%的患者没有改善)，并且在过去的20年里停滞不前
使用基于神经肌肉骨骼、统计和有限元模型的计算机模拟来估计临床相关参数，目的是提高我们对步态功能障碍的因果因素的认识，并增加未来积*治liao结果的数量
对于我们的模拟，我们一方面开发方法来为基础研究问题创建高度特定主题的模型，另一方面开发快速简单的工作流程来将的建模集成到临床实践中
我们与上的脑瘫治liao合作，包括佩伦伯格大学医院(比利时)、吉列儿童专科保健(美国)和斯佩辛整形医院(奥地利)的临床步态实验室

2、根据一个人的步态模式预测个体的骨骼生长

由于骨骼的病理负荷，许多儿童在成长过程中会出现骨骼畸形
矫正性截骨术，例如去旋转手术，用于矫正过度畸形
儿童骨骼的机械反应提供了一个令人兴奋的机会，可以在早期纠正负载环境，避免骨骼畸形的发展
我们使用基于神经肌肉骨骼和有限元模型的多尺度模拟来预测股骨的生长趋势，并研究什么样的负荷特性会导致典型的病理性生长
为了验证我们的机械生物学生长预测，我们将我们的模拟结果与从两次采集的磁共振图像中获得的股骨几何形状的实际变化进行了比较
调查临床干预对肌肉骨骼负荷和股骨生长的影响，使我们能够确定哪些早期干预有可能使股骨生长正常化

3、增加我们对复杂运动的运动控制的洞察力

从简单的直立到复杂的运动，肌肉力量对于任何积*的人体运动都是必要的
肌肉由神经电指令控制
肌电图记录捕捉导致肌肉收缩的电信号，并能为神经肌肉控制策略提供见解
中qu神经系统被认为使用特定任务的运动模块，称为肌肉协同，来降低运动控制的复杂性
肌肉协同作用可以从肌电图记录中计算出来，并用于运动控制研究
我们使用肌肉协同分析来研究人类如何完成复杂的运动和学习新的运动任务

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

系统功能概述：

●完整人体运动体内运动、动作、机械力协调互动的分析系统，、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qu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��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、系统化、高质量捕捉与数据分析

一套一站式交钥匙 3-D运动实时捕捉分析系统，旨在同步收集来自各种运动跟踪器、EMG（肌电图）、测力台、手传感器、EEG脑电图、
定量脑电图(quantitative EEG, qEEG)系统、数字视频、事件标记和其他模拟设备、虚拟现实和触觉设备的数据。
从丰富的分析工具集合中生成的数据可立即通过所有数据输出的图形显示进行回放。令人惊叹的 3-D 计算机渲染对象动画可以被视为骨架、简笔画或人形。集成使用市场上
广泛的硬件实现对人体运动、大脑活动、眼球运动、肌肉募集和作用在身体上的外力的实时测量。
确保您选择的组件协同工作，为您独特的研究需求提供、系统化、高质量的数据。数据完全同步，与其他组件准确定位，并通过的计算机
渲染和图形显示实时呈现。数据输出包括所有运动学和动力学数据，包括关节力和力矩，以及从虚拟环境同步接收的用户定义变量。数据可在不需要编程的直观下拉菜单中使用。
用户编写的脚本可以定义额外的数据和事件，并与统计模块一起扩展该系统的固有功能。

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。

分析和跟踪受试者生物力学能力的变化，监测肌肉募集并分析感觉组织

特点：

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我们都知道，神经控制单元改变肌肉募集顺序而维持关节稳定，失神经控制就会导致肌肉的失衡和功能的紊乱，因此理解神经控制不仅对于从事神经康复来说非常重要，对于长从事肌肉骨骼康复也是具有非常重要的意义的。

神经的反射会影响肌肉的平衡和功能，另外，关节结构、肌肉功能以及中qu神经系统之间是存在交互作用的。因此，理解中qu神经控制是非常有必要的一件事情。

今天来聊聊神经重塑的问题，根据人体发育学说，人的神经细胞在出生都已经是基本恒定的，也就是说，神经细胞数量是恒定的，我们从小到大，不停的学习，实际上是皮质下中qu和皮质中qu不断的完善过程。

当我们听到别人说“我根本不懂做这工”时，很多时都会安慰他说︰你一出世就会做吗？，那就是说除了与生俱来的一部分原始功能外，我们的一生都在学习、熟习新的知识和技巧。

我们能如常活动是因为由婴儿时代到现在，都不断在学习、修正、深化每种技能，例如不断试步行、跌倒、再起来，直至懂得步行为止。之后又会尝试跳跃、跑步等更高阶的动作。

所以说脑卒中的患者就像婴儿一样学习、修正每个活动功能，而我们的工作是教师、教练。巴宾斯基症阳性在2岁以前是属于正常的生理现象，随着脑的完善，中qu会对这一个神经反射进行抑制，我们发现脑卒中患者出现巴宾斯基症阳性，实际上就是中qu对于这一神经反射出现失抑制的过程。

我们在学习神经康复学这门课程时会提到神经可塑性的理论，中qu神经损伤后会发生系统间和系统内存在结构和功能的可塑性，怎么去理解这个概念呢？

系统间的重塑也就是当中qu神经某一部分损伤时它所支配的功能由另一部分代替，比如当大脑皮质受损时，较粗糙低级的功能即可由古、旧脑承担。系统内的可塑，也就是系统内功能的重组其重要的表现为突触的可塑性和神经轴突的发芽。

神经细胞是恒定的，也就是说我们的脑细胞发生死亡后几乎不会重新生长出新的脑细胞，但是这一损伤后的神经支配中qu就会对肌肉控制产生影响，那么我们做康复实际上是通过康复手段去影响突触数目的增加或者减少、神经轴突侧枝发芽等实现功能的重造。

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