产品名称人体运动的多尺度神经力学模型系统
品牌美国
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产品说明

神经力学实验装置系统(神经力学科研装置)

——人体运动的多尺度神经力学模型系统

系统功能概述:

研究人体运动源于神经、肌肉和骨骼系统之间的协调互动。检查骨骼、肌肉和神经系统的综合作用,以及它们如何相互作用以产生完成运动任务所需的运动。
旨在了解运动及其与大脑的关系。结合肌肉、感觉器官、大脑中的模式发生器和中枢神经系统本身的努力来解释运动的领域。
应用包括了解运动神经肌肉和肌肉骨骼功能的潜在机制,对复合神经肌肉骨骼系统中神经机械相互作用等缓解健康问题以及设计和控制机器人系统。
该设备开发综合多尺度建模方法,包括肌肉、骨骼和神经模型。使用的高密度肌电图 (HD-EMG) 与盲源分离相结合,将干扰 HD-EMG 信号识别到由同时控制许多
肌肉纤维的脊髓运动神经元放电的尖峰列车集合中。开发的由体内运动神经元放电驱动的多尺度肌肉骨骼建模公式,用于计算所得肌肉骨骼力的高保真估计。
这将使神经控制的肌肉组织如何与骨骼组织相互作用的分析能力前所未有,因此将为了解神经肌肉/骨科疾病的病因、诊断和治疗开辟新的途径。

  • ●完整人体运动体内zui终运动、动作、机械力协调互动的分析系统,quan面、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枢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的潜在机制
  • ●复合神经肌肉骨骼系统中神经机械相互作用等健康问题
  • ●其他神经与人体锁有运动、动作关联问题
  • ●确保组件间协同工作,为您dute的研究需求提供quan面、系统化、高质量捕捉与数据分析

系统特点:

        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锁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dute的研究需求提供quan面、系统化、高质量的数据。 数据完quan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。 数据输出包括锁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。

允许用户对三维肌肉骨骼图形进行建模、动画制作和测量以及神经控制协调。肌肉骨骼模型包括骨骼、肌肉、关节、韧带和其他可由用户通过图形界面操纵的物理结构的精雀表示。这些模型可以用来模拟任何数量的运动,如步行、骑自行车、跑步、跳跃、举重和投掷。

  • 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te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锁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精雀计算肌肉长度、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te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。

力量和调节
提供用于动作捕捉的硬件和软件的交钥匙包,根据力量和调理专业人士的需求量身定制。

之运动平衡评估介绍:

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:

1、立即评估
输出同步压力中心和运动学数据,以及用户定义的测量值,包括局部和quan局大/小摇摆和运动范围。 实时提供此信息,以便为您的受试者提供即时的表现反馈。
2、实时生物反馈
通过音调和视觉提示提供实时生物反馈,以跟踪和扩展任何身体部位的运动范围。 监测肌肉募集的时间和存在以you化平衡策略。

3、集成外围数据
通过同步脑电图、眼动追踪、数字参考视频、虚拟现实和肌电图扩展运动学和地面力数据收集,以调查有助于平衡和姿势控制的锁有神经肌肉因素。 可以随时间添加硬件以扩展功能。 锁有数据源都可以同步收集,也可以通过单击按钮单du收集。

4、分析
利用 该系统 的非线性分析功能,例如熵和分形维数,可以更完整地评估稳定性。

5、动态跑步机控制
使用 该系统 的双向实时接口控制 Bertec 的仪表跑步机,以控制皮带速度。 根据运动学数据修改皮带速度以进行自定步调步行和跑步,或在数据收集期间应用用户定义的扰动以评估姿势控制




之肌肉建模分析介绍:集成肌肉模型 采集的运动捕捉数据分析肌肉力量和力矩。

分析出被测者的肌肉纤维类型、状态、适应潜力等指标从而评判被测者适合哪种类型的运动;还可以准确测量被测肌肉的疲劳度,监测肌肉疲劳恢复情况所需要的时间,从而科学合理制定训练计划和强度;并从测试中可分析得出,左右两侧肌肉是否对称,状态是否正常,在运动员训练或是比赛前,规避受伤风险,不会给测试者带来任何伤害和影响,还可在受伤后直接选取受伤部位得到受伤肌肉的具体信息,根据信息,可以很准确判断肌肉受伤情况并制定康复计划流程,帮助缩短康复所需要的时间





建模变得容易
直接从从标记、I M U、电磁跟踪器和 C 3 D 文件收集的运动捕捉数据中生成肌肉模型。
用户自定义 & 导入模型
导入 O p e n S i m 模型,定义您自己的模型或修改现有模型。 使用主题设置中的数据使您的模型te定于主题
数据分析和可视化
对肌肉应用颜色和不透明度以可视化募集水平。绘制单个肌肉力量以了解单个肌肉的相对贡献和排序。 比较肌肉力矩和外部关节力矩。 通过比较内部肌肉力矩与总关节力矩的总和来分析you化的质量。
灵活坚固
使用您现有的收集方法。 该系统自动将在该系统中收集的运动学和动力学数据链接到肌肉模型静态you化程序。 you化力或激活。

允许用户对三维肌肉骨骼图形进行建模、动画制作和测量以及神经控制协调。肌肉骨骼模型包括骨骼、肌肉、关节、韧带和其他可由用户通过图形界面操纵的物理结构的精雀表示。这些模型可以用来模拟任何数量的运动,如步行、骑自行车、跑步、跳跃、举重和投掷。

  • 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te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锁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精雀计算肌肉长度、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te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。

典型应用:


1、改善脑瘫患儿的临床决策




  • 脑瘫是常见的儿童神经系统疾病,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ji治疗结果的数量
  • 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te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
  • 我们与世界上著名的脑瘫治疗领导者合作,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te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ji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
  • 中枢神经系统被认为使用te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

4、估计健康和病理人群在不同运动期间的肌肉骨骼负荷



  • 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,例如专业和业余舞蹈演员、肥胖儿童和健康成人
  • 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
5、多尺度神经力学
我们与人类中枢神经系统建立了临床上可行的接口,使我们能够接触到神经细胞的功能,如脊髓运动神经元。我们构建了人类神经-肌肉-骨骼系统的te定受试者多尺度模型,该模型可以将神经记录转化为对完整运动人体体内终机械功能的准确预测。

6、实时神经机械建模
当前的临床生物力学涉及冗长的数据采集和耗时的离线分析。我们开发了用于实时精雀分析完整人体体内神经肌肉骨骼功能的创新方法。这将推动医疗技术的发展,包括内部机械力的实时生物反馈和患者-机器接口。

7、基于外骨骼模型的控制
我们开发了的在线肌肉骨骼建模方案,可以预测个体的神经肌肉骨骼系统如何对与残肢平行连接的可穿戴设备做出反应。我们使用动态模拟来预测复杂机器人外骨骼的机械功能。这些信息被实时用于为可穿戴机器人创建新的基于模型的控制范例,这些范例可以恢复或增强人类的运动能力。

8、基于假肢模型的肌电控制
我们根据脊髓运动神经元的放电时间和肌肉骨骼水平上新出现的物理行为的准确预测,定义并实验测试了新的人机界面。这导致了新的基于模式的仿生肢体肌电控制方案。解释个体神经肌肉骨骼系统的人机界面的发展将为通过仿生可穿戴辅助技术解决临床相关康复挑战带来前所未有的机遇。

9、运动增强技术
在“flex张力项目”的框架下,我们与杜氏亲代项目合作,开发和测试各种技术,用于杜氏肌营养不良症患者的意图检测及其与主动上肢辅助设备的整合。我们的目标是将这些技术转化为用户,这就是为什么我们的目标是以用户为中心的设备设计和意图检测开发。我们也对手功能的研究感兴趣,尤其是对患有糖尿病的人。


更多详细方案,请咨询产品顾问:李经理,18618101725
  

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