机器人模式设计对脊髓损伤患者步态的影响

背景：治疗师帮助的减重运动平板训练方法是一种效果较好的步态训练方法,但因其对治疗师体力消耗较大,且人员需要较多,临床应用受到一定限制。机器人帮助的减重运动平板训练受到广泛关注。 目的：总结机器人在脊髓损伤患者步态康复中的作用及其对下肢运动及肌肉活动模式的影响。 方法：由第一作者检索PubMed数据库(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/PubMed)1995-01/2010-12涉及机器人、Lokomat、减重运动平板训练及脊髓损伤步态康复内容的文献,英文关键词为“spinal cord injury,gait,walking,locomotor,locomotion,rehabilitation,robot,robotic,Lokomat ”,排除陈旧性、重复性文献,保留30篇文献归纳总结。 结果与结论：虽然到时目前为止还没有证据证明机器人运动训练方法优越于其他方法,但其在脊髓损伤康复领域的应用也有明显的优势。机器人设备对下肢运动的被动引导及固定步行模式的重复训练不利于患者最大自主肌力的发挥及步行循环周期之间的变动,不能做到治疗师那样敏感地感受患者的运动表现。治疗师只有全面了解机器人设备并根据患者的运动能力不断调整训练参数,以致使患者在精确控制环境下最大限度地发挥自主运动能力,才能获得最佳的运动训练效果。     

Lokomat全自动机器人步态训练与评定系统对不完全性脊髓损伤患者步行功能的影响

背景：机器人设备能够在精确控制的环境下为患者提供安全可重复性的高强度较长时间的步态训练,其在康复领域的应用有其明显的优势。 目的：探讨Lokomat-全自动机器人步态训练与评定系统在改善不完全性脊髓损伤患者步行功能方面的作用。 方法：2名男性不完全性脊髓损伤患者参加Lokomat步态训练5.5个月,于训练前、训练后6,12周及训练5.5个月后对患者进行下肢运动功能评分(Lower Extremity Motor Scores, LEMS)、10 m最快步速、6 min步行耐力及Berg平衡量表测试。 结果与结论：两名患者经过Lokomat自动步态训练,虽然LEMS分数无明显提高,但其10 m最快步速、6 min步行耐力、Berg平衡量表评分均较训练前改善。这说明机器人自动步态训练能够有助于改善不完全性脊髓损伤患者的步行能力。 关键词：机器人;Lokomat自动步态训练;脊髓损伤;步态;康复;运功 doi:10.3969/j.issn.1673-8225.2012.13.010     

下肢康复机器人结构设计的研究进展

下肢康复机器人是一种针对下肢功能障碍进行针对性康复训练的工具,能够为神经损伤导致的行走功能障碍患者提供安全、有效的步行训练,其结构和功能是影响患者功能恢复的关键因素。因此对下肢康复机器人的结构和功能进行系统总结能够为结构优化和功能提升提供重要的参考。本文从下肢康复机器人的分类、驱动方式和临床应用三个方面对下肢康复机器人的研究现状进行综述,并对下肢康复机器人的研究方向进行展望。     

脑卒中患者偏瘫步态中的推进力缺陷

背景：脑卒中患者的异常步态严重影响了行走时的推进力,继发地降低了患者的行走速度、行走距离及稳定性,增加了患者的跌倒风险,严重影响患者的生活质量。目的：综述脑卒中偏瘫患者中推进力缺陷的相关研究,总结现有研究者对推进力缺陷的理解,并分析推进力与步态的关系,最后阐述并比较最新用于改善推进力缺陷的康复技术,为临床治疗提供参考。方法：通过计算机检索万方医学网、中国知网、Pub Med和Web of Science核心集数据库收录的相关文献。中文检索词为“推进力OR地面反作用力、脑卒中OR脑中风OR偏瘫、步态OR步行OR行走”,英文检索词为“propulsive force OR propulsive,Stroke OR cerebral infarction OR hemiplegia,walk*OR gait”。检索文献时限为2003-2023年,最终纳入71篇文献进行综述分析。结果与结论：(1)针对于髋、踝关节的训练可能对患者的步行功能更有效果,特别是应用柔性外骨骼机器人的训练,但以推进力作为脑卒中患者步行功能的预后指标仍然需要更加充足的证据。(2)与推进力相关的生物力学变量包括：支撑末期的...     

下肢康复训练方法的研究现状

下肢运动功能障碍严重影响了患者的日常生活及步行的功能,严重时会造成偏瘫等现象,越来越多的研究者致力于寻找新的有效的下肢康复训练方法。目前临床常用的下肢康复训练方法有肌电生物反馈与综合康复训练结合法、针灸联合康复训练法、电刺激疗法和步态训练法。本文针对近年来下肢康复训练方法的多样性进行了系统回顾及总结,尤其对早期介入的减重步态训练康复模式进行了综述及展望。     

下肢外骨骼康复机器人的研究与进展

背景：如何提高脑血管疾病所致中枢神经系统损伤患者的日常活动能力是康复医学亟待解决的问题,而外骨骼康复机器人的发展为解决这一问题提供了可能。 目的：回顾下肢外骨骼康复机器人的研究进展,对下肢外骨骼康复机器人的设计与开发提出新的展望。 方法：由第一作者检索1990/2008 PubMed数据库(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/PubMed)及万方数据库(http://www.wanfangdata.com.cn)有关医用下肢外骨骼康复机器人的文献,英文检索词为“exoskeletons robot,central nerve damage,passive rehabilitation training,the man-machine integration interaction interface”,中文检索词为“外骨骼机器人,中枢神经损伤,主被动康复训练,人机一体化交互接口”。排除重复性研究。 结果与结论：共纳入26篇文献归纳总结。外骨骼康复机器人研究报道较多,但如能解决体积小、轻便、低功耗、大功率输出等问题,同时具有响应快、低惯性、高精度和高安全性等性能,必将使神经损伤患者下肢功能最大化地恢复成为可能。     

足底压力训练在脑卒中偏瘫患者运动康复中的应用价值及其对步行功能、步态及平衡能力的影响

目的:探讨在脑卒中偏瘫患者运动康复时足底压力训练的应用价值.方法:选取2019年8月至2021年3月期间我科收治的107例脑卒中偏瘫患者作为研究对象,随机数字表法分为对照组(n=53)和观察组(n=54).对照组采取Bobath法、运动再学习为主的运动功能训练,观察组在对照组的基础上增加足底压力训练.对比两组患者步行能力、步态参数、平衡能力.结果:治疗后步行功能分级(Functional ambulation classification,FAC)、步频、步幅、步速、步长、起立行走计时测试(Timed up go test,TUG)、睁眼、闭眼静态平衡率高于对照组,步行周期、双支撑相明显低于对照组(P<0.05).结论:足底压力康复训练在脑卒中偏瘫患者运动康复中,可改善脑卒中偏瘫患者的平衡能力、步行能力及步态参数.     

不同速度下正常老年人下肢关节的角度参数

背景：目前国内主要采用步态分析仪测量患者步行时的关节角度,但是在每一个康复治疗时期进行这些测量非常耗费时间。利用Lokomat步态康复机器人则可以在患者训练过程中对患者的关节角度、肌力等参数进行实时记录,省时省力。 目的：采用步态康复机器人Lokomat测定正常老年人不同速度下的下肢关节角度参数。 方法：选取健康老年人30名,男15名,女15名,年龄60~64(62.40±1.58)岁。利用步态康复机器人评估工具,在减重40%,引导力60%,速度1.6,1.8,2.0 km/h状态下对正常老年人的下肢关节角度参数进行记录。 结果与结论：老年人关节角度参数动态指标测试结果显示,在速度1.6 km/h状态下左髋关节最大伸展角度,在速度2.0 km/h状态下左、右髋关节最大屈曲角度,男女组间差异有显著性意义(P < 0.05)。老年人不同速度下髋膝关节角度测试结果显示,老年人左右膝关节最大伸展角度在步行速度1.6 km/h与1.8 km/h,1.6 km/h与2.0 km/h,1.8 km/h与2.0 km/h相比差异有显著性意义(P < 0.05)。结果可见不同速度下髋关节最大屈曲角度男性大于女性,治疗师在进行Lokomat步态康复训练时应根据患者的性别差异,调整髋膝关节角度和训练模式。随着步行速度的增加老年人髋膝关节屈曲角度增加,伸展角度减小,治疗师应根据步速的增减适当调节髋膝关节活动度,增强患者腿部运动与机器人外骨骼式机械腿的配合,提高患者的训练效果。     

基于PCI-1240运动控制卡的肢体康复训练控制系统的实现与软件设计EI北大核心CSCD

本研究开发了一种基于坐姿的下肢康复运动控制系统,该系统包括下肢外骨骼机构、电机驱动控制电路、运动控制程序等。通过6个电机为髋、膝、踝关节转动提供动力,采用PCI-1240运动控制卡作为控制核心,实现了下肢各关节重复性转动训练和步态康复训练的速度、角度和运动时间的精确控制和调节。本文试验结果表明,该运动控制系统能很好地满足下肢功能障碍患者重复性康复训练运动的需求。本文为康复训练机器人中运动控制系统提供了更多的方法数据,可促进工业自动化设备向医疗领域转变,有利于康复机器人的更进一步研究。     

基于PCI-1240运动控制卡的肢体康复训练控制系统的实现与软件设计

本研究开发了一种基于坐姿的下肢康复运动控制系统,该系统包括下肢外骨骼机构、电机驱动控制电路、运动控制程序等。通过6个电机为髋、膝、踝关节转动提供动力,采用PCI-1240运动控制卡作为控制核心,实现了下肢各关节重复性转动训练和步态康复训练的速度、角度和运动时间的精确控制和调节。本文试验结果表明,该运动控制系统能很好地满足下肢功能障碍患者重复性康复训练运动的需求。本文为康复训练机器人中运动控制系统提供了更多的方法数据,可促进工业自动化设备向医疗领域转变,有利于康复机器人的更进一步研究。     

下肢康复机器人训练对恢复期脑卒中患者平衡功能的影响

目的：探讨采用LOKOhelp下肢康复机器人训练对恢复期脑卒中患者平衡功能的影响响。方法将具有一定行走能力的60例恢复期脑卒中患者分为观察组(30例)和对照组(30例),对照组采用常规康复训练方法,观察组患者在常规康复训练的基础上增加下肢康复机器人训练,30min/d,6w后采用Berg平衡量表(BBS)评定疗效。结果训练前观察组和对照组患者平衡功能无显著性差异(P>0.05);经过6w康复训练后,两组的平衡功能均明显提高,但观察组提高的程度优于对照组(P<0.05)。结论下肢康复机器人对提恢复期高脑卒中患者的平衡功能有积极作用。     

截瘫步行器的仿生效果

背景：截瘫步行器的临床应用,使截瘫患者重建步行功能成为可能,但截瘫步行器只为进行步行康复训练及简单的行走,距离真正意义上的步行功能代偿相差还很远。 目的：对目前几种截瘫步行器的结构特点、作用机制及仿生效果进行归纳、分析。 方法：应用计算机检索1990-01/2008-12 PubMed数据库及万方数据库有关截瘫步行器的特点、仿生效果及临床应用方面的相关文献,英文检索词“reciprocation gait orthosis,walkabout,bionice”,中文检索词“截瘫步行器,仿生”。检索文献量总计32篇。 结果与结论：目前无动力截瘫步行器运用较广泛,但对截瘫患者来说,通常只为进行步行康复训练及简单的行走,距离真正意义上的步行功能代偿相差还很远。运用最广的往复式截瘫步行器和互动截瘫步行器这两种截瘫步行器仿生效果较差,步态严重失真,体能消耗大,而由外部能源补充能耗的步行器则可以克服无动力步行器的不足,随着人工智能技术在机器人和许多工业领域得到了广泛应用,它的发展可为患者提供性能优良,安全可靠,更具有仿生性的截瘫步行器产品。     

减重步行康复训练机器人的设计及其临床应用

目的为提高减重步行训练机器人的临床应用,进一步促进康复机器人的实际应用与推广提供方法和措施,针对以往步行训练机器人临床应用性不强的问题,提出一种操作简单、结构灵活、实用性强的下肢康复机器人设计方案。方法利用模块化、集约化的设计方法,从人机工程学、康复医学、机械设计等方面对机器人整体进行穿戴式外骨骼、减重训练架、自适应跑台、悬吊背心等功能模块的划分和设计。同时,结合理论计算与SolidWorks有限元仿真,对机器人的关键部位进行优化分析。结果经过实体样机加工和初步临床实验,验证了该减重步行康复训练机器人设计的可行性和科学性。结论本次临床应用性设计研究可以提高减重步行训练机器人的实用性,可以为类似的研究和设计提供参考。     

上肢协调功能障碍康复技术研究进展

上肢协调功能障碍是脑卒中患者及脑瘫患儿常见的后遗症,导致患者生活不能自理,严重危及患者的生理心理健康。我们介绍了上肢协调功能康复训练的两大方法:双侧肢体间协调训练和单侧肢体内协调训练,详细阐述了虚拟现实、多感官传感、图像投影、康复机器人、生物反馈电刺激等康复技术在上肢协调功能障碍中的应用,并对训练效果进行总结。最后对未来上肢协调训练康复技术的发展进行展望。     

节律性听觉刺激干预脑卒中患者非急性期的运动障碍

背景：近些年来,国外已将互动节律性听觉刺激用于康复治疗中枢神经损伤导致的运动行为障碍,中国康复医学界也陆续开展这方面的应用研究,但是将互动节律性听觉刺激用于脑卒中非急性期运动障碍的研究报道颇少。目的：研究节律性听觉刺激对脑卒中患者非急性期运动障碍的影响。方法：纳入2017年3月至2019年10月深圳恒生医院、吉林省中医药研究院附属医院、吉林省人民医院、吉林市中西医结合医院及吉林市龙潭中医院康复科的脑卒中偏瘫患者130例,年龄40-80岁,采用随机数字表法分为对照组(n=75)与试验组(n=55),对照组进行常规的康复训练(1次/d,5次/周),试验组在常规康复训练的基础上进行互动节律性听觉刺激训练(1次/d,5次/周),共训练8周。训练及训练结束后,评估两组患者Fugl-Meyer运动功能、Berg平衡、10 m步行速度、Tinetti步态、FAC步行功能、节律性听觉刺激运动反馈误差值及改良Barthel指数。结果与结论：(1)训练结束后,两组患者的Fugl-Meyer运动功能、Berg平衡、10 m步行速度、Tinetti步态、FAC步行功能、节律性听觉刺激运动反馈误差值及改良Bar...     

虚拟现实同步减重训练脑梗死患者可改善下肢运动功能

背景:脑卒中患者多有步行功能障碍,虚拟现实同步减重训练开始运用于脑梗死患者的步态训练。目的:评估虚拟现实同步减重训练对亚急性期脑梗死患者下肢运动功能的影响。方法:20例起病3个月内的脑梗死患者随机分配至实验组(虚拟现实同步减重训练)和常规组(常规物理治疗)。在3周步态训练前后各做一次三维步态并进行下肢运动功能评估。对以下参数进行训练前后组内和组间对比:步行速度、步调、步行时间、单腿支撑时间(%)、双腿支撑时间(%)、摆动时间、步长、步幅、下肢各关节活动度、功能性步行分类、下肢Fugl-Meyer评分和Brunel平衡评分。结果与结论:训练前两组患者的性别、年龄、病程、偏瘫侧、步行速度、功能性步行分类、下肢Fugl-Meyer评分和Brunel平衡评分差异无显著性(P0.05)。训练后两组患者的下肢Fugl-Meyer评分和功能性步行分类均有改善(P0.05)。实验组在步行速度、步调、患侧步行时间、健侧步行时间、患侧单腿支撑时间、患侧摆动时间、健侧摆动时间、步幅、患侧步长和健侧步长的改善方面较常规组有优势。     

基于实时步态分析的行走辅助外骨骼机器人系统

面向因病痛或自然衰老等原因腿部运动功能受到轻度影响的患者或老年人,本文提出了一种可穿戴外骨骼机器人系统,通过体重支撑的方式减轻双腿在行走过程中对髋、膝、踝关节和腿部肌肉的负载,以实现行走辅助的功能。考虑到使用人群的心理诉求和病症特点,有别于固定式或跟随式康复机器人上配有的减重系统,本文提出的外骨骼机器人结构美观,轻巧便携。系统通过足底压力传感器实时对使用者的步态进行分析,通过步态相的划分,针对各步态相提出不同的控制策略。通过座椅上的压力传感器实时监测外骨骼提供支撑力度的大小,且驱动控制使用比例-积分-微分(PID)控制技术进行力矩控制。机器人系统总重12.5 kg,站立时平均辅助支撑约10 kg,行走中平均辅助支撑约3 kg,起到了一定的体重支撑效果,减轻了行走和站立时对下肢的压力。     

中央驱动式多自由度上肢康复训练机器人研究

随着社会老龄化的日益严重,脑卒中患者人数逐年增加。相较于传统的康复治疗手段,应用上肢康复机器人治疗具有更高的效率和更好的康复效果,目前也已经成为康复领域的重要发展方向。本文针对当前上肢康复机器人系统的发展现状和不足,并结合各类上肢康复机器人产品的发展趋势,设计了一款最多能帮助患者完成6个自由度(3个驱动自由度,3个欠驱动自由度)训练的索控式中央驱动上肢康复训练机器人。综合考虑机器人结构与常见的多关节复合康复训练动作,选用关节空间规划法中的三次多项式法设计了进食、抬臂收展两条运动轨迹,并在MATLAB中绘制出机器人的运动轨迹曲线,为进行科学有效的被动康复训练奠定了基础。最后本文试制了实验样机,完成了机械结构与设计轨迹的验证。     

多体位智能化下肢康复机器人在脑卒中患者康复训练中应用

目的探讨多体位智能化下肢康复机器人在脑卒中患者康复训练中的应用价值。方法选择2016年1月至2017年12月铜陵市中医医院收治的60例脑卒中偏瘫患者,其中男性36例,女性24例;年龄48~74岁。采用随机数字法分成2组。对照组30例,其中男性19例,女性11例;年龄48~72岁,平均年龄53.83岁;平均病程17.89 d;其中脑梗死13例,脑出血17例;左侧偏瘫16例,右侧偏瘫14例。观察组30例,其中男性17例,女性13例;年龄48~74岁,平均年龄54.18岁;平均病程18.10 d;其中脑梗死12例,脑出血18例;左侧偏瘫18例,右侧偏瘫12例。对照组给予常规康复训练指导,观察组在常规康复训练的基础上给予多体位智能化下肢康复机器人训练干预。采用多普勒超声经颅对患者脑血管进行检查,测定并记录治疗前后大脑前动脉(ACA)、大脑中动脉(MCA)的平均血流速度,分别采用爱丁堡-斯堪的纳维亚量表(改良版)、简式Fugl-Meyer(FMA)量表、改良Ashworth量表痉挛量表(ASS)、Berg平衡量表(BBS)评定两组患者治疗前后神经功能缺损、下肢运动功能、下肢痉挛、平衡功能等改善情况,另采用功能性步行分级量表(FAC)及6 min步行测试、ADL评分法中的巴氏指数(Barthel指数)评价两组患者治疗前后的步行能力、日常生活能力。结果两组治疗后的ACA及MCA平均血流速度、FMA评分、BBS评分、FAC评分、6 min步行距离、Barthel指数均较治疗前明显提高,神经功能缺损评分、ASS评分均较治疗前明显降低,治疗后观察组上述各指标均明显优于对照组,差异具有统计学意义(P0.05)。结论多体位智能化下肢康复机器人能明显改善脑卒中偏瘫患者的ACA、MCA平均血流速度,有效降低患者神经功能缺损及下肢痉挛程度,显著提高患者下肢运动功能、平衡功能、步行及日常生活能力,其对于改善患者生活质量具有重要意义,值得临床推广应用。     

面向外骨骼的下肢多模态协同量化分析与康复评估方法

针对传统下肢康复量表评估方法费时、费力且难以在外骨骼康复训练中使用的问题，本文基于下肢外骨骼机器人训练提出了一种多模态协同信息融合的下肢步行能力定量评估方法。该方法通过引入定量的协同指标融合电生理和运动学层面信息，显著提高康复评估过程的效率和信度。首先，采集受试者穿戴外骨骼步行训练的下肢肌电和运动学数据。然后，基于肌肉协同理论，使用协同量化算法构造肌电和运动学的协同指标特征。最后，融合电生理和运动学层面信息，建立模态特征融合模型，输出下肢运动功能评分。试验结果表明，本文所构造的肌电、运动学协同特征与临床量表的相关系数分别为0.799和0.825。融合后的协同特征在K近邻（KNN）模型中的结果得到了更高的相关系数（r=0.921,P <0.01）。该方法可以根据评估结果修改外骨骼机器人的康复训练模式，为实现“人在环中”的评估—训练同步模式奠定了基础，也为下肢远程康复训练和评估提供了一个潜在的方法。