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AI智能機器人走路練習與評估器械廠家多樣化

本文針對腦卒中偏癱患者的下肢康復訓練問題,以現代康復醫學理論、腦卒中患者肢體康復機理和方法為理論基礎,對患者下肢康復訓練的作用和效果進行了系統深入的研究,并提出下肢康復機器人被動、助力、主動及抗阻康復訓練模式。本文對下肢外骨骼康復機器人的步態規劃、被動、主動和抗阻康復訓練模式的控制策略進行分析仿真,具體研究內容如下:(1)依據正常人髖、膝關節運動數據建立關節數學模型。將Brunnstromc與訓練過程中下肢肌肉表面肌電信號的變化相結合,規劃出對不同患者具有適用性、針對性的生理學訓練步態。在Visual C++開發環境下獲取患者自身健康腿的關節運動數據,并結合Matcom實現混合編程,可避免醫療師將數據提取再用Matlab進行處理的過程,同時由于下肢具有的步態對稱性,可作為步態協調性康復訓練的參考模型

*13、鏡像步態學習評估功能：提供步態學習評估功能，能夠把他人的步態鏡采集提取供給患者學習新步態，給患者提供更多步態可能性，為臨床工作者提供便利；

14、訓練中通過患者系數調節，保障跑臺與機械腿的同步；

15、引導力實時可調，可根據患者下肢健、患側的情況進行單獨調整也可以同步調整，調整范圍1%-100%，提供肌力偵測下的主被動無間隙切換；

16、功能：偵測患者雙下肢髖、膝關節的肌張力狀態，當患者出現時，步行訓練臺與機械腿停止運動，確保患者安全；

17、步態分析功能：實時反饋患者在行走中腿部用力情況，鼓勵患者主動參與，實時評估患者用力方向，通過分析反饋患者可及時糾正錯誤步態；

18、跟蹤評估功能：設備將患者大、小腿肌張力變化情況及髖、膝關節活動數據動態描繪成曲線圖形進行顯示，治療師通過觀察一個步態周期內任意時刻數據調整治療，防范訓練風險；