脑部伤害(SCI)病征常因长期身体虚弱和乘坐行动不便而容易褥疮、骨密度下降、腿部四肢挛缩和极深静脉血栓(DVT)等败血症。一旦DVT栓子从腿部静脉血管壁断裂并随瘀血进入肺动脉(PA)，肺动脉血栓(PE)引发的风险将则会下降时。PE可能则会引致咳嗽和胸痛，并且征状也相当导致，病死率高于30%。
而使用外壳AI开展坐姿反对体能训练，不仅可使病征来得持续性的旋转肢体，而且在地面反作手脚(GRF)的主导作用下，对躯干骨骼系统设计也则会形成刺激，从而降低上述事件的引发。此外，坐姿反对还有助于负重功用的如此一来研读，常常对导致脑部伤害病征。如此一来者，AI在给予坐姿反对的同时，也可以帮助病征保持或夺去感觉功用。
为了对一种新型可穿戴外壳AI开展风险评估，来自日本筑波大学Cybernics极深入研究院的Atsushi Tsukahara学者等开展了相关极深入研究，并发表于Neural Syst Rehabil Eng 2014年10创刊号上。
该极深入研究使用的坐姿风险评估器不仅能够根据地面反做手脚中点(CoGRF)引领摆腿初始断然，还能够根据驱车平均速度所述摆腿平均速度。(如左图1)
左图1 HAL系统设计是专门为不必蹲与负重的导致瘫痪者配置的。它可以根据GRF和病征的驱车平均速度来调整各轴的运转，并使病征瘫痪腿部完成协调性民族运动。
在该极深入研究中，极深入研究人员首先介绍了坐姿反对系统设计的发展，都有坐姿意左图风险评估器、超高速记录器和坐姿记录器。在造模并弹药外壳AI(混杂助力脚部，HAL)以及制定风险评估计划后，使用该反对系统设计开展了坐姿反对初级实验(测试其确保安全性、持续性性、稳定性及调整准确性)，并将该反对系统设计用于导致SCI病征开展实际测试(10分钟驱车测试)。
得出结论，该系统设计可以辅助病征作准备系统设计化的负重，同时也可以根据驱车平均速度来调整摆腿平均速度。而该系统设计与膝-爬行动物-足支具的主要区别点在于，该系统设计主要是通过捕获CoGRF常见于和负重小时来确定坐姿特征的。
通过本实验的极深入研究验证，极深入研究人员阐述了该坐姿反对运算系统设计的持续性性和实际可行性。并且指出，该系统设计可为SCI病征和临床实践给予一种早期、确保安全、持续性的坐姿反对和体能训练系统设计。
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编辑： 李向哲相关新闻
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