使用机器人步态训练器评估行走能力：脊髓损伤中按需辅助控制的机会和局限性,Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation
步行障碍是神经系统疾病的常见后果，并且通过临床评分进行评估，但存在一些局限性。机器人辅助运动训练正在成为一种既定的临床实践。除了训练之外，这些设备还可用于评估受控环境中的步行能力。在这里，我们为基于跑步机的机器人外骨骼 Lokomat 提出了一种自适应按需辅助 (AAN) 控制，该控制基于跑步机的能力来减少设备的支撑（体重支撑和机器人关节的阻抗）。患者遵循屏幕上显示的步态模式。我们假设机器人支持的收敛值提供了有关个人步行能力的有效且可靠的信息。15 名脊髓损伤参与者和 12 名对照组在一周内两次使用 Lokomat 中的 AAN 软件，并使用临床评分（10MWT、TUG）进行评估。我们使用回归方法来确定可以提供有关步行能力最相关信息的机器人测量，并确定重测可靠性。我们还检查了这一结果是否可以外推到非行走和未受损的受试者。AAN 控制器可用于不同损伤严重程度的患者。基于一个变量（末端摆动时机器人膝关节刚度）的线性模型可以解释门诊患者 10MWT 中 74% 的方差和 TUG 中 61% 的方差，并且显示出良好的相对可靠性，但绝对可靠性较差。将变量“最大髋屈肌扭矩”添加到模型中，可将解释方差增加到 85% 以上。这并没有扩展到不能行走或身体健全的个体，在这些个体中，与站立阶段和推出阶段相关的变量似乎更相关。Lokomat 的新型 AAN 软件可用于量化患者在进行机器人步态训练时所需的支持。自适应软件可能会根据个人的能力提供更具挑战性的训练条件。虽然目前的实施尚未准备好在临床实践中进行评估，但我们可以证明这种方法是安全的，并且可以将其整合为按需协助培训，而不是评估。ClinicalTrials.gov 标识符：NCT02425332。
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