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开发个人背部训练机

本站发布时间:2023-11-21 13:16:22

背包客非常普遍根据德国卫生部DAK发布的《2023年最新健康报告》中的数据,大约18%的员工提交了涉及严重骨骼疾病的病假单,涉及所有的背部并发症在2022年个人诊断排名第一后,背痛仍然很厉害,刚好落后于新冠肺炎和呼吸暂停值得注意的是,在报告的观察总数中,最新的应力报告显示,在与地质背景相关的条件下,从65%至53%

然而:Prof说:“即使是年轻人也会报告越来越多的人感到背痛。这种趋势并不是从2019冠状病毒病封锁开始的。”Rainer BurgkarttoTUMKlikumrechtsderIsar在RobertKoch研究所(RKI)于2020年进行的一项负担减轻发病率研究中,利用德国5000多名患者的数据,发现近三分之二的患者(61.3%)在过去一年中有背痛经历腰痛影响了55%的女性和48男性占6%,女性占32.6%,男性占22%几年前,卢德维格·马克西米利安大学健康经济与管理研究所;t(LMU)估计这些疾病的经济损失约为500亿欧元什么能做一个?Dr说:“物理治疗和有针对性的肌肉清洁协调训练非常有效,而且经常被描述为经常诊断的、非特定的背痛。”Burgkart,骨科专家“然而,在实施有针对性的治疗后,大多数患者会回到他们原来的行为模式,背部肌肉会变得更脆弱。”TUM和KlinikumrechtsderIsar——GyroTrainer——的一项研究旨在促进长期、量身定制的背部锻炼

陀螺训练器:算法决定训练的强度

教授来自KlinikumrechtsderIsar的Burgkartf,与TUM的Monich机器人与机器智能研究所(MIRMI)、制造商rhardPeukerGmbH以及硬件和软件专家B&;WEmbeddedSolutionsGmbH,开发了GyroTrainer——一种可以适应个人用户能力的算盘肌肉训练设备这项工作是在一个为期三年的研究项目中进行的Gyro Trainer基于大约50毫米直径的平台,可向前、向后和侧向移动,并可进行通道或旋转它类似于陀螺仪,设计用于在较宽的配置和位置范围内保持平衡

平衡板作为起点

在GyroTrainer中使用类似原则用户必须登录到符合要求的平台,然后才能获得余额传感器和电机会在平台下方记录用户的移动,并对磁盘进行倾斜和定位该设备的工作原理类似于一个平衡板,其不同之处在于可以改变刚度挑战在于如何平衡MIRMI的研究人员ElisabethJensen说:“直接准备副产品并不是为个人用户调整的简单问题。”“首先,我们必须为这个人确定正确的刚度。”如果用户在某段时间内不能很好地保持他们的平衡状态,则学习算法会决定为这个平台设置正确的初始设置,这样对这个人来说就不会太容易或太难了

游戏概念:通过玩游戏来加强反击

实际的增长开始了麻省理工学院研究人员Jensen解释道:“我们的合作伙伴开发了一款计算机游戏,其中控制来自用户的移动。”它是太空入侵者游戏中的模型玩家的太空船会自动每隔一段时间向入侵者开火,同时尝试攻击即将到来的地点詹森解释道:“这会让人注意力不集中。”平台设置的刚度越低,硬度就越高,并保持稳定骨科专家Burgkart解释道:“这也有可能增加参与者。”平台从左向右旋转,这使得网站更难让用户保持平衡Burgkart解释道:“起初,平台在用户的脚下感觉很牢固,但逐渐地可能会变得不稳定。最后,为了让用户保持良好的状态,它开始产生额外的推力。”使用肌电图(EMG)传感器,研究人员证实,该系统有效地激活了对脊椎稳定性至关重要的腹部和背部肌肉,并且这种激活与静止运动相比更具挑战性系统变得越不坚固,对乳房压迫的反应也越频繁,对肌肉的要求就越高“平衡运动是最有效的方法之一,”Burgkart说他认为,应该主要将新的训练设备用于预防目的,既适用于“高危”的原发性患者,也适用于在心脏内遭受血栓背痛的继发性患者

下一步:从概念到产品

经过近三年的研究,我们清楚地看到:陀螺训练器的功能是有意的,并满足了医疗目的Prof说:“在将其用作产品之前,还有几步要做。”Burgkart未来最重要的要求是:为了安全起见,该设备仍需由麻省理工学院的研究人员操作,可以在没有物理治疗历史培训师的情况下使用他们希望它能够根据个人用户的能力进行动态调整陀螺仪训练器可以通过近似值来确定个体的刚度,并可以使用测量数据在任何时间进行调整在未来,受害者的人工智能功能将成为一个独立、安全的系统,以设置初始数字并选择相应名称选项的难度级别它还可以根据当天的系列表现、疲劳程度和个人训练进度进行调整对返校培训师的最后一个重要要求是:它适合任何一位培训师:教授Burgkart's vision:“机器必须是移动的,这样人们就可以在不需要求助于物理治疗师的情况下训练。”


来源:

Materials provided by
Technical University of Munich (TUM).
注明: Content may be edited for style and length.


参考:

  1. Elisabeth Jensen, Reihaneh Mirjalili, Kim Peper, Dennis Ossadnik, Fan Wu, Jan Lang, Matthias Martin, Florian Hetfleisch, Rainer Burgkart, Sami Haddadin.
    Individualized Training of Back Muscles Using Iterative Learning Control of a Compliant Balance Board. 2023 International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR), 2023 DOI: 10.1109/ICORR58425.2023.10304810

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