计算机模拟显示肌肉控制策略使用的有效性而走
有人走在这座城市不得不一次又一次地调整步态导航限制或步骤。每个人开发控制策略所需的肌肉活动的变化,保护他们免受跳闸和坠落事故。拜罗伊特大学的研究人员已经分析了这些策略使用计算机模拟及其有效性。他们能够表明,基于视觉感知的策略,准备不同的肌肉高度处于初期阶段,保护肌肉反应远比态势。提出了他们的研究科学报告。
如果限制,步骤或其他地面高度的差异被认为,肌肉可以进行相应的调整。膝盖和脚踝关节更弯曲,身体的重心的高度变化。这预期肌肉适应是指在研究作为超前控制策略或“高层战略。”Another, less demanding "low-level strategy" is based solely on muscular reflexes. These reflexes are only triggered during walking when the step from the curb or stair step has already been taken, and the risk of tripping and falling is imminent.
“在我们的研究中,我们试图发现这些不同的影响策略对步态行为和安全克服身高差异多么重要。然而,问题出现了,我们不可能完全关闭的两种控制策略作为人类。因此,很难确定一个单一的影响策略选择的测试对象。与计算机模拟然而,这种分析是可能的,”研究的负责人PD罗伊·穆勒博士研究员椅子拜罗伊特大学运动科学和步态实验室负责人Klinikum拜罗伊特GmbH-Medizincampus Oberfranken。
他们的计算机模拟研究人员基于神经肌肉模型的肌肉刺激反应。使用这个模型,底层策略的影响可以在隔离。事实证明,这个策略有效,accident-preventing适应突然走到下表面只有保证如果高度差不超过3厘米。然而,限制通常是5到12厘米高。显然,一个控制策略仅基于反射不足以避免摔倒。
因此,一个额外的预期策略添加到这个模型作为研究的一部分。现在的电脑模拟显示显著的好处。高级和低级的组合策略确保高度的差异3和21厘米可以没有事故管理。“这个结果显然强调了预期适应的重要性在日常生活中。它只证明了人能够做出这些调整在一定程度上由于视力下降或神经疾病的风险明显高于下降,”穆勒说。
从新的研究后,拜罗伊特研究小组希望进一步实现其预期调查策略。这包括,例如,可能的医疗药物或酒精的影响,这可能会削弱这种形式的肌肉控制。进一步的调查将重点关注的问题,高级策略可以加强和优化通过培训和学习计划。
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