脊髓损伤 (sci) 患者常因长期卧床和乘坐轮椅而容易罹患褥疮、骨密度下降、下肢关节挛缩和深静脉血栓 (dvt) 等并发症。一旦 dvt 栓子从下肢静脉血管壁脱落并随血流进入肺动脉 (pa)，肺动脉血栓(pe) 发生的风险将会增高。pe 可能会导致呼吸困难和胸痛，并且症状也相当严重，病死率高于 30%。

而使用外骨骼机器人进行步态支持训练，不仅可使患者更有效的移动肢体，而且在地面反作用力 (grf) 的作用下，对肌肉骨骼系统也会形成刺激，从而降低上述事件的发生。此外，步态支持还有助于行走功能的再学习，尤其对严重脊髓损伤患者。再者，机器人在提供步态支持的同时，也可以帮助患者保持或重获感觉功能。

为了对一种新型可穿戴外骨骼机器人进行评估，来自日本筑波大学 cybernics 研究中心的 atsushi tsukahara 学者等进行了相关研究，并发表于 neural syst rehabil eng 2014 年 10 月刊上。

该研究使用的步态评估器不仅能够根据地面反做用力中点 (cogrf) 引导摆腿初始意向，还能够根据步行速度推断出摆腿速度。(如图 1)

图 1 hal 系统是专门为不能站立与行走的严重瘫痪者配置的。它可以根据 grf 和患者的步行速度来调整各轴的运转，并使患者瘫痪下肢完成协调性运动。

在该研究中，研究人员首先介绍了步态支持系统的发展，包括步态意图评估器、轨迹记录仪和步态记录仪。在造模并装备外骨骼机器人 (混合助力义肢，hal) 以及制定评估计划后，使用该支持系统进行了步态支持初级实验(测试其安全性、有效性、稳定性及调整准确性)，并将该支持系统用于严重 sci 患者进行实际测试(10 分钟步行测试)。

结果显示，该系统可以辅助患者顺利完成系统化的行走，同时也可以根据步行速度来调整摆腿速度。而该系统与膝 - 踝 - 足支具的主要区别点在于，该系统主要是通过捕获 cogrf 分布和行走时间来确定步态特征的。

通过本实验的研究验证，研究人员阐述了该步态支持运算系统的有效性和实际可行性。并且指出，该系统可为 sci 患者和临床实践提供一种早期、安全、有效的步态支持和训练系统。

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