Advanced Technologies in Rehabilitation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Gaggioli, Richard A. (EDT)/ Keshner, E. A. (EDT)/ Riva, G. (EDT)

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:

价格:1289.00

装帧:

isbn号码:9781607500186

丛书系列:

图书标签:

• Rehabilitation
• Assistive Technology
• Medical Devices
• Biomechanics
• Neurorehabilitation
• Robotics
• Prosthetics
• Orthotics
• Wearable Sensors
• Human-Computer Interaction

《康复工程的革新：从原理到实践的深度探索》 概述 《康复工程的革新：从原理到实践的深度探索》是一部聚焦于现代康复工程领域前沿进展的专著。本书旨在为康复医学专家、生物医学工程师、材料科学家、神经科学家以及相关领域的研究人员和学生提供一个全面而深入的视角，解析支撑康复技术发展的核心科学原理，并将其转化为切实可行的临床应用。本书不回避复杂的技术细节，力求在理论深度和实践应用之间找到最佳平衡点，为推动康复科学的进步提供理论指导和技术启示。 第一部分：康复工程的基础理论与前沿探索 本部分将奠定读者对康复工程核心概念的深刻理解，并引导他们探索该领域的最新理论进展。 第一章：人体运动与感知的神经生物学基础 神经系统的结构与功能重述： 回顾大脑、脊髓、周围神经系统在运动控制、感觉信息处理中的关键作用。重点分析运动皮层、小脑、基底神经节等与运动协调、学习和适应相关的神经通路。 感觉通路与本体感觉： 详细阐述触觉、本体感觉、前庭感觉等传入信息如何被大脑处理，以及它们在维持平衡、姿势控制和精细运动中的不可或缺性。 神经可塑性与康复原理： 深入探讨神经可塑性的概念，包括结构可塑性和功能可塑性。解释学习、记忆、修复等过程如何与神经重塑相关联，并阐述这些原理如何指导康复训练的设计。 运动控制理论的最新进展： 介绍闭环控制、开环控制、预测控制等经典运动控制模型，并重点关注模型预测控制（MPC）、自适应控制等更先进的模型，以及它们在理解和模拟人类运动中的应用。 前沿研究方向： 探讨脑-机接口（BCI）的信号采集与解码基础，例如脑电图（EEG）、脑磁图（MEG）、侵入式电极阵列的信号特征分析。讨论运动想象、意念控制等神经信号的生成机制。 第二章：生物力学与康复器械设计 人体运动的生物力学分析： 深入分析人体骨骼、肌肉、关节的力学特性，包括应力-应变关系、关节的自由度与约束、行走、站立等日常活动中的运动链分析。 力学在损伤与修复中的作用： 探讨外力、载荷如何影响骨骼、软骨、韧带等组织的健康，以及力学刺激在组织再生和修复中的作用机制，例如骨折愈合、肌腱修复。 康复器械设计中的力学考量： 重点讲解如何运用生物力学原理进行外骨骼、假肢、矫形器等康复器械的设计。包括负载分布、应力屏蔽、关节力学匹配等关键问题。 材料科学在康复器械中的应用： 介绍生物相容性材料、高分子材料、金属材料、复合材料等在康复器械中的应用，以及它们的力学性能、耐久性、生物降解性等对其功能的影响。 先进制造技术在康复器械中的融合： 探讨3D打印、激光切割等增材制造技术如何实现个性化、复杂结构的康复器械制造，并分析其在定制化矫形器、假肢部件方面的优势。 第三章：传感器技术与信号处理在康复中的应用 生物信号的采集技术： 详细介绍用于采集生理信号的各类传感器，包括惯性测量单元（IMU）用于运动捕捉、肌电传感器（EMG）用于肌肉活动检测、压力传感器用于姿势分析、神经电生理传感器等。 信号的预处理与特征提取： 讲解滤波技术（如低通、高通、带通滤波）、噪声去除、信号平滑等常用预处理方法。深入分析时域、频域、时频域特征提取技术，例如均方根（RMS）、零交叉率、功率谱密度（PSD）等，以及它们如何表征生物信号的运动学和动力学特征。 机器学习与人工智能在信号分析中的作用： 介绍监督学习、无监督学习、强化学习在生物信号模式识别、运动意图识别、异常检测等方面的应用。重点分析支持向量机（SVM）、神经网络（NN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等算法在康复领域的应用案例。 多模态数据融合： 探讨如何融合不同类型的传感器数据（如IMU与EMG）以提高运动分析的精度和鲁棒性。 实时信号处理与反馈系统： 分析实时信号处理在构建反馈式康复系统中的重要性，以及延迟、计算效率等关键问题。 第二部分：先进康复技术与临床应用 本部分将聚焦于当前和未来康复工程领域最具潜力的技术，并探讨其在不同临床场景下的具体应用。 第四章：脑-机接口（BCI）技术及其在神经康复中的突破 BCI的分类与工作原理： 详细介绍非侵入式BCI（如EEG-BCI）和侵入式BCI（如ECoG、微电极阵列）。深入分析信号采集、特征提取、分类解码、输出设备控制等核心环节。 运动意图识别与控制： 重点研究如何通过BCI技术识别用户的运动意图，并将其转化为外部设备的控制指令。例如，意念控制机械臂进行抓取，控制轮椅进行移动。 感觉反馈与BCI的结合： 探讨如何通过BCI技术为用户提供感觉反馈，增强用户对所控制设备的感知，从而提高控制的精确性和自然度。 BCI在运动功能恢复中的应用： 分析BCI在脑卒中、脊髓损伤、肌萎缩侧索硬化症（ALS）等疾病患者的康复中的应用潜力，例如辅助患者进行肢体运动、恢复交流能力。 BCI技术的挑战与未来展望： 讨论BCI技术的准确性、稳定性、用户友好性、长期佩戴性等面临的挑战，以及未来发展方向，如离线训练、自适应算法、与虚拟现实（VR）/增强现实（AR）结合等。 第五章：机器人辅助康复系统：从外骨骼到智能助手 康复机器人的分类与功能： 介绍下肢外骨骼、上肢康复机器人、手术机器人、陪伴机器人等各类康复机器人。分析它们在运动训练、辅助行走、精细操作、情感支持等方面的功能。 外骨骼机器人的设计与控制策略： 深入探讨驱动方式（如电机、液压）、传感器配置、控制算法（如基于模型的控制、基于力学的控制、基于学习的控制）以及其在步态训练、力量训练中的应用。 上肢康复机器人的交互设计： 讨论上肢康复机器人如何模拟人类的上肢运动，提供阻力或助力，以及如何通过人机交互设计提高患者的参与度和依从性。 智能路径规划与自适应训练： 分析机器人如何根据患者的实时表现，自动调整训练的难度和强度，实现个性化、自适应的康复训练。 人机协同与安全保障： 重点关注人机交互的安全性，包括碰撞检测、力矩限制、紧急停止机制等，以及如何实现人与机器人之间的有效协同。 未来发展趋势： 探讨远程康复、家庭康复机器人、与VR/AR结合的沉浸式康复等发展方向。 第六章：虚拟现实（VR）与增强现实（AR）在康复中的沉浸式体验 VR/AR技术的基本原理： 介绍VR/AR技术的硬件设备（如头戴式显示器、传感器），以及软件开发中的关键技术，如场景渲染、交互设计、空间定位。 VR/AR在运动康复中的应用： 探讨如何利用VR/AR技术创建逼真、有趣、具有挑战性的运动训练环境。例如，模拟户外行走、进行游戏化的任务训练，以提高患者的动机和依从性。 AR在姿势反馈与引导中的作用： 分析AR技术如何将虚拟信息叠加到现实环境中，为患者提供实时的姿势反馈、运动轨迹引导，辅助患者进行正确的动作模式训练。 VR/AR在认知康复中的应用： 介绍VR/AR技术在改善记忆力、注意力、执行功能、空间感知等认知功能方面的潜力，例如模拟日常生活场景，进行记忆力训练任务。 VR/AR在疼痛管理与心理康复中的应用： 探讨VR/AR如何通过分散注意力、放松引导等方式，缓解患者的疼痛感，以及在处理焦虑、抑郁等心理问题中的应用。 VR/AR与传统康复手段的结合： 分析如何将VR/AR技术与物理治疗、职业治疗等传统康复方法相结合，创造更全面、更有效的康复方案。 第三部分：跨学科融合与未来展望 本部分将超越单一技术范畴，强调多学科的协作，并展望康复工程领域的未来发展方向。 第七章：生物材料与组织工程在再生医学中的作用 组织工程的基本原理： 介绍细胞、支架、生长因子三大要素在组织再生中的作用。 生物相容性材料的设计与应用： 探讨天然生物材料（如胶原蛋白、透明质酸）和合成生物材料（如PLA、PGA）在构建组织工程支架中的应用，以及它们的力学性能、降解速率、细胞粘附性等关键参数。 智能响应性生物材料： 介绍能够响应环境变化（如pH、温度）而改变性质的智能生物材料，以及它们在药物缓释、细胞调控方面的应用。 干细胞与组织再生： 探讨不同类型干细胞（如胚胎干细胞、诱导多能干细胞、成体干细胞）在组织修复和再生中的潜力，以及如何将其与生物材料相结合。 生物打印与3D组织构建： 介绍生物打印技术如何实现复杂三维组织的精确构建，以及其在制造皮肤、骨骼、软骨等组织模型或替代品中的应用。 第八章：数据科学、人工智能与个性化康复 大数据在康复中的价值： 阐述如何收集、存储、管理海量的康复数据，包括患者病史、治疗记录、传感器数据、影像学数据等。 预测模型与疾病风险评估： 利用机器学习算法构建预测模型，用于评估患者的康复预后、预测潜在并发症、识别高风险人群。 个性化治疗方案的制定： 基于患者的个体数据，利用人工智能算法推荐最适合的治疗方案、训练计划、药物选择，实现精准康复。 康复过程的动态监测与调整： 通过实时收集患者数据，人工智能系统能够动态监测康复进展，并及时调整治疗方案，以最大化康复效果。 基于AI的康复机器人与BCI的协同优化： 探讨如何利用AI技术优化康复机器人的运动轨迹、提高BCI的信号解码准确性，从而实现更高效、更自然的康复体验。 数据隐私与伦理考量： 强调在应用数据科学和人工智能进行康复时，必须严格遵守数据隐私保护法规，并审慎处理相关的伦理问题。 第九章：跨学科协作与康复科学的未来 康复工程与临床医学的紧密结合： 强调康复工程师与医生、治疗师之间密切合作的重要性，以确保技术研发能够真正满足临床需求。 工程、生物学、计算机科学的融合： 展望未来，康复工程将更加依赖于跨学科的知识融合，例如，神经科学的突破将驱动更先进的BCI技术，材料科学的进步将催生更理想的生物材料。 全球化合作与知识共享： 倡导国际间的科研合作，促进先进康复技术的普及和共享，从而惠及更多患者。 政策法规与产业化推广： 讨论如何建立健全的政策法规体系，支持康复技术的研发和产业化，并推动其进入临床应用。 伦理、社会与人文关怀： 强调在技术发展的同时，要始终关注患者的尊严、自主性和社会融入，确保康复技术的发展能够真正提升患者的生活质量。 对未来康复模式的展望： 描绘一个更加智能化、个性化、远程化、主动参与的未来康复图景，其中技术将成为赋能个体、重塑健康的强大工具。 《康复工程的革新：从原理到实践的深度探索》将以其严谨的学术态度、前沿的科学视角和丰富的实践案例，成为该领域研究人员和从业人员不可或缺的参考。本书不仅仅是一部技术手册，更是一份对未来康复事业的深刻洞察与美好期许。

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