Начальные поиски в этом направлении относятся к проекту компании Hensson Internetional 1971 года, который был посвящен созданию автоматизированного комплекса моделирования и изготовления искусственных коронок с применением методики голографического сканирования полости рта с целью получения визуальной информации для дальнейшей разработки протеза. Главным специалистом-разработчиком в данном исследовании стал доктор Франсуа Дюре [15]. Всесторонний анализ результатов практического внедрения данной технологии заложил основу для новых тематических исследований и усовершенствований, указывая на пути повышения оптимизации и производительности процесса. Это заняло немало времени. Так, лишь к 1983 году был создан первый промышленный образец работоспособной системы, а первый опыт установки изготовленной с ее использованием коронки реальному пациенту состоялся уже в 1985 году. Это послужило стимулом для последующего промышленного применения системы CAD/CAM в практической стоматологии во Франции. Спустя два года опыт был заимствован для внедрения на специализированном рынке в США и Канаде.

Оборудование CAD/CAM предоставляет специалистам широкий выбор материалов для изготовления ортопедических конструкций [5]. Применение данной системы предусматривает работу с титаном, диоксидом циркония и кобальтохромовыми сплавами, а также фрезерование каркасов метало-керамических коронок из пластмассы [10]. Укомплектованность стоматологической клиники описанным оборудованием, безусловно, открывает новые практические возможности для зубных техников и специалистов-ортопедов. К основным технологическим преимуществам работы с CAD/CAM можно отнести повышение точности изготовляемых реставраций (отклонение в пределах 15-20 мкм в сравнении с погрешностью при литье в 50-70 мкм), чистоту и эргономичность рабочего процесса, малые габариты оборудования, а также несомненно более высокую производительность.

Еще одной немаловажной особенностью доступных на современном рынке моделей систем CAD/CAM является их универсальность в отношении выбора конструкционных материалов [6]. Технологические возможности аппаратуры предусматривают не только моделирование проекта изделия, но и непосредственное выполнение образца, что обеспечивает, в частности, спортивную травматологию необходимым ресурсом при создании защитных шин для спортсменов с учетом персональных анатомо-физиологических особенностей строения лицевого черепа [7, 9].

Оборудование CAD/CAM способствует максимальной индивидуализации процесса ортопедического лечения пациента, адаптации к наличествующим клиническим условиям. Данные технические инновации в современной стоматологии эффективно используются при:

• конструировании и создании вкладок, коронок, мостовидных протезов и виниров;
• моделировании реставраций на основе широкой базы моделей зубов;
• проектировании и изготовлении протяженных конструкций (до 16 зубов);
• создании базы данных, содержащей информацию о состоянии пациента, для последующего гибкого реагирования на возникшие изменения в клинической картине.

Технологии CAD/CAM помогают в восстановлении необходимых контактных пунктов, воссоздании анатомической формы жевательных поверхностей коронок с учетом строения зубов-антагонистов, идентификации оптимальной толщины будущей реставрации.

Основополагающим принципом подготовительного этапа качественной дентальной имплантации является сбор максимально точной и детализированной информации о параметрах рельефных структур полости рта. В современной практике он реализуется в большинстве случаев с привлечением цифровых технологий. Так, виртуальное моделирование реставрации на супраструктурах осуществляется посредством анализа и обработки системой сведений, полученных при выполнении интраоральных снимков абатмента с захватом окружающих тканей. Высоко результативным применение данной методики оказывается, например, для бескаркасной реставрации керамическими материалами [6, 14].

Первые результаты по созданию высокоточных цифровых моделей зубов в отечественной стоматологической практике при поддержке технологий CAD/СAM были получены в 1994 году, в рамках проекта Центрального НИИ стоматологии. Возглавили процесс разработки комплекса Ряховский А.Н. и Юмашев А. В. Основной целью, которой было посвящено исследование, стала оценка функциональных возможностей систем CAD/CAM относительно воссоздания максимально корректной формы зуба при моделировании искусственной коронки и общую состоятельность применения указанного оборудования на этапах планирования и проведения ортопедического лечения. В результате совместных трудов с ОАО «ЭНИМС» и в соавторстве с Кагановским И.П. отечественная стоматология получила рабочую модель оптического зонда (интраоральной камеры) для получения оптического оттиска.

В дальнейшем рабочая продуктивность графических станций в технологическом контакте с электронными видеокамерами подтверждалась многочисленными исследованиями и практическими испытаниями. Согласно плану создателей, на основании полученных графических данных станки с ЧПУ должны были выполнить механическую работу по изготовлению реставраций [3].

Результатом сотрудничества с СПб ГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, в соавторстве с Дегтяревым В.М., стала разработка автоматизированной системы протезирования зубов «DENTAL». Первоначально для снимков был выбран формат BMP, предусматривающий получение черно-белых инвертированных негативов изображения в двух проекциях: по горизонтали и вертикали. Вскоре практика показала, что при относительно большом объеме занимаемой памяти и малом разрешении (640х442 пикселей) различные манипуляции, приближение камеры к объекту, приводили к существенной потере качества изображения и значительному возрастанию случаев искажений по его периферии [3].

На основании анализа данной ситуации, с целью устранения технологических недостатков и повышения качества снимков было предложено соблюдать расстояние 28 мм между объективом камеры и поверхностью исследуемого зуба. В результате качество полученного изображения размером 50х50 мм при том же разрешении (640х442 пикселей) существенно улучшилось. Размер выходных снимков после обработки в системе составляет 125х114 пикселей при погрешности не более 0,08 мм. Реальная погрешность, установленная на практике, несколько превысила данное значение ввиду влияния сторонних факторов (отражающая способность поверхности зубов, неравномерность освещения, положение объектива камеры).

Результаты применения автоматизированной системы проектирования «DENTAL», полученные в 1995, году позволили выделить ряд актуальных теоретико-практических вопросов для профессиональных дискуссий. Основные проблемы в разработке, вынесенные на обсуждение среди специалистов, сводились к следующим положениям:

1. имеющиеся искажения исключают возможность получения реальной картины состояния зуба и окружающих тканей;
2. для получения более высокой точности необходимо применять 20-ти кратное увеличение;
3. оборудование камеры источником света мешает получению объективного изображения, поскольку световое искажение крайне негативно отражается на качестве последующего моделирования зуба.

Одновременно с работой над получением снимков объекта осуществлялся выбор пространственной модели. Имеющиеся изображения позволили сформулировать четкие требования, предъявляемые к создаваемой модели, и создать образец, соответствующий естественному зубу. Функциональная ограниченность автоматизированной системы «DENTAL» проявилась на этапе трансформации данной модели в практическую основу при переходе от привычных описаний к 3-х мерным геометрическим данным и далее, к обработке математических данных для объекта, в соответствии с параметрами программного обеспечения. Точечная 3-х мерная геометрическая модель формируется системой координат множества точек, лежащих на поверхности исследуемого объекта, с присвоенными им определенными векторами, которые введены для упрощения расчетов по освещению и визуализации исследуемой области. Согласно содержанию программного обеспечения, каждая точка характеризовалась шестью параметрами: положением по осям Х, Y и Z, значением единичного вектора по осям Х, Y и Z. Данное контекстное содержание значительно облегчает визуализацию готовой модели [11].

Отечественные усовершенствования системы программного обеспечения были направлены на создание информационной поддержки для последующего проектирования лечебных манипуляций и реконструктивного моделирования. На стадии обработки данных по созданию пространственной модели нашими специалистами были сделаны практические попытки получить визуализацию модели на экране монитора для создания траектории движения рабочего инструмента. Точечное описание участков зуба имеет приоритет в сравнении с математическими данными, которыми описывается поверхность объекта. Разработанная программа позволила задавать требуемое положение камеры, а в конечном итоге – создавать пространственную модель при помощи серии цифровых разноплановых изображений исследуемого объекта, насчитывающей не менее 4-х снимков.

Помимо выявления технических недостатков, первичные результаты применения отечественной системы CAD/СAM «Dental» способствовали проведению дальнейшего совершенствования всех ее составных элементов с учетом наиболее современных цифровых и компьютерных достижений. Глобальная модернизация системы была осуществлена уже в 1998 году тем же составом сотрудников ЦНИИС, с привлечением ведущих специалистов ГОСНИИ Авиационных систем Желтова С.Ю. и Князя В.А. Особое внимание при обновлении уделялось механизму получения и обработки визуальной информации о трехмерном изображении рабочей области, которые осуществлялись с применением технологии искусственного интеллекта. Новое программное обеспечение в сочетании с усовершенствованным оборудованием расширило функциональную состоятельность модернизированного комплекса, соответствующего по своим практическим возможностям системам машинного видения (СМВ) [3].

Этап практической апробации реализовывался с использованием комплекса короткобазисной фотограмметрии, эндоскопа и разработанного программного обеспечения. Практическая работа по восстановлению объемной формы исследуемого объекта осуществляется тремя методами: эпиполярным, корреляционным и профильным [12]. Путем анализа достоинств и недостатков каждого подхода для создания цифровой модели зуба был выбран профильный метод. Проведенные исследования и прецизионные измерения показали, что благодаря новой технологии специалист получает точные цифровые данные о геометрии исследуемых объектов [11].

Отдельная группа исследований была посвящена оценке преимуществ использования 3D-сканирования у пациентов с выраженными стоматофобическими реакциями в ответ на врачебные манипуляции. Одной из наиболее распространенных форм стоматофобии является патологически усиленный рвотный рефлекс, возникающий при стоматологическом лечении. Известно, что доступные методы профилактики (например, орошение рефлексогенных зон ротовой полости топическими анестетиками) и медикаментозное купирование данных явлений при помощи седативных препаратов, не оказывают достаточного эффекта [1]. Клинические испытания среди пациентов с повышенным рвотным рефлексом, нуждающихся в ортопедическом лечении, проводились сотрудниками кафедры ортопедической стоматологии Первого МГМУ им. И.М. Сеченова, под руководством Утюжа А.С. и Юмашева А.В. При сравнении переносимости получения оттисков традиционным способом и при помощи методики интраорального сканирования рельефа слизистой оболочки с последующим созданием оптического оттиска были получены результаты, свидетельствующие о бесспорно более высокой комфортности второго способа для пациентов, имеющих повышенную чувствительность к лечебно-диагностическим манипуляциям стоматологического профиля. У большинства участников исследования во время 3D-сканирования проявлений рвотного рефлекса зафиксировано не было [13].

Системы CAD/CAM способствовали продвижению современной ортопедической стоматологии в реализации профессиональных практических решений на новый уровень. Достижения отечественных разработок в этой области позволяют создавать высокоточные цифровые модели зубов, возможность получения высокоточной объективной информации с ее последующим анализом значительно повышает эффективность ортопедического лечения. Зарубежные аппаратно-программные комплексы, наряду с отечественными промышленными моделями аналогов, делают возможным электронное моделирование зубов с высокой точностью, открывая путь к решению целого ряда разноплановых клинических задач [8].

Непосредственной причиной возникновения гальванизма является наличие в полости рта разнородных металлов, что является физической основой для возникновения гальванических токов. С практической точки зрения в ортопедии используются металлы и сплавы: кобальт-хромовые, серебряно-палладиевые, сплавы на основе золота, платины. Потенциально при введении в полость рта металлических включений у здорового человека могут образовываться гальванические потенциалы, разность которых в электролите, в данном случае в слюне, приводит к формированию микротоков.  Однако возникновение гальванических токов является не единственным патогенетическим фактором, вызывающим гальванизм. Существенную роль играют коррозия металла и патологическое изменение слюны.  Кислотно-щелочной состав слюны в норме щелочной (pH=6,9), но при наличии воспалительных процессов pH сдвигается в кислую сторону, что влияет на увеличение силы гальванического тока. В следствии электрохимических процессов в слюну из металлов попадает большое количество микроэлементов и ионов. В результате их токсического воздействия на слизистую полости рта развиваются местные воспалительные процессы. Как следствие извращается вкусовая чувствительность, нарушается механическая и химическая обработка пищи в полости рта. Кроме того, в результате попадания такой слюны в пищеварительный тракт и воздействия микроэлементов слюны на слизистую желудка могут возникать обострения хронических заболевания желудочно-кишечного тракта. Длительное воздействие противовоспалительных факторов на слизистую пищеварительного тракта потенциально опасно в плане развития предраковых процессов и опухолевых трансформаций.

В настоящем исследовании был проведен сравнительный анализ двух групп пациентов, имеющих металлические конструкции в ротовой полости. Было обследовано 100 пациентов с металлическими зубными протезами возрасте от 35 до 60 лет, обратившихся в клинику. В группу обследовавших не входили пациенты с общесоматическими заболеваниями. В первую группу включены больные без клинических проявлений симптомов гальванизма, но с повышенным содержанием гальванических потенциалов.   Во вторую группу включены больные с клиническими проявлениями, такими как извращение вкуса, привкус металла во рту, кислоты, жжения в полости рта, расстройство саливации. Всем больным из обеих групп проводились одинаковые методы обследования, которые включали: сбор жалоб и анамнеза, осмотр полости рта и наличие конструкций из разнородных металлов, измерение количества выделяемой слюны и pН слюны.  Измерение количества и pH слюны проводилось с помощью аппарата мультитест дважды в утреннее время до еды.

Определение потенциометрических показателей проводилось с помощью прибора биопотенциалометра БМП 03.  Максимальные потенциометрические показатели для здоровых лиц, согласно данным литературы следующие: разность потенциалов – до 60 мВ, сила тока – до 5-6 мкА, электрическая проводимость ротовой жидкости – до 5-6 мксм. Для оценки показателей местного иммунитета в полости рта определялись иммуноглобулины А, М, G, и цитокин TNF α.

Анализ полученных результатов продемонстрировал, что в первой группе больных повышение гальванических потенциалов по существу является гальванической реакцией на введение металлического сплава. Появляется она часто на 3-6 сутки после введения конструкции и может существовать многие месяцы и даже годы. Измерение потенциометрических показателей демонстрирует их повышение сравнительно с нормой, но не более чем в 80мВ (±5мВ).  Изменения pH слюны и ее объема не наблюдались (6,9 ±0,12). Содержание иммуноглобулинов IgM в слюне составило 0,4 мкг/мл (±0,01).  Следует подчеркнуть, что с практической точки зрения данная форма гальванизма диагностируется случайно, при профилактическом обследовании.

При определенных условиях, таких как коррозия металла, появление дефектов или сколов в зубных протезах, наблюдалось прогрессирование или трансформация данного варианта доклинического течения гальванизма в форму с клиническими проявлениями.

Основной клинико-морфологической характеристикой второй группы наблюдений являются воспалительные проявления, лейкоплакии и предраковые заболевания слизистой полости рта, что клинически выражается в появлении жалоб и характерных макроскопических изменений слизистой полости рта при осмотре. Патогенетической основой развития гальванизма по второму варианту является повышение потенциометрических показателей и снижение местных факторов неспецифической резистентности. Наиболее ранние сроки развития гальванизма во второй группе наблюдения являются несколько месяцев с момента установки металлоконструкций. Длительность заболевания – от нескольких месяцев до многих лет. Измерение потенциометрических показателей демонстрирует их повышение сравнительно с нормой в 1,5-2,5 раза, свыше 100 мкА. Длительность забора слюны на анализ увеличилась сравнительно с первой группой в 2 раза, что коррелирует с клиническим симптомом сухостью полости рта. pH слюны незначительно смещалось в кислую сторону, до 6,5 (±0,5).  Содержание иммуноглобулинов слюны IgM составило 0,43 мкг/мл. Следует отметить зарегистрированное повышение уровня цитокина TNF α, указывающее на иммуноопосредованное воспаление слизистой полости рта.

Рекомендуемая лечебная тактика различна в первой и второй группе наблюдений и обусловлена наличием клинико-морфологических изменений. Больные гальванизмом без клинических проявлений, то есть только при повышение потенциометрических показателей, не как правило не требуют лечения кроме случаев аллергической реакции на металлы. Однако такие больные нуждаются в тщательном динамическом наблюдении, не реже 2 раз в год, поскольку возможно прогрессирование бессимптомного течения гальванизма.

При гальванизме с клиническими проявлениями лечение должно быть комплексным и включать следующие мероприятия: 1 Удаление металлических включений, особенно если отмечено появление предраковых изменений; 2 Проведение местной и общей иммунокорректирующей терапии; 3 Лечение местных воспалительных изменений и их осложнений. К последнему пункту относится как медикаментозное, так и хирургическое лечение, что прежде всего обусловлено степенью морфологических изменений слизистых ротовой полости. В случае синхронного выявления общесоматической патологии, также необходима ее коррекция.

Следует помнить, что осложнения, развивающиеся при гальванической патологии, могут быть потенциально опасными для жизни больных, главным образом с точки зрения развития злокачественных новообразований. В связи с этим профилактика гальванизма является актуальной задачей современной стоматологии. Первичная профилактика гальванизма заключается в проведении систематических осмотров и опросов пациентов, имеющих металлические конструкции. Вторичная профилактика заключается в своевременном лечении пациентов с диагностированным гальванизмом и в тщательном мониторинге состояния слизистой полости рта с точки зрения онконастороженности.

Характеристики голеностопного сустава человека
Общая функция голеностопного сустава человека во время фазы опоры при ходьбе может быть исследована с точки зрения отношения момента к углу. Это соотношение показывает почти линейную петлеобразную кривую для большей части фазы опоры при медленной и нормальной скорости ходьбы. Кривая показывает петлю гистерезиса по часовой стрелке на более низких скоростях, тогда как петля против часовой стрелки отображается на более высоких скоростях. Рассматривая кривую момент-угол, исследователи предположили, что человеческая лодыжка может быть заменена пассивной вращательной пружинно-демпферной системой на малых и нормальных скоростях, но на высоких скоростях необходим усиленный активный механизм.
Обычные пассивные протезы стоп ограничены относительно жесткими механизмами голеностопного сустава. Это обстоятельство побудило исследователей разработать пассивные эластичные протезы стоп с возможностью накопления и возврата энергии. Хотя энергоаккумулирующие протезы имеют больше преимуществ, чем обычные стопы, оба устройства демонстрируют одинаковое биомеханическое поведение, отличающееся от нормальной функции голеностопного сустава. Эти ограничения можно уменьшить путем разработки механических параметров протеза голеностопного сустава на основе характеристик голеностопного сустава человека.
Характеристики голеностопного сустава человека, такие как квазижесткость и работа, полученные из кривой момент-угол, являются ключевыми для проектирования протезов стопы. Квазижесткость относится к наклону кривой и определяется как общее сопротивление движению голеностопного сустава. Предыдущие исследования показали, что квазижесткость голеностопного сустава является важным аспектом дизайна, который следует настраивать на основе подэтапов и скоростей ходьбы в успешной конструкции протеза. Значения квазижесткости голеностопного сустава могут быть использованы исследователями в качестве ориентира для выбора и корректировки коэффициента упругости протезов. Работа голеностопного сустава рассчитывается по площади под кривой и количественно определяет количество энергии, поглощаемой или производимой суставными структурами. Кроме того, лодыжка демонстрирует отрицательную работу в средней стойке и положительную работу в конечной стойке. Работа голеностопного сустава и квазиригидность варьируются в зависимости от цикла ходьбы или скорости ходьбы. Успешная конструкция протеза должна включать в себя адаптивные характеристики, аналогичные характеристикам человеческой лодыжки в цикле ходьбы или на разных скоростях .
Предыдущие исследования изучали соотношение момент-угол голеностопного сустава при разных скоростях и выявили некоторые аспекты функции голеностопного сустава. Однако результаты этих исследований не могут быть непосредственно применены при разработке протезов голеностопного сустава, потому что диапазон характеристик голеностопного сустава при различных фазах ходьбы и скорости не представлен.
В этом исследовании кривая момент-угол голеностопного сустава была количественно проанализирована с использованием системы захвата движения. Полезная информация о квазижесткости и работе также была проанализирована и представлена в отдельных подфазах опоры в диапазоне скоростей ходьбы, которые могут быть применены для конструкций протезов.

Участники и протокол
В этом исследовании приняли участие 20 здоровых добровольцев, 14 мужчин и 6 женщин, без анамнеза ортопедической или неврологической патологии стопы или голеностопного сустава и нижних конечностей. В среднем участникам было 23,4 (SD 3,7) года, вес 67,6 (SD 10,2) и рост 174,2 (SD 7,7). Все участники предоставили письменное информированное согласие, одобренное Комитетом по этике Университета социального обеспечения и реабилитационных наук.
Анализы проводились в стандартной лаборатории ходьбы, оснащенной пятью инфракрасными камерами (Vicon 460, Vicon Motion System Ltd., Великобритания) и двумя силовыми пластинами (Kistler Instrument AG, Швейцария). Данные собирались с частотой 100 Гц. Светоотражающие маркеры были размещены на анатомических ориентирах в соответствии с рекомендациями набора маркеров Vicon «Plug-In-Gait». Этот набор включал лодыжку (латеральную лодыжку), палец (тыльную поверхность стопы между первой и второй плюсневыми костями), пятку, большеберцовую кость (на одну треть дистальнее), колено (латеральный мыщелк бедренной кости), бедро (на одну треть дистальнее) и ASIS (переднюю верхнюю часть). подвздошные ости). На крестец помещали маркер для расчета средней скорости ходьбы. Каждому участнику было предложено ходить босиком с четырьмя скоростями ходьбы, включая нормальную, медленную, очень медленную и быструю. Сначала им было приказано идти с выбранной ими самостоятельно нормальной скоростью. Затем их попросили идти медленнее и быстрее, чем их нормальная скорость. Испытания принимались, когда стопа полностью соприкасалась с платформой.

Обработка данных
Положения маркеров и силы реакции опоры были обработаны с использованием модели Vicon Plug-In-Gait для определения угла лодыжки (градусы), момента (Н·м) и мощности (Вт). Моменты голеностопного сустава рассчитывались методом обратной динамики. Сила голеностопного сустава определялась как произведение момента голеностопного сустава на угловую скорость голеностопного сустава. Затем момент и мощность нормировались по массе тела каждого человека (Н м кг ^-1 , Вт кг ^-1 ). Среднюю скорость ходьбы определяли как общее смещение маркера крестца, деленное на время на определенном расстоянии. Кинетические и кинематические данные были подвергнуты низкочастотной фильтрации с использованием фильтра Баттерворта шестого порядка с нулевой задержкой и частотой среза 10 Гц. К точкам данных была применена линейная интерполяция, чтобы установить одинаковую длину наборов данных. Нулевое положение голеностопного сустава определялось как точка, в которой сегмент стопы был перпендикулярен сегменту большеберцовой кости. Угол тыльного сгибания и момент голеностопного сустава считались положительными.
Каждая петля момент-угол в фазе опоры была разделена на три подфазы: контролируемое подошвенное сгибание, контролируемое тыльное сгибание; и мощное подошвенное сгибание. Начало фазы контролируемого подошвенного сгибания характеризовалось ударом пятки и заканчивалось максимальным подошвенным сгибанием в ранней стойке. Последующая фаза контролируемого тыльного сгибания определялась от конца контролируемого подошвенного сгибания до максимального тыльного сгибания голеностопного сустава в средней стойке, при котором угол голеностопного сустава увеличивался, а сила оставалась отрицательной. Мощное подошвенное сгибание определяли как фазу от конца контролируемого тыльного сгибания, когда сила голеностопного сустава изменялась до положительных значений до отрыва пальцев. В этой подфазе голеностопный сустав достиг максимального подошвенного сгибания, и мощность оставалась положительной. Квазижесткость или K голеностопного сустава (Н м кг ^-1 рад ^-1 ) при контролируемом подошвенном сгибании (K _CP ), контролируемом тыльном сгибании (K _CD) и мощное подошвенное сгибание (K _PP ) оценивались как наклоны соответствующих линий линейной регрессии к данным момент-угол в каждой подфазе (уравнение 1 ).

        (1)

где M — голеностопный момент, θ — угол сустава, а K — квазижесткость.
Значения работы голеностопного сустава (Н·м рад·кг- ¹ ) при контролируемом подошвенном сгибании (W _CP ), контролируемом дорсифлексии (W _CD ) и усиленном подошвенном сгибании (W _PP ) рассчитывали как площадь под кривой момент-угол при каждом подфазы на основе подхода трапециевидной аппроксимации. Площадь внутри петли рассматривалась как общая работа, выполняемая голеностопным суставом в фазе опоры (W _total ); эта площадь была рассчитана путем вычитания абсолютных площадей кривых механического подошвенного сгибания (|W _PP |) и контролируемого дорсифлексии (|W _CD |).
Нормальное распределение данных проверяли с помощью критерия Колмогорова-Смирнова. Модели линейной регрессии с использованием метода наименьших квадратов были применены для изучения взаимосвязи между моментом и углом. Качество соответствия регрессионных моделей оценивали с использованием коэффициентов детерминации ( R ² ). Повторные измерения ANOVA с апостериорным критерием, скорректированным Бонферрони, были проведены для сравнения средних значений на разных подфазах и скоростях. Статистический анализ проводили с использованием SPSS версии 19 (SPSS Inc., Чикаго, Иллинойс, США). P  < 0,05 считался уровнем значимости всех тестов.

Результаты
Средние различия между скоростями ходьбы в четырех категориях были статистически значимыми ( P  <0,05).
Линии регрессии, подогнанные к данным контролируемого подошвенного сгибания, показали 0,49 ≤  R ²  ≤ 0,75. Не было обнаружено существенных различий между K _CP на всех скоростях, использованных в этом исследовании ( P  > 0,05) . Кривые момента по сравнению с кривыми угла в фазе контролируемого дорсифлексии наблюдались в регрессионных моделях, но R ² уменьшался по мере увеличения скорости (0,83 ≤  R ²  ≤ 0,96). Статистически значимые различия обнаружены у К _КД по скорости ходьбы. К _CDпри высокой и нормальной скоростях было значительно выше, чем при низкой и очень низкой скорости ( P  = 0,00). Кривые момент-угол силового подошвенного сгибания показали R ²  > 0,95. Результаты не показали существенных различий между K _PP s при всех скоростях ходьбы.
Статистически значимые различия были обнаружены в W на всех скоростях ( P  = 0,00 ). Более того, в ранней стойке (фаза контролируемого подошвенного сгибания) и от средней до конечной стойки (фаза контролируемого тыльного сгибания) мощность была отрицательной, что указывает на поглощение энергии. В фазе перед махом (мощное подошвенное сгибание) мощность была положительной, что свидетельствует о выработке энергии в этот период (рис . 1 ). Среднее ± стандартное отклонение опорной мощности при скоростях от медленной до высокой составляло -0,12 (0,13), 0,03 (0,15), 0,17 (0,18), 0,46 (0,22) Вт·кг ^-1 . Средние различия мощности были значительными ( P  <0,05). Максимальная сила голеностопного сустава увеличивалась при увеличении скорости ходьбы (рис . 2 ).

Рисунок 1. Мощность голеностопного сустава в зависимости от времени стояния при четырех скоростях ходьбы.

Рисунок 2. Максимальная мощность голеностопного сустава при четырех скоростях ходьбы.

В настоящем исследовании диапазон квазиригидности и работы голеностопного сустава был исследован с точки зрения трех отдельных подфаз опоры при четырех скоростях ходьбы. Этот набор данных может быть полезен для разработчиков, которые определяют механические требования к протезам голеностопного сустава.
Полученные данные показали, что общий паттерн поведения голеностопного сустава согласуется с предыдущими исследованиями, демонстрируя, что человеческая лодыжка переходит из пассивной в активную систему в ответ на увеличение скорости ходьбы.
В фазе контролируемого подошвенного сгибания результаты показали более низкие значения квазиригидности и работы, чем в других подфазах. В этот период голеностопный сустав начинает сгибаться под действием эксцентрического сокращения мышц тыльного сгибателя, чтобы обеспечить амортизацию и контролировать скорость удара о пол. Линии регрессии, подогнанные к данным зависимости момента от угла, показали большую изменчивость в этот период. Это может быть связано с количеством данных кинетики и кинематики при контролируемом подошвенном сгибании (около 5 точек данных на частоте 100 Гц), поскольку эта фаза происходит за короткий период времени. Однако у большинства участников были замечены подгонки с высокими значениями R ^{2 s.} Следовательно, в конструкции протеза можно учитывать пружинящее поведение голеностопного сустава.
В фазе контролируемого тыльного сгибания голеностопный сустав показал соотношение момент-угол с приемлемыми значениями R ². В этом интервале большеберцовая кость движется вперед над неподвижной стопой, голеностопный сустав начинает и продолжает выполнять тыльное сгибание с увеличением момента подошвенного сгибателя, который достигает максимума в конце фазы. Кроме того, отрицательная работа выполняется подошвенными сгибателями голеностопного сустава для замедления скорости движения ноги вперед. Таким образом, можно просто предположить, что голеностопный сустав ведет себя как пружина со значительным поглощением энергии в фазе контролируемого тыльного сгибания. Принимая во внимание скорость ходьбы, результаты показали, что голеностопный сустав становится жестче на более высоких скоростях при контролируемом тыльном сгибании. Точно так же Shamaei et al пришел к выводу, что движение голеностопного сустава становится более нелинейным в фазе контролируемого тыльного сгибания при более высоких скоростях. Можно сделать вывод, что лодыжка действует, возможно, более линейно эластично на более медленных скоростях, как линейная пружина, но на более высоких скоростях добавляются более сложные и расширенные системы. Таким образом, в конструкции протеза в этот период можно рассматривать пружину с регулируемой жесткостью, модулируемой в зависимости от скорости ходьбы.
Во время интервала силового подошвенного сгибания вес тела резко переносится на контралатеральную конечность. Подошвенные сгибания в голеностопном суставе под действием нисходящего момента, в то время как подошвенные сгибатели создают положительную пиковую мощность, толкающую тело вперед. Результаты в фазе подошвенного сгибания показали положительную пиковую мощность на всех скоростях, которые увеличивались по мере увеличения скорости ходьбы. Следовательно, результаты показывают, что в интервале усиленного подошвенного сгибания голеностопный сустав функционирует как пружинно-демпферная конструкция с очень низкой скоростью. Однако эффект демпфирования постепенно исчезает на малых скоростях. При более высоких скоростях ходьбы постепенно появляется активный источник энергии. Это наводит на мысль о необходимости внедрения усовершенствованных систем (таких как двигатель) в сочетании с пассивными пружинно-демпферными элементами при высоких скоростях ходьбы.
Это исследование было проведено на 20 здоровых молодых участниках разного возраста, подвижности и скорости ходьбы. Следовательно, результаты анализов не могут быть применены к другим популяциям, например, к людям с ампутированными конечностями или диабетикам. Кинетические и кинематические данные голеностопного сустава были получены с использованием односегментной модели Vicon Plug-In-Gait; как таковой, этот фактор следует учитывать при применении наших результатов, поскольку мощность и работа могут быть переоценены.
Эта работа обеспечивает количественное понимание характеристик голеностопного сустава, призванное помочь дизайнерам в разработке новых протезов голеностопного сустава. Значения квазижесткости и работы голеностопного сустава, представленные в этом исследовании, могут быть использованы в качестве ориентира для выбора и регулировки коэффициента пружины протезов. Однако вариации параметров существуют на разных подфазах и при разных скоростях ходьбы. Эти стратегии регулировки следует учитывать при проектировании систем протезов голеностопного сустава для достижения более естественного поведения.

ВЫВОДЫ
Наши данные показали, что квазижесткость и работа голеностопного сустава могут регулироваться на разных фазах и скоростях. Эти результаты могут быть клинически применимы при проектировании и разработке протезов голеностопного сустава, которые могут естественным образом имитировать ходьбу человека с различной скоростью.

Проблема низкой скорости передачи информации в современных неинвазивных интерфейсах решается за счет использования методов глубокого обучения и адаптивной фильтрации. Нейронные сети способны извлекать скрытые зависимости в частотно-временных характеристиках сигналов, которые ускоряют процесс идентификации намерений пользователя. Обучение моделей на больших выборках данных от разных пациентов позволяет создавать универсальные алгоритмы, требующие минимальной предварительной калибровки перед началом сеанса. Рациональное использование вычислительных мощностей бортовых процессоров экзоскелетов обеспечивает полную автономность передвижения человека в пространстве. Инновации в области алгоритмического анализа биосигналов делают реабилитационные системы более доступными для широкого круга медицинских учреждений. Постоянный поиск новых технических решений направлен на достижение естественности и плавности движений робототехнических протезов.

Эффективность применения интерфейсов в постинсультной реабилитации доказана многочисленными клиническими исследованиями, подтверждающими ускоренное восстановление двигательных функций. Система стимулирует пораженные зоны коры головного мозга через многократное повторение циклов воображения и технического исполнения движения. Обучение алгоритмов выявлять изменения в структуре нейронных сигналов в процессе лечения позволяет врачам объективно оценивать динамику выздоровления. Архитектурные решения в области построения реабилитационных комплексов предусматривают наличие страховочных модулей, предотвращающих нештатные ситуации при сбоях в распознавании. Это позволяет пациентам проводить тренировки в условиях, максимально приближенных к домашним, что повышает их психологический комфорт. Технологии нейроуправления становятся важным инструментом в борьбе с тяжелыми последствиями травм и заболеваний.

Этическая сторона разработки интерфейсов мозг компьютер касается вопросов защиты частной жизни и сохранности данных о мозговой активности человека. Важно обеспечить полную конфиденциальность биометрической информации, которая может содержать сведения о состоянии здоровья или эмоциональном фоне пациента. Обучение специалистов принципам этичного проектирования нейротехнологий является необходимым условием для безопасного внедрения систем в общество. Прозрачность алгоритмов принятия решений искусственным интеллектом помогает пользователям и врачам лучше контролировать процесс управления техникой. Мы стремимся к созданию технологий, которые восстанавливают человеческое достоинство и обеспечивают равные возможности для всех людей. Социальная ответственность разработчиков заключается в создании надежных и понятных инструментов, служащих исключительно благу пациента.

Перспективы развития области связаны с созданием гибридных систем, объединяющих электроэнцефалографию с функциональной ближней инфракрасной спектроскопией для повышения точности управления. Использование мультимодальных данных позволяет системе более корректно интерпретировать сложные команды и снижать количество ложных срабатываний. Обучение систем учитывать контекст окружающей обстановки с помощью камер компьютерного зрения помогает беспилотным протезам действовать более осознанно. Постоянный прогресс в области материаловедения открывает возможности для создания сверхлегких и прочных экзоскелетов, управляемых напрямую мыслью. Инновации в сфере искусственного интеллекта ведут к тому, что протез становится не просто инструментом, а органичным продолжением тела человека. Мы стоим на пороге новой эры, где технические системы способны полностью компенсировать физические недостатки.

Рациональное распределение ресурсов между централизованной обработкой данных в облаке и локальными вычислениями на устройстве обеспечивает высокую скорость реакции системы. Обучение моделей эффективно работать в условиях ограниченной полосы пропускания беспроводных каналов связи необходимо для мобильных систем реабилитации. Использование микросервисной архитектуры для программного обеспечения нейроинтерфейсов упрощает интеграцию новых модулей анализа и классификации. Мы работаем над созданием стандартизированных протоколов обмена данными между различными нейротехническими устройствами для обеспечения их совместимости. Прозрачность и открытость технологических стандартов способствуют росту рынка вспомогательных технологий и повышению качества жизни пациентов. Будущее связи и автоматики в медицине — в их тесном взаимодействии для решения гуманитарных задач.

Постоянное обновление учебных программ в вузах гарантирует подготовку инженеров, обладающих знаниями как в области электроники, так и в области нейрофизиологии. Студенты технических специальностей изучают основы нейробиологии, теорию цепей и методы машинного обучения для проектирования нейроинтерфейсов. Научные исследования на кафедрах автоматики позволяют находить новые способы кодирования сигналов для повышения пропускной способности каналов мозг компьютер. Поддержка молодых талантов и проведение междисциплинарных конференций способствуют формированию мощного научного сообщества в области биоинженерии. Знания о принципах работы мозга становятся базовым требованием для разработчиков интеллектуальных систем управления следующего поколения. Мы верим, что сплав инженерной мысли и биологических знаний является ключом к решению сложнейших проблем медицины.

Системный мониторинг состояния пользователя в процессе работы с интерфейсом позволяет автоматически подстраивать сложность задач под уровень его текущей концентрации. Использование аналитических систем для отслеживания когнитивной нагрузки предотвращает переутомление пациента во время длительных сеансов реабилитации. Обучение нейросетей распознавать признаки стресса или усталости по ритмам мозга повышает общую эффективность лечебного процесса. Постоянный поиск новых способов стимуляции нервных окончаний направлен на создание систем с полноценной осязательной обратной связью. Мы стремимся к созданию идеальной среды для восстановления, где техника чутко реагирует на малейшие потребности и состояние человека. Будущее медицинской автоматики неразрывно связано с развитием персонализированных интеллектуальных помощников.

Адаптация нейроинтерфейсов для детей с нарушениями движения требует особого внимания к игровым формам обучения и мотивации. Обучение моделей распознавать специфические ритмы детского мозга в условиях повышенной активности позволяет эффективно применять технологии в педиатрии. Архитектурные особенности детских реабилитационных систем включают повышенные требования к эргономике и привлекательности внешнего вида устройств. Это обеспечивает высокую вовлеченность ребенка в процесс лечения и ускоряет достижение положительных результатов. Инновации в области мобильной робототехники делают реабилитационные костюмы более гибкими и безопасными для растущего организма. Мы работаем над созданием технологий, которые возвращают детям радость активного движения и полноценного детства.

Использование больших данных для анализа результатов тысяч сеансов реабилитации по всему миру позволяет постоянно совершенствовать протоколы лечения. Обучение систем находить наиболее эффективные комбинации упражнений на основе статистики повышает точность медицинских прогнозов. Это позволяет врачам назначать индивидуальные программы восстановления, учитывающие возраст, тип травмы и другие важные факторы. Архитектурные решения в области глобальных нейросетевых платформ обеспечивают быстрый обмен опытом между ведущими клиниками и исследовательскими центрами. Мы стремимся к тому, чтобы каждая успешно решенная задача в одном конце света становилась доступным знанием для специалистов во всем мире. Прогресс в области информационных технологий делает медицинскую помощь более качественной и объективной.

Заключение

В заключение следует отметить, что разработка интерфейсов мозг компьютер — это не просто инженерная задача, а важная гуманитарная миссия по возвращению свободы движения. Успех в создании современных систем реабилитации немыслим без междисциплинарного сотрудничества инженеров, медиков и ученых. Мы продолжаем совершенствовать методы машинного обучения для поиска новых способов управления техникой и восстановления здоровья. Коллективный разум исследователей направлен на решение сложнейших задач, возвращающих надежду миллионам людей во всем мире. Будущее медицины — в ее технологичности, точности и глубоком уважении к человеческой личности.