肌肉协同:在诊所、机器人和运动中的使用和验证

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由于理解人类大脑如何在运动任务中产生神经命令来控制肌肉仍然是一个尚未开发的问题，因此肌电图(EMG)研究小组对肌肉协同作用的验证和应用表现出极大的兴趣。在过去的几十年里，肌电信号通过肌肉协同的因子分解被提出，以理解与中枢神经系统能力降低肌肉控制维度相关的神经生理机制。出于这个原因，我们计划了一个关于肌肉协同理论的验证和应用的特刊，以讨论方法学问题，并提出在诊所、机器人和运动方面的新应用。《特刊》在科研人员中取得了成功，投稿的论文数量之多，发表的论文的科学影响力之大，都证明了这一点。

特刊由十二篇稿件组成。包括三个系统的综述:(i)第一个重点是肌肉协同理论的意义，以理解其作为神经康复工具的适用性(Singh等人);(ii)第二项研究有助于了解肌肉协同在中风后患者步行时肌肉协调研究中的应用(Seamon等);(iii)第三部分全面概述了肌肉协同在诊所、机器人和运动方面的实际应用(Taborri等)。

在临床方面，上肢无力和任务失败(即在任务过程中无法维持一定水平的力)对肌肉协同的影响分别由Roh等人和Castronovo等人评估。至于机器人，Chiavenna等人提出了使用肌肉协同方法来实现上肢外骨骼控制系统的可行性。在运动方面，有两篇论文专注于理解羽毛球特定技术动作执行过程中的肌肉协同组织(Matsunaga et al. and barnamhei et al.)，一篇论文展示了艺术体操稳定性练习中涉及的肌肉协同结构(Rutkowska-Kucharska et al.)，而投掷运动背后的运动控制则由Cruz-Ruiz等人研究。最后，两篇论文探讨了一些基本的方法论问题;特别是关于初始化技术对非负矩阵分解应用的影响(Soomro等)，以及在日常生活活动中提取肌肉协同的方法的可靠性和可重复性(Taborri等)。

我们希望这个特刊可以代表一个重要的步骤，加强肌肉协同的使用，以解释人类大脑如何组织肌肉的激活，无论是在诊所和机器人，以及在体育应用。

的利益冲突

作为“应用仿生学和生物力学”特刊“肌肉协同:在诊所、机器人和运动中的使用和验证”的客座编辑团队，我们声明，在我们的特刊工作中，没有利益冲突或与公司的私人协议。我们没有通过雇佣，咨询，股票所有权或酬金与行业的财务关系。

斯特凡诺罗西
Panagiotis k Artemiadis
Jinsook卢武铉
瓦伦蒂娜Agostini

版权

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