01
肌肉协同理论基础：从 Bernstein 问题到降维思想
经典理论框架与协同假说
基础神经控制
02
运动控制障碍概述：脑卒中、脊髓损伤与帕金森病的运动特征
三大核心疾病的临床表现
临床病理
03
表面肌电信号采集：电极放置、采样率与噪声控制
高质量sEMG获取要点
实验信号
04
肌电信号预处理：滤波、去噪与基线校正
干净数据是分析的前提
预处理信号处理
05
肌电信号分割：步态周期与任务阶段的自动识别
事件检测与分段策略
分割步态
06
非负矩阵分解原理：数学基础与算法推导
NMF核心数学
算法数学
07
NMF 参数选择：协同数量确定与初始化方法
超参数调优实战
调参NMF
08
主成分分析与因子分析：与 NMF 的对比
降维家族方法辨析
统计对比
09
肌肉协同提取实战：Python 代码实现
从数据到协同矩阵
编程实战
10
协同结构解析：权重矩阵与激活系数解读
生理意义与可视化
解释可视化
11
协同相似性度量：余弦相似度与皮尔逊相关系数
量化协同模式
度量统计
12
脑卒中患者的肌肉协同特征：协同简化与融合异常
卒中后协同重组
脑卒中临床
13
脊髓损伤患者的肌肉协同特征：代偿模式与协同重组
SCI代偿策略
脊髓损伤代偿
14
帕金森病患者的肌肉协同特征：节律性异常与协同冻结
PD运动障碍
帕金森节律
15
协同分析与临床量表：Fugl-Meyer、BBS 与协同指标的相关性
量表关联验证
评估量表
16
康复训练中的协同变化：治疗前后的纵向分析
康复效果追踪
纵向康复
17
基于协同的神经调控：FES 与 tDCS 的靶向策略
神经调控新视角
FEStDCS
18
协同分析在假肢控制中的应用：意图识别与自然运动
假肢智能控制
假肢人机交互
19
时变协同模型：动态肌肉协同的提取方法
时间自适应协同
动态模型
20
协同层次聚类：个体间协同模式的群体分析
群体协同分型
聚类群体
21
协同网络分析：图论视角下的肌肉耦合
网络科学应用
图论耦合
22
协同与运动学习：健康人群的技能习得过程
运动学习机制
学习健康
23
协同的生物力学约束：关节力矩与肌肉力的关系
生物力学基础
力矩力学
24
协同分析软件工具：OpenSim、MobiGUI 与自定义脚本
工具链与生态
软件OpenSim
25
数据增强与迁移学习：小样本协同分析的解决方案
小样本策略
增强迁移
26
协同的可解释性：从数学模式到生理意义
连接数学与生理
可解释生理
27
多模态融合：肌电、脑电与运动学的协同分析
跨模态整合
多模态EEG
28
协同分析的统计学陷阱：多重比较与假阳性控制
统计严谨性
统计假阳性
29
临床报告撰写：协同分析结果的可视化与解读
报告与沟通
写作可视化
30
未来方向：实时协同反馈与闭环康复系统
前沿与展望
未来闭环