Scientific Reports · Nature
2025
Kim Y, Kim J, Kang S, Lee Y, Moon J, Kim SJ, Kim BJ et al.
关键发现：
CNN 模型借助 Ultiracer 平台采集的骑行动力学与运动学数据，在早期帕金森病检测中达到约 86.1% 的准确率。
29 名帕金森病患者与 36 名健康对照者。采用两个 6 轴力矩传感器（车把垫片与座管）。输入数据为 30 秒骑行数据（力、力矩、速度、横向移动）以及人口统计学数据。
J. NeuroEngineering & Rehabilitation
2025
Kang S, Park JW, Kim Y, Moon J, Lee Y, Lee CN, Kim J, Kim SJ, Kim BJ
关键发现：
多元逻辑回归模型在区分帕金森病患者与对照者时达到 91.4% 的准确率。骑行速度展现出最强的判别力（AUC：0.880），优于标准步态速度指标。
39 名帕金森病患者与 42 名年龄匹配的健康对照者。研究识别出独特的生物力学适应性：帕金森病患者表现出更高的车把与座垫协调度（0.47 对 0.11），以及更低的自选速度（6.49 对 10.28 km/h）。
J. Clinical Medicine · MDPI
2025
Kim BR, Kim YM, Lee JT, Park SB, Shin HS, Jung JS, Kim HJ
关键发现：
研究中未观察到任何心脏不良事件。Ultiracer 所提供的运动强度处于心血管疾病患者心脏康复所推荐的治疗范围之内。
20 名男性心血管疾病患者（平均年龄 56.1）。对比了跑步机心肺运动试验（CPET）与 Ultiracer 骑行的心肺反应。该设备可激发中等至高强度运动。
通过骑行生物力学，助力帕金森病的检测与监测研究。
经验证为面向心血管疾病患者的安全有效运动方式。
支持对骑行过程中平衡策略、力的分布与运动模式的精细分析。
