Un protocollo riabilitativo strutturato per Improved multifunzionale protesica di controllo: un caso di studio
Summary
As prosthetic development moves towards the goal of natural control, harnessing amputees’ inherent ability to learn new motor skills may enable proficiency. This manuscript describes a structured rehabilitation protocol, which includes imitation, repetition, and reinforcement learning strategies, for improved multifunctional prosthetic control.
Abstract
Advances in sistemi robotici hanno portato protesi per l'arto superiore che può produrre movimenti multifunzionali. Tuttavia, questi sistemi sofisticati richiedono amputati di arto superiore per imparare schemi di controllo complessi. Gli esseri umani hanno la capacità di apprendere nuovi movimenti attraverso l'imitazione e altre strategie di apprendimento. Questo protocollo descrive un metodo di riabilitazione strutturato, che comprende l'imitazione, la ripetizione, e apprendimento per rinforzo, e mira a valutare se questo metodo può migliorare il controllo protesi multifunzionale. Una sinistra sotto il gomito amputato, con 4 anni di esperienza in uso protesico, hanno partecipato a questo caso di studio. La protesi è stata utilizzata una mano di Michelangelo con la rotazione del polso, e le caratteristiche aggiunte di flessione del polso ed estensione, che ha permesso più combinazioni di movimenti della mano. Il partecipante Procedura di Valutazione Southampton mano punteggio migliorato 58-71 seguente formazione strutturata. Questo suggerisce che un protocollo di formazione strutturato imitzione, la ripetizione e rinforzo possono avere un ruolo per imparare a controllare una nuova mano protesica. Uno studio clinico più grande è però necessario per supportare questi risultati.
Introduction
Sostituzione funzione della mano in amputati è uno sforzo difficile. Coordinare i movimenti altamente qualificati della mano non è una capacità innata, e gli esseri umani vogliono anni per imparare a sviluppare. 1-5 Dopo la perdita traumatica di una mano, replica questa capacità mediante protesi non è un'operazione banale e può richiedere un periodo di apprendimento prolungato .
Progettazione protesica e metodi di interfacciamento per il loro controllo sono soggetti a rapida innovazione tecnologica, con l'obiettivo del controllo multifunzionale in modo naturale. 6 La complessità di questi sistemi di controllo aumenta notevolmente per fornire più funzioni per amputati. Per garantire un controllo accurato di tali sistemi, e di ridurre l'abbandono delle nuove tecnologie, occorre stabilire formazione adeguata. Questo è probabilmente più successo se si basa su strategie di apprendimento inerenti gli amputati.
Vision può svolgere un ruolo importante durante leARNING di movimenti della mano. Studi comportamentali hanno dimostrato che osservando le azioni degli altri 7 o utilizzando segnali visivi 8, individui normodotati imparano e coordinare nuovi movimenti. Attraverso un processo di osservazione, comprensione e l'esecuzione di un'azione osservata, gli individui sono in grado di imitare le azioni degli altri. Reti corticali specifici, che possono includere un sistema di neuroni specchio (MNS), si ritiene essere alla base di questa funzionalità, e possono avere un ruolo nel controllo protesi. 9-11
Il ruolo dell'imitazione potrebbe non solo essere limitato a eseguire azioni che sono già state viste, ma insieme con il MNS, consente l'esecuzione di movimenti che non sono ancora stati osservati ma estrapolati dal repertorio motorio dell'osservatore. 12, infatti, l'imitazione non possono necessariamente essere un'abilità innata, ma una accruement delle capacità motorie nel tempo che portano ad azioni più esperti e sofisticati. 13 La strength di osservare le azioni, oltre semplicemente immaginarle, ha dimostrato di migliorare l'apprendimento di nuove attività. 14 Pertanto, l'imitazione può essere un approccio pragmatico per amputati di formazione, come l'evidenza suggerisce che un processo diretto obiettivo 15, con l'obiettivo in ambito riabilitativo di abilitare la funzione della mano protesica utile.
Studi riabilitazione hanno dimostrato separatamente che segnali visivi, come le simulazioni virtuali di una mano protesica, incoraggiano amputati durante formazione di riabilitazione. 16 Inoltre, l'uso della ripetizione quando è condotto in un paradigma bloccato ha dimostrato di consentire una rapida formazione di arto superiore protesico controllo. 17 Mentre simulazioni virtuali hanno dimostrato di essere altrettanto efficace come un reale controllo di protesi di mano per consentire agli utenti abili-corpo per controllare i dispositivi mioelettriche, 18 il loro effetto sulla amputati utilizzano misure di outcome standardizzate non è chiaro. Infine, dove i protocolli per AMPU arto superioreformazione zione esiste, il ruolo dell'imitazione nell'apprendimento del controllo protesi non è esplicitamente discussa. 19,20
Questo studio mira a capire se l'uso di imitazione, in combinazione con la ripetizione e rinforzo, ha un impatto positivo sulla apprendimento del controllo protesico multifunzionale come parte di un programma di formazione strutturato.
Presentato qui è un caso di un amputato transradiale che è stato addestrato ad usare una mano protesica multifunzionale. Il partecipante aveva già abituate ad operare protesi tradizionali mioelettriche. Usando segnali visivi, sia sotto forma di imitazione di un dimostratore sana e semplice computer di feedback visivo, il amputato rapidamente migliorato la gestione del suo nuovo dispositivo.
Protocol
Representative Results
Discussion
I nostri risultati suggeriscono per il partecipante in questo studio che la formazione strutturata ha contribuito a migliorare il controllo di una protesi della mano multifunzionale durante una singola sessione. Il programma strutturato utilizzato qui era una combinazione di imitazione, la ripetizione e il rafforzamento dei movimenti della mano che il partecipante non è stato in grado di completare con la mano protesica tradizionale.
Anche se il partecipante ha ottenuto superiore con la pro…
Offenlegungen
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Gli autori desiderano ringraziare l'onorevole Hans Oppel ei suoi tecnici prostetici di Otto Bock Healthcare Products GmbH per la fabbricazione del socket utilizzato dal partecipante in questo studio. Questo studio è stato sostenuto finanziariamente dal Consiglio europeo della ricerca (CER) attraverso l'ERC Advanced Grant DEMOVE (n ° 267.888), il Consiglio austriaco per la ricerca e sviluppo tecnologico, e il ministero federale austriaco della scienza, della ricerca e dell'economia.
Materials
| Michelangelo Hand | Otto Bock Healthcare Products GmbH, A | 8E500=L-M | |
| AxonRotation | Otto Bock Healthcare Products GmbH, A | 9S503 | |
| Wrist Flexor | Otto Bock Healthcare Products GmbH, A | – | prototype unit |
| AxonMaster | Otto Bock Healthcare Products GmbH, A | 13E500 | |
| Electrode | Otto Bock Healthcare Products GmbH, A | 13E200=50AC | |
| ScissorFenceElectrodeCarrier | Otto Bock Healthcare Products GmbH, A | – | prototype unit |
| Acquisition Software | Otto Bock Healthcare Products GmbH, A | – | prototype unit |
| Carbon shaft | Otto Bock Healthcare Products GmbH, A | – | prototype unit |
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