منصة الهندسة وبروتوكول التجريبية للتصميم والتقييم لبدعم Transfemoral تعويضات تسيطر العصبي-
Summary
وقد تم تطوير واجهات العصبية والآلة (NMI) لتحديد وضع تنقل المستخدم. هذه هي معاهد القياس الوطنية يمكن أن تكون مفيدة من أجل السيطرة العصبية للأرجل اصطناعية تعمل بالطاقة، ولكن لم يتم أثبتت تماما. هذه الورقة قدمت (1) لدينا منصة الهندسية المصممة لتنفيذ سهل وتطوير التحكم العصبي للانخفاض بالطاقة الأعضاء الاصطناعية و (2) على الإعداد التجريبية والبروتوكول في بيئة معملية لتقييم الساقين الاصطناعي تسيطر العصبي على المرضى الذين يعانون من بتر الأطراف السفلى بأمان وكفاءة.
Abstract
لتمكين عملية بديهية من الأرجل الاصطناعية بالطاقة، هو المطلوب واجهة بين المستخدم وبدلة التي يمكن التعرف على نوايا حركة المستخدم. وقد أثبت رواية واجهة العصبية آلة (NMI) على أساس العصبية والعضلية-الميكانيكية الانصهار وضعت في دراسة سابقة لدينا إمكانات كبيرة لتحديد دقيق لحركة المقصود من مبتوري الأطراف transfemoral. ومع ذلك، لم يتم دمج هذه الواجهة مع الساق الاصطناعية بالطاقة من أجل السيطرة العصبية الحقيقية. هذه الدراسة تهدف إلى تقديم تقرير (1) منصة مرنة لتنفيذ وتحسين التحكم العصبي في أقل بالطاقة بدلة أطرافهم و (2) على الإعداد التجريبية وبروتوكول لتقييم مراقبة بدلة العصبية في المرضى الذين يعانون من بتر الأطراف السفلية. تم تطوير أول منصة تستند على جهاز كمبيوتر وبيئة البرمجة المرئية لتنفيذ خوارزميات التحكم بدلة، بما في ذلك NMI خوارزمية التدريب، NMI خوارزمية اختبار عبر الإنترنت، وخوارزمية التحكم الجوهرية. للتدليل علىوظيفة من هذا المنبر، في هذه الدراسة NMI استنادا-العصبية والعضلية الميكانيكية الانصهار تم دمج هرميا مع التحكم الجوهرية لبدلة transfemoral تنميط. تم تجنيده مريض واحد مع بتر transfemoral من جانب واحد لتقييم موقعنا تحكم العصبية تنفيذها عند تنفيذ الأنشطة، مثل الوقوف والمشي مستوى الأرض، منحدر الصعود، والطريق المنحدر أصل مستمر في المختبر. ووضعت الإعداد التجريبية الرواية والبروتوكول من أجل اختبار عنصر التحكم بدلة جديدة بأمان وكفاءة. وقدمت إثبات صحة مفهوم منصة والإعداد التجريبية وبروتوكول يمكن أن تساعد على التنمية المستقبلية وتطبيق التحكم العصبي الساقين الاصطناعي بالطاقة.
Introduction
اكتسبت بالطاقة أقل الاصطناعية الطرف اهتماما متزايدا في كل من السوق التجاري ومجتمع البحوث 1،2 3-5. مقارنة الساقين الاصطناعية السلبي التقليدية والمفاصل الاصطناعية الآلية لديها ميزة السماح أقل مبتوري الأطراف الطرف لتنفيذ الأنشطة التي يصعب أو يستحيل عند ارتداء أجهزة السلبي بشكل أكثر كفاءة. ومع ذلك، في الوقت الراهن، على نحو سلس وسلس الانتقال النشاط (على سبيل المثال، من مستوى سطح الأرض يسير إلى درج الصعود) لا تزال قضية صعبة بالنسبة للمستخدمين الساق الاصطناعية بالطاقة. ويرجع ذلك أساسا إلى عدم وجود واجهة المستخدم والآلة التي يمكن "قراءة" نية الحركة للمستخدم وعلى الفور ضبط معايير الرقابة بدلة من أجل تمكين المستخدمين من التبديل بسهولة وضع النشاط هذه الصعوبة.
لمعالجة هذه التحديات، تم استكشاف الطرق المختلفة في تصميم واجهة المستخدم والآلة. حيث NMI على أساس electromyographic (Eوقد أثبتت MG) إشارات إمكانات كبيرة للسماح للسيطرة بديهية بالطاقة أقل الأعضاء الاصطناعية. ذكرت دراستان حديثتان 6،7 فك الحركة المقصود من الركبة المفقودة من مبتوري الأطراف transfemoral من خلال رصد إشارات EMG المسجلة من العضلات المتبقية خلال وضع الجلوس. الاتحاد الافريقي وآخرون. 5 تستخدم إشارات EMG يقاس من عضلات الساق المتبقية لتحديد وضعين تنقل (المشي مستوى الأرض ودرج النسب) من مبتوري الأطراف transtibial واحدة. اقترح هوانغ وآخرون. 8 لEMG نهج التعرف على الأنماط التي تعتمد على المرحلة التي يمكن التعرف على سبعة أنماط النشاط مع دقة حوالي 90٪ كما هو موضح على اثنين من مبتوري الأطراف transfemoral. زيادة تحسين أداء نية الاعتراف، تم تصميم NMI على أساس العصبية والعضلية-الميكانيكية الانصهار في مجموعتنا 9 وتقييمها على مبتوري الأطراف transfemoral يرتدي الساقين الاصطناعية السلبي للاعتراف نية 10،11 الانترنت. هذا NMI يمكن التعرف بدقةأنشطة تهدف للمستخدم وتوقع التحولات النشاط 9، الذي كان يمكن أن تكون مفيدة للسيطرة العصبية من الأرجل الاصطناعية بالطاقة.
السؤال الحالية التي تواجهنا هي كيفية دمج دينا NMI في نظام التحكم بدلة من أجل تمكين عملية بدلة بديهية وضمان سلامة المستخدم. تطوير حقيقي الساقين الاصطناعي تسيطر العصبي يتطلب منصة مرنة في المختبر لتنفيذ سهلة وتعظيم الاستفادة من خوارزميات التحكم بدلة. وبالتالي، فإن الهدف من هذه الدراسة هو أن يقدم منصة مرنة الهندسة المتقدمة في المختبر لاختبار وتحسين خوارزميات التحكم بدلة. بالإضافة إلى ذلك، يتم عرض الإعداد التجريبية الجديدة وبروتوكول لتقييم الاصطناعية transfemoral بالطاقة التحكم العصبي على المرضى الذين يعانون من بتر الأطراف السفلى بأمان وكفاءة. منصة والتصميم التجريبي المقدم في هذه الدراسة يمكن أن تفيد ديفي المستقبلlopment من صحيح تسيطر العصبي، تعمل بالطاقة ساقين اصطناعيتين.
Protocol
Representative Results
Discussion
وقد وضعت على منصة في هذه الدراسة الهندسية لتنفيذ بسهولة، وتحسين، وتطوير السيطرة العصبية الحقيقي للالاصطناعية بالطاقة. كان مبرمجا النظام الأساسي بأكمله في بيئة التنمية القائمة على الأجهزة الافتراضية وتنفيذها على جهاز كمبيوتر سطح المكتب. كان يتألف البرنامج من عدة و?…
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
وأيد هذا العمل في جزء من المعاهد الوطنية للصحة في إطار منحة RHD064968A، في جزء منه من قبل مؤسسة العلوم الوطنية في إطار المنحة 0931820، 1149385 المنحة، ومنحة 1361549، وجزئيا من قبل المعهد الوطني للإعاقة وإعادة التأهيل تحت بحوث غرانت H133G120165. المؤلفين أشكر لين دو، أقرع وانغ وجيرالد Hefferman في جامعة رود آيلاند، ومايكل ج دير في دير تقويم العظام والأطراف الاصطناعية التكنولوجيا، ذ م م، لاقتراح عظيم والمساعدة في هذه الدراسة.
Materials
| Trigno Wireless EMG Sensors | Delsys, Inc. | 7 | |
| Trigno Wireless EMG Base Station | Delsys, Inc. | 1 | |
| Multi-functional DAQ card (PCI-6259) | National Instruments, Inc. | 1 | |
| Potentiometer (RDC503013A) | ALPS Electric CO., LTD | 1 | |
| Encoder (MR series) | Maxon Precision Motors, Inc. | 1 | |
| Motor controller (ADS50/10) | Maxon Precision Motors, Inc. | 1 | |
| 24 V Power Supply (DPP480) | TDK-Lambda Americas, Inc. | 1 | |
| 6 DOF Load Cell (Mini58) | ATI Industrial Automation | 1 | |
| Ceiling Rail System | RoMedic, Inc. | 1 | |
| NI LabView 2011 | National Instruments, Inc. | 1 |
Riferimenti
- Martinez-Villalpando, E. C., Herr, H. Agonist-antagonist active knee prosthesis: a preliminary study in level-ground walking. J Rehabil Res Dev. 46, 361-373 (2009).
- Sup, F., Bohara, A., Goldfarb, M. Design and Control of a Powered Transfemoral Prosthesis. Int J Rob Res. 27, 263-273 (2008).
- Au, S., Berniker, M., Herr, H. Powered ankle-foot prosthesis to assist level-ground and stair-descent gaits. Neural Netw. 21, 654-666 (2008).
- Hargrove, L. J., Simon, A. M., Lipschutz, R. D., Finucane, S. B., Kuiken, T. A. Real-time myoelectric control of knee and ankle motions for transfemoral amputees. JAMA. 305, 1542-1544 (2011).
- Ha, K. H., Varol, H. A., Goldfarb, M. Volitional control of a prosthetic knee using surface electromyography. IEEE Trans Biomed Eng. 58, 144-151 (2011).
- Huang, H., Kuiken, T. A., Lipschutz, R. D. A strategy for identifying locomotion modes using surface electromyography. IEEE Trans Biomed Eng. 56, 65-73 (2009).
- Huang, H., et al. Continuous Locomotion Mode Identification for Prosthetic Legs based on Neuromuscular-Mechanical Fusion. IEEE Trans Biomed Eng. 58, 2867-2875 (2011).
- Zhang, F., Dou, Z., Nunnery, M., Huang, H. Real-time implementation of an intent recognition system for artificial legs. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2011, 2997-3000 (2011).
- Zhang, F., Huang, H. Source Selection for Real-time User Intent Recognition towards Volitional. Control of Artificial Legs IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. PP, (2013).
- Liu, M., Datseris, P., Huang, H. A prototype for smart prosthetic legs: analysis and mechanical design. Proceedings of the International Conference on Control, Robotics and Cybernetics. , 139-143 (2011).
