エンジニアリング·プラットフォームおよび神経的に制御されたパワードTransfemoral人工関節の設計と評価のための実験プロトコール
Summary
ニューラル·マシン·インターフェース（NMI）は、ユーザの移動モードを同定するために開発されてきた。これらのNMIは、動力義足の神経制御のための潜在的に有用であるが、十分に発揮されていない。本稿では、安全に下肢切断の患者に対する神経的制御の義足を評価するために、実験室環境での容易な実装と開発神経制御のパワー下肢義肢および（2）実験およびプロトコルのための（1）私たちの設計し、エンジニアリング·プラットフォームを発表かつ効率的に。
Abstract
動力義足の直感的な操作を可能にするために、ユーザの運動の意図を認識することができ、ユーザとプロテーゼとの間のインターフェースが望まれている。我々の以前の研究で開発された神経筋 – 機械融合に基づく新規の神経·マシン·インターフェース（NMI）を正確にtransfemoral切断者の意図した動きを識別するための大きな可能性を実証しています。しかし、このインタフェースは、まだ真の神経制御のための動力義足に統合されていません。この研究は、パワード下肢人工関節の神経制御を実施し、最適化するための（1）柔軟なプラットフォームおよび下肢切断の患者に対する神経補綴コントロールを評価する（2）実験およびプロトコルを報告することを目的とした。最初のPCとビジュアルプログラミング環境に基づいたプラットフォームは、NMIの学習アルゴリズム、NMIオンラインテストアルゴリズム、および固有制御アルゴリズムを含む、人工関節の制御アルゴリズムを実装するために開発された。実証するために、このプラットフォームの機能は、この研究では、神経筋 – 機械融合に基づく、NMIは、階層的にプロトタイプtransfemoralプロテーゼの組み込みのコントロールに統合されました。一方的なtransfemoral切断した一人の患者は、立ち、平地歩行、傾斜上昇などの活動を行う際に私たちの実装を用いたニューラルネットワークモデルの評価、および実験室で連続して下降をランプに採用されました。小説実験およびプロトコルは、安全かつ効率的に新しい人工関節コントロールをテストするために開発された。提示概念実証プラットフォームと実験とプロトコルは、神経的に制御されたパワー義足の今後の開発と応用を支援することができます。
Introduction
アトス下肢義肢は、商業市場、1,2と研究コミュニティ3-5の両方でますます注目を集めている。従来の受動的な義足に比べて、電動式人工関節は下肢切断患者がより効率的に受動的なデバイスを身に着けているときには困難または不可能であるアクティビティを実行することを可能にするという利点を有する。しかしながら、現在、（階段登りに歩いて、レベル地上から例えば 、）スムーズでシームレスな活動の移行がまだパワード義足ユーザーのための挑戦的な課題である。この困難性は、主に、ユーザの運動の意図を「読み取り」と迅速にシームレスに活性モードの切り替えをユーザーに可能にするために、プロテーゼ制御パラメータを調整することができるユーザ·マシン·インターフェースの欠如によるものである。
これらの課題に対処するために、ユーザ·マシン·インタフェースを設計する際の様々なアプローチが検討されている。 NMIは、E（電図に基づく請求MG）の信号は、電源が入っ下肢義肢の直感的なコントロールを可能にするために大きな可能性を実証しています。二つの最近の研究6,7は着座位置時の残留の筋肉から記録されたEMG信号を監視することにより、transfemoral切断者の行方不明の膝の意図した動きをデコードすると報告した。 AU ら 5は、1下腿切断者の2歩行モード（レベルグラウンドウォーキングや階段の降下）を識別するために、残留シャンクの筋肉から測定EMG信号を使用していました。 Huang ら 8は、2つのtransfemoral切断者に実証されるように約90％の精度で7活性モードを認識することができる位相依存EMGパターン認識手法を提案した。より良い意思認識性能を向上させるために、神経筋-機械融合に基づくNMIは我々のグループ9で設計され、オンラインの意図認識10,11のための受動的な義足を着けtransfemoral切断者を評価した。このNMIは正確に識別することができますユーザーの意図活動やパワード義足の神経制御のための潜在的に有用だったアクティビティ遷移9を予測。
ボランティアに面する現在の質問は、直感的なプロテーゼ動作をイネーブルし、ユーザーの安全を確保するためにプロテーゼ制御システムに私達のNMIを統合する方法である。真の神経的制御義足の開発は容易な実装と人工関節の制御アルゴリズムの最適化のための研究室で柔軟なプラットフォームを必要とします。そこで、本研究の目的は、人工関節の制御アルゴリズムをテストし、最適化するための私たちの研究室で開発柔軟なエンジニアリングプラットフォームを報告することです。さらに、新しい実験装置およびプロトコルが安全かつ効率的に下肢切断の患者に対する神経的制御のパワーtransfemoral補綴物を評価するために表示されている。本研究で提示プラットフォームと実験計画は、将来のDEVEを利益を得ることができる真の神経的制御、動力義足のlopment。
Protocol
Representative Results
Discussion
エンジニアリング·プラットフォームを容易に実装、最適化、およびパワード補綴物の真の神経制御を開発するために、本研究で開発されました。プラットフォーム全体を仮想計測ベースの開発環境でプログラムおよびデスクトップPCに実装されました。制御ソフトウェアは、特定の機能（ すなわち NMI意図認識し、固有の制御）を実施したこれらの各々において、いくつかの独立した?…
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
この作品は、1149385を付与し、グラント0931820の下で国立科学財団によって部分的に、グラントRHD064968A下国立衛生研究所によって部分的にサポートし、1361549を付与し、一部は助成H133G120165下障害者リハビリテーション研究に関する研究所がした。著者らは、この研究では彼らの偉大な提案と支援のために、尼僧矯正および補綴技術、LLCの林デュ、鼎王、ジェラルドHeffermanロードアイランド大学、そしてマイケル·J·尼僧に感謝します。
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
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