Summary

손 그립 적자에서 회복하는 개인의 재활을 평가하기 위해 새로운 MRI 호환 손 유도 로봇 장치와 함께 기능MRI

Published: November 23, 2019
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Summary

우리는 신경학적 적자에서 회복하는 개인의 손 운동 기능을 모니터링하기 위한 유틸리티를 평가하기 위해 새로운 MRI 호환 핸드 유도 로봇 장치를 사용하여 기능적 MRI를 수행했습니다.

Abstract

기능성 자기 공명 영상(fMRI)은 생체 내에서 뇌 활성화를 이미지화하는 비침습적 자기 공명 영상 기술로, 내인성 데옥시헤모글로빈을 내인성 조영제로 사용하여 혈액 수준의 변화를 감지합니다. 산소화 (굵은 효과). 우리는 fMRI를 새로운 로봇 장치 (MR 호환 손으로 유도 한 로봇 장치 [MR_CHIROD])와 결합하여 스캐너의 사람이 신경 학적 운동 질환을 연구하는 매우 중요한 손 운동인 제어 된 모터 작업, 손으로 짜내는 작업을 실행할 수 있습니다. . 우리는 병렬 이미징(부분적으로 병렬 획득을 일반화하는 일반화 된 자동 교정 [GRAPPA])을 채택하여 더 높은 공간 해상도를 허용하여 BOLD에 대한 감도를 높였습니다. fMRI와 손으로 유도된 로봇 장치의 조합은 참가자가 스캐너에 있는 동안 실행된 작업의 정밀한 제어 및 모니터링을 허용; 이것은 신경학상 적자 (예를 들면, 치기)에서 복구하는 환자에 있는 손 운동 기능의 재활에 있는 유용성의 증명할 수 있습니다. 여기서 우리는 fMRI 검사 중에 MR_CHIROD 현재 프로토타입을 사용하기 위한 프로토콜을 간략하게 설명합니다.

Introduction

적절한 이미징 메트릭은 임상 평가보다 개인의 치료 성공 가능성을 모니터링하고 예측하고 치료 계획을 개선하고 개별화하는 정보를 제공할 수 있습니다. 우리는 만성 뇌졸중1,2,3,4,5,6, 7 ,8에서회복하는 환자와 경험을 개발했습니다. 운동 훈련이 신경 활동 및/또는 운동 기능의 재구성에서 점진적 개선에 영향을 미칠 수 있는 방법에 초점을 맞춘 최적의 개별화된 전략을 개발하는 것은 여전히 어려운 일입니다. 신경 질환 후 뇌의 기능 적 회복을위한 기본 구조 리모델링 및 재구성 프로세스에 대한 통찰력은 기능적 신경 이미징 방법과 뇌 매핑을 통해 신경 활동의 분산 지형 패턴과 기능 적 회복 사이의 관계를 평가 할 수 있습니다. 성공은 자기 공명 영상 (MRI) 메트릭에 기초한 신경학적 조건으로 광범위한 인구에서 그립 강도의 향상을 산출하기 위하여 최적화된 개인화한 처리 전략 개발을 촉진할 것입니다9.

여기서 우리는 피사체가 진동하는 시각적 자극과 동기화된 핸들을 잡고 해제하는 제어 가능한 저항력을 제공하는 새롭게 설계된 로봇 손 장치를 사용하는 프로토콜을 제시합니다. MR_CHIROD v3(MR 호환 핸드-유도 RObotic Device)는 각 데이터 포인트에 대해 적용된 힘, 그립 변위 및 타임스탬프를 측정및 기록하는 동안 그립 및 해제 모션이 수행되는 조정 가능한 힘을 나타내는 시스템입니다(그림1). 이 장치는 fMRI (기능적 자기 공명 영상) 동안 뇌 활성화 이미지의 신뢰할 수있는 평가를 제공하도록 설계되었으며, 이는 신경 장애에서 회복되는 환자의 뇌 반응에서 혈액 산소 수준 의존성 (BOLD) 변화를 평가하는 데 사용할 수 있습니다. MR 호환성은 구조 및 공압 액추에이터 요소및 스캐너 침대에 배치된 차폐 센서/전자 부품에 대해 완전히 비철/비자기 부품을 사용하여 달성됩니다. 도 2는 MR 스캐너 베드에 부착된 디바이스를 도시하고, MR_CHIROD v3의 핸들을 잡는 자석 구멍에 피사체가 있는 것을나타낸다(도 3). 인터페이스 및 제어 구성 요소는 MR 스캐너 룸 외부에 배치됩니다(그림4).

이 장치는 관련 뇌 활성화를 평가하기 위해 뇌 이미징 방법과 동시에 사용됩니다. 시스템의 주요 사용은 fMRI를 사용하여 검출되는 뇌의 모터 영역의 활성화를 생성하는 모터 작업을 제공하는 것입니다. 화상 진찰 도중 MR_CHIROD 사용하는 동안 두뇌 활성화는 신경질병에 있는 neuroplasticity를 평가할 수 있습니다. MR_CHIROD 이용한 운동 훈련 과정 및 후 활성화의 변화를 추적함으로써, 운동 결핍(예를 들어, 뇌졸중)으로 이어지는 임의의 신경질환에 따른 운동 재활의 진행이 관찰될 수 있다.

MR_CHIROD v3는 또한 테이블 장착 될 수있다, 인트라 스캔 훈련에 사용하기 위해, 있는 피사체그립과 연구의 기간 동안 적절한 시각적 자극에 대한 응답으로 해제 45 분, 연구 기간 동안 일주일에 세 번. 화상 진찰로 감시된 로봇으로 전달한 훈련을 가진 우리의 경험은, 예를 들면 치기 환자를 위한 복구 창이 결코 닫히지 않을 수 있다는 것을건의합니다 1.

MR 호환 핸드 그립 로봇을 구축하고 사용하는 우리의 근거는 로봇 복구가 쉬운 배치, 다양한 모터 장애에 대한 적용 가능성, 높은 측정 신뢰성 및 고강도 교육 프로토콜10을전달할 수 있기 때문에 손상에 큰 영향을 미칠 가능성이 있다는 것입니다. 우리의 MR 호환 로봇은 할 수 있습니다 : (a) 피사체 별 운동 범위에 대해 설정하고 피사체 별 힘 수준을 적용하도록 프로그래밍 방식으로 조정될 수 있습니다. (b) 호스트 컴퓨터를 통한 힘 및 변위 파라미터를 제어, 측정 및 기록하는 경우; (c) MR 스캐너 룸에 대한 액세스 또는 피사체의 재배치에 대한 스캔의 중단없이 원격으로 제어 매개 변수를 조정; (d) 훈련 훈련을 통해 장시간 동안 정확하고 일관되게 치료를 제공합니다.

MR 스캐너와 함께 컴퓨터 제어 시간 변화력을 적용하면서 피사체의 손 그립력과 변위를 측정하는 데 사용할 수 있는 시판 되는 복구 로봇 장치가 없다는 것을 알고 있습니다. Tsekos 등11은 MR_CHIROD 일련의 장치의 초기 반복을 포함하여 주로 연구 기반의 MR 호환 로봇 및 재활 장치의 다양한 검토했습니다. 다른 장치는 손목 동작, 손가락 동작, 등각 그립 강도 및 다관절 움직임을 연구하기 위해 설계되었습니다. 저항 력 또는 기타 힘을 적극적으로 제공하는 장치의 경우 유압, 공압, 기계적 연결 및 전기 유체 댐퍼를 포함한 다양한 MR 호환 기술이 사용되었습니다. 일부 장치는 이전 MR_CHIROD 버전의 또 다른 확장을 포함하여 여러 자유도를 포함하지만, MR 호환성12에적용되지 않은 자유도 및 유압 힘 응용 프로그램을 추가했습니다.

당사의 핸드 그립 전용 장치는 휴대성(MR 시설과 사무실 기반 교육 사이트 간에 정기적으로 이송됨) 및 컴퓨터 제어, 시간 변화 저항력을 생산하는 능력의 장점을 가지고 있습니다. MR_CHIROD 공압 기술을 사용하면 전기 유류 유체 기반 시스템에 필요한 고전압 소스, 유압 유체의 누출 가능성 및 인터페이스 메커니즘을 외부 전력 및 제어 구성 요소와 연결하는 복잡한 케이블/링키지의 필요성을 피할 수 있습니다.

MR_CHIROD 뇌졸중 환자1에서뇌 매핑을 위한 fMRI와 함께 기능하는 것으로 입증된 최초의 장치였다. 중요한 것은, MR_CHIROD v3는 시스템 및 소프트웨어가 전문적인 임상 지원없이 동기 부여 요소 (“게임화”)와 함께 사용하도록 설계되었기 때문에 가정 또는 사무실 기반 교육에 특히 유용합니다. 병원에서 물리 치료사가 촉진 한 교육에 비해, 사무실 – 또는 가정 기반 교육은 환자가 매일 치료를 준수하기 쉽게 만드는 저렴하고 편리합니다. 다른 연구 기반 장치 중 일부에 비해 이미 상대적으로 저렴한 이 장치는 비용 대 이점 비율을 개선하기 위해 재설계 될 수 있습니다. MR_CHIROD v3와 호환되는 가상 현실 및 훈련의 게임화는 환자를 참여시키고, 작업 중에 주의를 증가시키고, 동기 부여를 향상시켜 회복의 효과를 증가시킬 수 있다13.

Protocol

모든 실험은 매사추세츠 종합 병원의 기관 검토 위원회에 의해 승인되었고 생물 의학 이미징을위한 아티놀라 A. Martinos 센터에서 승인된 대로 수행되었습니다. 1. 과목 준비 참고: 포함 기준은 다음과 같습니다 : (i) 오른손 지배, (ii) 서면 동의를 제공하는 능력. 배제는 다음과 같은 자기 공명 환경에서 의반대 지표에 대한 스크리닝에 기초하여 ?…

Representative Results

프로토콜에 설명된 방법론을 통해 자원 봉사자가 자석에서 실시간으로 작업을 수행하는 동안 fMRI 이미지를 수집할 수 있습니다. 실험은 3T 전신 자기 공명 스캐너를 사용하여, 생물 의학 화상 진찰을 위한 매사추세츠 종합 병원 Athinoula A. Martinos 센터의 베이 1 시설에서 수행되었습니다. 도 2 및 도 3은 테이블 상에 MR_CHIROD 배치하고 이를 작동시키고 있는 …

Discussion

우리는 새로운 로봇 장치의 최신 버전을 사용하여 모터 작업의 fMRI를 제시, MR_CHIROD1,2,8. MR_CHIROD 만성 뇌졸중 환자에 의해 수행 될 수있는 손으로 압착 그립 작업을 실행하도록 설계되었으며 이전에 연구된1,2,3,4,<sup class="xre…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

이 작품은 A. 아리아 Tzika에 건강의 국립 연구소의 신경 장애 및 뇌졸중의 국립 연구소 (부여 번호 1R01NS105875-01A1)에서 보조금에 의해 지원되었다. 이 작품은 생물 의학 화상 진찰을 위한 아티놀라 A. Martinos 센터에서 행해졌습니다.  브루스 R. 로젠 박사님, 박사, 그리고 마르티노스 센터 직원들의 지원에 감사드립니다.  우리는 또한 실험을 실행에 도움을 씨 크리스티안 Pusatere와 씨 마이클 아르마니니에 감사드립니다.  마지막으로, 마이클 A. 모스코비츠 박사와 로젠 박사는 MR_CHIROD 일련의 장치 와 관련 뇌졸중 연구의 개념 및 개발에 대한 지침에 감사드립니다.

Materials

Ball bearings, plastic with glass balls (8) McMaster-Carr 6455K97
Bi-directional logic level converter Adafruit 395
Dual LS7366R Quadrature Encoder Buffer SuperDroid Robots TE-183-002
Feather M0 WiFi w/ATWINC1500 Adafruit Adafruit 3010
Flanged nuts, fiberglass, 3/8”-16 (8) McMaster-Carr 98945A041
Garolite rod, ¾” dia, 4’ long McMaster-Carr 8467K84
Laptop Various Any laptop with USB2.0 port(s) and MATLAB
Load Cell (20kg) Robotshop RB-PHI-119
Load Cell Amplifier- HX711 Mouser 474-SEN-13879
MATLAB MathWorks 2008 version or later with Psychophysics Toolbox
Magnetic resonance imaging scanner Siemens Skyra 3T 3T full body scanner with BOLD and GRAPPA capabilities
MR_CHIRODv3 fabricated in-house Bespoke plastic & 3D printed structure
Op amp development board Schmartboard 710-0011-01
Panel Mount Power Supply Delta PMT-D2V100W1AA
Plastic tubing & tube fittings McMaster-Carr various
Pyrex/graphite piston/cylinder module Airpot 2KS240-3
Screws, ¼”-20, nylon McMaster-Carr various
Shaft Collars for ¾” dia shaft, nylon (2) McMaster-Carr 9410T6 Stock metal clamping screws replaced with plastic screws
Shielded cables (2) US Digital CA-C5-SH-C5-25
Threaded rod, fiberglass, 3/8”-16 McMaster-Carr 91315A010
Transmissive optical encoder code strip US Digital LIN-2000-3.5-0.5
Transmissive Optical Encoder Module US Digital EM2-0-2000-I
PTFE sleeve bearings McMaster-Carr 2639T32

References

  1. Mintzopoulos, D., et al. Functional MRI of Rehabilitation in Chronic Stroke Patients Using Novel MR-Compatible Hand Robots. The Open Neuroimaging Journal. 2, 94-101 (2008).
  2. Khanicheh, A., Mintzopoulos, D., Weinberg, B., Tzika, A. A., Mavroidis, C. MR_CHIROD v.2: Magnetic resonance compatible smart hand rehabilitation device for brain imaging. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 16 (1), 91-98 (2008).
  3. Astrakas, L. G., Nagyi, S. H., Kateb, B., Tzika, A. Functional MRI using robotic MRI compatible devices for monitoring rehabilitation from chronic stroke in the molecular medicine era (Review). IEEE International Journal of Molecular Medicine. 29 (6), 963-973 (2012).
  4. Lazaridou, A., et al. fMRI as a molecular imaging procedure for the functional reorganization of motor systems in chronic stroke. Molecular Medicine Reports. 8 (3), 775-779 (2013).
  5. Lazaridou, A., et al. Diffusion tensor and volumetric magnetic resonance imaging using an MR-compatible hand-induced robotic device suggests training-induced neuroplasticity in patients with chronic stroke. International Journal of Molecular Medicine. 32 (5), 995-1000 (2013).
  6. Mintzopoulos, D., et al. Connectivity alterations assessed by combining fMRI and MR-compatible hand robots in chronic stroke. NeuroImage. 47, T90-T97 (2009).
  7. Mintzopoulos, D., et al. fMRI Using GRAPPA EPI with High Spatial Resolution Improves BOLD Signal Detection at 3T. The Open Magnetic Resonance Journal. 2, 57-70 (2009).
  8. Khanicheh, A., Mintzopoulos, D., Weinberg, B., Tzika, A. A., Mavroidis, C. Evaluation of Electrorheological Fluid Dampers for Applications at 3-Tesla MRI Environment. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics. 13 (3), 286-294 (2008).
  9. Babaiasl, M., Mahdioun, S. H., Jaryani, P., Yazdani, M. A review of technological and clinical aspects of robot-aided rehabilitation of upper-extremity after stroke. Disability and Rehabilitation Assistive Technology. 11 (4), 263-280 (2016).
  10. Huang, V. S., Krakauer, J. W. Robotic neurorehabilitation: a computational motor learning perspective. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 6, 5 (2009).
  11. Tsekos, N., Khanicheh, A., Christoforou, E., Mavroidis, C. Magnetic Resonance-Compatible Robotic and Mechatronics Systems for Image-Guided Interventions and Rehabilitation: A Review Study. Annual Review of Biomedical Engineering. 9, 351-387 (2007).
  12. Sivak, M., Unluhisarcikli, O., Weinberg, B., Mirelman-Harari, A., Bonato, P., Mavroidis, C. Haptic system for hand rehabilitation integrating an interactive game with an advanced robotic device. Proceedings of IEEE Haptics Symposium. , (2010).
  13. Colombo, R., et al. Design strategies to improve patient motivation during robot-aided rehabilitation. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 4 (1), 3 (2007).
  14. Unluhisarcikli, O., et al. A Robotic Hand Rehabilitation System with Interactive Gaming Using Novel Electro-Rheological Fluid Based Actuators. Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation. , (2010).
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Cite This Article
Ottensmeyer, M. P., Li, S., De Novi, G., Tzika, A. A. Functional MRI in Conjunction with a Novel MRI-compatible Hand-induced Robotic Device to Evaluate Rehabilitation of Individuals Recovering from Hand Grip Deficits. J. Vis. Exp. (153), e59420, doi:10.3791/59420 (2019).

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