Summary

Ein flexibles, tragbares, überzähliges Roboterglied für Patienten mit chronischem Schlaganfall

Published: October 27, 2023
doi:

Summary

Dieses Protokoll führt eine flexible, tragbare, überzählige Robotergliedmaße ein, die auf die Unterstützung der Fingerrehabilitation von Schlaganfallpatienten zugeschnitten ist. Das Design enthält einen Biegesensor, um eine nahtlose Mensch-Roboter-Interaktion zu ermöglichen. Die Validierung durch Experimente sowohl mit gesunden Probanden als auch mit Schlaganfallpatienten unterstreicht die Wirksamkeit und Zuverlässigkeit der vorgeschlagenen Studie.

Abstract

In dieser Studie stellen wir ein flexibles, tragbares, überzähliges Roboterglied vor, das chronischen Schlaganfallpatienten bei der Rehabilitation von Fingern und Greifbewegungen hilft. Das Design dieses innovativen Gliedes ist inspiriert von der Beugung pneumatischer Muskeln und den einzigartigen Eigenschaften der Rüsselspitze eines Elefanten. Es legt großen Wert auf entscheidende Faktoren wie Leichtbau, Sicherheit, Konformität, Wasserdichtigkeit und das Erreichen eines hohen Leistungs-Gewichts-Druck-Verhältnisses. Die vorgeschlagene Struktur ermöglicht es der Robotergliedmaße, sowohl die Hülle als auch die Fingerspitze zu greifen. Die Mensch-Roboter-Interaktion wird durch einen flexiblen Biegesensor erleichtert, der die Fingerbewegungen des Trägers erkennt und sie über eine Schwellensegmentierungsmethode mit der Bewegungssteuerung verbindet. Darüber hinaus ist das System tragbar für den vielseitigen täglichen Einsatz. Um die Wirksamkeit dieser Innovation zu validieren, wurden reale Experimente mit sechs chronischen Schlaganfallpatienten und drei gesunden Probanden durchgeführt. Die Rückmeldungen, die über Fragebögen eingegangen sind, deuten darauf hin, dass der entwickelte Mechanismus ein immenses Potenzial für die Unterstützung von Patienten mit chronischem Schlaganfall bei ihren täglichen Greifaktivitäten darstellt und möglicherweise ihre Lebensqualität und ihre Rehabilitationsergebnisse verbessert.

Introduction

Nach früheren Untersuchungen1 gab es im Jahr 2019 weltweit mehr als 100 Millionen Schlaganfallfälle. Etwa zwei Drittel dieser Fälle führten zu halbseitig gelähmten Folgeerkrankungen, und über 80 % der Patienten mit schwerem hemiplegischem Schlaganfall konnten die Hand- und Armfunktion nicht vollständig wiederherstellen2. Darüber hinaus wird erwartet, dass die alternde Bevölkerung in den kommenden Jahrzehnten weiter zunehmen wird, was zu einem deutlichen Anstieg der Zahl potenzieller Schlaganfallopfer führen wird. Die anhaltenden Beeinträchtigungen der oberen Extremitäten nach einem Schlaganfall können die Aktivitäten des täglichen Lebens erheblich beeinträchtigen, und die Handrehabilitation wurde klinisch als kritisches Ziel für die Verbesserung der Aktivität und Beteiligung von Patienten mit chronischem Schlaganfall anerkannt3.

Herkömmliche motorbetriebene Roboter für die oberen Gliedmaßen können eine erhebliche Antriebskraft liefern, aber ihre starren Strukturen führen oft zu großen Abmessungen und hohen Gewichten. Darüber hinaus bergen sie das Risiko, den menschlichen Körper irreversibel zu schädigen, wenn sie nicht richtig funktionieren. Im Gegensatz dazu haben weiche pneumatische Aktuatoren ein erhebliches Potenzial in der Rehabilitation4, der Assistenz5 und der chirurgischen Anwendung6 gezeigt. Zu ihren Vorteilen gehören Sicherheit, Leichtbau und inhärente Nachgiebigkeit.

In den letzten Jahren sind zahlreiche flexible tragbare Roboter entstanden, die um weiche pneumatische Aktuatoren herum entworfen und entwickelt wurden. Diese Roboter sind für die Rehabilitation und Nachsorge der oberen Gliedmaßen von Schlaganfallpatienten vorgesehen. Sie umfassen in erster Linie Hand-Exoskelette7,8 und überzählige Gliedmaßen 9,10. Obwohl beide in den Bereichen tragbare Robotik und Rehabilitation eingesetzt werden, interagiert erstere direkt mit dem menschlichen Körper und schränkt möglicherweise Muskeln oder Gelenke ein, während letztere den menschlichen Arbeitsbereich oder die Bewegung ohne direkte Einschränkung ergänzt11,12. Tragbare, überzählige Roboterfinger, die auf Servomotoren basieren, wurden entwickelt, um Ergotherapeuten bei Aktivitäten des täglichen Lebens (ADLs) zu unterstützen9. Ein ähnlicher Ansatz findet sich in anderen Untersuchungen10. Diese beiden Kategorien von Roboterfingern haben neue Möglichkeiten für den Einsatz solcher Roboter in der Rehabilitationshilfe von hemiparetischen Patienten eröffnet. Nichtsdestotrotz ist es erwähnenswert, dass die starre Struktur, die in diesen Roboterdesigns verwendet wird, potenzielle Überlegungen in Bezug auf Benutzerkomfort und -sicherheit mit sich bringen kann. Das Design, die Herstellung und die Evaluierung eines weichen, tragbaren Roboterhandschuhswurden vorgestellt 13, der für die Handrehabilitation und das aufgabenspezifische Training während der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT) verwendet werden kann. Der Handschuh verwendet weiche pneumatische Aktuatoren aus Silikonelastomeren, um eine Fingergelenkbewegung zu erzeugen, und das Gerät ist MR-kompatibel, ohne Artefakte in fMRT-Bildern zu verursachen. Yun et al. stellten den Exo-Glove PM vor, einen anpassbaren weichen, pneumatischen Hilfshandschuh, der einen montagebasierten Ansatz verwendet14. Dieses innovative Design zeichnet sich durch kleine Module und einstellbare Abstände zwischen ihnen aus, die es dem Benutzer ermöglichen, den Handschuh mithilfe von Abstandshaltern an seine Phalangelänge anzupassen. Dieser Ansatz maximiert Komfort und Leistung, ohne dass eine kundenspezifische Fertigung erforderlich ist. Die Forscher präsentierten weiche Aktuatoren, die aus elastomeren Materialien mit integrierten Kanälen bestehen, die als pneumatische Netzwerke fungieren15. Diese Aktuatoren erzeugen Biegebewegungen, die sich den menschlichen Fingerbewegungen sicher anpassen. Darüber hinaus stellten die Forscher den AirExGlove vor, ein leichtes und anpassungsfähiges aufblasbares, weiches Exoskelett-Gerät16. Dieses System ist kostengünstig, kann an verschiedene Handgrößen angepasst werden und hat erfolgreich Patienten mit unterschiedlichen Graden an Muskelspastik aufgenommen. Es bietet eine ergonomischere und flexiblere Lösung im Vergleich zu starr gekoppelten Robotersystemen. Während diese Studien einen bedeutenden Beitrag zur Entwicklung flexibler tragbarer Handrehabilitations- und Assistenzroboter geleistet haben, ist es erwähnenswert, dass keine von ihnen eine vollständige Portabilität und Steuerung der Mensch-Roboter-Interaktion erreicht hat.

Zahlreiche Studien haben den Zusammenhang zwischen biologischen Signalen, wie z. B. Elektroenzephalogramm (EEG)17 oder Elektromyogramm (EMG)-Signalen18, und menschlicher Intention untersucht. Beide Ansätze haben jedoch gewisse Einschränkungen innerhalb der Einschränkungen bestehender Geräte und technologischer Bedingungen. Invasive Elektroden erfordern chirurgische Eingriffe am menschlichen Körper, während nicht-invasive Elektroden unter Problemen wie hohem Rauschpegel und Unzuverlässigkeit bei der Signalerfassung leiden. Ausführliche Erörterungen dieser Einschränkungen finden sich in der Literatur19,20. Daher bleibt die Erforschung der Portabilität und der benutzerfreundlichen Mensch-Maschine-Interaktionsfähigkeiten von flexiblen, tragbaren, überzähligen Robotergliedmaßen von großer Bedeutung.

In dieser Studie wurde eine einzigartige, flexible, tragbare, überzählige Robotergliedmaße entworfen und hergestellt, um Patienten mit chronischem Schlaganfall bei der Rehabilitation der Finger und der Unterstützung beim Greifen zu unterstützen. Dieses Roboterglied zeichnet sich durch sein geringes Gewicht, seine Sicherheit, seine Nachgiebigkeit, seine Wasserdichtigkeit und sein beeindruckendes Verhältnis von Leistung zu Gewicht/Druck aus. Zwei Greifmodi, Hüllkurve und Fingerspitzengreifen, wurden erreicht, während die Portabilität erhalten bleibt und eine benutzerfreundliche Mensch-Roboter-Interaktion gewährleistet ist. Das Protokoll beschreibt den Konstruktions- und Herstellungsprozess des pneumatischen Greifers und des Wearable-Schemas. Darüber hinaus wurde eine Mensch-Roboter-Interaktionsmethode vorgeschlagen, die auf flexiblen Biegesensoren basiert und eine bequeme und benutzerfreundliche Steuerung durch Schwellwertsegmentierung ermöglicht. All diese Aspekte wurden durch praktische Experimente validiert.

Die Hauptbeiträge dieser Studie sind wie folgt zusammengefasst: (1) Ein leichtes, freundliches und tragbares, flexibles, überzähliges Roboterglied für chronische Schlaganfallpatienten wurde entworfen und hergestellt. (2) Es wurde eine zuverlässige Methode der Mensch-Roboter-Interaktion auf Basis flexibler Biegesensoren realisiert. (3) Es wurden Experimente unter realen Bedingungen durchgeführt, um die Wirksamkeit und Zuverlässigkeit des vorgeschlagenen Mechanismus und der vorgeschlagenen Methode zu überprüfen, die Leistungskrafttests umfassen und an denen sechs Patienten mit chronischem Schlaganfall beteiligt sind.

Protocol

Dieses Protokoll wurde vom Ethikausschuss des Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology genehmigt. Als Teilnehmer wurden Patienten mit Funktionsstörungen der oberen Extremitäten ausgewählt, die die diagnostischen Kriterien erfüllten und in der Rehabilitationsabteilung, den ambulanten und stationären Abteilungen des Krankenhauses des Autors behandelt wurden. Die Wiederherstellung der motorischen Funktion der Patienten wurde gemäß den Brunnstrom-Erholungsstadien<sup class=…

Representative Results

Experimente mit AusgangskräftenAbbildung 7 zeigt anschaulich den konstruktiven Aufbau und die Abmessungen unseres Aktuators und bietet eine Querschnittsveranschaulichung. Dieser Antrieb besteht aus zwei unterschiedlichen Kammern, die jeweils fünf elegant gekrümmte Luftkammern enthalten. Bemerkenswert ist, dass wir am Ende des Aktuators eine hervorstehende Struktur integriert haben, die an die Rüsselspitze eines Elefanten erinnert und den Greifradius des Aktuators deu…

Discussion

In dieser Studie wird eine innovative, flexible, tragbare überzählige Robotergliedmaße vorgestellt, die entwickelt wurde, um Patienten mit chronischem Schlaganfall bei der Rehabilitation von Fingern und Greifaufgaben zu unterstützen. Dieses Robotersystem legt Wert auf Portabilität und bietet sowohl Funktionen zum Greifen des Umschlags als auch zum Greifen der Fingerspitzen. Es verfügt über einen flexiblen Biegesensor für eine benutzerfreundliche Steuerung der Mensch-Maschine-Interaktion. Statische Greifexperiment…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Diese Arbeit wird von der National Natural Science Foundation of China im Rahmen von Grant U1913207 und vom Program for HUST Academic Frontier Youth Team unterstützt. Die Autoren bedanken sich für die Unterstützung durch diese Stiftungen.

Materials

Air Compressor Xinweicheng F35L-JJ-24V Provide air supply for the pneumatic gripper
Arduino  Emakefun Mega 2560 Single-chip microcomputer/data acquisition card
Backpack Mujin Integrating external devices
Flex Sensor Spectra Symbol Flex Sensor 2.2 Flexible bending sensors
Power supply Yisenneng YSN-37019200 Provide power
PU quick-plug connector Elecall PU-6 Connector for PU tube
PU tube Baishehui ZDmJKJJy Air line connection
Silicone elastomer Wacker ELASTOSIL M4601 A/B Material of the pneumatic gripper
Thermostatic chamber Ruyi 101-00A Constant temperature to accelerate the curing of silicone
Vacuum dryer Fujiwara PC-3 Further defoaming
Vacuum mixing and degassing machine Smida TMV-200T Mix silicone thoroughly and get it defoamed
Valve SMC NTV1030-312CL Control the air pressure

References

  1. Feigin, V. L., et al. Global, regional, and national burden of stroke and its risk factors, 1990-2019: A systematic analysis for the global burden of disease study 2019. The Lancet Neurology. 20 (10), 795-820 (2021).
  2. Nakayma, H., Jørgensen, H. S., Raaschou, H. O., Olsen, T. S. Compensation in recovery of upper extremity function after stroke: The copenhagen stroke study. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 75 (8), 852-857 (1994).
  3. Faria-Fortini, I., Michaelsen, S. M., Cassiano, J. G., Teixeira-Salmela, L. F. Upper extremity function in stroke subjects: Relationships between the international classification of functioning, disability, and health domains. Journal of Hand Therapy. 24 (3), 257-265 (2011).
  4. Al-Fahaam, H., Davis, S., Nefti-Meziani, S., Theodoridis, T. Novel soft bending actuator-based power augmentation hand exoskeleton controlled by human intention. Intelligent Service Robotics. 11, 247-268 (2018).
  5. Thalman, C. M., Hsu, J., Snyder, L., Polygerinos, P. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). , 8436-8442 (2019).
  6. Miron, G., Plante, J. S. Design principles for improved fatigue life of high-strain pneumatic artificial muscles. Soft Robotics. 3 (4), 177-185 (2016).
  7. Yun, Y., et al. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). , 2904-2910 (2017).
  8. Tran, P., Jeong, S., Herrin, K. R., Desai, J. P. Hand exoskeleton systems, clinical rehabilitation practices, and future prospects. IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics. 3 (3), 606-622 (2021).
  9. Ort, T., Wu, F., Hensel, N. C., Asada, H. H. Dynamic Systems and Control Conference. , (2023).
  10. Hussain, I., et al. A soft supernumerary robotic finger and mobile arm support for grasping compensation and hemiparetic upper limb rehabilitation. Robotics and Autonomous Systems. 93, 1-12 (2017).
  11. Yang, B., Huang, J., Chen, X., Xiong, C., Hasegawa, Y. Supernumerary robotic limbs: A review and future outlook. IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics. 3 (3), 623-639 (2021).
  12. Tong, Y., Liu, J. Review of research and development of supernumerary robotic limbs. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 8 (5), 929-952 (2021).
  13. Yap, H. K., et al. A magnetic resonance compatible soft wearable robotic glove for hand rehabilitation and brain imaging. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 25 (6), 782-793 (2016).
  14. Yun, S. S., Kang, B. B., Cho, K. J. Exo-glove pm: An easily customizable modularized pneumatic assistive glove. IEEE Robotics and Automation Letters. 2 (3), 1725-1732 (2017).
  15. Polygerinos, P., et al. IEEE International Workshop on Intelligent Robots and Systems (IROS). , 1512-1517 (2013).
  16. Stilli, A., et al. IEEE International Conference on Soft Robotics (RoboSoft). , 579-584 (2018).
  17. Zhang, D., et al. Making sense of spatio-temporal preserving representations for eeg-based human intention recognition. IEEE Transactions on Cybernetics. 50 (7), 3033-3044 (2019).
  18. Sirintuna, D., Ozdamar, I., Aydin, Y., Basdogan, C. IEEE International Workshop on Robot and Human Communication (ROMAN). , 1280-1287 (2020).
  19. Mahmud, S., Lin, X., Kim, J. H. 2020 10th Annual Computing and Communincation Workshop and Conferenece (CCWC). , 0768-0773 (2020).
  20. Asghar, A., et al. Review on electromyography based intention for upper limb control using pattern recognition for human-machine interaction. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part H: Journal of Engineering in Medicine. 236 (5), 628-645 (2022).
  21. Naghdi, S., Ansari, N. N., Mansouri, K., Hasson, S. A neurophysiological and clinical study of brunnstrom recovery stages in the upper limb following stroke. Brain Injury. 24 (11), 1372-1378 (2010).
  22. Ru, H., Huang, J., Chen, W., Xiong, C. Modeling and identification of rate-dependent and asymmetric hysteresis of soft bending pneumatic actuator based on evolutionary firefly algorithm. Mechanism and Machine Theory. 181, 105169 (2023).
  23. Qin, L., Wu, W., Tian, Y., Xu, W. Lidar filtering of urban areas with region growing based on moving-window weighted iterative least-squares fitting. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 14 (6), 841-845 (2017).
  24. Liu, S., et al. A two-finger soft-robotic gripper with enveloping and pinching grasping modes. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics. 26 (1), 146-155 (2020).
  25. Tawk, C., Sariyildiz, E., Alici, G. Force control of a 3D printed soft gripper with built-in pneumatic touch sensing chambers. Soft Robotics. 9 (5), 970-980 (2022).
  26. Zuo, W., Song, G., Chen, Z. Grasping force control of robotic gripper with high stiffness. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics. 27 (2), 1105-1116 (2021).
  27. Watanabe, T., Morino, K., Asama, Y., Nishitani, S., Toshima, R. Variable-grasping-mode gripper with different finger structures for grasping small-sized items. IEEE Robotics and Automation Letters. 6 (3), 5673-5680 (2021).
check_url/kr/65917?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Ru, H., Gao, W., Ou, W., Yang, X., Li, A., Fu, Z., Huo, J., Yang, B., Zhang, Y., Xiao, X., Yang, Z., Huang, J. A Flexible Wearable Supernumerary Robotic Limb for Chronic Stroke Patients. J. Vis. Exp. (200), e65917, doi:10.3791/65917 (2023).

View Video