Summary

만성 뇌졸중 환자를 위한 유연한 웨어러블 Supernumerary Robotic Limb

Published: October 27, 2023
doi:

Summary

이 프로토콜은 뇌졸중 환자의 손가락 재활을 돕기 위해 맞춤화된 유연한 웨어러블 초숫자 로봇 팔다리를 도입합니다. 이 설계는 원활한 인간-로봇 상호 작용을 촉진하기 위해 굽힘 센서를 통합합니다. 건강한 지원자와 뇌졸중 환자를 모두 대상으로 한 실험을 통한 검증은 제안된 연구의 효능과 신뢰성을 강조합니다.

Abstract

본 연구에서는 만성 뇌졸중 환자의 손가락 재활 및 잡기 동작을 돕는 유연한 웨어러블 초수형 로봇 팔다리를 제시합니다. 이 혁신적인 팔다리의 디자인은 구부러진 공압 근육과 코끼리 몸통 끝의 독특한 특성에서 영감을 받았습니다. 경량 구조, 안전, 규정 준수, 방수 및 높은 출력 대 중량/압력 비율 달성과 같은 중요한 요소에 중점을 둡니다. 제안된 구조는 로봇 팔다리가 엔벨로프 및 손가락 끝 파지기를 모두 수행할 수 있도록 합니다. 인간과 로봇의 상호 작용은 유연한 굽힘 센서를 통해 촉진되며, 착용자의 손가락 움직임을 감지하고 임계값 분할 방법을 통해 모션 제어에 연결합니다. 또한 이 시스템은 휴대가 가능하여 매일 다양하게 사용할 수 있습니다. 이 혁신의 효과를 검증하기 위해 6명의 만성 뇌졸중 환자와 3명의 건강한 지원자를 대상으로 실제 실험을 수행했습니다. 설문지를 통해 받은 피드백에 따르면 설계된 메커니즘은 만성 뇌졸중 환자의 일상적인 잡기 활동을 지원하여 잠재적으로 삶의 질과 재활 결과를 개선하는 데 엄청난 가능성을 가지고 있습니다.

Introduction

이전 연구1에 따르면 2019년 기준 전 세계적으로 뇌졸중 환자가1억 명을 넘어섰습니다. 이 중 약 2/3는 편마비 후유증으로 이어졌으며, 중증 편마비 뇌졸중 환자의 80% 이상은 손과 팔의 기능을 완전히 회복하지 못했다2. 또한 고령 인구는 향후 수십 년 동안 계속 증가할 것으로 예상되어 잠재적인 뇌졸중 환자의 수가 크게 증가할 것으로 예상됩니다. 뇌졸중 후 지속되는 상지 장애는 일상 생활 활동(ADL)에 상당한 영향을 미칠 수 있으며, 손 재활은 만성 뇌졸중 환자의 활동과 참여를 향상시키는 중요한 목표로 임상적으로 인식되고 있다3.

기존의 모터 구동 로봇 상지 장치는 상당한 추진력을 제공할 수 있지만 단단한 구조로 인해 크기가 크고 무게가 많이 나가는 경우가 많습니다. 또한 오작동할 경우 인체에 돌이킬 수 없는 해를 끼칠 위험이 있습니다. 대조적으로, 소프트 공압 액추에이터는 재활4, 보조5 및 외과적 응용6에서 상당한 잠재력을 보여주었다. 장점으로는 안전, 경량 구조 및 고유한 규정 준수가 있습니다.

최근 몇 년 동안 수많은 유연한 웨어러블 로봇이 소프트 공압 액추에이터를 중심으로 등장, 설계 및 개발되었습니다. 이 로봇은 뇌졸중 환자의 상지의 재활 및 재활 후 지원을 위해 고안되었습니다. 이들은 주로 손 외골격(7,8)과 수외 사지(supernumerary limbs)9,10를 포함한다. 둘 다 웨어러블 로봇 공학 및 재활 분야에서 사용되지만, 전자는 인체와 직접 상호 작용하여 잠재적으로 근육이나 관절을 제한하는 반면, 후자는 직접적인 제약 없이 인간의 작업 공간이나 움직임을 보완합니다11,12. 서보 모터를 기반으로 하는 웨어러블 초수 로봇 손가락은 작업치료사의 일상생활 활동(ADL) 교육을 지원하기 위해 개발되었다9. 다른 연구에서도 비슷한 접근법을 찾을 수 있다10. 이 두 범주의 로봇 손가락은 편마비 환자의 재활 지원에 이러한 로봇을 적용할 수 있는 새로운 가능성을 제시했습니다. 그럼에도 불구하고 이러한 로봇 설계에 사용된 견고한 구조로 인해 사용자의 편안함과 안전에 대한 잠재적인 고려 사항이 발생할 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 기능적 자기공명영상(fMRI) 중 손 재활 및 작업별 훈련에 사용할 수 있는 부드러운 웨어러블 로봇 장갑의 설계, 제작 및 평가가 발표되었습니다13. 장갑은 실리콘 엘라스토머로 만든 부드러운 공압 액추에이터를 사용하여 손가락 관절 움직임을 생성하며 이 장치는 fMRI 이미지에서 아티팩트를 일으키지 않고 MR과 호환됩니다. Yun et al.은 조립 기반 접근 방식14을 활용하는 맞춤형 소프트 공압 보조 장갑인 Exo-Glove PM을 소개했습니다. 이 혁신적인 디자인은 작은 모듈과 모듈 사이의 거리를 조정할 수 있어 사용자가 스페이서를 사용하여 지골 길이에 따라 장갑을 맞춤화할 수 있습니다. 이 접근 방식은 맞춤형 제조 없이 편안함과 성능을 극대화합니다. 연구원들은 공압 네트워크(15)로 기능하는 통합 채널을 가진 엘라스토머 재료로 구성된 소프트 액추에이터를 제시했다. 이 액추에이터는 사람의 손가락 움직임에 안전하게 부합하는 굽힘 동작을 생성합니다. 또한, 연구원들은 가볍고 적응 가능한 팽창식 소프트 외골격 장치(16)인 AirExGlove를 도입했습니다. 이 시스템은 비용 효율적이며 다양한 손 크기에 맞게 맞춤화할 수 있으며 다양한 수준의 근육 경련을 가진 환자를 성공적으로 수용했습니다. 강성 연결 로봇 시스템에 비해 더 인체공학적이고 유연한 솔루션을 제공합니다. 이러한 연구는 유연한 웨어러블 손 재활 및 보조 로봇의 개발에 상당한 기여를 했지만, 그 중 어느 것도 완전한 휴대성과 인간-로봇 상호 작용 제어를 달성하지 못했다는 점은 주목할 가치가 있습니다.

수많은 연구에서 뇌파(EEG)17 또는 근전도(EMG) 신호18와 같은 생물학적 신호와 인간의 의도 사이의 상관관계를 탐구했습니다. 그러나 두 접근 방식 모두 기존 장치 및 기술 조건의 제약 내에서 특정 한계가 있습니다. 침습적 전극은 인체에 대한 외과적 절차가 필요한 반면, 비침습적 전극은 높은 노이즈 수준 및 신호 획득의 신뢰성과 같은 문제를 겪고 있습니다. 이러한 한계에 대한 자세한 논의는 문헌19,20에서 찾을 수 있습니다. 따라서 유연한 웨어러블 초숫자 로봇 팔다리의 휴대성 및 사용자 친화적인 인간-기계 상호 작용 기능에 대한 연구 추구는 여전히 매우 관련성이 높습니다.

이 연구에서는 만성 뇌졸중 환자의 손가락 재활 및 그립 지원을 돕기 위해 독특하고 유연한 웨어러블 초숫자 로봇 팔다리를 설계 및 제작했습니다. 이 로봇 팔다리는 경량, 안전성, 규정 준수, 방수 및 인상적인 출력 대 중량/압력 비율이 특징입니다. 엔벨로프와 손가락 끝의 두 가지 그립 모드는 휴대성을 유지하고 사용자 친화적인 인간-로봇 상호 작용을 보장하면서 달성되었습니다. 이 프로토콜은 공압 그리퍼의 설계 및 제조 공정과 웨어러블 방식을 자세히 설명합니다. 또한 유연한 굽힘 센서를 기반으로 하는 인간-로봇 상호 작용 방법이 제안되어 임계값 분할을 통해 편리하고 사용자 친화적인 제어가 가능합니다. 이러한 모든 측면은 실제 실험을 통해 검증되었습니다.

본 연구의 주요 공헌은 다음과 같이 요약된다: (1) 만성 뇌졸중 환자를 위한 가볍고 친숙하며 착용 가능한 유연한 초대형 로봇 팔다리가 설계 및 제작되었다. (2) 유연한 굽힘 센서를 기반으로 인간-로봇 상호 작용의 신뢰할 수 있는 방법이 실현되었습니다. (3) 제안된 메커니즘 및 방법의 효과와 신뢰성을 검증하기 위해 실제 실험이 수행되었으며, 여기에는 출력력 테스트가 포함되며 6명의 만성 뇌졸중 환자가 포함됩니다.

Protocol

이 프로토콜은 Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology의 윤리 검토 위원회의 승인을 받았습니다. 진단 기준을 충족하고 저자 병원의 재활과, 외래 및 입원 병동에서 치료를 받고 있는 상지 기능 장애 환자를 참가자로 선정했습니다. 환자의 운동 기능 회복은 Brunnstrom 회복 단계21에 따라 평가되었으며 3-5기 환자가 실험에 참여하도록 선택되었습니다. 연구…

Representative Results

출력력 실험그림 7 은 액추에이터의 구조 설계와 치수를 생생하게 묘사하여 단면 그림을 제공합니다. 이 액추에이터는 두 개의 서로 다른 챔버 세트로 구성되며, 각 세트에는 5개의 우아한 곡선형 공기 챔버가 포함되어 있습니다. 놀랍게도, 액츄에이터의 말단에는 코끼리의 몸통 끝을 연상시키는 돌출 구조를 독창적으로 통합하여 액츄에이터의 그립 반경을 ?…

Discussion

이 연구는 만성 뇌졸중 환자의 손가락 재활 및 그립 작업을 지원하도록 설계된 혁신적이고 유연하며 웨어러블한 수퍼 숫자 로봇 팔다리를 제시합니다. 이 로봇 시스템은 휴대성을 우선시하며 엔벨로프 잡기 및 손가락 끝 잡기 기능을 모두 제공합니다. 사용자 친화적인 인간-기계 상호 작용 제어를 위해 유연한 굽힘 센서가 통합되어 있습니다. 정적 파지 실험은 두 가지 별개의 파지 모드에서 설계…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

이 연구는 그랜트 U1913207 산하의 중국 국립 자연 과학 재단(National Natural Science Foundation of China)과 HUST 아카데믹 프론티어 청소년 팀 프로그램(Program for HUST Academic Frontier Youth Team)의 지원을 받고 있습니다. 저자는 이러한 재단의 지원에 감사드립니다.

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).

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