ממשקים עצביים במכונה (NMI) פותחו כדי לזהות מצב התנועה של המשתמש. NMIs אלה הם שעשויים להיות שימושיים לבקרה עצבית של רגליים מלאכותיות המופעלים, אך לא הוכח באופן מלא. מאמר זה הציג (1) פלטפורמת ההנדסה נועדה ליישום קל ופיתוח של שליטה עצבית לתותבות גפיים התחתונות מופעל ו( 2) התקנה ניסיונית ופרוטוקול בסביבת מעבדה על מנת להעריך את הרגליים מלאכותיות עצבית בשליטה על חולים עם קטיעות גפה תחתונה בבטחה וביעילות.
כדי לאפשר פעולה אינטואיטיבית של רגליים מלאכותיות המופעלים, ממשק בין המשתמש ותותב שיכול לזהות כוונות התנועה של המשתמש הוא רצוי. ממשק עצבי מכונת רומן (NMI) המבוסס על היתוך התוקפת מכנית שפותח במחקר הקודם שלנו הוכיח פוטנציאל גדול כדי לזהות את התנועה המיועדת של קטועי גפיים transfemoral במדויק. עם זאת, ממשק זה עדיין לא משולב עם רגל תותבת מופעל לבקרה אמיתית עצבית. מחקר זה נועד לדווח (1) פלטפורמה גמישה ליישום ולייעל את שליטה עצבית של תותבת גפיים תחתונה מופעל ו( 2) התקנה ופרוטוקול ניסוי להעריך שליטת תותב עצבית בחולים עם קטיעות גפיים התחתונות. ראשון פלטפורמה הבוסס על מחשב ותכנות בסביבה חזותית שפותחה כדי ליישם את אלגוריתמי בקרה התותבת, כולל אלגוריתם NMI אימונים, אלגוריתם בדיקה באינטרנט NMI, ואלגוריתם בקרה פנימי. כדי להדגים אתפונקציה של פלטפורמה זו, במחקר זה NMI מבוסס על היתוך התוקפת מכנית היה משולב באופן היררכי עם שליטה פנימית של תותבת transfemoral טיפוסית. חולה אחד עם קטיעת transfemoral חד צדדית גויס כדי להעריך בקר העצבי מיושם שלנו בעת ביצוע פעולות, כגון עמידה, הליכה בגובה פני הקרקע, עליית רמפה, ורמפת ירידה ברציפות במעבדה. התקנה ניסיונית חדשנית ופרוטוקול שפותחו על מנת לבחון את שליטת התותבת החדשה בבטחה וביעילות. הפלטפורמה הוצגה הוכחה של הקונספט וההתקנה ופרוטוקול ניסוי יכולים לסייע בפיתוח ויישום העתידי של רגליים מלאכותיות מופעל עצבית בשליטה.
תותבות גפיים התחתונות מופעל צברו תשומת לב גוברת בשני שוק מסחרי 1,2 וקהילת מחקר 3-5. בהשוואה לרגליים תותבות פסיביות מסורתיות, יש לי מפרקים תותבים ממונעים היתרון של שמאפשר קטועי גפיים גפיים התחתונים כדי לבצע ביעילות רבה יותר פעילויות שקשים או בלתי אפשריים כאשר לובשים התקנים פסיביים. עם זאת, כיום, מעבר חלק וללא תפרים פעילות (לדוגמא, מקרקע ברמת הליכה לעליית מדרגות) הוא עדיין נושא מאתגר עבור משתמשי רגל תותבים מופעל. קושי זה נובע בעיקר מהמחסור בממשק המשתמש של מכונה שיכולה "לקרוא" כוונות התנועה של המשתמש ומייד להתאים את הפרמטרים שליטת תותבת על מנת לאפשר למשתמשים לעבור למצב הפעילות בצורה חלקה.
כדי לטפל באתגרים אלה, גישות שונות בעיצוב ממשק המשתמש של מכונה נחקרו. בי NMI מבוסס על electromyographic (Eאותות MG) הוכיחו פוטנציאל גדול כדי לאפשר שליטה אינטואיטיבית של תותבות גפיים התחתונות מופעל. שני מחקרים שנעשה לאחרונה 6,7 דיווחו פענוח התנועה המיועדת של הברך של קטועי גפיים החסרים transfemoral על ידי ניטור אותות EMG שנרשמו משרירים שיורית בתנוחת ישיבה. Au et al. 5 משמשים אותות EMG נמדדו משרירי שוק השיורי לזהות שני מצבי תנועה (הליכה בגובה פני הקרקע וירידה במדרגות) של קטוע רגל אחת transtibial. הואנג ואח'. 8 הציע גישת שלב תלוי EMG דפוס הכרה שיכולה לזהות שבעה מצבי פעילות עם דיוק כ 90% כפי שהוכח בשני קטועי גפיים transfemoral. כדי לשפר את ביצועי כוונה ההכרה טוב יותר, NMI מבוסס על היתוך התוקפת מכנית תוכנן בקבוצה שלנו 9 ומקוון מוערך על קטועי גפיים transfemoral לובשים רגליים תותבות פסיביות להכרה הכוונה 10,11. זה NMI יכול לזהות במדויקפעילויות מיועדות של המשתמש ולחזות את מעברי פעילות 9, שהיה עשוי להיות שימושי לבקרה עצבית של רגליים מלאכותיות מופעל.
השאלה הנוכחית שעומדת בפנינו היא כיצד לשלב את NMI שלנו לתוך מערכת בקרת תותבת על מנת לאפשר פעולה תותבת אינטואיטיבי ולהבטיח את הבטיחות של המשתמש. פיתוח רגליים מלאכותיות עצבית בשליטה אמיתית דורש פלטפורמה גמישה במעבדה ליישום קל ואופטימיזציה של אלגוריתמי שליטת תותבת. לכן, מטרת המחקר היא לדווח על פלטפורמת הנדסה גמישה שפותחה במעבדה שלנו לבדיקה ואופטימיזציה של אלגוריתמי שליטת תותבת. בנוסף, התקנה ניסיונית חדשה ופרוטוקול מוצגים להערכה תותבת transfemoral מופעל עצבית הנשלט על חולים עם קטיעות גפה תחתונה בבטחה וביעילות. הפלטפורמה ועיצוב ניסיון שהוצג במחקר זה יכול להועיל deve העתידlopment של רגליים אמיתי עצבי מבוקר, מופעל מלאכותיות.
פלטפורמת הנדסה פותחה במחקר זה ליישם בקלות, לייעל ולפתח שליטה עצבית אמיתית של תותבות המופעלים. הפלטפורמה כולה הייתה מתוכנת בסביבת פיתוח מבוססת מכשור וירטואלי ומיושמת על מחשב השולחני. תוכנת השליטה הייתה מורכבת ממספר מודולים עצמאיים והחלפה, בכל אחד מהם פונקציונלי ספצ?…
The authors have nothing to disclose.
עבודה זו נתמכה בחלקה על ידי המכונים הלאומיים לבריאות תחת גרנט RHD064968A, בחלקו על ידי הקרן הלאומית למדע תחת גרנט 0,931,820, גרנט 1,149,385, וגרנט 1,361,549, ובחלקו על ידי המכון הלאומי על נכות ושיקום מחקר תחת גרנט H133G120165. המחברים מודים לין דו, דינג וואנג וג'רלד Hefferman באוניברסיטת רוד איילנד, ומייקל ג'יי מנזר בOrthotic המנזר ותותב טכנולוגיה, LLC, להצעת סיוע במחקר זה הגדול שלהם.
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 |