Summary

פלטפורמה להנדסה ולפרוטוקול ניסויי לעיצוב והערכה של Transfemoral תותב מופעל בשליטה עצבית

Published: July 22, 2014
doi:

Summary

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.

Abstract

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.

Introduction

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.

Protocol

1. פלטפורמה ליישום הבקרה עצבית של תותבי Transfemoral מופעל פלטפורמת הנדסה פותחה במחקר זה כדי ליישם ולהעריך את הבקרה עצבית של רגליים מלאכותיות מופעל. החומרה כלולה מחשב שולחני עם מעבד GHz 2.8 ו 4 GB זיכרון RAM, נתונים רכישת לוח רב תפקודית בשני ממ?…

Representative Results

תרשים 4 א מציג שבעה ערוצים של אותות EMG פני השטח נמדדו משרירי הירך של איבר שיורי של הנבדק כאשר הוא ביצע כיפוף ירך / הארכה, כמפורט בפרוטוקול 3.2.6. איור 4 מציג שישה מחזורי הליכה של אותות EMG נרשמו כאשר הנושא הלך על מסלול הליכה בגובה פני הקרקע, בפרוטוקול 3.3.4. מת…

Discussion

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?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

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.

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

References

  1. Martinez-Villalpando, E. C., Herr, H. Agonist-antagonist active knee prosthesis: a preliminary study in level-ground walking. J Rehabil Res Dev. 46, 361-373 (2009).
  2. Sup, F., Bohara, A., Goldfarb, M. Design and Control of a Powered Transfemoral Prosthesis. Int J Rob Res. 27, 263-273 (2008).
  3. Au, S., Berniker, M., Herr, H. Powered ankle-foot prosthesis to assist level-ground and stair-descent gaits. Neural Netw. 21, 654-666 (2008).
  4. Hargrove, L. J., Simon, A. M., Lipschutz, R. D., Finucane, S. B., Kuiken, T. A. Real-time myoelectric control of knee and ankle motions for transfemoral amputees. JAMA. 305, 1542-1544 (2011).
  5. Ha, K. H., Varol, H. A., Goldfarb, M. Volitional control of a prosthetic knee using surface electromyography. IEEE Trans Biomed Eng. 58, 144-151 (2011).
  6. Huang, H., Kuiken, T. A., Lipschutz, R. D. A strategy for identifying locomotion modes using surface electromyography. IEEE Trans Biomed Eng. 56, 65-73 (2009).
  7. Huang, H., et al. Continuous Locomotion Mode Identification for Prosthetic Legs based on Neuromuscular-Mechanical Fusion. IEEE Trans Biomed Eng. 58, 2867-2875 (2011).
  8. Zhang, F., Dou, Z., Nunnery, M., Huang, H. Real-time implementation of an intent recognition system for artificial legs. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2011, 2997-3000 (2011).
  9. Zhang, F., Huang, H. Source Selection for Real-time User Intent Recognition towards Volitional. Control of Artificial Legs IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. PP, (2013).
  10. Liu, M., Datseris, P., Huang, H. A prototype for smart prosthetic legs: analysis and mechanical design. Proceedings of the International Conference on Control, Robotics and Cybernetics. , 139-143 (2011).
check_url/51059?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Zhang, F., Liu, M., Harper, S., Lee, M., Huang, H. Engineering Platform and Experimental Protocol for Design and Evaluation of a Neurally-controlled Powered Transfemoral Prosthesis. J. Vis. Exp. (89), e51059, doi:10.3791/51059 (2014).

View Video