Summary
यह अध्ययन हाथ पुनर्वास के लिए एक उपन्यास रोबोट-असिस्टेड टास्क-ओरिएंटेड प्रोग्राम के विकास की रिपोर्ट करता है। विकास प्रक्रिया में स्वस्थ विषयों और विषयों दोनों का उपयोग करके प्रयोग होते हैं जिन्हें स्ट्रोक हुआ है और बाद में मोटर नियंत्रण शिथिलता से पीड़ित हैं।
Abstract
एक रोबोट की सहायता से हाथ बिगड़ा ऊपरी अंग समारोह के साथ रोगियों के पुनर्वास के लिए प्रयोग किया जाता है, विशेष रूप से मोटर नियंत्रण के नुकसान के साथ स्ट्रोक रोगियों के लिए । हालांकि, यह स्पष्ट नहीं है कि कैसे पारंपरिक व्यावसायिक प्रशिक्षण रणनीतियों पुनर्वास रोबोटों के उपयोग के लिए लागू किया जा सकता है । उपन्यास रोबोटिक प्रौद्योगिकियों और व्यावसायिक चिकित्सा अवधारणाओं का उपयोग एक प्रोटोकॉल विकसित करने के लिए किया जाता है जो बिगड़ा हुआ ऊपरी अंग फ़ंक्शन वाले रोगियों को विभिन्न प्रकार के चुटकी और लोभी कार्यों के माध्यम से अपने प्रभावित हाथ का उपयोग करके वस्तुओं को समझने की अनुमति देता है। इसे उचित रूप से संचालित करने के लिए, हमने पांच प्रकार की वस्तुओं का उपयोग किया: एक खूंटी, एक आयताकार घन, एक घन, एक गेंद, और एक बेलनाकार बार। हमने रोगियों को रोबोटिक हाथ, मिरर हैंड,एक एक्सोस्केलेटन हाथ से भी सुसज्जित किया जो विषय के प्रभावित हाथ में फिट होता है और उनके अप्रभावित हाथ (द्विमान्य आंदोलन प्रशिक्षण (बीएमटी) में लगे सेंसर दस्ताने के आंदोलन का अनुसरण करता है। इस अध्ययन में दो चरण थे। प्रशिक्षण कार्यक्रम की व्यवहार्यता और स्वीकार्यता का परीक्षण करने के लिए पहले तीन स्वस्थ विषयों की भर्ती की गई थी । स्ट्रोक के कारण हाथ की शिथिलता के साथ तीन रोगियों को तो प्रशिक्षण कार्यक्रम है, जो लगातार 3 दिनों पर आयोजित किया गया था की व्यवहार्यता और स्वीकार्यता की पुष्टि करने के लिए भर्ती किया गया । प्रत्येक दिन, रोगी गति की एक निष्क्रिय रेंज में आंदोलन के 5 मिनट के दौरान निगरानी की गई थी, रोबोट की सहायता से द्विमान्य आंदोलन के 5 मिनट, और कार्य उन्मुख प्रशिक्षण पांच वस्तुओं का उपयोग कर । परिणामों से पता चला है कि दोनों स्वस्थ विषयों और विषयों जो रोबोट हाथ के साथ संयोजन के रूप में एक स्ट्रोक का सामना करना पड़ा था सफलतापूर्वक वस्तुओं समझ सकता है । दोनों स्वस्थ विषयों और जो एक स्ट्रोक का सामना करना पड़ा था व्यवहार्यता और स्वीकार्यता के मामले में रोबोट की सहायता से कार्य उन्मुख प्रशिक्षण कार्यक्रम के साथ अच्छा प्रदर्शन किया ।
Introduction
सबसे अधिक (80%) स्ट्रोक रोगियों हाथ में एक कमी का अनुभव और स्वतंत्र रूप से मैनुअल कार्य है कि डेली लिविंग1के लिए प्रासंगिक हैं प्रदर्शन में कठिनाई है . हालांकि, मैनुअल कार्यों की जटिल प्रकृति का मतलब है कि हाथ पुनर्वास2के लिए एक कार्य उन्मुख प्रशिक्षण कार्यक्रम डिजाइन करना एक महत्वपूर्ण चुनौती है। हाल के वर्षों में, हाथ पुनर्वास3,,4के लिए कई रोबोटिक उपकरण विकसित किए गए हैं, लेकिन रोबोटिक उपकरणों द्वारा सहायता प्राप्त कुछ प्रशिक्षण प्रोटोकॉल एक रोगी को वास्तविक वस्तुओं के साथ बातचीत करने की अनुमति देते हैं। यह स्पष्ट नहीं है कि कैसे हाथ समारोह पुनर्वास के लिए एक कार्य उन्मुख प्रशिक्षण कार्यक्रम रोगियों को जो स्ट्रोक के कारण हाथ रोग का अनुभव के लिए रोबोट उपकरणों का उपयोग कर लागू किया जा सकता है ।
कार्य उन्मुख प्रशिक्षण का उपयोग हाथ के कार्य5, 6,में सुधार करने के लिए किया जाता है और आमतौर पर स्ट्रोक के कारण ऊपरी अंग रोग के लिए पुनर्वास में लागू कियाजाता है। इसका उपयोग न्यूरोप्लास्टिसिटी बढ़ाने के लिए किया जाता है और यह व्यक्तिगत न्यूरोलॉजिकल घाटे और कार्यात्मक मांगों पर अत्यधिक निर्भर करता है7. हालांकि, कार्य उन्मुख प्रशिक्षण के दौरान, मरीजों को वस्तुओं में हेरफेर करने में कठिन अनुभव होता है यदि हाथ का कार्य बिगड़ा हुआ है। इसके उदाहरणों में खराब समझ या सीमित चुटकी कार्य शामिल हैं। चिकित्सक भी व्यक्तिगत रूप से रोगियों की उंगली आंदोलनों का मार्गदर्शन करने में कठिनाई दिखाते हैं, जो इसलिए लोभी कार्यों की भिन्नता को सीमित करता है। इस प्रकार रोबोटिक उपकरणों को दोहराए जाने वाले प्रशिक्षण के दौरान स्पष्ट रूप से हाथ आंदोलन का मार्गदर्शन करके कार्य उन्मुख प्रशिक्षण की प्रभावशीलता को बढ़ाने के लिए आवश्यक हैं2,,8.
पिछले अध्ययनों में केवल ऊपरी अंग पहुंचने वाले कार्यों पर कार्य उन्मुख प्रशिक्षण के लिए पुनर्वास रोबोटों का उपयोग कियागया 3। यह स्पष्ट नहीं है कि कैसे रोबोट की सहायता से पुनर्वास हाथ समारोह में लक्ष्यीकरण कार्य उन्मुख प्रशिक्षण के लिए नियोजित किया जा सकता है । एक एक्सोस्केलेटन हाथ, HWARD, उंगलियों को समझने और वस्तुओं को छोड़ने के लिए मार्गदर्शन करने के लिए इस्तेमाल किया गया है8। हालांकि, यह डिवाइस विभिन्न लोभी पैटर्न की अनुमति नहीं देता है क्योंकि इसमें स्वतंत्रता की आवश्यक डिग्री का अभाव है। हाल ही में, अन्य उपकरण जो एक मरीज की उंगलियों को व्यक्तिगत रूप से आगे बढ़ाने का लक्ष्य देते हैं,9विकसित किए गए हैं। हालांकि, इन उपकरणों का उपयोग पहले न्यूरोरेहैबिलिटेशन के लिए नहीं किया गया है। ऊपर बताए गए रोबोटिक डिवाइस सभी एकतरफा रोबोट हैं । इसके उलट यहां पेश रोबोटिक हैंड सिस्टम में अप्रभावित और प्रभावित हाथों के सहयोग की जरूरत है । रोबोटिक हैंड सिस्टम को विशेष रूप से सममित द्विमान्य हाथ आंदोलनों को प्राप्त करने के लिए मास्टर-गुलाम तंत्र का उपयोग करके पुनर्वास उद्देश्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है। सिस्टम में एक एक्सोस्केलेटन हाथ (प्रभावित हाथ पर पहना जाता है), एक नियंत्रण बॉक्स, और एक संवेदी दस्ताने (अप्रभावित हाथ पर पहना जाता है)। एक्सोस्केलेटन हाथ का प्रत्येक फिंगर मॉड्यूल एक मोटर द्वारा संचालित होता है जिसमें एक डिग्री स्वतंत्रता होती है और इसके जोड़ एक यांत्रिक लिंकेज सिस्टम का उपयोग करके जुड़े होते हैं। दो आकार, एस और एम, विभिन्न विषयों को फिट करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। नियंत्रण बॉक्स दो चिकित्सीय मोड, गति की निष्क्रिय रेंज (प्रोम) और दर्पण निर्देशित गति मोड प्रदान करता है, जिसके माध्यम से रोगी के प्रभावित हाथ को एक्सोस्केलेटन हाथ से छेड़छाड़ की जा सकती है। प्रोम मोड में, नियंत्रण बॉक्स एक्सोस्केलेटन को इनपुट कमांड भेजता है, जबकि विषय के हाथ को पूर्ण उंगली फ्लेक्सन/एक्सटेंशन करने के लिए ले जाता है। इसमें दो मोड होते हैं: सिंगल-फिंगर मोड (अंगूठे से छोटी उंगली तक अनुक्रम में कार्य करता है) और पांच उंगलियों मोड (पांच उंगलियां एक साथ चलते हैं)। मिरर-गाइडेड मोशन मोड में मास्टर (सेंसर दस्ताने)-स्लेव (एक्सोस्केलेटन हैंड) मैकेनिज्म लागू किया जाता है, जिसमें सेंसर दस्ताने से हर उंगली के मूवमेंट का पता लगाया जाता है और ज्वाइंट एंगल्स के सिग्नल एक्सोस्केलेटन हैंड में हेरफेर करने के लिए कंट्रोल बॉक्स में फैलते हैं ।
जब रोबोटिक हैंड सिस्टम को सुसज्जित किया जाता है, तो विषयों को अप्रभावित हाथों द्वारा नियंत्रित एक्सोस्केलेटन हाथ के मार्गदर्शन में अपने प्रभावित हाथों को स्थानांतरित करने का निर्देश दिया गया था जो द्विमान्य आंदोलन प्रशिक्षण (बीएमटी)10है। पिछले शोध के अनुसार, बीएमटी मस्तिष्क के दोनों गोलार्द्धों में समान तंत्रिका मार्गों को सक्रिय करने और ट्रांस-गोलार्द्ध अवरोध को रोकने में सक्षम है जो घाव गोलार्द्ध10में न्यूरोनल फ़ंक्शन की वसूली में बाधा डालता है। ब्रूनर एट अल.11 ने बीएमटी की तुलना उप-तीव्र स्ट्रोक रोगियों में बाधा-प्रेरित आंदोलन चिकित्सा (सीआईएमटी) से की। उन्होंने सुझाव दिया कि बीएमटी सीआईएमटी की तुलना में दोनों गोलार्द्धों में अधिक तंत्रिका नेटवर्क को सक्रिय करता है, और बीएमटी और सीआईएमटी दृष्टिकोणों के बीच हाथ के कार्य में सुधार में कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं था। Sleimen-Malkoun एट अल12 भी सुझाव दिया है कि BMT के माध्यम से, स्ट्रोक रोगियों को फिर से दोनों पैरेटिक अंग नियंत्रण और द्विमान्य नियंत्रण स्थापित करने में सक्षम हैं । यह कहना है, प्रशिक्षण द्विमान्य कार्य है कि प्रभावित हाथ का उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित शामिल होना चाहिए । इसके अलावा, दैनिक जीवन (ADL)11, 12,12की गतिविधियों के लिए दोनों हाथों का समन्वय आवश्यक है। इसलिए, स्ट्रोक के बाद के रोगियों और वस्तुओं के लिए एक द्विमानुअल रोबोट-असिस्टेड टास्क-ओरिएंटेड प्रशिक्षण कार्यक्रम विकसित करना महत्वपूर्ण है जिसे रोबोटिक हैंड सिस्टम पहने हुए रोगियों द्वारा समझा या चुटकी ली जा सकती है।
इस अध्ययन में, व्यावसायिक चिकित्सा की जरूरतों और पुनर्वास रोबोटों के यांत्रिक गुणों के आधार पर विभिन्न प्रकार की लोभी वस्तुओं को डिजाइन किया गया था। स्ट्रोक के कारण डिस्टल ऊपरी अंग रोग वाले रोगियों के लिए रोबोटिक पुनर्वास उपकरणों का उपयोग करके एक कार्य उन्मुख प्रशिक्षण प्रोटोकॉल विकसित किया गया था। इस अध्ययन का उद्देश्य एक्सोस्केलेटन रोबोट और नए डिजाइन किए गए लोभी वस्तुओं का उपयोग करके कार्य उन्मुख प्रशिक्षण कार्यक्रम की व्यवहार्यता और स्वीकार्यता की जांच करना था।
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Protocol
प्रशिक्षण प्रोटोकॉल और सूचित सहमति दस्तावेज की समीक्षा की गई और चांग गुंग मेडिकल फाउंडेशन के संस्थागत समीक्षा बोर्ड द्वारा अनुमोदित किया गया । अध्ययन और प्रक्रियाओं का विवरण प्रत्येक विषय को स्पष्ट रूप से समझाया गया था ।
1. तीन स्वस्थ वयस्कों की भर्ती
- निम्नलिखित समावेशन मानदंडों का उपयोग करके स्क्रीनिंग प्रक्रिया करें: (1) आयु 20-60 वर्ष, (2) पहले से ही सूचित सहमति पर हस्ताक्षर किए गए, (3) ऊपरी अंगों में सामान्य कार्य, (4) मिनी-मेंटल स्टेट एग्जामिनेशन (एमएमएसई) स्कोर ≧24।
- आचरण परीक्षण 1: रोबोट हाथ प्रणाली पहने बिना वस्तुओं में हेरफेर।
- विषय को एक फर्म पीठ और कोई आर्मरेस्ट के साथ एक कुर्सी में सीधे बैठने के लिए निर्देश दें। एक टेबल के सामने विषय को सीट करें। विषय के गैर प्रमुख पक्ष के साथ खड़े हो जाओ ।
- विषय को सिखाएं कि 5 मिनट के लिए डिजाइन की गई वस्तुओं में हेरफेर कैसे करें खूंटी लेने के लिए एक पाल्मार प्रीहेनेशन, आयताकार घन लेने के लिए एक पार्श्व पूर्वाग्रिण, घन लेने के लिए तीन सूत्री चक, गेंद को लेने के लिए एक गोलाकार समझ, और बेलनाकार बार लेने के लिए एक बेलनाकार समझ शामिल करें ।
नोट: वस्तुओं चित्रा 1Aमें दिखाया गया है । प्रायोगिक सेटअप चित्रा 1Bमें दिखाया गया है । विषयों ने प्रत्येक वस्तु के लिए विशिष्ट समझ पैटर्न सीखा। लोभी पैटर्न चित्रा 2में दिखाया गया है । - विषय के हाथों के सामने द्विपक्षीय रूप से दो कुर्सियां रखें। हेरफेर की सहायता के लिए इन ठिकानों के शीर्ष पर पुनर्वास में उपयोग की जाने वाली प्रत्येक वस्तु रखें। सभी वस्तुओं के लिए, निम्नलिखित दृश्यों को 20 बार दोहराएं। आधार के शुरुआती क्षेत्र में वस्तुओं को समझने, लिफ्ट करने और उन्हें मिडलाइन पर ले जाने और उनके गैर-प्रमुख हाथों का उपयोग करके जारी करने के लिए विषयों से पूछें।
- साथ ही, इन 20 प्रयासों के लिए सफलता दर को मापें। लगातार 3 दिनों पर इस प्रक्रिया को करें। सफलता दर 20 प्रयास x 100% प्रति सफल जोड़तोड़ की संख्या है। सफल हेरफेर को परिभाषित किया गया है जब विषय वस्तुओं के अनुसार और उन्हें छोड़ने के बिना विशिष्ट समझ पैटर्न के साथ दृश्यों को पूरा करने में सक्षम होते हैं।
- आचरण परीक्षण 2: रोबोट हाथ प्रणाली(चित्रा 3)का उपयोग कर वस्तुओं में हेरफेर ।
नोट: रोबोट हाथ प्रणाली के तंत्र इस प्रकार हैं । एक्सोस्केलेटन हाथ में, प्रत्येक फिंगर मॉड्यूल में जोड़ों को यांत्रिक लिंकिंग में डिज़ाइन किया गया है और 10 मिमी/s की निरंतर गति के साथ एक व्यक्तिगत रैखिक एक्ट्यूएटर द्वारा संचालित किया जाता है। एक्सोस्केलेटन में प्रत्येक फिंगर मॉड्यूल में गति की विभिन्न श्रेणियां हैं (अंगूठा: एमसीपी = 0° से 55 डिग्री तक, DIP = 0° से 70 °; सूचकांक और मध्यम उंगलियां: एमसीपी = -10 डिग्री से 55 डिग्री, पीआईपी = 0° से 35 डिग्री, DIP = 0° से 35 डिग्री; अंगूठी और छोटी उंगलियां: एमसीपी = -5 डिग्री से 55 डिग्री, पीआईपी = 0 डिग्री से 35 डिग्री, डिग्री डिप = 0 डिग्री से 35 डिग्री) । सेंसर दस्ताने में, प्रत्येक फिंगर मॉड्यूल एक फ्लेक्स सेंसर के साथ स्थापित किया जाता है जो संयुक्त कोण को मापता है और केबल के माध्यम से नियंत्रण बॉक्स को इनपुट सिग्नल भेजता है।- सेंसर दस्ताने सेटअप(चित्रा 1बी, बी)
- विषय के प्रमुख हाथ पर सेंसर दस्ताने रखो। कलाई को सुरक्षित करने के लिए वेल्क्रो का प्रयोग करें।
- एक्सोस्केलेटन सेटअप(चित्रा 1बी, बी)
- गैर प्रमुख हाथ लपेटने के लिए एक साफ पैड का उपयोग करें। वेल्क्रो को चुस्त-साथ में जकड़ें।
- अंगूठे खोलने के कोण के समायोजन की अनुमति देने के लिए एक्सोस्केलेटन हाथ के अंगूठे तंत्र को ढीला करें। एक्सोस्केलेटन हाथ में गैर-प्रमुख हाथ रखें। जकड़ना अंगूठी के माध्यम से हथेली को वेल्क्रो बांधें। उंगलियों को एक-एक करके जकड़ें, शुरुआत तर्जनी से करें और अंगूठे से परिष्करण करें।
- इसके बाद फास्टिंग रिंग के जरिए कलाई के समानांतर वेल्क्रो को जकड़ें। अंगूठे को आरामदायक कोण में समायोजित करें और फिर अंगूठे के तंत्र को कस लें।
- कंट्रोल बॉक्स सेटअप(चित्रा 1A,c)
- एक्सोस्केलेटन हाथ और सेंसर दस्ताने के लिए केबल क्रमशः एक्सोस्केलेटन हाथ और सेंसर दस्ताने में कुर्सियां डालें। उसके बाद, नियंत्रण बॉक्स में सॉकेट में एक्सोस्केलेटन हाथ और सेंसर दस्ताने के लिए केबल डालें। अंत में, कंट्रोल बॉक्स में पावर केबल डालें और इसे सही वोल्टेज के साथ एक आउटलेट से कनेक्ट करें।
- एक वार्म-अप सत्र का संचालन करें (प्रोम मोड)
- कंट्रोल बॉक्स पर स्विच करें और मोड को पांच उंगलियोंमें समायोजित करें। यह मोड एक्सोस्केलेटन हाथ को विषय की उंगलियों को निष्क्रिय रूप से स्थानांतरित करने की अनुमति देता है। विषय से पूछो एक समझ और रिलीज २.५ मिनट के लिए एक्सोस्केलेटन हाथ से निर्देशित कार्य करते हैं ।
- मोड को सिंगल फिंगर पर स्विच करें और एक्सोस्केलेटन हाथ से विषय की उंगलियों को व्यक्तिगत और निष्क्रिय रूप से स्थानांतरित करें। एक्सोस्केलेटन हाथ से निर्देशित 2.5 मिनट के लिए व्यक्तिगत उंगलियों का विस्तार और वापस लेने के लिए विषय से पूछें।
- रोबोट की सहायता से द्विमान्य आंदोलन सत्र का संचालन करें।
- मोड को मिरर में स्विच करें। इस मोड में, सेंसर दस्ताने पहने प्रमुख हाथ का आंदोलन एक्सोस्केलेटन हाथ की गतिविधियों को नियंत्रित करता है। सेंसर दस्ताने द्वारा किए गए किसी भी आंदोलन की नकल की जाती है और एक्सोस्केलेटन हाथ से प्रतिबिंबित होती है। उदाहरण के लिए, सेंसर दस्ताने की तर्जनी का एक फ्लेक्सन एक्सोस्केलेटन की इंडेक्स फिंगर के फ्लेक्सन से मेल खाता है।
- विषय को २.५ मिनट के लिए एक समझ और रिलीज कार्य करने के लिए निर्देश दें और सेंसर दस्ताने पहने हुए एक और २.५ मिनट के लिए व्यक्तिगत उंगली आंदोलनों बनाते हैं । यह क्रिया एक्सोस्केलेटन हाथ से प्रतिबिंबित होती है, जो आवश्यक कार्यों को करने में विषय के गैर-प्रमुख हाथ का मार्गदर्शन करती है।
- सेंसर दस्ताने सेटअप(चित्रा 1बी, बी)
- कार्योन्मुखी सत्र का संचालन करें।
- विषय को सिखाएं कि 5 मिनट के लिए रोबोटिक हैंड सिस्टम का उपयोग करके डिजाइन की गई वस्तुओं में हेरफेर कैसे करें। खूंटी लेने के लिए एक पाल्मार प्रीहेनेशन, आयताकार घन लेने के लिए एक पार्श्व पूर्वाग्रिण, घन लेने के लिए तीन सूत्री चक, गेंद को लेने के लिए एक गोलाकार समझ, और बेलनाकार बार लेने के लिए एक बेलनाकार समझ शामिल करें ।
- विषय के हाथों के सामने द्विपक्षीय रूप से दो कुर्सियां रखें। हेरफेर की सहायता के लिए इन ठिकानों के शीर्ष पर पुनर्वास में उपयोग की जाने वाली प्रत्येक वस्तु रखें। सभी वस्तुओं के लिए, निम्नलिखित दृश्यों को 20 बार दोहराएं। विषयों को आधार के शुरुआती क्षेत्र में वस्तु को समझने, लिफ्ट करने और उन्हें मिडलाइन पर ले जाने और रोबोटिक हैंड सिस्टम का उपयोग करके छोड़ने के लिए कहें।
- साथ ही, इन 20 प्रयासों के लिए सफलता दर को मापें। लगातार 3 दिनों पर इस प्रक्रिया को करें। सफलता दर 20 प्रयास x 100% प्रति सफल जोड़तोड़ की संख्या है। सफल हेरफेर के रूप में परिभाषित किया गया है जब विषयों विशिष्ट समझ पैटर्न के साथ दृश्यों को पूरा करने में सक्षम है रोबोट हाथ प्रणाली का उपयोग कर और उंहें छोड़ने के बिना ।
नोट: सफलता की दर का उपयोग स्वस्थ विषयों में द्विमान्य रोबोटिक हैंड सिस्टम की व्यवहार्यता का आकलन करने के लिए किया जाएगा।
2. प्रशिक्षण कार्यक्रम की प्रयोज्यता निर्धारित करने के लिए तीन स्ट्रोक रोगियों की भर्ती
- निम्नलिखित समावेशन मानदंडों का उपयोग करके स्क्रीनिंग प्रक्रिया करें: (1) आयु 20-60 वर्ष; (2) हस्ताक्षरित सूचित सहमति; (3) 1 महीने ≧ एकतरफा स्ट्रोक के साथ का निदान (4) संशोधित एशवर्थ स्केल (MAS) स्कोर ≦2; (5) ब्रूनस्ट्रॉम स्टेज ≦2; (6) एमएमएसई स्कोर ≧24 ।
- आचरण परीक्षण 1: रोबोट हाथ प्रणाली(चित्रा 2)का उपयोग नहीं करते समय वस्तुओं में हेरफेर करना।
- विषय एक फर्म वापस और कोई आर्मरेस्ट के साथ एक कुर्सी में सीधे बैठने दें । एक टेबल के सामने विषय को सीट करें। विषय के प्रभावित पक्ष के साथ खड़े हो जाओ । अपने प्रभावित हाथ का समर्थन करने के लिए विषय की कोहनी और एक्सोस्केलेटन हाथ के नीचे एक गोफन रखें।
- विषय को सिखाएं कि 5 मिनट के लिए डिजाइन की गई वस्तुओं में हेरफेर कैसे करें खूंटी लेने के लिए एक पाल्मार प्रीहेनेशन, आयताकार घन लेने के लिए एक पार्श्व पूर्वाग्रिण, घन लेने के लिए तीन सूत्री चक, गेंद को लेने के लिए एक गोलाकार समझ, और बेलनाकार बार लेने के लिए एक बेलनाकार समझ शामिल करें ।
- विषय के हाथों के सामने द्विपक्षीय रूप से दो कुर्सियां रखें। हेरफेर की सहायता के लिए इन ठिकानों के शीर्ष पर पुनर्वास में उपयोग की जाने वाली प्रत्येक वस्तु रखें। विषय से अपने प्रभावित हाथ का उपयोग कर पांच अलग-अलग वस्तुओं में हेरफेर करने के लिए 20 बार पूछें। यदि आवश्यक हो तो उसके ऊपरी हाथ को स्थानांतरित करने में विषय का समर्थन करें।
- साथ ही, इन 20 प्रयासों के लिए सफलता दर को मापें। लगातार 3 दिनों पर इस प्रक्रिया को करें।
- आचरण परीक्षण 2: रोबोट हाथ प्रणाली(चित्रा 3)का उपयोग कर वस्तुओं में हेरफेर ।
- विषय के प्रभावित हाथ और सेंसर दस्ताने को अप्रभावित हाथ में एक्सोस्केलेटन हाथ फिट करें। चरण 1.3.1-1.3.3 दोहराएं। अपने प्रभावित हाथ का समर्थन करने के लिए विषय की कोहनी और एक्सोस्केलेटन हाथ के नीचे एक गोफन रखें।
- एक वार्म-अप सत्र (प्रोम मोड) का संचालन करें।
- कंट्रोल बॉक्स पर स्विच करें और मोड को पांच उंगलियोंमें समायोजित करें। विषय से पूछो एक समझ और रिलीज २.५ मिनट के लिए एक्सोस्केलेटन हाथ से निर्देशित कार्य करते हैं ।
- मोड को सिंगल फिंगरमें स्विच करें । एक्सोस्केलेटन हाथ से निर्देशित 2.5 मिनट के लिए व्यक्तिगत उंगलियों का विस्तार और वापस लेने के लिए विषय से पूछें।
- मोड को मिरर में स्विच करें। विषय को २.५ मिनट के लिए एक समझ और रिलीज कार्य करने के लिए निर्देश दें और सेंसर दस्ताने पहने हुए एक और २.५ मिनट के लिए व्यक्तिगत उंगली आंदोलनों बनाते हैं । यह क्रिया एक्सोस्केलेटन हाथ से प्रतिबिंबित होती है, जो आवश्यक कार्यों को करने में विषय के प्रभावित हाथ का मार्गदर्शन करती है।
- कार्योन्मुखी सत्र का संचालन करें।
- विषय को सिखाएं कि 5 मिनट के लिए रोबोटिक हैंड सिस्टम का उपयोग करके डिजाइन की गई वस्तुओं में हेरफेर कैसे करें। खूंटी लेने के लिए एक पाल्मार प्रीहेनेशन, आयताकार घन लेने के लिए एक पार्श्व पूर्वाग्रिण, घन लेने के लिए तीन सूत्री चक, गेंद को लेने के लिए एक गोलाकार समझ, और बेलनाकार बार लेने के लिए एक बेलनाकार समझ शामिल करें ।
- विषय के हाथों के सामने द्विपक्षीय रूप से दो कुर्सियां रखें। हेरफेर की सहायता के लिए इन ठिकानों के शीर्ष पर पुनर्वास में उपयोग की जाने वाली प्रत्येक वस्तु रखें। सभी वस्तुओं के लिए, निम्नलिखित दृश्यों को 20 बार दोहराएं। विषयों को आधार के शुरुआती क्षेत्र में वस्तुओं को समझने, लिफ्ट करने और उन्हें मिडलाइन पर ले जाने और रोबोटिक हैंड सिस्टम का उपयोग करके छोड़ने के लिए कहें।
- साथ ही, इन 20 प्रयासों के लिए सफलता दर को मापें। लगातार 3 दिनों पर इस प्रक्रिया को करें। सफलता दर 20 प्रयास x 100% प्रति सफल जोड़तोड़ की संख्या है। सफल हेरफेर के रूप में परिभाषित किया गया है जब विषयों विशिष्ट समझ पैटर्न के साथ दृश्यों को पूरा करने में सक्षम है रोबोट हाथ प्रणाली का उपयोग कर और उंहें छोड़ने के बिना ।
नोट: सफलता दर स्ट्रोक रोगियों में रोबोट हाथ प्रणाली की व्यवहार्यता का आकलन करने के लिए इस्तेमाल किया जाएगा ।
3. रोगी मूल्यांकन
- स्वीकार्यता का आकलन करने के लिए, प्रत्येक सत्र के अंत में प्रश्नों के बाद विषयों से पूछें: (1) क्या रोबोटिक हैंड सिस्टम आपके लिए वस्तुओं में हेरफेर करने के लिए उपयोगी था? (2) क्या प्रशिक्षण कार्यक्रम के दौरान या उसके बाद कोई प्रतिकूल घटनाएं हुई थीं?
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Representative Results
इस अध्ययन में कुल छह विषयों का नामांकन हुआ, जिसमें तीन स्वस्थ विषय और तीन पोस्ट स्ट्रोक विषय शामिल हैं। दोनों समूहों के जनसांख्यिकीय आंकड़े अनुपूरक तालिका 1में दिखाए गए हैं । स्वस्थ समूह की औसत आयु 28 (रेंज: 24-30) थी, जबकि रोगी समूह की औसत आयु 49 (40-57) थी। रोगी समूह के औसत मूल्यांकन स्कोर इस प्रकार थे: (1) MMSE = 27 (26-29), (2) FMA = 11.3 (6-15), (3) MAS = 1, (4) ब्रूनस्ट्रॉम स्टेज = 2 ।
चरण 1 में, स्वस्थ समूह (एन = 3) में विषयों ने रोबोटिक हैंड सिस्टम(पूरक तालिकाएं 2-6)के साथ और बिना सभी वस्तुओं में पूरी तरह से हेरफेर किया। रोबोट हाथ के बिना 3 दिनों में औसत सफलता दर, जैसा कि चित्रा 4में दिखाया गया है, इस प्रकार थे: खूंटी = 100 ± 0% (मतलब ± एसडी); आयताकार घन = 100 ± 0%; घन = 100 ± 0%; बॉल = 100 ± 0%, और बेलनाकार बार = 100 ± 0%। रोबोट हाथ का उपयोग करके 3 दिनों में औसत सफलता दर, जैसा कि चित्रा 4में दिखाया गया है, इस प्रकार थे: खूंटी = 100 ± 0%; आयताकार घन = 100 ± 0%; घन = 100 ± 0%; बॉल = 100 ± 0%, और बेलनाकार बार = 100 ± 0%। परिणाम स्वस्थ समूह में रोबोट हाथ प्रणाली की व्यवहार्यता का समर्थन किया ।
चरण 2 में, सभी रोगियों (एन = 3) ने रोबोटिक हैंड सिस्टम(पूरक तालिकाओं 2-6)के बिना वस्तुओं में हेरफेर करने में कठिनाइयों का प्रदर्शन किया, जो सभी वस्तुओं के लिए 0± 0% सफलता दर दिखाता है, लेकिन रोबोटिक हैंड सिस्टम(चित्रा 4)का उपयोग करते समय उनकी सफलता दर में काफी वृद्धि हुई। विशेष रूप से, उनकी सफलता दर इस प्रकार थी: खूंटी = 98.89 ± 1.92%, आयताकार घन = 97.78 ± 3.84%, घन = 97.78 ± 2.55%, गेंद = 99.44 ± 0.96%, और बेलनाकार बार = 100 ± 0%। सफलता की दर जब रोगियों में रोबोट हाथ प्रणाली का उपयोग कर स्वस्थ विषयों में उन लोगों के समान थे । परिणाम स्ट्रोक रोगियों में रोबोट हाथ प्रणाली की व्यवहार्यता का समर्थन किया ।
स्टेप 3 में सभी मरीजों ने बताया कि रोबोटिक हैंड सिस्टम ऑब्जेक्ट्स में हेरफेर करने में मददगार साबित हुआ। इसके अलावा सभी विषयों ने बिना किसी प्रतिकूल घटना की सूचना दिए लगातार 3 दिनों में प्रक्रिया पूरी कर ली। परिणाम प्रशिक्षण कार्यक्रम की स्वीकार्यता का समर्थन किया ।
चित्रा 1: प्रायोगिक वस्तुओं और डिजाइन।
(A)डिजाइन की गई वस्तुएं: (क) खूंटी (सिर: 4.5 सेमी व्यास, शरीर: 3 सेमी व्यास, बीआरएस = 3), (ख) आयताकार घन (1 सेमी x 4 सेमी x 4 सेमी, बीआरएस = 4), (सी) क्यूब (4 सेमी3,बीआरएस = 4), (घ) बॉल (6 सेमी व्यास, बीआरएस =5), (ई) बेलनाकार बार (4 सेमी व्यास, बीआरएस = 5) और (एफ) बेस; (ख)प्रायोगिक सेटअप: (क) गोफन, (ख) एक्सोस्केलेटन हाथ, और (ग) नियंत्रण बॉक्स । कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।
चित्रा 2: रोबोटिक हैंड सिस्टम का उपयोग किए बिना वस्तुओं में हेरफेर करने वाले विषय कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।
चित्रा 3: रोबोटिक हैंड सिस्टम का उपयोग करके वस्तुओं में हेरफेर करने वाले विषय कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।
चित्रा 4: लोभी कार्यों के परिणाम।
परिणामों ने रोबोट (गैर-रोबोट स्थिति) का उपयोग किए बिना स्वस्थ और रोगी समूहों (मान-व्हिटनी यू परीक्षण) के बीच अंतर दिखाया, लेकिन अंतर अब रोबोट (रोबोट स्थिति) के साथ नहीं देखा गया था। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।
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Discussion
इस अध्ययन के परिणामों से पता चला है कि निम्नलिखित: (1) दोनों समूह रोबोटिक हैंड सिस्टम के साथ प्रदान की गई वस्तुओं को सफलतापूर्वक समझ सकते हैं। वे लगभग 100% सफलता दर के साथ इस कार्य को पूरा करने में सक्षम थे, जो प्रस्तावित रोबोट-सहायता प्राप्त कार्य-उन्मुख प्रशिक्षण कार्यक्रम की व्यवहार्यता की पुष्टि करता है। (2) अध्ययन अवधि के दौरान चोट या प्रतिकूल घटनाओं की कोई रिपोर्ट नहीं थी और सभी रोगियों ने बताया कि रोबोटिक हैंड सिस्टम वस्तुओं में हेरफेर करने में मददगार था । इससे रोबोटिक हैंड सिस्टम की स्वीकार्यता और प्रशिक्षण कार्यक्रम की पुष्टि हुई ।
यह पहला प्रोटोकॉल है जो वास्तविक वस्तुओं 8 , 13,,1414के साथ बातचीत करने के लिए द्विपक्षीय रोबोटिक हैंड सिस्टम का उपयोग करता है ।8 हाथ के कार्य के आधार पर रोजमर्रा की गतिविधियां जटिलहैं,विशेष रूप से द्विमान्य कार्य12,जैसे पैंट पर रखना या तौलिया मरोड़ना। हमारा प्रस्ताव है कि विभिन्न लोभी पैटर्न का अभ्यास करने वाले प्रशिक्षण कार्यक्रम विषयों के हाथ के कार्य को सुविधाजनक बनाने और वास्तविक ADL प्रदर्शन को बढ़ाने में सक्षम होंगे। इस अध्ययन के लिए वस्तुओं को व्यवहार्यता, स्थिरता और मन में लोच के साथ डिजाइन किया गया था। विशेष रूप से, वस्तुओं के आकार, आकार और सामग्री को एक्सोस्केलेटन हाथ की कठोर संयुक्त स्थितियों को फिट करने और पर्याप्त संवेदी प्रतिक्रिया की अनुमति देने के लिए डिज़ाइन किया गया था। इसके अलावा, प्रत्येक आकार को "ब्रूनस्ट्रॉम चरण" में उल्लिखित एक अलग समझ पैटर्न को प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। यह चिकित्सक को एक संरचित प्रणाली देता है जो उन्हें कार्य की कठिनाई को ग्रेड करने की अनुमति देता है। इसके अलावा, रोबोटिक हैंड सिस्टम उन रोगियों को भड़काने के लिए लागू किया जा सकता है जिनके पास गंभीर रूप से बिगड़ा हुआ हाथ समारोह (यानी, ब्रूनस्ट्रॉम स्टेज ≤2) है। वे एक्सोस्केलेटन रोबोटिक हाथ की सहायता से मोटर अनुभव और संवेदी इनपुट प्राप्त कर सकते हैं।
रोबोटिक हैंड सिस्टम की कई सीमाएं हैं। एक्सोस्केलेटन हाथ की आंदोलन गति तय की जाती है और सेंसर दस्ताने की आंदोलन गति को सटीक रूप से मैच करने में असमर्थ होती है। यह बीएमटी के प्रभावों को प्रभावित कर सकता है और प्रशिक्षण कार्यों की भिन्नता को सीमित कर सकता है। छोटे आकार एक्सोस्केलेटन हाथ कुछ विषयों के लिए बहुत बड़ा हो सकता है, क्योंकि यह एक पुरुष के हाथ के आधार पर डिजाइन किया गया था । एक्सोस्केलेटन हाथ में केवल उंगली आंदोलन में एक डिग्री की स्वतंत्रता होती है और अंगूठे की स्थिति तय होती है, जो उंगलियों के त्रि-आयामी आंदोलन को प्रतिबंधित करती है और वास्तविक जीवन की वस्तुओं के साथ बातचीत करने की कठिनाई को बढ़ाती है। एक्सोस्केलेटन हाथ का वजन स्ट्रोक के मरीजों के लिए बोझ है। उन्होंने रोबोटिक हाथ से स्वतंत्र रूप से पहुंचने में कठिनाई दिखाई, इसलिए प्रभावित ऊपरी अंगों के समीपस्थ हिस्से का समर्थन करने और हाथ से प्रशिक्षण कार्यक्रम की सहायता करने के लिए हथियारों और अग्रभुजाओं पर लागू एक निलंबन प्रणाली आवश्यक है।
वास्तव में द्विमान्य-प्रतिबिंबित आंदोलनों को प्राप्त करने के लिए सेंसर दस्ताने और एक्सोस्केलेटन हाथ के बीच समरूपता को बढ़ाना महत्वपूर्ण है। छोटे हाथों को फिट करने के लिए अतिरिक्त निर्धारण लागू किया जाना चाहिए। एक्सोस्केलेटन हाथ का एक परिष्कृत संस्करण अधिक समायोज्य जोड़ों से सुसज्जित किया जाना चाहिए ताकि रोबोटिक हाथ को बहुआयामी आंदोलनों और जटिल हाथ प्रशिक्षण कार्यों को करने की अनुमति मिल सके। इसके अलावा, पुनर्वास दूर चिकित्सक द्वारा योजना बनाई कार्यक्रमों के साथ रोबोट हाथ प्रणाली का एक पोर्टेबल प्रकार घर में लागू किया जा सकता है पुनर्वास कार्यक्रमों आधारित है ।
विषय समावेशन में कई सीमाएं थीं जो प्रशिक्षण प्रोटोकॉल लागू करने के सामान्यीकरण को प्रभावित कर सकती हैं। यह प्रशिक्षण कार्यक्रम की व्यवहार्यता और स्वीकार्यता का आकलन करने के लिए एक प्रायोगिक अध्ययन है और इस प्रकार नमूना आकार बहुत छोटा है। स्ट्रोक रोगियों की कार्यात्मक विशेषताएं काफी सजातीय हैं, जिसमें एमएएस = 1, बुनस्ट्रॉम स्टेज = 2, और एफएमए स्कोर 6 से 15 तक है। इन रोगियों को उनके प्रभावित हाथों में गंभीर मोटर हानि है, ताकि, प्रणाली का उपयोग कर वृद्धि के बाद, वे मोटर प्रदर्शन में एक महत्वपूर्ण सुधार के रूप में अपने पूर्व राज्य, एक संपत्ति है कि हमारे रोबोट प्रणाली के प्रभाव को अधिक आंकना हो सकता है के साथ तुलना में था । इसके अलावा, हम आसानी से रोबोट प्रणाली द्वारा प्रभावित हाथों के आंदोलन का मार्गदर्शन करने के लिए कम स्पास्टिकिटी के साथ विषयों की भर्ती की है, लेकिन इन उपकरणों मजबूत स्पास्टिकिटी के साथ रोगियों के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है । एक व्यवहार्यता और स्वीकार्यता अध्ययन के रूप में, हमने उपचार के बाद का आकलन नहीं किया । इस अध्ययन के बाद, हम रोबोटिक-असिस्टेड टास्क-ओरिएंटेड प्रशिक्षण कार्यक्रम के प्रभावों की विशेषता के लिए एक यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण का संचालन करेंगे।
इस अध्ययन का उद्देश्य एक उपन्यास रोबोट-असिस्टेड टास्क-ओरिएंटेड हैंड रिहैबिलिटेशन प्रोग्राम विकसित करना है । प्रोटोकॉल ने कार्यक्रम की व्यवहार्यता और स्वीकार्यता का आकलन करते हुए प्रक्रियाओं के सेटअप और आवश्यकताओं को बड़े पैमाने पर कवर किया। कार्यक्रम को व्यवहार्य, स्वीकार्य और सुरक्षित होने के लिए संपन्न किया गया था। कार्यक्रम के परिणामों से पता चला है कि प्रशिक्षण प्रोटोकॉल और विशेष रूप से रोबोट की सहायता से पुनर्वास के लिए डिजाइन की वस्तुओं स्ट्रोक रोगियों के लिए न्यूरोरेहैबिलिटेशन के लिए उपयुक्त हैं । इन निष्कर्षों को सत्यापित करने के लिए, प्रशिक्षण कार्यक्रम के चिकित्सीय प्रभाव को निर्धारित करने के लिए एक यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण आवश्यक है।
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Disclosures
लेखक हितों के टकराव की घोषणा नहीं करते हैं ।
Acknowledgments
इस परियोजना को चांग गुंग मेडिकल फाउंडेशन द्वारा अनुदान BMRP390021 और विज्ञान और प्रौद्योगिकी मंत्रालय द्वारा अनुदान के साथ सबसे अधिक 107-2218-ई-182A-001 और 108-2218-ई-182 ए-001 का समर्थन किया गया था।
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Control Box | Rehabotics Medical Technology Corporation | HB01 | The control box includes a power supply, sensor glove signal receiver, motor signal transmitter, and exoskeletal hand motion mode selection unit. |
| Exoskeletal Hand | Rehabotics Medical Technology Corporation | HS01 | It is a wearable device causing the patient's fingers to move and is driven by an external motor and mechanical assembly. |
| Sensor Glove | Rehabotics Medical Technology Corporation | HM01 | Worn on the patient's unaffected side hand. The sensors in the sensor glove will detect flexing and extension of the hand, and this data will be used to control the exoskeletal hand when in bimanual mode. |
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