一种适用于慢性中风患者的柔性可穿戴额外机器人肢体
2023年10月27日
本方案介绍了一种灵活的可穿戴式冗余机器人肢体，专为协助中风患者手指康复而设计。该设计采用弯曲传感器，以实现无缝的人机交互。通过对健康志愿者和中风患者进行实验验证，结果凸显了本研究方案的有效性与可靠性。
我们的研究致力于开发额外的机器人肢体，以帮助偏瘫患者完成抓握动作。通过采用柔性传感器，我们旨在解读患者的意图，并使机器人能够执行抓取任务，最终提高患者的生活质量。本研究介绍了一种新型的柔性可穿戴机器人肢体，适用于慢性中风患者。
它有助于手指康复和抓握，具有灵巧性、安全性、顺应性、防水性，以及出色的输出与重量或压力比。该设备提供包络式和指尖式抓握模式，保持便携性，并确保用户友好的交互体验。在后续研究中，我们将主要聚焦于人机交互控制领域，特别是针对偏瘫患者抓握意图的识别与控制。
此外，一个具体的研究目标是优化机械设计以提升抓取性能。首先，组装预先设计好的模具，然后使用热熔胶将玻璃纤维固定在模具中的指定位置。称取适量的硅胶弹性体组分A和组分B，并按规定的比例混合。
使用带有可变离心力的真空混合脱泡机对弹性体混合物进行混合和脱泡。立即将混合物注入已组装的模具中，并静置约30秒。然后将模具放入真空干燥器中约一分钟，以使硅橡胶中的微小气泡逸出。
将模具从干燥器中取出，放入设定为30摄氏度的恒温箱中，保持12小时。将脱模后的橡胶体放入已填充硅橡胶的模具中。将整个组件置于设定为30摄氏度的恒温箱中，保持12小时，使硅橡胶充分固化。
将固化后的硅橡胶本体从模具中取出，并修剪多余的硅橡胶。首先，取设计好的气动抓手，用3D打印部件将其固定。使用胶带将其粘贴到手套上的适当位置。
将三个柔性弯曲传感器嵌入手套中。指导参与者进行手指的屈曲与伸展动作。使用数据采集卡记录传感器信号。
放大传感器信号并将其传输至Arduino。现在，收集手指运动过程中传感器变化的范围和模式数据。指导参与者在其活动能力范围内自由移动手指。
确定阈值后，确定停止充气和停止进一步弯曲手指的合适时间。将气动夹持器的最大气压设置为 100 千帕。收集穿戴者对其使用体验的反馈。
对六名患者的调查显示，大多数参与者对所设计的可穿戴系统的舒适性和易用性持一致认可态度。其中第五位参与者给出了较不满意的评价，并对该设备提出了重大关切。
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概述
本研究介绍了一种新型的柔性可穿戴机器人肢体，旨在帮助慢性中风患者进行手指康复和抓握任务。该设备利用柔性传感器解读患者的意图，以增强人机交互并提高生活质量。
关键研究组成部分
科学领域
- 神经科学
- 机器人学
- 康复医学
背景
- 中风患者常出现偏瘫，影响其抓握动作的执行能力。
- 现有的康复方法可能无法充分满足这些患者的需求。
- 机器人辅助可为康复提供针对性的支持。
- 人机交互对于实现有效的康复效果至关重要。
研究目的
- 开发一种用于辅助中风患者手指康复的额外机器人肢体。
- 增强偏瘫患者的抓握能力。
- 通过实验研究验证该机器人肢体的有效性。
使用的方法
- 柔性可穿戴机器人肢体的设计与开发。
- 采用弯曲传感器以解析用户意图。
- 在健康志愿者和脑卒中患者中开展实验。
- 在真实康复任务中评估该设备的性能。
主要结果
- 该机械肢体能有效协助患者完成抓握任务。
- 实验表明该设备具有可靠性和良好的用户友好性。
- 受试者报告生活质量及康复效果得到改善。
- 该研究证实了机械肢体在中风康复中的应用潜力。
结论
- 这种柔性的可穿戴机器人肢体在辅助中风患者方面展现出良好的应用前景。
- 仍需进一步研究以优化人机交互控制。
- 该技术有望显著提升康复治疗的实践水平。
常见问题
行业重要性概述
可穿戴的额外机器人肢体代表了神经康复领域的一项战略性进展，能够为抓握功能受损的慢性中风患者提供精确且由用户驱动的辅助支持。该技术填补了功能恢复方面的一个关键空白，为运动功能的定量评估和迭代改进提供了平台。将其整合到早期设备开发流程中，有助于提升对转化型康复解决方案的预测信心。
生物制药研发中的战略应用
早期发现与靶点验证
- 可在与疾病相关的群体中实现对运动功能恢复假设的定量探究。
- 支持对神经康复辅助装置靶点的功能性验证。
- 通过将传感器输出与患者意图及装置响应相联系，有助于实现机制层面的风险降低。
筛选与检测方法开发
- 提供标准化平台，用于评估抓握性能和康复指标。
- 提供可重复的基于传感器的读数，实现不同条件间的对比分析。
- 支持对设备与用户交互进行可扩展性评估，以优化迭代设计。
转化与临床前研究
- 将设备输出与卒中康复中具有临床意义的功能性终点保持一致。
- 实现从台式验证到以患者为中心的可用性研究的连续性。
- 支持辅助技术在风险调整基础上向临床评估推进。
流程与工作流整合
这款可穿戴式机器人肢体适用于从早期设备概念验证到患者群体中临床前可用性和功能性评估的整个研究过程。
- 发现生物学： 将传感器衍生的意图检测与功能输出相关联，支持基于假设的设备优化。
- 筛选： 提供可重复、定量的抓握指标，用于设备性能基准测试。
- 分析： 实现用户-设备交互及康复进展的统计学比较。
- 转化研究： 搭建实验室研发与真实世界患者反馈及功能结果之间的桥梁。
- 企业级复用： 建立模块化、可适应的平台，支持更广泛的神经康复设备开发。
运营与企业影响
- 科学价值：提高对器械介导的运动功能恢复及靶点激活的预测可信度。
- 操作价值：标准化用户交互与数据采集，支持可扩展的研究。
- 战略价值：基于定量的用户反馈，为器械的进一步开发提供决策依据。
- 项目组合影响：支持在神经康复技术管线中，根据风险调整对辅助技术进行优先级排序。
实施注意事项
- 需要具备传感器集成、气动驱动和人机交互方面的专业知识。
- 需要能够使用数据采集系统和柔性传感器技术。
- 要求跨团队在设备组装和可用性测试方面实现标准化。
- 在不同患者群体中的应用可能需要进行阈值校准和人体工程学调整。
- 实际限制包括用户舒适度的个体差异以及设备反馈集成问题，这一点在受试者的反馈中已有体现。
