Method Article

Plataforma Ingeniería y Protocolo Experimental para el Diseño y Evaluación de una controlada por Neuralmente Powered transfemoral de prótesis

DOI:

10.3791/51059

July 22nd, 2014

In This Article

Summary

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Las interfaces de los nervios de la máquina (NMI) se han desarrollado para identificar el modo de locomoción del usuario. Estos INM son potencialmente útiles para el control neural de piernas artificiales alimentados, pero no han sido plenamente demostrada. En este trabajo se presenta (1) nuestra plataforma de ingeniería diseñado para una fácil implementación y desarrollo del control neural de potencia prótesis de miembros inferiores y (2) un montaje experimental y el protocolo en un entorno de laboratorio para evaluar piernas artificiales controladas neural-en pacientes con amputaciones de miembros inferiores de forma segura y de manera eficiente.

Abstract

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Para habilitar la operación intuitiva de piernas artificiales alimentados, se desea una interfaz entre el usuario y la prótesis que puede reconocer la intención de movimiento del usuario. Una novela de interfaz neural-máquina (NMI), basado en la fusión neuromuscular mecánica desarrollada en nuestro estudio anterior ha demostrado un gran potencial para identificar con precisión el movimiento previsto de amputados transfemoral. Sin embargo, esta interfaz aún no se ha integrado con una pierna de prótesis accionada por un verdadero control neural. Este estudio tiene por objetivo presentar (1) una plataforma flexible para implementar y optimizar el control neural de la potencia prótesis de miembro inferior y (2) un montaje experimental y el protocolo para evaluar el control de la prótesis neural en pacientes con amputaciones de miembros inferiores. Primero una plataforma basada en un PC y un entorno de programación visual se desarrollaron para implementar los algoritmos de control de prótesis, incluyendo algoritmo NMI formación, NMI algoritmo de pruebas en línea, y el algoritmo de control intrínseco. Para demostrar lafunción de esta plataforma, en este estudio el NMI basada en la fusión-neuromuscular mecánica fue integrado jerárquicamente con control intrínseco de una prótesis transfemoral prototípico. Un paciente con una amputación transfemoral unilateral fue reclutado para evaluar nuestro controlador neuronal implementada al realizar actividades, como pararse, caminar a nivel del suelo, el ascenso de rampa, y la rampa de descenso continuo en el laboratorio. Una novela configuración experimental y el protocolo fueron desarrollados con el fin de probar el nuevo control de prótesis de forma segura y eficiente. La plataforma se presenta la prueba de concepto y la configuración experimental y el protocolo podrían ayudar al futuro desarrollo y aplicación de las piernas artificiales alimentados controlados neurológicamente.

Introduction

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Desarrollado prótesis de miembros inferiores han ganado cada vez más la atención tanto en el mercado comercial de 1,2 y la comunidad de investigación 3-5. En comparación con piernas ortopédicas pasivas tradicionales, prótesis articulares motorizados tienen la ventaja de permitir amputados de miembros inferiores para llevar a cabo de manera más eficiente las actividades que son difíciles o imposibles cuando se usan dispositivos pasivos. Sin embargo, en la actualidad, la transición sin tropiezos actividad (por ejemplo, desde el nivel del terreno a pie de escaleras de ascenso) sigue siendo un tema difícil para los usuarios de la pierna de ....

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Protocol

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1. Plataforma de Aplicación del control neural de la Powered Prótesis transfemoral

Una plataforma de ingeniería fue desarrollado en este estudio para poner en práctica y evaluar el control neural de piernas artificiales alimentados. El hardware incluye un PC de escritorio con 2.8 GHz CPU y 4 GB de RAM, una tarjeta de adquisición de datos multi-funcional con dos convertidores de analógico a digital (ADC) y convertidores de digital a analógico (DAC), un controlador de motor, digitales / Os, y una prótesis transfemoral powered prototípico diseñado en nuestro grupo 12. Las entradas de los sensores analógicos fueron digitalizadas por ....

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Results

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La figura 4a muestra siete canales de señales EMG de superficie medidas de los músculos del muslo de la extremidad residual del sujeto cuando actuó flexión de la cadera / extensión, tal como se describe en el Protocolo 3.2.6. Figura 4b muestra seis ciclos de marcha de señales EMG registradas cuando el sujeto entró en un sendero para caminar a nivel del suelo, durante Protocolo 3.3.4. A partir de esta figura, se puede ver que la nueva interfaz electrodo-zócalo EMG diseñado puede proporci.......

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Discussion

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Una plataforma de ingeniería fue desarrollado en este estudio para implementar fácilmente, optimizar y desarrollar el verdadero control de los nervios de las prótesis accionadas. Toda la plataforma se ha programado en un entorno de desarrollo basado en la instrumentación virtual y ejecutado en un PC de escritorio. El software de control se compone de varios módulos independientes e intercambiables, en cada uno de los cuales una funcionalidad específica fue ejecutado (es decir, el reconocimiento de MNI intención.......

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Disclosures

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No hay conflictos de interés declarado.

Acknowledgements

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Este trabajo fue apoyado en parte por los Institutos Nacionales de Salud en virtud de concesión RHD064968A, en parte por la National Science Foundation según la Subvención 0.931.820, 1.149.385 Grant y Grant 1.361.549, y en parte por el Instituto Nacional de Investigación sobre Discapacidad y Rehabilitación bajo la Concesión H133G120165. Los autores agradecen a Lin Du, Ding Wang y Gerald Hefferman en la Universidad de Rhode Island, y Michael J. convento de monjas en el convento de monjas de ortesis y prótesis Technology, LLC, por su gran sugerencia y ayuda en este estudio.

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Sensores EMG inalámbricos Trigno Delsys, Inc.
Estación base EMG inalámbrica TrignoDelsys, Inc.
tarjeta DAQ multifuncional (PCI-6259)National Instruments, Inc.
Potenciómetro (RDC503013A)ALPS Electric CO., LTD1
Codificador (serie MR)Maxon Precision Motors, Inc.
Controlador de motor (ADS50/10) Motores de precisión Maxon, Inc.
Fuente de alimentación de 24 V (DPP480)TDK-Lambda Americas, Inc.
6 Célula de carga DOF (Mini58)ATI Industrial Automation1
Sistema de rieles de techoRoMedic, Inc.
NI LabView 2011National Instruments, Inc.
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References

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  1. The POWER KNEE. , http://www.ossur.com/prosthetic-solutions/products/knees-and-legs/bionic-knees/power-knee (2014).
  2. Walk. BiOM Ankle System. , http://www.biom.com (2014).
  3. Martinez-Villalpando, E. C., Herr, H. Agonist-antagonist active knee prosthesis: a preliminary stu....

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Neural Machine InterfacePowered Prosthetic LegSurface EMG MeasurementProsthesis Alignment CalibrationTraining Data CollectionClassifier TrainingNeural Control TestingActivity Mode TransitionsExperimental Setup ProtocolLower Limb Amputation

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