22 juillet 2014
Interfaces Neural-machine (INM) ont été développés pour identifier le mode de locomotion de l'utilisateur. Ces laboratoires nationaux de métrologie sont potentiellement utiles pour le contrôle neural de jambes artificielles alimentées, mais n'ont pas été pleinement démontrée. Ce document présenté (1) notre plate-forme d'ingénierie conçu pour la mise en œuvre facile et le développement du contrôle neuronal pour motorisés prothèses des membres inférieurs et (2) un dispositif expérimental et protocole dans un e
L'objectif général de cette procédure est de présenter un dispositif expérimental et un protocole en milieu de laboratoire afin d'évaluer des jambes artificielles contrôlées de manière neuronale chez des patients ayant subi une amputation des membres inférieurs. Cela est réalisé en préparant tout d'abord la mesure des signaux EMG de surface provenant des muscles restants du membre inférieur du sujet. Ensuite, la jambe prothétique motorisée portée par le sujet recruté est alignée et calibrée.
Ensuite, les données d'entraînement sont recueillies et les classificateurs de l'interface neuronale sont entraînés. La dernière étape consiste à évaluer les performances du contrôle neural de la prothèse de jambe motorisée sur le sujet amputé recruté. En fin de compte, la prothèse de jambe motorisée contrôlée de manière neuronale est utilisée pour permettre au sujet d'effectuer diverses activités telles que rester debout sur un sol plat, marcher sur une pente, monter une rampe et descendre une rampe de manière sûre et continue en laboratoire.
Le principal avantage de cette plateforme d'ingénierie de conception est que chaque bloc fonctionnel peut être facilement débogué, modifié et mis à jour. En outre, l'ajout ou la suppression de fonctions ou la modification des connexions entre les modèles peuvent être facilement réalisés dans le programme informatique. La nouvelle conception de l'interface de douille d'électrode permet d'obtenir un enregistrement de signal EMG de haute qualité, une suspension étanche de la douille et un bon confort pour l'utilisateur.
Par conséquent, cette conception peut être utilisée pour étudier les propriétés ou la fonction musculaire dans les membres résiduels des amputés des membres inférieurs. La démonstration de la procédure sera assurée par un intervenant, William Boatwright et Aaron Fleming.
Les étudiants de notre laboratoire préparent le sujet au test en lui mettant un harnais antichute de taille adaptée et en l'attachant au système de rail au plafond. Ensuite, sélectionnez sept capteurs EMG sans fil entièrement chargés. Entrez dans le mon et placez les capteurs EMG dans la douille d'aspiration personnalisée aux emplacements préparés.
Notez le numéro de commande des capteurs et associez-les aux emplacements EMG. Après avoir nettoyé la peau du moignon du sujet avec de l'alcool isopropylique, fixez la prothèse motorisée à l'emboîture à aspiration à l'aide d'un adaptateur pyramidal. Aidez le sujet à enfiler l'emboîture à aspiration et vérifiez qu'elle est solidement fixée au moignon du sujet.
Ensuite, activez le logiciel de diffusion en continu des données analogiques EMG en temps réel. Puis demandez au sujet d'effectuer une flexion et une extension de la hanche, une abduction et une adduction de la hanche, ainsi qu'une imagination de flexion et d'extension du genou, et examinez les signaux EMG afin de vérifier le contact des électrodes EMG et la transmission des données pour aligner et calibrer la prothèse motorisée. Commencez avec le sujet en position debout tenant un déambulateur d'assistance, puis ajustez un ensemble de vis de rotation sur l'adaptateur jusqu'à ce que la position de la prothèse soit alignée géométriquement avec l'emboîture.
Demandez au sujet de soulever la prothèse du sol et de calibrer la cellule de charge située sur le fût prothétique. Instruisez le sujet de s’exercer à marcher sur différents types de terrain : sol plat, montée de rampe et descente de rampe. Lorsqu’il porte la jambe prothétique motorisée, demandez au sujet de continuer jusqu’à ce qu’il se sente confiant dans sa marche avec le dispositif motorisé et qu’il adopte un schéma de démarche régulier.
Dans chaque activité, expliquez au sujet le parcours prédéfini à suivre et demandez-lui de se placer à l'endroit de départ du parcours. Ensuite, allumez la prothèse motorisée et chargez les paramètres dans le contrôleur intrinsèque. Exécutez un programme informatique de collecte de données d'entraînement et mettez le contrôle intrinsèque en mode station debout en cliquant sur le bouton correspondant dans l'interface graphique utilisateur ou gooey.
Ensuite, demandez au sujet de marcher sur un terrain plat à sa vitesse de marche confortable choisie librement. En même temps, cliquez sur le bouton de marche sur terrain plat de l'interface graphique avant le décollement du pied de la jambe avant du sujet, ce qui active automatiquement le contrôle intrinsèque en mode marche sur terrain plat. Lorsque le sujet approche du bord de la rampe, cliquez sur le bouton de montée de rampe de l'interface graphique avant le décollement de la jambe prothétique, au moment où le sujet pose le pied sur la rampe, ce qui commute le contrôle intrinsèque en mode montée de rampe pour des raisons de sécurité.
Permettez au sujet d'utiliser une rampe d'appui lorsqu'il marche sur la rampe. Lorsque le sujet arrive au bord de la rampe, cliquez à nouveau sur le bouton de marche. Avant que le talon de la jambe prothétique n'entre en contact avec la plateforme plane, ce qui active le mode de marche sur terrain plat du contrôle intrinsèque de la prothèse.
À la fin du parcours de marche, demandez au sujet de s'arrêter et de rester debout en même temps. Cliquez sur le bouton debout avant la phase de double appui, ce qui rétablit le contrôle intrinsèque en mode debout. Après environ cinq secondes, arrêtez l'acquisition des données en cliquant sur le bouton d'arrêt.
Répétez la procédure tandis que le sujet parcourt en sens inverse le trajet jusqu’à l’emplacement de départ. La seule différence consiste à passer le contrôle intrinsèque en mode descente de rampe. Lorsque le sujet marche sur la rampe descendante, répétez dix fois l’aller-retour sur la rampe, puis examinez la qualité du signal de l’ensemble de données d’entraînement collectées.
Ensuite, entraînez les classificateurs de reconnaissance de motifs dans l'interface neuronale par machine à l'aide d'un module d'entraînement hors ligne. Utilisez les signaux EMG et mécaniques recueillis, les modes d'activité étiquetés pendant la procédure d'entraînement et les phases détectées pour construire un motif dépendant de la phase. Les classificateurs enregistrent automatiquement les paramètres des classificateurs pour une utilisation ultérieure lors d'une session de test en ligne.
Commencez la prochaine série de tests en demandant au sujet de se placer au point de départ du parcours de marche. Après avoir allumé la prothèse motorisée, chargez le classificateur entraîné dans le module de test en ligne et les paramètres dans le contrôleur intrinsèque. Ensuite, demandez au sujet de commencer les essais de test en position debout.
Ensuite, passez progressivement à la marche sur terrain plat, à la montée sur rampe, à nouveau à la marche sur terrain plat, puis arrêtez-vous enfin. À la fin du parcours de marche, demandez au sujet d'effectuer chaque activité à un rythme confortable. Prévoyez des périodes de repos entre les essais afin d'éviter la fatigue durant chaque essai de test.
Affichez les modes d'activité de la prothèse et les mesures de l'angle de l'articulation du genou sur un moniteur, et enregistrez toutes les mesures et sorties de contrôle à des fins d'évaluation ultérieure. Les signaux EMG bruts enregistrés à partir des muscles de la cuisse du membre résiduel du sujet présentent un schéma caractéristique lorsque le sujet alterne entre flexion et extension de la hanche. Les signaux EMG bruts enregistrés pendant que le sujet marchait sur un terrain plat sont montrés ici ; d'après ces figures, on peut constater que l'interface entre la prise électrode EMG et le moignon peut fournir une interface de bonne qualité.
Mesures des signaux EMG. On a demandé au sujet de commencer en position debout, puis de passer à une marche au niveau du sol, suivie d'une montée sur une rampe, d'une marche au niveau du sol, et enfin de s'arrêter à l'extrémité du parcours. Ensuite, en retournant au point de départ initial en sens inverse, le sujet a pu commuter en douceur le mode de contrôle de la prothèse transfémorale motorisée en fonction de ses modes d'activité intentionnels.
La ligne pointillée rouge indique le moment critique défini de chaque transition de mode d'activité pour les passages de la marche sur terrain plat à la rampe, à la montée ou à la descente, et de la position debout à la marche. Le moment critique correspondait au début de la phase de balancement, c'est-à-dire le décollement des orteils lors des transitions de la rampe, de la montée ou de la descente vers la marche sur terrain plat, ainsi que de la marche vers la position debout. Le moment critique correspondait au début de l'acceptation du poids, c'est-à-dire le contact du talon avec le sol plat.
Environ 18 secondes après le début de cet essai, la prothèse a incorrectement basculé en mode montée de rampe alors que le sujet marchait sur un terrain plat, en raison d'une reconnaissance erronée de l'intention de l'utilisateur par l'interface cerveau-machine. Des erreurs de ce type n'ont pas provoqué de changement significatif dans la cinématique de la marche du sujet et n'ont pas été perçues par celui-ci. Cependant, certaines erreurs perturbant la stabilité de la démarche du sujet ont été observées lors de certains essais, mais aucune n'a provoqué une chute du sujet.
Notre dispositif expérimental et notre protocole de principe pourraient fournir des outils pratiques afin d'optimiser davantage le contrôle neurologique et le contrôle intrinsèque des prothèses de membre inférieur à poudre, et pourraient contribuer au développement d'une véritable prothèse bionique de membre inférieur pouvant être utilisée facilement, de manière fiable et intuitive par les utilisateurs. Après avoir visionné cette vidéo, vous devriez avoir une bonne compréhension de la manière d'appliquer la plateforme technologique développée pour évaluer de façon sûre et efficace, en milieu de laboratoire, les patients porteurs de jambe artificielle contrôlée par voie neurologique ayant subi une amputation du membre inférieur.
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Cette étude présente un dispositif expérimental et un protocole permettant d'évaluer des jambes artificielles commandées par voie neuronale chez des patients ayant subi une amputation des membres inférieurs. La recherche vise à améliorer la fonctionnalité des prothèses motorisées grâce à des interfaces neuronales-machine (NMI).
Ce travail établit une plateforme d'ingénierie souple pour évaluer les prothèses actives de membre inférieur commandées de manière neuronale, comblant ainsi un manque critique dans la traduction des recherches sur les interfaces cerveau-machine (NMI) en systèmes prothétiques fonctionnels. En intégrant le NMI au contrôle intrinsèque de la prothèse et en validant les performances chez des sujets amputés lors de tâches de marche, la plateforme permet une réduction mécanistique des risques associés aux stratégies de commande neuronale avant le développement préclinique et clinique. L'approche renforce la confiance prédictive dans la validation des cibles pour le décodage de l'intention motrice et oriente les décisions d'investissement en neuroprothèses en fournissant un système reproductible et évolutif pour l'évaluation fonctionnelle en phase précoce.
La plateforme établit un lien entre la biologie de la découverte (interprétation des signaux neuronaux) et l'identification de candidats thérapeutiques (optimisation des algorithmes de contrôle) ainsi que les travaux précliniques (tests de sécurité et de reproductibilité), ce qui la positionne comme une capacité réutilisable tout au long du processus de développement des neuroprothèses.