Un protocollo riabilitativo strutturato per Improved multifunzionale protesica di controllo: un caso di studio

Summary

Mentre lo sviluppo protesico si muove verso l'obiettivo del controllo naturale, sfruttare la capacità intrinseca degli amputati di apprendere nuove abilità motorie può consentire la competenza. Questo manoscritto descrive un protocollo riabilitativo strutturato, che include strategie di imitazione, ripetizione e apprendimento per rinforzo, per un migliore controllo protesico multifunzionale.

Abstract

Advances in sistemi robotici hanno portato protesi per l'arto superiore che può produrre movimenti multifunzionali. Tuttavia, questi sistemi sofisticati richiedono amputati di arto superiore per imparare schemi di controllo complessi. Gli esseri umani hanno la capacità di apprendere nuovi movimenti attraverso l'imitazione e altre strategie di apprendimento. Questo protocollo descrive un metodo di riabilitazione strutturato, che comprende l'imitazione, la ripetizione, e apprendimento per rinforzo, e mira a valutare se questo metodo può migliorare il controllo protesi multifunzionale. Una sinistra sotto il gomito amputato, con 4 anni di esperienza in uso protesico, hanno partecipato a questo caso di studio. La protesi è stata utilizzata una mano di Michelangelo con la rotazione del polso, e le caratteristiche aggiunte di flessione del polso ed estensione, che ha permesso più combinazioni di movimenti della mano. Il partecipante Procedura di Valutazione Southampton mano punteggio migliorato 58-71 seguente formazione strutturata. Questo suggerisce che un protocollo di formazione strutturato imitzione, la ripetizione e rinforzo possono avere un ruolo per imparare a controllare una nuova mano protesica. Uno studio clinico più grande è però necessario per supportare questi risultati.

Introduction

Sostituzione funzione della mano in amputati è uno sforzo difficile. Coordinare i movimenti altamente qualificati della mano non è una capacità innata, e gli esseri umani vogliono anni per imparare a sviluppare. ^1-5 Dopo la perdita traumatica di una mano, replica questa capacità mediante protesi non è un'operazione banale e può richiedere un periodo di apprendimento prolungato .

Progettazione protesica e metodi di interfacciamento per il loro controllo sono soggetti a rapida innovazione tecnologica, con l'obiettivo del controllo multifunzionale in modo naturale. ⁶ La complessità di questi sistemi di controllo aumenta notevolmente per fornire più funzioni per amputati. Per garantire un controllo accurato di tali sistemi, e di ridurre l'abbandono delle nuove tecnologie, occorre stabilire formazione adeguata. Questo è probabilmente più successo se si basa su strategie di apprendimento inerenti gli amputati.

Vision può svolgere un ruolo importante durante leARNING di movimenti della mano. Studi comportamentali hanno dimostrato che osservando le azioni degli altri ⁷ o utilizzando segnali visivi ^8, individui normodotati imparano e coordinare nuovi movimenti. Attraverso un processo di osservazione, comprensione e l'esecuzione di un'azione osservata, gli individui sono in grado di imitare le azioni degli altri. Reti corticali specifici, che possono includere un sistema di neuroni specchio (MNS), si ritiene essere alla base di questa funzionalità, e possono avere un ruolo nel controllo protesi. ^9-11

Il ruolo dell'imitazione potrebbe non solo essere limitato a eseguire azioni che sono già state viste, ma insieme con il MNS, consente l'esecuzione di movimenti che non sono ancora stati osservati ma estrapolati dal repertorio motorio dell'osservatore. ^12, infatti, l'imitazione non possono necessariamente essere un'abilità innata, ma una accruement delle capacità motorie nel tempo che portano ad azioni più esperti e sofisticati. ^{13 La} strength di osservare le azioni, oltre semplicemente immaginarle, ha dimostrato di migliorare l'apprendimento di nuove attività. ¹⁴ Pertanto, l'imitazione può essere un approccio pragmatico per amputati di formazione, come l'evidenza suggerisce che un processo diretto obiettivo ^15, con l'obiettivo in ambito riabilitativo di abilitare la funzione della mano protesica utile.

Studi riabilitazione hanno dimostrato separatamente che segnali visivi, come le simulazioni virtuali di una mano protesica, incoraggiano amputati durante formazione di riabilitazione. ¹⁶ Inoltre, l'uso della ripetizione quando è condotto in un paradigma bloccato ha dimostrato di consentire una rapida formazione di arto superiore protesico controllo. ¹⁷ Mentre simulazioni virtuali hanno dimostrato di essere altrettanto efficace come un reale controllo di protesi di mano per consentire agli utenti abili-corpo per controllare i dispositivi mioelettriche, ¹⁸ il loro effetto sulla amputati utilizzano misure di outcome standardizzate non è chiaro. Infine, dove i protocolli per AMPU arto superioreformazione zione esiste, il ruolo dell'imitazione nell'apprendimento del controllo protesi non è esplicitamente discussa. ^19,20

Questo studio mira a capire se l'uso di imitazione, in combinazione con la ripetizione e rinforzo, ha un impatto positivo sulla apprendimento del controllo protesico multifunzionale come parte di un programma di formazione strutturato.

Presentato qui è un caso di un amputato transradiale che è stato addestrato ad usare una mano protesica multifunzionale. Il partecipante aveva già abituate ad operare protesi tradizionali mioelettriche. Usando segnali visivi, sia sotto forma di imitazione di un dimostratore sana e semplice computer di feedback visivo, il amputato rapidamente migliorato la gestione del suo nuovo dispositivo.

Protocol

Questo studio è stato condotto in conformità con la Dichiarazione di Helsinki, come approvato dal comitato etico della ricerca locale. Lo studio è stato spiegato in dettaglio al partecipante prima di iniziare, permettendo al partecipante il tempo per valutare la decisione di prendere volontariamente parte allo studio e confermare la sua partecipazione entro informato, consenso scritto.

Nota: Un uomo, di età compresa tra 27 anni, ha preso parte allo studio. Il partecipante ha avuto visione normale, è un sotto-gomito amputato a sinistra, ed è stato un utente esperto (consumo totale di 4 anni protesi). Prima di iniziare questo studio la protesi ha usato su base giornaliera è stata una protesi della mano mioelettrica 4 canali con rotazione del polso per 12-15 ore al giorno per 15 mesi. La mano destra del partecipante era stato precedentemente chirurgicamente ricostruito, ma non aveva altra menomazione fisica o neurologico.

1. Disegno dello studio

1. Dividere lo studio in due sessioni: nd39; ve uso, e utilizzare in seguito formativo strutturato.
   Nota: Questo per consentire il confronto intra-soggetto prima e dopo l'allenamento, rispettivamente.
2. Assicurarsi che queste due sessioni sono almeno tre mesi, in modo da essere trattati come indipendenti l'una dall'altra.
3. All'inizio di entrambe le sessioni, montare uno zoccolo personalizzato e protesi al partecipante. Assicurarsi che gli algoritmi di hardware e di controllo protesi corrispondono a quelli dettagliati nella sezione Materiali di questo protocollo. Assicurarsi che il partecipante non è in grado di utilizzare la protesi personalizzata nel tempo intercorso tra le sessioni.
4. Addestrare il paziente secondo la procedura descritta nella Sessione Naïve e strutturati sezioni seduta di allenamento di questo protocollo. All'inizio di ciascuna di queste sessioni, calibrare l'hardware protesico. Utilizzare i dati di calibrazione raccolti per il controllo protesi in tempo reale.
5. Una volta che la sessione Naïve e strutturato sessione di formazione sono completi, valutare la paL'esecuzione da parte rticipant utilizzando la misura del risultato Southampton Procedura di valutazione della mano (SHAP). ²³ Confronta i punteggi Shap a una misura di base che utilizzano protesi standard del partecipante (ottenuta prima di sessioni di allenamento sia).

2. Materiali

1. Montare il partecipante con una presa di custom-built. Allegare una protesi in commercio secondo le istruzioni del produttore. Dotare la mano protesica con componenti prototipo che permettono ad azionamento flessione del polso, l'estensione e la rotazione. Ciò consente al partecipante di controllare la mano con 3,5 gradi di libertà (DOF) (Tabella 1).
   Nota: In questo esperimento è stata utilizzata una mano Michelangelo (vedi Materiali List). Altri dispositivi terminali in grado di polso di rotazione, flessione ed estensione, insieme con funzioni di presa standard, sarebbe anche opportuno.
2. Segnali EMG registrare utilizzando otto elettrodi segnale grezzo equidistante posizionati intorno al moncone,e un sistema di decodifica di bordo alla velocità di campionamento di 1000 Hz e digitalizzato con profondità di 10 bit. Eseguire la filtrazione iniziale e amplificazione all'interno degli elettrodi stessi secondo le specifiche del fornitore. Utilizzare un personal computer (PC) per condurre l'elaborazione principale, che comunica con l'hardware di acquisizione e controlla la protesi tramite una connessione wireless.
   Nota: In questo studio gli elettrodi EMG di superficie e del sistema di bordo di decodifica (AxonBus) utilizzati erano di Otto Bock. Altri produttori di dispositivi simili potrebbero fornire risultati utili. La connessione wireless era via Bluetooth, e similmente altre modalità può essere applicata.

3. algoritmo di controllo

1. Usare un algoritmo di controllo che fornisce il controllo simultaneo e proporzionale protesi su più gradi di libertà. ²¹ L'algoritmo utilizzato in questo studio è stata una decisione a due stadi fare paradigma, in modo che dipendente dal contesto movimento stima era possibile.
2. Al momento della formazione del sistema, che contiene tutti i movimenti controllabili DOF singoli, registrare un elettromiogramma arrivo (EMG).
3. Nella prima fase, valutare le informazioni dimensionali intrinseco del movimento desiderato in base alla distanza di Mahalanobis del appena calcolato funzione EMG vettore dai dati di addestramento. Prendere una decisione sul fatto che l'intenzione dell'utente è stato quello di effettuare una multa di un movimento simultaneo di 2 DOF grossolana 1-DOF o.
   Nota: Mahalanobis distanza di un vettore di feature x alla classe I, con la classe intendo vettore μ _{i e} matrice di covarianza Σ _{i è calcolato} come:
   
   Come descritto in Amsuess et al, la funzione vettoriale appena calcolato viene mappato al alto spazio dimensionale e la distanza di Mahalanobis del punto trasformato qualsiasi punti di classe addestrati viene preso come misura di novità. ²¹ Un empiricamentedeterminata soglia che dà la distanza decisione di novità (2-DOF) o meno (1-DOF).
4. Nella seconda fase, sulla base della decisione precedente, utilizzare uno dei due stimatori paralleli - uno trattare con i movimenti sequenziali (SEQ-E) e gli altri movimenti simultanei manipolazione (SIM-E) - per fornire i segnali di controllo per la protesi.
   Nota: SEQ-E è in sostanza uno stimatore proporzionale (cioè, la forza di contrazioni muscolari) basato su modelli spaziali comuni (CSP) ^21, mentre SIM-E è un regressore lineare, che dirige contemporaneamente 2 DOF del polso.

Quadro 4. Software

Nota: Il framework software utilizzato in questo studio ha permesso gestione della comunicazione tra l'hardware protesica e l'algoritmo di controllo incorporato. E 'offerto anche strumenti di formazione visiva di supporto necessari per massimizzare la formazione dei partecipanti.

1. Visualizza la quadratico medio (RMS) della EMG segnali raccolti dai 8 elettrodi posizionati equidistanti in una forma di un diagramma polare di ampiezza EMG in funzione della posizione degli elettrodi. Questo feedback visivo consente facile controllo della distribuzione spaziale della EMG nel piano trasversale dell'avambraccio. Utilizzando una tale impostazione, ognuno dei movimenti degli utenti può quindi suscitare un modello distinto ²² nel diagramma polare, che possono poi essere salvati e utilizzati per allenarsi per la ripetibilità del gesto specifico.
   Nota: Il quadro consente la raccolta dei dati EMG nel modo pattern recognition ^standard 23 Per ciascun canale EMG RMS oltre 40 msec è calcolato come.
   
   con conseguente osservazioni per ogni finestra insieme.
2. Per la taratura iniziale raccolgono contrazione volontaria valori per ciascun massima a lungo termine (MLVC) destinati movimento. Prompt il partecipante utilizzando la mano del dimostratore di svolgereil movimento desiderato dando istruzioni vocali e visive per 5 sec.
3. Dopo la calibrazione, presentare il partecipante con una serie di segnali trapezoidali. Questi profili di forza contengono set plateau al 30%, 60% e il 90% del massimo calibrata.
4. All'interno di ogni prova, istruire il partecipante per guidare il puntatore rosso lungo lo spunto modulando il livello di forza del moto richiesto (Figura 1). La posizione verticale del puntatore corrisponde ai valori RMS sommato per tutti gli otto canali. Impostare la durata della prova di 5 sec con intervallo plateau corrispondente al centro 3 sec.

5. Naïve Sessione

Nota: Durante la sessione di allenamento ingenuo, il partecipante non aveva alcuna esperienza precedente del sistema di controllo protesico utilizzato in questo studio.

1. Non dare il partecipante alcuna formazione clinica formale, ma solo indicare che 8 azioni del moncone, di cui uno è uno stato di riposo,consentirà il controllo di un bersaglio visiva sullo schermo del computer. Questi compiti sono simili a quelli utilizzati in riconoscimento classico pattern approcci per il controllo protesica ^23, e per tali metodi il partecipante in questo studio avevano circa 60 hr dell'esperienza precedente.
2. Visualizzare i movimenti richiesti sullo schermo in termini di testo e un'immagine statica mentre a seguito di un segnale visivo (Figura 1).
3. Mostra il partecipante suoi schemi di attivazione EMG, che corrispondono a otto diagrammi polari specifici e unici (Figura 2).
4. Utilizzare le istruzioni udibili per incoraggiare i partecipanti a seguire il suggerimento visivo. Queste istruzioni udibili devono essere identici se utilizzati nella sessione di formazione strutturato.
5. Ripetere le operazioni per tre volte con diverse posizioni del braccio (rilassato, raggiungendo davanti, raggiungendo attraverso) per migliorare la formazione del sistema. Tenete a mente che ci sono 8 diverse azioni e tre livelli di forza, una volta che tutte le posizioni delle braccia sono coperti,Ingresso formazione sistema riassume al totale di 72 campioni individuali.
6. Una volta completato, consentirà al partecipante la possibilità di praticare il controllo in tempo reale prima di completare la valutazione dell'esito SHAP.
7. Assicurarsi che il partecipante non ha accesso agli algoritmi protesi e di controllo personalizzati oltre la fine della sessione ingenuo.

6. Structured Training Session

1. Tre mesi dopo la seduta ingenuo, eseguire una sessione di allenamento strutturato.
2. Struttura della sessione nei seguenti passaggi ordinati (Figura 3):
   1. Per imitazione, istruire il partecipante direttamente imitare le otto azioni desiderate (Tabella 1) eseguita dal manifestante in tempo reale. Eseguire ogni azione per 3 secondi.
   2. Per la ripetizione, chiedere al partecipante di ripetere l'azione che è stato imitato per 10 volte, in modo che ogni azione viene eseguita per 30 sec.
   3. Per di rinforzo e di computer sysformazione tem, chiedere ai partecipanti di impegnarsi ora con feedback visivo del computer, che è esattamente la stessa impostazione della sessione naïve. Verificare che non vi è alcuna differenza tra queste due sezioni.
   4. Per il controllo protesi, chiedere al partecipante di praticare controllo in tempo reale della protesi su misura prima di completare la valutazione risultato.
3. Durante l'imitazione, ospitare il partecipante a un angolo di 45 ° il dimostratore e fornire una visione completa e senza ostacoli della mano del manifestante corrispondenza del lato affetto del partecipante durante tutte le azioni (Figura 4). Nessun segnali visivi provenienti da uno schermo di computer dovrebbero essere a disposizione del partecipante in questo momento.
4. Per ripetizione, durante le azioni del partecipante, hanno il manifestante osservare la corrispondente attività EMG rappresentato dai diagrammi polari di ogni movimento (Figura 4). Una volta che il dimostratore ha stabilito che il participant può produrre pattern di attivazione EMG unici e ripetibili per ogni movimento, chiedere al partecipante di ripetere le azioni per 30 secondi senza indizi visivi.
   Nota: Ci sono complessivamente 8 azioni uniche - sette di loro (polso pronazione / supinazione, flessione del polso / estensione, a mano aperta, caposquadra e pinch fine) che richiedono attivazione muscolare, e l'ottavo di essere alcuna azione che rappresenta uno stato di rilassamento costante.
5. Dopo rinforzo e sistema di training computer, presenterà il partecipante con feedback visivo delle sue otto azioni, esattamente come si è visto nella sessione ingenuo, che corrispondono agli otto diagrammi polari uniche e specifiche sullo schermo del computer (Figura 3). Per ottimizzare le prestazioni, chiedere al partecipante di eseguire le azioni durante la visualizzazione dei grafici polari in tempo reale con sovrapposizioni in movimento registrate a rafforzare l'apprendimento, di solito tra 2-4 tentativi per ogni movimento. Una volta che fiducioso il partecipante può quindi completare le stesse operazioni esatti che erano perf ORMED nella sessione ingenuo.

7. protesica controllo

1. Utilizzare i set di dati formazione da ogni sessione per calibrare e regolare la protesi per il controllo in tempo reale.
2. Inizialmente, consentire solo il partecipante di controllare le protesi dal controllo proporzionale sequenziale, cioè, un movimento alla volta, con la velocità del dispositivo proporzionale ai livelli di contrazioni muscolari.
3. Dopo ciascuna delle otto azioni vengono eseguite in modo ripetibile e affidabile, commutare il sistema di controllo per il controllo proporzionale e simultaneo, permettendo più di un movimento del polso alla volta.
4. Sono i semplici compiti pratica partecipante, come ad esempio prendendo una bottiglia e posa su un fianco (2 tentativi è sufficiente). Consentire un periodo di riposo prima di eseguire la valutazione risultato. Nel caso di questo studio, 2 ore di riposo per la sessione naive, e 24 ore di riposo per la sessione strutturato.

TITOLO "> 8. Risultato di misura

1. Valutare la funzione globale arti superiori sia nelle sessioni di formazione ingenue e strutturate utilizzando il SHAP, che controlla la mano e la funzione degli arti superiori strettamente correlati alle attività della vita quotidiana (ADL). I compiti svolti nel SHAP includono luce manipolazione e oggetti pesanti, nonché i compiti di ADL come il taglio di un oggetto con un pulsanti coltello o rovina. La SHAP è stato convalidato per la valutazione della funzione della mano patologico e protesica. ²⁴
   Nota: Questa misura è stato scelto come partecipante a questo studio era stato regolarmente seguito con questa misura di outcome dal suo team clinico.

Results

Le prestazioni di base SHAP del partecipante con la sua protesi quotidiana era 81 quando misurata dal personale clinico 8 mesi prima del test. Un punteggio SHAP di 100 rappresenta la funzione della mano normodotati. ²⁴ Il partecipante ha ottenuto un punteggio complessivo di 58 SHAP durante la sessione ingenuo con il sistema di controllo della protesi più avanzato. Tuttavia, dopo 3 mesi e senza ulteriore interazione con il nuovo sistema, oltre alla formazione strutturato, il partecipante ha ottenuto un puntegg...

Discussion

I nostri risultati suggeriscono per il partecipante in questo studio che la formazione strutturata ha contribuito a migliorare il controllo di una protesi della mano multifunzionale durante una singola sessione. Il programma strutturato utilizzato qui era una combinazione di imitazione, la ripetizione e il rafforzamento dei movimenti della mano che il partecipante non è stato in grado di completare con la mano protesica tradizionale.

Anche se il partecipante ha ottenuto superiore con la prot...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Michelangelo Hand	Otto Bock Healthcare Products GmbH, A	8E500=L-M
AxonRotation	Otto Bock Healthcare Products GmbH, A	9S503
Flessore da polso	Otto Bock Healthcare Products GmbH, A		prototipo di unità
AxonMaster	Otto Bock Healthcare Products GmbH, A	13E500
Electrode	Otto Bock Healthcare Products GmbH, A	13E200=50AC
ScissorFenceElectrodeCarrier	Otto Bock Healthcare Products GmbH, Un		prototipo di unità
Acquisizione Software	Otto Bock Healthcare Products GmbH, Un		prototipo di unità
Albero in carbonio	Otto Bock Healthcare Products GmbH, Un		prototipo di unità