慢性脳卒中患者のための柔軟な装着型超過ロボット四肢

先行研究1によると、2019年現在、世界で脳卒中の患者数は¹億人を超えています。これらの症例の約3分の2は片麻痺性の後遺症を呈し、重度の片麻痺性脳卒中患者の80%以上が手と腕の機能を完全に回復させることができませんでした²。さらに、今後数十年は高齢化が進み、脳卒中の潜在的な患者数が大幅に増加すると予想されています。脳卒中後の持続的な上肢障害は、日常生活動作(ADL)に大きな影響を与える可能性があり、手のリハビリテーションは、慢性脳卒中患者の活動と参加を強化するための重要な目的として臨床的に認識されています³。

従来のモーター駆動のロボット上肢デバイスは、かなりの駆動力を提供できますが、その剛性の高い構造は、多くの場合、大きなサイズと大きな重量につながります。さらに、誤動作した場合、人体に不可逆的な害を及ぼすリスクがあります。対照的に、軟質空気圧アクチュエータは、リハビリテーション⁴、補助⁵、外科的用途⁶において大きな可能性を秘めている。その利点には、安全性、軽量構造、および固有のコンプライアンスが含まれます。

近年、軟質空気圧アクチュエータを中心に、数多くの柔軟なウェアラブルロボットが登場し、設計・開発されています。これらのロボットは、脳卒中患者の上肢のリハビリテーションおよびリハビリテーション後の支援を目的としています。それらは主に手の外骨格^7,8と過剰な肢^9,10を包含する。どちらもウェアラブルロボットとリハビリテーションの分野で使用されていますが、前者は人体と直接相互作用し、筋肉や関節を潜在的に拘束しますが、後者は直接的な制約なしに人間のワークスペースまたは動きを補完します^11,12。サーボモーターをベースとしたウェアラブルな超過ロボットフィンガーは、作業療法士の日常生活動作(ADL^{)トレーニングを支援するために}開発されました9。同様のアプローチは、他の研究でも見つけることができます¹⁰。これら2つのカテゴリーのロボットフィンガーは、片麻痺患者のリハビリテーション支援におけるロボットの応用に新たな可能性をもたらしました。それにもかかわらず、これらのロボット設計に採用されている剛性の高い構造は、ユーザーの快適性と安全性に関する潜在的な考慮事項をもたらす可能性があることは注目に値します。機能的磁気共鳴画像法(fMRI)中の手のリハビリテーションやタスク固有のトレーニングに使用できるソフトウェアラブルロボットグローブの設計、製造、および評価が発表されました¹³。この手袋は、シリコーンエラストマー製の軟質空気圧アクチュエーターを使用して指関節の動きを生成し、デバイスはfMRI画像にアーチファクトを引き起こすことなくMR互換です。Yunらは、組み立てベースのアプローチを利用するカスタマイズ可能なソフト空気圧補助手袋であるExo-Glove PMを導入しました¹⁴。この革新的なデザインは、小さなモジュールとモジュール間の距離を調整できることを特徴としており、ユーザーはスペーサーを使用して指骨の長さに基づいてグローブをカスタマイズできます。このアプローチにより、カスタム製造を必要とせずに快適性とパフォーマンスを最大化できます。研究者らは、空気圧ネットワークとして機能する統合されたチャネルを備えたエラストマー材料で構成されたソフトアクチュエータを発表しました¹⁵。これらのアクチュエータは、人間の指の動きに安全に適合する曲げ動作を生成します。さらに、研究者らは、軽量で適応性のあるインフレータブルソフト外骨格デバイスであるAirExGloveを導入しました¹⁶。このシステムは費用対効果が高く、さまざまな手のサイズに合わせてカスタマイズでき、さまざまなレベルの筋肉痙縮の患者にうまく対応しています。リジッドリンクロボットシステムと比較して、より人間工学に基づいた柔軟なソリューションを提供します。これらの研究は、柔軟なウェアラブルハンドリハビリテーションや支援ロボットの開発に大きく貢献してきましたが、完全な携帯性と人間とロボットの相互作用制御を実現したものはどれもなかったことは注目に値します。

脳波(EEG)¹⁷や筋電図(EMG)信号¹⁸などの生体信号と人間の意図との相関関係については、多くの研究が行われている。ただし、どちらのアプローチにも、既存のデバイスや技術的条件の制約内で一定の制限があります。侵襲性電極は人体への外科的処置を必要としますが、非侵襲性電極はノイズレベルが高く、信号取得の信頼性が低いなどの問題に悩まされています。これらの制限の詳細な議論は、文献^19,20にあります。したがって、柔軟なウェアラブル超過ロボット四肢の携帯性とユーザーフレンドリーなヒューマンマシンインタラクション機能に関する研究の追求は、依然として非常に関連性があります。

この研究では、慢性脳卒中患者の指のリハビリテーションと把持支援を支援するために、独自の柔軟なウェアラブル超過ロボット肢を設計および製造しました。このロボットリムは、軽量、安全性、コンプライアンス、防水性、優れた出力重量/圧力比を特徴としています。エンベロープと指先把持の2つの把持モードは、携帯性を維持しながら、ユーザーフレンドリーなヒューマンロボットインタラクションを確保しながら実現しました。このプロトコルは、空気圧グリッパーとウェアラブルスキームの設計と製造プロセスを詳細に説明しています。さらに、柔軟な曲げセンサに基づく人間とロボットの相互作用方法が提案されており、しきい値セグメンテーションによる便利でユーザーフレンドリーな制御が可能です。これらの側面はすべて、実際の実験を通じて検証されています。

本研究の主な貢献は、(1)慢性脳卒中患者のための軽量でフレンドリーでウェアラブルで柔軟な超過数ロボット四肢を設計および製造した。(2)フレキシブルな曲げセンサによる信頼性の高い人間とロボットのインタラクションを実現した。(3)提案されたメカニズムと方法の有効性と信頼性を検証するために、6人の慢性脳卒中患者を対象とした出力力試験を含む実際の実験が行われました。

このプロトコルは、華中科技大学同済医科大学連合病院の倫理審査委員会によって承認されています。診断基準を満たし、著者の病院のリハビリテーション部門、外来および入院ユニットで治療を受けている上肢機能障害のある患者が参加者として選択されました。患者の運動機能の回復は、Brunnstrom回復ステージ²¹に従って評価され、ステージ3〜5の患者が実験に参加するように選択されました。書面によるインフォームドコンセントは、研究に参加した患者から得られました。この手順には、空気圧グリッパーの金型設計、硬化したシリコーンゴムに基づく空気圧グリッパーの製造プロセス、ポータブルデバイスの統合、および把持意図検出のためのソフトウェアとハードウェアの実装が含まれます。シリコーンゴムと一般的な布地を除いて、すべてのウェアラブルコンポーネントは3D印刷技術を使用して製造されています( 補足コーディングファイル1〜5を参照)。

1. 空気のグリッパーの設計そして製作

1. 図1A、Bに示すように、事前に設計された金型²²を組み立てます。次に、図1Cに示すように、ホットメルト接着剤を使用して、金型内の指定された位置にガラス繊維を固定します。必ずホットメルト接着剤を使用して、シリコンの漏れを引き起こす可能性のある領域を密閉してください。
2. シリコーンエラストマーの成分Aと成分Bを適量(9:1重量)( 材料表参照)秤量し、規定の比率で混合する。混合後、機械の内部プリセットプログラムによって決定される可変遠心力を備えた真空混合および脱気機を利用します。混合物の準備ができたら、 図1Dに示すように、組み立てられた金型にすぐに注入します。
   注:可変遠心力は、真空混合および脱気機によって内部プリセットプログラムを介して制御されます( 材料表を参照)。シリコーンゴムを完全に混合し、閉じ込められた気泡を除去するために、遠心力を段階的に増加させる必要があります。
3. 金型を約30秒間放置してから、真空乾燥機に約1分間入れて、シリコーンゴム内の小さな気泡を逃がします。金型を乾燥機から取り出し、30°Cに設定された恒温室に12時間置き、シリコーンゴムを硬化させます。
4. 図1Eに示す金型に混合シリコーンゴムを射出することにより、2番目のステップで概説したステップを繰り返します。次に、図1(f)に示す離型ゴム体をシリコーンゴムを充填した金型に入れる。アセンブリ全体を30°Cに設定された恒温チャンバーに12時間入れて、シリコーンゴムを硬化させます。
5. 硬化したシリコーンゴム本体を金型から取り出し、余分なシリコーンゴムを切り取ります。これでフレキシブルグリッパーの製作は完了です。
   注:キャビティは、互いに独立した2組の空気圧グリッドで構成されています。ガラス繊維と波形構造の弾性率の大きな違いにより、空気圧グリッパーは膨らませると内側に曲がり、封筒をつかむ動作が可能になります。指先は象の鼻に見立てた突起が設計されており、指先を掴む動作が可能です。

2. ウェアラブルで柔軟な超過ロボット四肢の組み立て

注:ウェアラブル超過ロボット四肢には、図2に示すように、ミニエアポンプ、エアバルブ、シングルチップマイクロコンピュータ、空気圧グリッパー、電源、フレキシブル曲げセンサー、ウェアラブルグローブ、および空気圧および電気接続用のアクセサリが含まれています(材料表を参照)。

1. テーラーの助けを借りて、ウェアラブルグローブを細心の注意を払って手作りします。着用者のフィードバックとテーラーの経験に基づいて、複数回の反復と改善を確実に行います。
2. 空気圧グリッパーを3Dプリントされた部品で固定し、粘着テープを使用して手袋の適切な位置に取り付けます。
3. 図3に示すように、3つの柔軟な曲げセンサー(材料表を参照)を手袋に埋め込みます。それぞれ人差し指、中指、薬指に置き、指の裏側に合わせます。データ収集カードを使用して、センサーからの信号を記録します。
4. センサー信号を増幅し、Arduinoにルーティングします( 材料表を参照)。Arduino²³内のスライディングウィンドウと最小二乗フィルタリングを使用して、これらの信号を処理します。これらの推定値を、意図検出のベースライン データとして利用します。
5. エアポンプ、エアバルブ、コントロールボード、電源などのコンポーネントをバックパックに入れて持ち運びに便利です。摩耗効果を視覚的に表現した図 4 を参照してください。

3. 把持意図の検知

注意: 着用者の指が動きを発生させると、それに応じてセンサーフィードバック信号が変化します。これは、コンポーネントがより曲がるにつれて回路内の抵抗を増加させることによって機能します。 図5 は、1人のボランティアの指の動き中にフレキシブルベンディングセンサーが記録した信号値を示しています。3 つの曲線は、3 本の指に配置されたセンサーから得られる信号に対応しています。片麻痺の患者は指の可動性が制限されていることがよくありますが、センサーは大きな変化を検出することができます。

1. 指の動きによるセンサーの変化の範囲とパターンに関するデータを収集します。検出されたセンサーの振幅に基づいて適切なしきい値を選択し、ポンプの作動を制御します。参加者に、自分の能力の範囲内で指を自由に動かすように指示します。しきい値は、センサー フィードバックのピーク値と谷値の平均として決定します。
   注意: センサー信号が設定されたしきい値を超えると、ポンプが動作を開始します。指がさらに曲がると空気圧が上がります。逆に、指の曲げ角度が小さくなり、センサーがしきい値を下回る信号を検出すると、エアバルブは圧力をゼロに解放し、空気圧グリッパーは解放します。
2. 空気圧グリッパーの状態を観察し、空気の膨張を停止し、それ以上のフィンガーの曲げを停止する適切な時間を決定するようにユーザーに依頼します。
3. 上記のテストを繰り返して、妥当なしきい値を確立し、このデバイスの使用に慣れてください。

4. 健康なボランティアによるデバイスのテスト

1. 上肢の運動能力が正常な 3 人の健康なボランティアを研究に参加させて、プロトタイプの装着と把持の効果を確認します。
2. 空圧グリッパーの最大空気圧を 100 kPa に設定します。参加者に指を曲げたり伸ばしたりするように指示します。試作品を装着してもらい、前述の方法で様々な形状の物体を把持・離す実験を行ってもらいます。
3. 着用者からの経験に関するフィードバックを求め、その提案に基づいて着用スキームを調整します。
   注: 図6に示すように、参加者はプロトタイプを使用して、さまざまなサイズの円筒形の物体を包み込み、つかむことに成功しました。さらに、長方形のブロック状の物体を指先でつかむ作業も完了しました。

5. リハビリテーション・把握支援

1. 医療専門家によるブルンストローム回復ステージ²¹ に従って患者の運動機能回復を評価します。ステージ3〜5の患者のみが、リハビリテーショントレーニングまたは日常の支援のために実験に参加できるようにします。
2. 6人の慢性片麻痺患者に参加して、プロトタイプの信頼性と有効性を検証します。患者に、手袋(バックパックを除く)を独立して着用し、しきい値を校正する能力の範囲内で指を動かすように指示します。.
3. リハビリテーション段階では、指の筋肉を鍛えるために、さまざまな把持作業に取り組むように患者に促します。患者をテーブルの端に座らせ、プロトタイプを使用して、水筒、バナナ、立方体、歯ブラシをつかむなど、一連のつかむ活動を行います。
4. 実験後の個人的な経験に基づいて、関連する調査アンケート(補足ファイル1)に記入するよう患者に依頼します。次の6つの主観的感情を評価します。 システムの機能に対する信頼。使いやすさ;それを身に着けることの便利さと快適さ。リハビリテーションの有効性と有用性日常生活における有効性と有用性まだ改善が必要な領域。
5. 1から5のスケールで回答を評価し、1は強く同意しないことを表し、5は強く同意することを表します。データを記録し、アンケートをもとにプロトタイプの課題や改善点を分析します。
   注:これにより、リハビリテーショントレーニングへの関心が高まるだけでなく、回復プロセスに参加する患者の意欲も高まります。患者が安定した状態に達しているにもかかわらず、指でつかむ作業を行うのに苦労している場合、ロボット手足の使用は、日常生活に必要な特定の日常的な把持動作の実行を支援することができます。

出力力の実験
図7は、アクチュエータの構造設計と寸法を鮮やかに示し、断面図を提供します。このアクチュエーターは、2つの異なるチャンバーセットで構成されており、それぞれに5つのエレガントに湾曲した空気チャンバーが含まれています。驚くべきことに、アクチュエーターの末端には、象の鼻の先端を連想させる突起構造を巧みに組み込んでおり、アクチュエーターの把持半径を大幅に拡大しています。

軟質空気圧アクチュエータの出力力を評価するために、一連の静的把持実験を実施しました。重量は、それぞれ20g、50g、100g、200g、500gを選択しました。アクチュエーターを適切に配置して膨らませた後、おもりを曲げて包み込んだ後、アクチュエーターを上方に持ち上げて、滑りを評価しました。実験結果を図8に示し、図8A-Cは指先把持の実験結果、図8D-Fはエンベロープ把持の実験結果を示しています。

前述の6つの把持条件において、アクチュエータへの入力空気圧は0.62MPaから0.94MPaの範囲であった。異なるアクチュエータ間の製造プロセスと拘束層の構造の違いにより、この数値範囲はアクチュエータによって異なる場合があります。アクチュエータ自体の重量がわずか63gであることを考えると、そのようなアクチュエータはかなりの出力力対重量/空気圧比を示すことを実証することができます。さらに、 図8Fに示すように、負荷が増加すると、把持プロセス中にアクチュエータが大きな変形を受けることが観察できます。これは、ソフトアクチュエータ自体の剛性が限られていることに起因します。

患者からの主観的評価
図9 は、6人の患者からのアンケート調査の結果を示しています。設計されたウェアラブルシステムの快適性と使いやすさに関して、参加者の大多数の間でコンセンサスが存在することは明らかです。それにもかかわらず、明確な外れ値である参加者 5 は、全体的に不利な評価を提供し、デバイスに関する重大な懸念を引き起こします。特に、最初の質問に対する回答は、参加者間でかなりのばらつきを示しており、これは手の回復状態と機械の使用に関連する学習曲線の違いに起因している可能性があります。さらに、ほとんどの参加者の間では、日常生活におけるシステムの機能に関して懐疑的な見方が広まっており、デバイスの大幅な強化の余地があることが浮き彫りになっています。

図1:アクチュエータの製造と組み立て。 (A-C)は、アクチュエータ製造工程で用いる金型構造及び組立手順を示す。(d)はシリコーンゴムを流し込んだ後の状態を示しており、その結果、2組のチャンバーができた。(E)と(F)は、底部をシールするための金型と、それに対応する組み立て結果を示しています。この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。

図2:余剰数のロボット手足。 この図は、ポータブルバックパックを除く、余分なロボットの手足に含まれるすべてのハードウェアコンポーネントを示しています。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。

図3:フレックスセンサー。 グローブに埋め込まれたフレキシブルベンディングセンサーの概要。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。

図4:試作品の装着効果 この図は、プロトタイプの全体的な摩耗効果を示しています。アームウェア部分の総質量は300g未満です。 この図の拡大版を見るには、ここをクリックしてください。

図5:フレキシブルな曲げセンサ信号。 この図は、患者が手袋を着用し、指を自由に動かしたときに記録されたセンサー値の一部を示しています。3 つの曲線は、3 本の指に配置されたセンサーから得られる信号に対応しています。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。

図6:健常者による把持実験 (A-C)は、3つの異なるサイズのシリンダーを把持する空気圧グリッパーの効果を示しています。(d)は、矩形のブロック状の物体を把持する効果を示す。(A)および(C)では、動作モードは封筒把持です。(B)と(D)では、動作モードは指先で握る状態です。この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。

図7:柔軟な曲げセンサの寸法と構造。 この画像は、フレキシブル曲げセンサの主要な寸法と構造に注釈を付けています。アクチュエータの構造の断面図を含む、アクチュエータの肉厚、外形寸法、チャンバーサイズに関する情報を提供します。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。

図8:出力力の実験結果。 (A-C)は、それぞれ20g、50g、100gの荷重重量での指先把持結果を示しています。(D-F)は、2つの把持モードで、それぞれ200g、500g、700gの荷重重量で、包み込む把持結果を示します。この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。

図9:アンケート調査結果 6名の患者様からのアンケート調査の結果を公表する。評価の範囲は 1 から 5 で、1 は「完全に同意しない」を意味し、5 は「完全に同意する」を意味します。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。

補足ファイル1:実験後の個人的な経験に基づく患者への質問。このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

補足コーディングファイル1-5:3Dプリンティング技術を使用してウェアラブルコンポーネントを製造するための設計。このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

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