エンジニアリング·プラットフォームおよび神経的に制御されたパワードTransfemoral人工関節の設計と評価のための実験プロトコール

この手順の全体的な目標は、下肢切断患者の神経制御義足を評価するための実験セットアップとプロトコルをライブラリ環境で提示することです。これは、最初に被験者の残存下肢筋肉からの表面EMG信号測定の準備をすることによって達成されます。次に、募集された被験者の動力付き義足が整列し、キャリブレーションされます。

次に、学習データが収集され、ニューラルマシンインターフェースの分類器が訓練されます。最後のステップは、募集された切断者の被験者に対する動力付き義足の神経制御のパフォーマンスをテストすることです。最終的に、神経制御の動力付き義足を使用して、被験者が実験室で安全かつ継続的に立ち上がる、地面を歩くスロープ、上昇、スロープの下降などのさまざまな活動を実行できるようにします。

この設計エンジニアリングプラットフォームの主な利点は、各機能ブロックを簡単にデバッグ、変更、および更新できることです。また、機能の追加や削除、機種間の接続の変更は、コンピュータプログラム上で簡単に行うことができます。新しい電極ソケットインターフェース設計は、高品質のEMG信号記録、タイトなソケットサスペンション、および優れたユーザー快適性を提供できます。

したがって、この設計は、下肢切断者の安肢の筋肉の特性または機能を調査するために使用できます。手順のデモンストレーションは1つと見なされます。ウィリアム・ボートライトとアーロン・フレミング。

私たちの研究室の学生は、フィットしたサイズの落下防止ハーネスを装着して天井レールシステムに取り付けることにより、テスト用の被験者を準備します。次に、完全に充電された7つのワイヤレスEMGセンサーを選択します。モンを入力し、EMGセンサーを準備した場所にあるカスタマイズされた吸引ソケットに配置します。

センサーの注文番号を書き留めて、EMGの位置に関連付けます。被験者の残肢の皮膚をイソプロピルアルコールで洗浄した後、ピラミッドアダプターで電動プロテーゼを吸引ソケットに取り付けます。被験者が吸引ソケットを装着するのを補助し、ソケットが被験者の残肢にしっかりと取り付けられていることを確認します。

次に、リアルタイムEMGアナログデータストリーミングソフトウェアの電源を入れます。次に、被験者に股関節の屈曲と伸展、股関節の外転と外転を行い、膝の屈曲と伸展を想像してもらい、EMG信号を調べてEMG電極の接触とデータ伝送を確認し、パワー補綴物を整列および校正します。被験者から始めます 補助歩行器を保持した立った状態で、プロテーゼの位置がソケットと幾何学的に揃うまで、アダプターの回転ネジのセットを調整します。

被験者に義肢を地面から持ち上げ、義肢パイロンのロードセルを較正するように依頼します。被験者に、平坦な地面、傾斜路、上昇、傾斜路の下降など、さまざまな地形を歩く練習をするように指示します。電動義足を装着するときは、被験者が電動デバイスを使用して歩くことに自信を持ち、一貫した歩行パターンが得られるまで、被験者に続けてもらいます。

各アクティビティでは、あらかじめ定義された歩行経路を被験者に説明し、被験者に歩行経路の開始位置に立ってもらいます。次に、パワープロテーゼをオンにし、パラメータを組み込みコントローラーに読み込みます。トレーニングデータ収集コンピュータープログラムを実行し、グラフィックユーザーインターフェイスのスタンディングボタンまたはねばねばしたボタンをクリックして、内部制御をスタンディングモードに設定します。

次に、被験者に自分で選択した快適な歩行速度で平らな地面を歩くように指示します。同時に、被写体の前脚からつま先を離す前に、ねばねばしたボタンをクリックすると、固有の制御が自動的に水平な地面歩行モードに設定されます。被験者がスロープの端に近づいたら、義足のつま先を離す前のグーイのランプ上昇ボタンをクリックしてスロープを踏むと、安全のために固有の制御がランプとしてランプに切り替

スロープを歩くときは、被験者が手すりを使用できるようにします。被写体がスロープの端に来たら、歩行ボタンをもう一度クリックします。義足のかかとが水平プラットフォームにぶつかる前に、義肢の固有制御が水平な地面歩行モードに切り替わります。

遊歩道の終わりで、被験者に立ち止まり、同時に立ったままになるように指示します。ダブルスタンスフェーズの前でスタンディングボタンをクリックすると、組み込みコントロールがスタンディングモードに戻ります。約 5 秒後、停止ボタンをクリックしてデータ収集を終了します。

被験者が逆ルートでスタート地点に戻るときに、この手順を繰り返します。唯一の違いは、内部制御をランプ降下モードに切り替えることです。被験者が下り坂を歩くときは、上り坂と下り坂を 10 回繰り返してから、収集したトレーニング データ セットの信号品質を調べます。

次に、オフライン トレーニング モジュールを使用して、ニューラル マシン インターフェイスでパターン認識分類器をトレーニングします。収集したEMG信号と機械的信号、トレーニング手順中にラベル付けされたアクティビティモード、および検出されたフェーズを使用して、フェーズ依存のパターンを構築します。分類子は、後のオンライン テスト セッションのために、分類子のパラメーターを自動的に保存します。

次の一連のテストを開始するには、被験者に歩行経路の始点に立つように指示します。動力付き義肢の電源を入れた後、訓練された分類器をオンラインテストモジュールにロードし、パラメータを組み込みコントローラーにロードします。次に、立った状態で試験を開始するように被験者に指示します。

その後、水平な地面歩行、傾斜路歩行レベル、再び地面歩行、そして最後に停止へと連続的に移行します。歩行経路の終わりに、被験者に快適なペースで各アクティビティを実行するように指示します。各テスト試行中の疲労を避けるために、試行間に休憩時間を設けてください。

義肢の活動モードと膝関節の角度測定値をモニターに表示し、すべての測定値と制御出力を後で評価するために保存します。被験者の残存肢の大腿筋から記録された生の EMG 信号は、被験者が股関節の屈曲と股関節の伸展を交互に行ったときに特徴的なパターンを示します。これらの図から、被験者が平らな地面の歩行経路を歩いたときに記録された生のEMG信号が示されており、EMG電極ソケットインターフェースが高品質のインターフェースを提供できることがわかります。

EMG信号の測定。被験者は、立った状態で開始し、水平に移行し、地上歩行スロープ、上昇レベル、地上歩行を行い、歩行経路の終わりで停止するように求められました。その後、被験者は逆ルートに沿って元の出発点に到達し、被験者は、彼の意図した活動モードに基づいてパワー経大腿プロテーゼ制御モードをスムーズに切り替えることができた。

赤い破線は、平地から歩行、傾斜路、上り坂、下降、および立っている状態から歩行への移行について、各アクティビティ モード遷移の定義された重要なタイミングを示しています。重要なタイミングは、傾斜路、上昇、下降から平地歩行への移行、および歩行から立位への移行のためのスイングフェーズの始まりでした。決定的なタイミングは、平らな地面でのヒールコンタクトである重量受容の始まりでした。

この試験の約18秒後、被験者が水平な地面を歩くと、ニューラルマシンインターフェースによるユーザーの意図の誤った認識により、義肢が誤ってランプ上昇モードに切り替わりました。このようなエラーは、被験者の歩行運動学に大きな変化を引き起こさず、被験者には知覚されませんでした。しかし、一部の試験では被験者の歩行安定性を乱す誤差が観察されましたが、被験者の転倒を引き起こすものはありませんでした。

私たちの概念実証プラットフォームの実験セットアップとプロトコルは、粉末下肢プロテーゼの神経制御と内因性制御をさらに最適化するための便利なツールを提供し、ユーザーが簡単に、確実に、直感的に操作できる真のバイオニック下肢プロテーゼの開発に役立つ可能性があります。このビデオを見れば、開発されたエンジニアリングプラットフォームを適用して、下肢切断の神経制御義足患者を実験室環境で安全かつ効率的に評価する方法を十分に理解できるはずです。