2015年11月6日
義肢の発達が自然制御の目標に向かって進むにつれて、切断者の新たな運動技能を学ぶ能力を利用することで、習熟度が可能になるかもしれません。この原稿では、多機能補綴制御を改善するための、模倣、反復、強化学習戦略を含む構造化されたリハビリテーションプロトコルについて説明します。
この手順の全体的な目標は、上肢切断者が高度な義肢を使用できるように訓練することです。これは、切断者に固有の学習戦略を使用してリハビリテーションを導くことによって達成されます。最初のステップは、患者にデモンストレーターが行う動きを模倣し、繰り返しさせることです。
次に、患者はコンピューターシステムと連携して学習を強化し、補綴制御のアルゴリズムを訓練します。最後のステップは、患者が高度な義肢を独立して制御することです。最終的に、構造化されたリハビリテーショントレーニングは、切断者固有の学習戦略を使用することで、高度な義肢制御が向上することを示すために使用されます。
ですから、この方法を思いついたのは、切断者が高度な義肢を制御するための訓練を試みているときでした。残念ながら、既存のパターン認識手法は効果的ではありませんでした。この手法自体は完全に視覚的であるため、この手法の視覚的なデモンストレーションは重要であり、アルゴリズムだけでなく、患者をトレーニングする際にも臨床医やエンジニアがそれを考慮することが重要です。
まず、カスタマイズされたソケットとプロテーゼを参加者に装着します。補綴ハードウェアをキャリブレーションし、収集したキャリブレーションデータを補綴物の制御に使用します。ただし、参加者に正式なトレーニングは行わず、コンピューター画面上の視覚ターゲットを制御できるようにする義肢を使用した1つの静止状態を含む8つのアクションを実行するように指示します。
動きの静止画を画面に表示し、参加者に視覚的な合図に従うように依頼します。次に、参加者に、筋電図またはEMGパターンに対応するユニークで特定の極座標プロットを示します。参加者に、画面を指差して視覚的な合図に従うように促します。
異なる腕の位置でタスクを3回繰り返します。リラックスして、だらだらと前に手を伸ばし、手を伸ばします。システムトレーニングを強化するには、各アームポジションの8つのアクションと3つの力レベルをすべて完了して、システムトレーニングの合計72の個別のサンプルを収集します。
トレーニングが完了したら、このセッションのトレーニングデータセットを使用して、参加者がリアルタイムの制御を練習できるように、補綴物のキャリブレーションと調整を行います。参加者は、筋肉の収縮のレベルに比例したデバイスの速度で、シーケンシャルな比例制御または一度に 1 つの動きでプロテーゼを制御できます。8つのアクションのそれぞれが反復可能で信頼性の高い方法で実行されたら、制御スキームを比例制御と同時制御に切り替えて、一度に手首を複数回動かすことができます。
次に、参加者に簡単なオブジェクトを拾い上げて横に置くなどの簡単なタスクを練習させます。2時間の休憩をとってください。結果評価を完了する前に、サウサンプトン手評価手順または SHA 結果測定を使用して参加者のパフォーマンスを評価します。
SHAP スコアを、参加者の標準補綴物を使用してベースライン測定値と比較します。参加者がナイーブ セッションの完了後に、カスタマイズされた義肢と制御アルゴリズムにアクセスできないことを確認します。ナイーブセッションが行われてから3ヶ月後、構造化されたトレーニングセッションは、模倣、反復、強化、補綴制御の順序でトレーニングセッションを構成します。
模倣の場合は、デモンストレーターがリアルタイムで実行する目的の8つのアクションを直接模倣するように参加者に指示します。これを行うには、デモンストレーターから45度の角度で参加者を着席させ、デモンストレーターの手を参加者の影響を受ける側に一致する遮るもののないビューを提供します。各アクションを 3 秒間実行します。
繰り返し用。参加者に、10回模倣されたアクションを30秒間繰り返してもらいます。視覚的な手がかりがなくても、各動きの極プロットで表される対応するEMG活動を観察します。
次に、強化のために、ナイーブセッションで見られたのとまったく同じように、参加者に8つの行動の視覚的なフィードバックを提示します。参加者に、学習を強化するために、記録されたモーションオーバーレイ付きのリアルタイムの極座標プロットを見ながらアクションを実行するように依頼します。強化トレーニングが、ナイーブセッション中に行われたトレーニングとまったく同じであることを確認してください。
トレーニングが完了したら、このセッションのトレーニングデータセットを使用して、参加者がリアルタイムの制御を練習できるように、補綴物を調整および調整します。参加者は、筋肉の収縮のレベルに比例したデバイスの速度で、シーケンシャルな比例制御または一度に1つの動きによってプロテーゼを自由に制御できます。8つのアクションのそれぞれが反復可能で信頼性の高い方法で実行されたら、制御スキームを比例制御と同時制御に切り替えて、手首を一度に複数動かすことができるようにし、参加者に単純なオブジェクトを持ち上げて横に置くなどの簡単なタスクを練習させます。
結果評価を完了する前に、24時間の休息を確保してください。最後に、shap outcome 指標を使用して参加者のパフォーマンスを評価します。SHAP スコアを、参加者の標準補綴物を使用してベースライン測定値と比較します。
このプロトコルは、改善された多機能補綴制御のための模倣、反復、および強化学習戦略を含む構造化されたリハビリテーション方法について説明しています。ここでは、SHAPスコアをベースラインのナイーブセッションと構造化されたトレーニングセッションの間で比較します。shapアウトカムテストの結果は、手首の屈曲と伸展の動きを使用するタスク中に最大の改善が見られ、この新しい制御スキームとカスタマイズされたプロテーゼは、参加者の標準的なプロテーゼよりも提供されました。
この手順の後、上肢切断者は、すべての動きで従来の比例制御の安全性とセキュリティを維持しながら、高度な義肢の同時動作を制御する方法を迅速に学ぶことができます。
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本記事では、上肢切断者が高度な義肢を効果的に使用できるよう訓練することを目的とした、構造化リハビリテーションプロトコルについて解説します。このプロトコルは、切断者が本来持っている学習戦略を活用することで、模倣、反復、および強化学習を通じて義肢を制御する能力を高めるものです。
本ケーススタディでは、人間の先天的な学習戦略を活用した構造的なリハビリテーションプロトコルが、高度な義手・義足制御における機能的なアウトカムをどのように改善できるかを示します。バイオファーマの研究開発において、このようなアプローチは、神経リハビリテーションのパイプラインにおけるデバイスのユーザビリティと患者のコンプライアンスを向上させる補助療法の設計に寄与します。多機能制御の改善は、運動回復および機能的自立のトランスレーショナルモデルにおける予測の信頼性を裏付けるものとなります。
このプロトコルでは、ユーザー中心のトレーニングをデバイスの作製と臨床導入の間に不可欠なステップとして位置づけ、義手制御における技術的進歩にユーザーの能力を適応させることを目的としています。