Name: 改良された多機能人工制御のための構造化リハビリテーションプロトコル：ケーススタディ (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2015-11-06T16:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 58 s
Description: 学ぶ、模倣・反復・強化学習を用いた構造化リハビリテーションプロトコルによる上肢切断者の多機能義手制御訓練法。コンピュータシステムを活用した視覚的フィードバックで、高度な義手の独立制御能力を向上させる。

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著者らは、この研究に参加することによって使用されるソケットの製造氏ハンスオッペルとオットーボックヘルスケア製品GmbHの彼の補綴技術者に感謝したいです。この研究は、財政的にERCアドバンスト・グラントDEMOVE（番号267888）、研究・技術開発のためのオーストリアの協議会、及び科学のオーストリア連邦省、研究経済を経由して欧州研究評議会（ERC）によってサポートされていました。

ローカル研究倫理委員会によって承認されたこの研究は、ヘルシンキ宣言に従って行われました。研究は、参加者に自主的に研究に参加する決定を計量​​し、情報に基づいた、書面による同意によって彼の参加を確認する時間をできるように、開始前に参加者に完全な詳細に説明しました。 注：27歳の一人の男は、研究に参加しました。参加者が正常なビジョンを持っていた、左下記肘切断者で、経験のあるユーザー（4年総プロテーゼ使用）でした。この研究に彼が日常的に使用されるプロテーゼを開始する前には、15ヶ月一日あたり12〜15時間、手首の回転に4チャンネル筋電義手でした。参加者の右手には、以前に外科的に再構築されたが、他の物理的または神経学的障害を持っていたされていませんでした。 1.研究デザイン<ol><li> 2セッションで研究を分割：NA39;使用しまして、構造化されたトレーニング、以下を使用します。 注意：これは、前とそれぞれのトレーニング後の被検体内の比較を可能にすることです。 </li><li>互いに独立したものとして扱われるように、これらの2つのセッションが、少なくとも3ヶ月離れていることを確認してください。 </li><li>両方のセッションの開始時に、参加者にカスタマイズされたソケットとプロテーゼをフィット。補綴ハードウェアと制御アルゴリズムは、このプロトコルの材料セクションで詳述したものと一致していることを確認してください。参加者はセッションの間に介在する時間にカスタマイズされた補綴物を使用することができないことを確認してください。 </li><li>ナイーブセッションで説明する手順と、このプロトコルの構造化トレーニングセッションのセクションに従って患者を訓練。これらの各セッションの開始時に、補綴ハードウェアキャリブレーションを行います。リアルタイム補綴制御のために収集したキャリブレーションデータを使用してください。 </li><li>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が完了したら、PAを評価しますサウサンプトンハンド評価手順（SHAP）アウトカム指標を使用してrticipantのパフォーマンス。23は、（いずれかのトレーニングセッションの前に取得した）参加者の標準的なプロテーゼを用いて、ベースラインの測定にSHAPスコアを比較してください。 </li></ol> 2.材料<ol><li>特注のソケットに参加者を合わせます。製造元の指示に従って市販のプロテーゼを取り付けます。作動手首の屈曲、伸長および回転を可能プロトタイプのコンポーネントで義手を装備。これは自由の3.5度（自由度）（ 表1）と手を制御するために、参加を可能にします。 注：この実験ではミケランジェロの手（参照物質一覧）を使用しました。一緒に標準のグリップ機能を備えた、手首の回転、屈曲と伸展することができる他の端末装置も適切であろう。 </li><li>切り株の周りに8等間隔に配置された生の信号電極を使用して記録したEMG信号、10ビットの深さ1,000ヘルツ及びデジタル化のサンプリングレートで、オンボードの復号化システム。ベンダーの仕様に従って、電極自身の中に初期のフィルタリングと増幅を行います。集録ハードウェアと通信し、無線接続を介して人工関節を制御するメイン処理を、実施するパーソナルコンピュータ（PC）を使用します。 注：この研究では、表面筋電図電極および使用するオンボードのデコードシステム（AxonBus）はオットーボックからでした。同様のデバイスの他のメーカーも適切であろう。無線接続は、ブルートゥースを介した、同様に他のモダリティを適用することができます。 </li></ol> 3.制御アルゴリズム<ol><li>複数の自由度を越え同時比例補綴制御を提供し、制御アルゴリズムを使用してください。本研究で用いた21のアルゴリズムは、パラダイムを作る二段階の決定だったので、そのコンテキスト依存の動き推定が可能でした。 </li><li>すべての制御可能な単一自由度の動きを含むシステムの訓練、時には、入ってくる電（EMG）を記録。 </li><li>第一段階では、学習データから新たに算出されたEMGの特徴ベクトルのマハラノビス距離に基づいて、意図された運動の固有の次元情報を評価します。ユーザの意図がうまく1自由度または粗い同時2自由度の運動を行うことであったかどうかの決定を行います。 注：このクラスを持つクラスに特徴ベクトルxのマハラノビス距離私は次のように計算され 、ベクトルμiと共分散行列 Σ を意味します ： <img alt="式（1）" src="/files/ftp_upload/52968/52968eq1.jpg" /> Amsuess らに記載されるように、新たに算出された特徴ベクトルは、高次元空間と訓練されたクラスのポイントのいずれかに変換された点のマハラノビス距離にマッピングされる新規性の尺度とした。21経験的その距離に決定された閾値は、（1-DOF）（2自由度）新規性のための意思決定を提供しますか。 </li><li> 1シーケンシャル運動（SEQ-E）、および他の処理を同時に動作（SIM-E）を扱う - - 第二段階では、前の決定に基づいて、二つの平行な推定のいずれかを使用するプロテーゼのための制御信号を提供します。 注意：配列-Eは本質的に比例推定量である（ すなわち、筋肉の収縮の強さ）共通の空間パターン（CSP）21に基づいて、SIM-Eが同時に手首の2自由度を操縦する線形回帰は、あるとき。 </li></ol> 4.ソフトウェアフレームワーク注：この研究で使用したソフトウェアフレームワークは、補綴のハードウェアと組み込み制御アルゴリズムとの間の通信を取り扱うことができました。また、参加者のトレーニングを最大化するために必要な視覚的に支持するトレーニングツールを提供しました。 <ol><li>ルートを表示Eの二乗平均（rms）MG信号は、電極位置の関数としてのEMG振幅の極プロットの形で8等間隔に配置された電極から収集。この視覚的なフィードバックは、前腕の横断面における筋電図の空間分布の監視を簡単に行うことができます。このような設定を使用して、ユーザの動作のそれぞれは、それによって、次に保存し、特定のジェスチャの再現性のために訓練するために使用することができる極座標に異なるパターン22を引き出すことができます。 注：フレームワークは、標準的なパターン認識方法でEMGデータの収集を可能とEMGチャネルの各40ミリ秒を超えるRMS 23は次のように計算されます。 <img alt="式（2）" src="/files/ftp_upload/52968/52968eq2.jpg" /> すべてのアンサンブルウィンドウの観測で得られました。 </li><li>初期校正のために意図された各運動のための最大の長期随意収縮（MLVC）値を収集。実行するためにデモの手を使って、参加者にプロンプ​​トを表示5秒間ボーカルと視覚的な指示を与えながら、所望の運動。 </li><li>キャリブレーション後、台形手がかりのセットで参加者を提示します。これらの力プロファイルは、30％、60％、およびキャリブレーション最大の90％でプラトーのセットが含まれています。 </li><li>各試行の中では、プロンプトが表示された動き（ 図1）の力レベルを調節することにより、キューに沿って赤いポインタを操縦するために、参加者に指示します。ポインタの垂直位置は、8つのすべてのチャンネル間で加算されたRMS値に対応しています。真ん中の3秒に対応するプラトー間隔で5秒にトライアルの期間を設定します。 </li></ol> 5.ナイーブセッション注：ナイーブトレーニングセッション中、参加者は、本研究で用いた補綴制御方式のない経験を有していませんでした。 <ol><li> 、参加者に正式な臨床研修を与えるが、一方だけが静止状態となっている残留肢の8アクションを指示していませんコンピュータ画面上のビジュアルターゲットを制御できるようになります。これらのタスクは、補綴コントロール23に近づき、それらの方法のために、本 ​​研究の参加者は、以前の経験の約60時間を持っていた古典的なパターン認識で使用されるものと同様です。 </li><li>視覚的合図（ 図1）は、次ながらテキストと静止画の面で、画面上の必要な動きを表示します。 </li><li>参加者に8の特定とユニークな極プロット（ 図2）に対応して彼のEMGの活性化パターンを、表示します。 </li><li>視覚的な合図に従うことを、参加者を奨励するために可聴指示に従ってください。構造化されたトレーニングセッションで使用される場合、これらの可聴の命令は同一でなければなりません。 </li><li>システムのトレーニングを強化するために（全体の到達、正面に達し、リラックスした）別の腕の位置で作業を3回繰り返します。 、一度すべてのアーム位置が覆われて、8つの異なるアクションと3力のレベルがあることに注意してくださいシステムのトレーニング入力は、72個々のサンプルの合計にまとめています。 </li><li>完了したら、参加者にSHAPのアウトカム評価を完了する前にリアルタイム制御を練習する機会を可能にします。 </li><li>参加者はナイーブセッションの終わりを超えてカスタマイズされた補綴物と制御アルゴリズムへのアクセス権を持っていないことを確認してください。 </li></ol> 6.構造化トレーニングセッション<ol><li>ナイーブセッション3ヶ月後には、構造化されたトレーニングセッションを行います。 </li><li>次の順序のステップ（ 図3）でセッションを構造： <ol><li>偽物の場合は、参加者に指示するために直接必要な8の動作を模倣リアルタイムでデモンストレータによって実行（ 表1）。 3秒間の各アクションを実行します。 </li><li>繰り返しは、10回を模倣しているので、各アクションが30秒間行われたアク​​ションを繰り返すように、参加者に依頼してください。 </li><li>強化＆コンピュータSYSのTEMトレーニング、今ナイーブセッションとまったく同じ設定であるコンピュータの視覚的なフィードバック、と係合するように、参加者に依頼してください。これら二つのセクションの間に差がないことを確認してください。 </li><li>補綴制御のために、結果の評価を完了する前に、カスタマイズされた人工器官のリアルタイム制御を練習する参加者に依頼してください。 </li></ol></li><li>模造の間に、デモンストレータから45°の角度で参加者を収容し、すべてのアクション（ 図4）の間に参加者の影響を受けた側のマッチングデモンストレータの手の完全かつ遮るもののない景色を提供しています。コンピュータ画面からの視覚的な手がかりは、この時点で参加者に利用可能であってはなりません。 </li><li>繰り返しのために、参加者の行動の間に、各運動の極プロット（ 図4）で表されるようにデモンストレーターは、対応するEMG活動を観察しています。デモンストレータはparticipanと判断したらtは任意の視覚的な手がかりなしで30秒のアクションを繰り返して、参加者に依頼し、それぞれの運動のためにユニークかつ再現EMGの活性化パターンを生成することができます。 注：あり8ユニークなアクションの合計です - 筋肉の活性化を必要とするそれらの7（手首回内/回外、手首の屈曲/伸展、手、オープン、キーグリップと細かいピンチ）は、第8のは、安定したリラックスした状態を表して何も実行されません。 </li><li>補強＆コンピュータシステム訓練の後、コンピュータ画面上の8つのユニークな、特定の極プロットに対応ナイーブセッション、（ 図3）に見られたとおりに、彼の8アクションの視覚的なフィードバックを参加者に提示します。パフォーマンスを調整するには、それぞれの動きのための2-4の試みの間、通常、学習を強化するために記録されたモーション・オーバーレイでリアルタイム極プロットを見ながらアクションを実行するために、参加者に依頼してください。参加者はその後、PERFたまったく同じタスクを完了することができたら、自信を持って<html>ナイーブセッションでormed。 </li></ol> 7.補綴コントロール<ol><li>較正とリアルタイム制御のためのプロテーゼを調整するために各セッションからのトレーニングデータセットを使用します。 </li><li>当初、唯一の参加者は、順次、比例制御、筋肉の収縮のレベルに比例したデバイスの速度を持つ時には、すなわち、1の動き、によって補綴物を制御することができます。 </li><li> 8の各アクションが反復し、信頼性の高い方法で実行されると、一度に手首の複数の動きを可能に比例し、同時制御する制御方式を切り替えます。 </li><li>参加者は、このようなボトルを拾って、その側で、それを敷設などの単純なタスクを、（2試みは十分です）練習があります。アウトカム評価が実行される前に、残りの期間を許可します。この研究では、ナイーブセッションの残りの2時間、および構造化されたセッションの残りの24時間の場合。 </li></ol>itle &quot;&gt; 8。成果の測定<ol><li>手と密接に日常生活の活動に関連した上肢機能（ADLS）を監視SHAPを使用して、ナイーブおよびストラクチャードトレーニングセッションの両方でグローバル上肢機能を評価します。 SHAPで実行されるタスクは、操作光や重い物、ならびにそのようなナイフや元に戻すボタンでオブジェクトをカットとしてADLのタスクが含まれています。 SHAPは、病理学的および義手機能の評価のために確認されています。24 注：この研究では、参加者が日常的に彼の臨床チームにより、このアウトカム指標をフォローしていたように、この測定は、選択されまし​​た。 </li></ol>

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<li>Thompson, J. C., Hardee, J. E., Panayiotou, A., Crewther, D., Puce, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Common+and+distinct+brain+activation+to+viewing+dynamic+sequences+of+face+and+hand+movements%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">Common and distinct brain activation to viewing dynamic sequences of face and hand movements.</a> NeuroImage. 37 (3), 966-973 (2007).</li>
<li>Binkofski, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+fronto-parietal+circuit+for+object+manipulation+in+man%3A+Evidence+from+an+fMRI-study%5BTitle%5D)+AND+%22European+Journal+of+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">A fronto-parietal circuit for object manipulation in man: Evidence from an fMRI-study.</a> European Journal of Neuroscience. 11 (9), 3276-3286 (1999).</li>
<li>Iacoboni, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cortical+Mechanisms+of+Human+Imitation%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Cortical Mechanisms of Human Imitation.</a> Science. 286 (5449), 2526-2528 (1999).</li>
</ol>

著者は全く競合する金融利益を宣言しません。

我々の調査結果は、構造化されたトレーニングは1つのセッション中に多機能義手の制御を改善に役立っていることを、この研究に参加するために示唆しています。ここで使用される構造化プログラムは、参加者が自分の伝統的な義手を完了することができませんでした手の動きの模倣、繰り返し補強の組み合わせでした。 参加者がSHAPテストで彼の伝統的な補綴物で高い得点が、それは彼が典型的には15ヶ月の期間にわたって一日あたり12〜15時間の間に、そのデバイスを身に着けていたことは注目に値します。ベースラインSHAPスコアによって記載されているように、それは彼が非常に長い学習期間後に学び、彼の伝統的な補綴物に慣れていたことは明らかです。彼の伝統的な補綴物に非常に慣れされた後、多機能手への切り替えの難しさは、ナイーブセッションで観察された性能の急激な低下によって強調されました。この証拠は、Sとして、予想されました個人が新たな運動技能を学習するように、彼らが実行されているアクションの内部モデルを開発することをuggests。25この内部モデルにおける摂動のいくつかのフォームがあり、そのような...

切断者に手の機能を置き換えることは難しい努力です。高度に熟練した手の動きをコーディネートする生来の能力ではなく、開発するために学習の人間の何年もかかる。1-5手の外傷性の損失の後、補綴手段でこの機能を複製することは簡単な作業ではなく、持続的な学習の時間を必要とするかもしれません。 補綴設計とその制御のためのインターフェースの方法は、自然な方法で多機能コントロールを目標に、急速な技術革新の対象となっている。これらの制御システムの複雑さは、切断者のためのより多くの機能を提供するために、実質的に増加させる6。これらのシステムの正確な制御を確実にするために、新技術の放棄を低減するために、適切な訓練を確立する必要があります。これは、切断者「固有の学習戦略に基づいている場合は、より成功する可能性があります。 ビジョンは、ル時に重要な役割を再生することができます手の動きのarning。行動研究は他人7の行動を観察するか、視覚的な手がかり8を使用することにより、健常個人が新たな動きを学び、調整することを示しています。観測された行動の観察、理解と実行のプロセスを経て、個人が他人の行動を模倣することができます。ミラーニューロンシステム（MNS）を含むことができる具体的な皮質ネットワークは、この機能の基礎と考えられている、と義肢を制御する役割を有することができる。9-11 偽物の役割は、単に既に見られているアクションを実行することに限定されるものではなく、一緒にMNSで、まだ観測されたが、観察者の運動repetoireから推定されていない動きの実行を許可されない場合があります。12実際、模倣は必ずしもないかもしれません経験豊富で洗練されたアクションにつながる生得的能力が、時間をかけて運動能力のaccruementになる。13世紀は、単にそれらを想像上で、行動を観察するrengthは、新しいタスクを学習改善することが示されている。14はこのように、模倣がトレーニング切断者への実際的なアプローチであってもよいし、証拠がリハビリの設定でターゲットに、ゴール向かうプロセス15それを示唆するように有用義手の機能を有効にします。 リハビリテーション研究は別に、このような義手の仮想シミュレーションなどの視覚的な手がかりは、リハビリ訓練中に切断者を奨励することを示した。また16、ブロックされたパラダイムで行われ、繰り返しの使用が上肢の補綴の急速な学習を可能にすることが示されていますコントロール。17の仮想シミュレーションは筋電デバイスを制御するために、セーブルボディユーザーを有効に補綴の手の実際の制御と同等に有効であることが証明されているが、標準化されたアウトカム指標を用いて、切断者の18それらの効果は明らかではありません。最後に、ここで、上肢ampuのためのプロトコルテーションのトレーニングは、補綴制御の学習における模倣の役割を明示的に議論されていない、存在します。19,20 模倣の使用は、反復と強化との組み合わせで、構造化されたトレーニングプログラムの一環として、多機能補綴制御の学習にプラスの影響を持っている場合は、この研究では、理解することを目指しています。 本明細書に提示は多機能義手を使用するように訓練された橈骨動脈切断患者の症例報告です。参加者は、これまでの伝統的な筋電義肢を操作に慣れていました。健康デモの模倣と簡単なコンピュータ視覚的なフィードバックの形態の両方で、視覚的な手がかりを使用して、切断者はすぐに彼の新しいデバイスの取り扱いを改善しました。

<table><tbody><tr><td>ミケランジェロの手</td><td>のオットーBock Healthcare Products GmbH、</td><td>8E500=L-M</td><td></td></tr><tr><td>AxonRotation</td><td>オットーBock Healthcare Products GmbH、A</td><td>9S503</td><td></td></tr><tr><td>手首屈筋</td><td>オットーBock Healthcare Products GmbH、</td><td></td><td>プロトタイプユニット</td></tr><tr><td>AxonMaster</td><td>Otto Bock Healthcare Products GmbH、A</td><td>13E500</td><td></td></tr><tr><td>電極</td><td>オットーBock HealthcareProducts GmbH, A</td><td>13E200=50AC</td><td></td></tr><tr><td>ScissorFenceElectrodeCarrier</td><td>Otto Bock Healthcare Products GmbH, A</td><td></td><td>prototype unit</td></tr><tr><td>Acquisition Software</td><td>Otto Bock Healthcare Products GmbH, A</td><td></td><td>prototype unit</td></tr><tr><td>カーボンシャフト</td><td>Otto Bock Healthcare Products GmbH, A</td><td></td><td>prototype unit</td></tr></tbody></table>

改良された多機能人工制御のための構造化リハビリテーションプロトコル：ケーススタディ

A Structured Rehabilitation Protocol for Improved Multifunctional Prosthetic Control: A Case Study

ロボットシステムの進歩により、多機能な動きを生成することができ上肢用補綴物をもたらしています。しかし、これらの洗練されたシステムは、複雑な制御方式を学ぶために上肢切断者を必要とします。人間は模倣と他の学習戦略を通じて新たな動きを学習する能力を持っています。このプロトコルは、模倣、繰り返し、および強化学習を含み、この方法は、多機能補綴コントロール性を向上させることができるかどうかを評価することを目的と構造化されたリハビリ方法について説明します。補綴使用の経験4年で、肘切断者の下、左、このケーススタディに参加しました。使用プロテーゼは、手首の回転にミケランジェロの手で、手の動きの複数の組み合わせを許可された手首の屈曲と伸展の追加機能します、。参加者のサウサンプトンハンド評価手順のスコアは、構造化されたトレーニング、次の58から71に改善しました。このことはimitの構造化されたトレーニングプロトコルエーション、反復と強化は新しい義手を制御するために学ぶことに役割を有することができます。大きな臨床研究は、しかし、これらの知見をサポートする必要があります。

8ヶ月、試験前に臨床スタッフにより測定したとき、彼の毎日の補綴物との参加者のベースラインSHAP性能は81でした。 100のSHAPのスコアが健常手の機能を表します。24参加者は、より高度な人工器官の制御システムとナイーブセッション中に58の全体的なSHAPスコアを獲得しています。しかし、3ヶ月後、新しいシステムとなし、さらに相互作用して、脇に構造化されたトレーニングから、参加者は、同じ高度なシステム（ 表2）と71のSHAPのスコアを達成しました。 全体のSHAPスコアは機能プロファイルの評価に分けた場合には、参加者が三脚把握を除いて、全ての官能基（球状、電力、チップ、横方向および伸長把握）で好調たことが観察されました。しかし、最大の観察された改善は、新しい制御方式とプロテーゼは彼の伝統ながら、提供される機能は、拡張中でしたアルプロテーゼが（ 図5）しませんでした。これはまた、ベースラインまたはナイーブセッションよりも構造化されたトレーニングセッションの後に良好であった球状の把握の向上に貢...

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。

Advances in robotic systems have resulted in prostheses for the upper limb that can produce multifunctional movements. However, these sophisticated ...

この手順の全体的な目的は、上肢切断者が高度な義肢を使用できるよう訓練することです。これは、切断者が本来持っている学習戦略を利用してリハビリテーションを導くことで達成されます。最初のステップは、患者にデモンストレーターが行う動作を模倣し、繰り返させることです。次に、患者はコンピュータシステムを用いて学習を強化し、義肢制御のためのアルゴリズムをトレーニングします。最終ステップでは、患者が自立して高度な義肢を制御します。最終的に、体系的なリハビリテーション訓練を用いることで、切断者が本来持っている学習戦略を利用することが、高度な義肢制御の向上につながることを示します。この手法を最初に考案したのは、切断者が高度な義肢を操作できるようトレーニングを試みていた時でした。残念ながら、既存のパターン認識手法では十分な効果が得られませんでした。この手法自体が完全に視覚的なものであるため、視覚的な実演が不可欠です。また、臨床医やエンジニアにとって、アルゴリズムだけでなく、患者のトレーニングにおいてもこの視覚的な視点を考慮することが重要です。まず、参加者に合わせたカスタムソケットと義肢を装着させます。義肢ハードウェアのキャリブレーションを行い、収集したキャリブレーションデータを義肢の制御に使用します。参加者に正式なトレーニングは行いませんが、コンピュータ画面上の視覚的ターゲットを制御するための、義肢を用いた安静状態1つを含む計8つの動作を行うことを指示してください。画面上に動作の静止画を表示し、参加者に視覚的な合図に従うよう指示します。次に、参加者の筋電図（EMG）パターンに対応する、固有かつ特定のポーラープロットを提示します。画面を指し示しながら、視覚的な合図に従うよう参加者を促してください。異なる腕の位置で、このタスクを3回繰り返します。弛緩状態、緩慢なリーチング（前方）、および交差リーチングです。システムトレーニングを強化するため、各腕の位置について全8種類のアクションと3段階の力レベルを完了させ、システムトレーニング用に合計72個の個別サンプルを収集してください。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義手のキャリブレーションと調整を行い、被験者がリアルタイム制御を練習できるようにします。被験者が、筋肉の収縮レベルに比例したデバイス速度で、逐次的比例制御または一度に一つの動作を行うことで義手を制御できるようにしてください。8つの動作それぞれが再現性のある信頼できる方法で実行できるようになったら、制御方式を比例・同時制御に切り替え、手首の複数の動作を同時に行えるようにします。次に、簡単な物を拾い上げて横向きに置くなどの単純なタスクを被験者に練習させます。2時間の休憩時間を設けてください。アウトカム評価を完了する前に、Southampton hand assessment procedureまたはSHA outcome Measureを用いて被験者のパフォーマンスを評価します。参加者の標準義肢を用いたベースライン測定値とSHAPスコアを比較します。ナイーブセッションの終了後、参加者がカスタマイズされた義肢および制御アルゴリズムにアクセスできないようにしてください。ナイーブセッションの実施から3か月後、構造化トレーニングセッションを、模倣、反復、強化、義肢制御の順序で構成し、トレーニングセッションを行います。模倣課題では、実演者が行う目的の8つの動作を、参加者にリアルタイムで直接模倣するように指示します。そのためには、参加者を実演者から45度の角度に座らせ、参加者の患側に対応する実演者の手の視界を遮るものがないようにします。各動作を3秒間実行してください。反復操作について。参加者に、模倣した動作を30秒間、10回繰り返すよう指示します。視覚的な合図を与えず、各動作のポーラープロットで示される対応するEMG活性を観察します。次に、強化として、ナイーブセッションで見たものと全く同じ8つの動作の視覚的フィードバックを被験者に提示します。学習を強化するため、記録された動作のオーバーレイが表示されたリアルタイムのポーラプロットを確認しながら、動作を行うよう被験者に指示してください。強化トレーニングが、ナイーブセッション中に実施したトレーニングと完全に同一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義肢をキャリブレーションおよび調整し、被験者がリアルタイム制御を練習できるようにします。順次比例制御、またはデバイスの速度を筋収縮レベルに比例させた1回につき1つの動作による義肢の自由な制御を被験者に許可します。8つの動作それぞれが再現性のある信頼性の高い方法で実行できるようになったら、制御スキームを比例および同時制御に切り替え、手首の複数の動作を同時に行えるようにし、簡単な物体を拾い上げて横に置くなどの単純なタスクを被験者に練習させます。アウトカム評価を行う前に、24時間の休息時間を設けてください。最後に、shapアウトカム指標を用いて参加者のパフォーマンスを評価します。SHAPスコアを、参加者が通常使用している義肢を用いたベースライン測定値と比較します。本プロトコルでは、多機能義手の制御能を向上させるための、模倣、反復、および強化学習戦略を含む構造化リハビリテーション手法について説明します。ここでは、ベースラインとなるナイーブセッションと構造化トレーニングセッションの間でSHAPスコアを比較しています。SHAPアウトカムテストの結果、手首の屈曲および伸展動作を用いるタスクにおいて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義手が、参加者の標準的な義手よりも優れた性能を提供することが示されました。この手順を経ることで、上肢切断者は、あらゆる動作において従来の比例制御による安全性と安心感を維持しつつ、高度な義肢の同時動作の制御を迅速に習得することができます。

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Research

JoVE Journal

Behavior

行動

ニューラル·マシン·インターフェース（NMI）は、ユーザの移動モードを同定するために開発されてきた。これらのNMIは、動力義足の神経制御のための潜在的に有用であるが、十分に発揮されていない。本稿では、安全に下肢切断の患者に対する神経的制御の義足を評価するために、実験室環境での容易な実装と開発神経制御のパワー下肢義肢および（2）実験およびプロトコルのための（1）私たちの設計し、エンジニアリング·プラットフォームを発表かつ効率的に。...

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

世界的な上腕叢損傷患者におけるバイオニック再建後の最適な機能的転帰は、構造化されたリハビリテーションプロトコルに依存する。表面筋電図ガイドトレーニングは、EMG信号の振幅、分離、一貫性を向上させ、機能しない手の選択的切断後に補綴針を制御し、駆動する可能性があります。...

バイオニック再建を受けた全身性神経叢損傷患者のリハビリテーションツールとしての表面筋電図バイオフィードバック

ここでは、重度の神経損傷および選択的神経移植手術を有する患者の運動リハビリテーションのためのプロトコルを提示する。これは、患者教育のいくつかの段階を提案する運動機能を回復することを目指しています, 手術後の早期治療と神経の目標の再活性化に成功した後のリハビリテーションのための介入.

選択的神経移動後の構造化運動リハビリテーション

本研究では、手のリハビリテーションのための新しいロボット支援タスク指向プログラムの開発を報告する。発達過程は、脳卒中を起こし、その後の運動制御機能障害に苦しんだ健康な被験者と被験者の両方を用いた実験から成る。...

バイマニュアル外骨格ロボットハンドを用いた新規タスク指向リハビリテーションプログラムの開発

この研究は、選択的神経伝達手術後の補綴物機能を高めるためのプロトコルを提示する。リハビリテーション介入には、患者の情報と選択、創傷治癒のサポート、上肢の感覚運動領域の皮質再活性化、選択的筋肉活性化の訓練、日常生活における義肢の取り扱い、および定期的なフォローアップ評価が含まれる。...

選択的神経伝達を受ける上肢切断者に対する治療介入

このプロトコルは、脳卒中患者の指のリハビリテーションを支援するために調整された柔軟なウェアラブルな超過数ロボット四肢を導入します。このデザインには、人間とロボットのシームレスな相互作用を容易にする曲げセンサーが組み込まれています。健康なボランティアと脳卒中患者の両方が参加する実験による検証は、提案された研究の有効性と信頼性を強調しています。...

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

世界では、6人に1人が一生のうちに脳卒中を発症し、長期的な障害を引き起こすと推定されていますが、そのリハビリテーションメカニズムはまだよくわかっていません。この研究では、機能的近赤外分光法(fNIRS)による脳の活性化を評価するためのプロトコルを提案します...

機能的近赤外分光法とロボット支援下肢の多関節指差し運動を用いた実験

このプロトコルは、4つのモードを通じてインテリジェントなフィードバックを提供する上肢リハビリテーションロボットについて説明しています。これらのモードは、上肢の機能と柔軟性を強化し、それによって患者の生活の質を向上させます。...

上肢リハビリテーションロボットによる脳卒中の上肢機能と運動能力の向上

この実験プロトコルは、上肢の機能障害を持つ脳卒中患者のためのデュアル上肢タスク指向ロボットシステムの使用を概説しています。この知見は、このシステムが脳卒中患者の上肢機能や日常生活動作を有意に改善できることを示しています。...

脳卒中患者における上肢の機能回復のための二重上肢タスク指向ロボットシステムの応用

本プロトコルは、脳卒中後の片麻痺リハビリテーションにおけるベッドサイド下肢リハビリテーションロボットの臨床的有効性と患者の快適さを評価することを目指し、ランダム化比較試験を通じて従来の手技療法と比較します。...

脳卒中リハビリテーションにおけるベッドサイド下肢リハビリテーションロボットの応用:ランダム化比較試験

学ぶ、模倣・反復・強化学習を用いた構造化リハビリテーションプロトコルによる上肢切断者の多機能義手制御訓練法。コンピュータシステムを活用した視覚的フィードバックで、高度な義手の独立制御能力を向上させる。

改良された多機能人工制御のための構造化リハビリテーションプロトコル：ケーススタディ

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