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
2020年5月20日
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。
このロボット支援、タスク指向のトレーニングプロトコルは、神経学的欠陥によって引き起こされる手機能障害を有する患者のために開発された。私たちのプロトコルは、手機能リハビリテーションのためのロボットハンドとタスク指向のトレーニングプログラムを統合する最初のものであり、プロトコルの実現可能性と受容性を調査する最初のものです。トレーニングプロトコルを使用して操作できる特殊なオブジェクトを設計しました。
その後、ロボットハンドシステムをバイマニュアル移動トレーニングに適用できます。この手順のデモンストレーションは、私の部署の作業療法士であるYi-Mei ChenとSzu-Shen Laiです。分析を開始する前に、センサーを被写体の影響を受けない手に置き、フックアンドループテープを使用して手首を固定します。
きれいなパッドを使用して、影響を受ける手を包み、フックとループテープをしっかりと固定します。外骨格の手の親指機構を緩めて親指開口角度の調整を可能にし、影響を受けた手を外骨格の手に置きます。フックを締め、締めリングを通して手のひらにループします。
その後、指を1本ずつ締め、人差し指で始まり、親指で仕上げます。フックとループテープを締めリングを通して手首に平行に留め、親指を快適な角度に調整します。次に親指機構を締めます。
コントロールボックスを設定するには、外骨格手用のケーブルを挿入し、センサーグローブ用のケーブルを挿入します。両方のケーブルをコントロールボックスのソケットに差し込み、電源ケーブルをコントロールボックスに差し込みます。次に、電源ケーブルを正しい電圧でコンセントに接続します。
システムとサブジェクトの準備ができたら、コントロールボックスに切り替え、モードをファイブフィンガーに設定して、外骨格の手が被検者の指を受動的に動かせます。外骨格の手で案内された把握と解放のタスクを2.5分間実行するように被験者に依頼する。モードをシングルフィンガーに切り替えます。
次に、外骨格の手が被検者の指を個別に、受動的に動かし、被験者は個々の指を2.5分間伸ばして引き込む。ロボット支援バイマニュアル移動セッションの場合は、モードをMirrorに切り替えて、センサーグローブを装着している影響を受けない手の動きを可能にして、外骨格の手の動きを制御できるようにします。ロボットハンドシステムを使用して物体を操作する被験者の能力の試験を行うために、外骨格の手を被験者の影響を受けない手にフィットさせ、センサーグローブを示したように影響を受けない手に合わせ、被験者の肘と外骨格の手の下にスリングを置いて患部の腕を支える。
次に、ちょうど示したようにウォームアップセッションを行います。ウォームアップの後、ロボットハンドシステムを5分間使用して、パルマーの先触を使用してペグを拾う、長方形の立方体を拾う横の先入れ、立方体を拾う3ポイントチャック、ボールを拾うための球状の把握、円筒形の把握など、設計されたオブジェクトを操作する方法を実証します。デモの後、二つの基地を被験者の手の前に二国間に置き、その操作を助けるために1つの基地の上にオブジェクトを置きます。
被験者はロボットハンドシステムを使用して、各オブジェクトを3日間連続して20回把握し、ベースの領域から始めて、各オブジェクトを正中線に持ち上げ、移動させ、解放し、各試行の成功率を監視および記録します。本代表分析では、3人の健常者と3人の脳卒中後被験者が評価された。健常群の平均年齢は28歳であったのに対し、患者群の平均年齢は49歳であった。
ミニメンタル状態検査、Fugl-Meyer評価、修正アシュワーススケール指、およびブルンストロームステージスコアも患者ごとに得られた。健康なグループの被験者は、ロボットハンドシステムの有無にかかわらず、すべてのオブジェクトを完全に操作し、すべてのタスクの平均成功率は100%でした。しかし、すべての患者は、ロボットハンドシステムなしで物体を操作するのが困難であり、すべての物体に対して0%の成功率を示した。
対照的に、ロボットハンドシステムを使用すると、すべての患者の成功率が大幅に増加し、健康な被験者で観察されたものと同様の速度に近づき、脳卒中患者でロボットハンドシステムを使用する可能性をサポートしています。バイマニュアルの移動訓練中に二国間の手の移動制御に集中し、物体の把握パターンが正しいことを確認するように被験者に思い出させる。この手順に従って、無作為化比較試験は、トレーニングプロトコルの治療効果を決定するために必要とされる。
この技術を使用して、研究者は重度の手機能障害のための繊細な指の動きを持つリハビリテーションプロトコルをプログラムすることができ、脳神経可塑性および機能的転帰への影響を探求することができる。
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概要
この研究は、神経学的欠損による手の機能障害を持つ患者向けに設計された新しいロボット支援型のタスク指向トレーニングプロトコルを提示します。リハビリテーション用のロボットハンドシステムを統合し、アプローチの実現可能性と受け入れ可能性を調査します。
主要な研究構成要素
科学の分野
- 神経科学
- リハビリテーション
- ロボット工学
背景
- 手の機能障害は脳卒中などの神経学的状態から生じる可能性があります。
- 従来のリハビリテーション方法は運動制御の欠損を十分に対処していない可能性があります。
- ロボット支援はリハビリテーションの結果を向上させる可能性を提供します。
- タスク指向のトレーニングは効果的な回復に不可欠です。
研究の目的
- 手のリハビリテーションを支援するロボットシステムを開発すること。
- タスク指向のトレーニングとロボット支援の統合を評価すること。
- トレーニングプロトコルの実現可能性と受け入れ可能性を評価すること。
使用された方法
- リハビリテーション用のロボットハンドシステムの開発。
- トレーニング中の操作のための特殊なオブジェクトのデザイン。
- 両手運動トレーニングでのプロトコルの実装。
- 実演とガイダンスのための作業療法士の関与。
主な結果
- プロトコルは健常者と脳卒中患者の両方で成功裏に実施されました。
- 参加者はロボットトレーニングに対して肯定的な経験を報告しました。
- 実現可能性調査は、プロトコルが臨床設定で実用的であることを示しました。
- ユーザーの受け入れ可能性は、より広範な適用のための可能性を示唆しています。
結論
- ロボット支援トレーニングプロトコルは手のリハビリテーションに有望性を示しています。
- タスク指向のトレーニングの統合はリハビリテーションの効果を高めます。
- プロトコルの最適化と長期的な結果を評価するためにさらなる研究が必要です。
よくある質問
Executive Industry Relevance
This study demonstrates a bimanual exoskeleton robotic hand system for task-oriented rehabilitation of upper limb dysfunction, offering a mechanistically grounded approach to motor retraining in neurological conditions. The protocol supports target validation of neuromuscular pathways through quantifiable grasp-and-release performance metrics, enabling preclinical modeling of rehabilitation interventions. By integrating bilateral sensorimotor feedback with functional object manipulation, the system provides a disease-relevant system for de-risking translational hypotheses in neurorehabilitation.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of motor control pathways through standardized grasp-and-release tasks with measurable success rates.
- Operational Value: Provides a reproducible platform for assessing neuromuscular function in healthy and disease models.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Facilitates preparation of validated biological systems for downstream screening of neuroprotective or neurorestorative compounds.
- Operational Value: Supports assay standardization via five distinct object manipulation tasks requiring specific prehension patterns.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Offers disease-relevant system modeling stroke-induced hand dysfunction with quantifiable functional endpoints.
- Operational Value: Enables continuity from discovery through preclinical validation by tracking bilateral movement coordination and task success.
Pipeline & Workflow Integration
The method positions within early discovery to preclinical workflow by providing quantifiable neuromuscular outputs that inform lead identification and predictive confidence in rehabilitation therapeutics.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing of bilateral motor integration and cortical reorganization through controlled bimanual training.
- Screening: Describes assay readiness via standardized object manipulation tasks that yield quantitative success rate measurements.
- Analytics: Highlights success rate as a key readout for comparing conditions across subject groups and intervention days.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity by modeling stroke-related motor impairment and recovery trajectories.
- Enterprise Reuse: Frames the robotic hand system as a reusable platform for evaluating multiple neurorehabilitation protocols.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Predictive confidence in motor pathway engagement through grasp performance metrics.
- Operational Value: Standardization of training protocols across subjects and sites using defined object sets and time parameters.
- Strategic Value: Enables go/no-go decisions on rehabilitation compounds based on functional recovery benchmarks.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted advancement by quantifying task-oriented training effects on motor control.
Implementation Considerations
- Required expertise in occupational therapy, neurorehabilitation, and robotic system operation.
- Instrumentation needs include exoskeleton hand, sensor glove, control box, and standardized manipulation objects.
- Cross-team standardization requires consistent object placement, grasp pattern guidance, and success rate monitoring.
- Adaptation considerations across model systems involve adjusting resistance levels and task complexity for varying impairment levels.
- Practical limitations include dependency on bilateral motor control and training duration effects on fatigue.
