Name: Techniek Platform en experimentele protocol voor Ontwerp en evaluatie van een neuraal-gecontroleerde Transfemoral Prothese (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-07-22T15:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 16 s
Description: Leer een experimenteel protocol voor het evalueren van neuraal-gestuurde kunstbenen bij patiënten met beenamputaties. Deze methode gebruikt oppervlakte-EMG en neurale machine-interfaces om veilige, intuïtieve prothesekontrole te testen.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

playerTrialDesktop

Dit werk werd mede ondersteund door de National Institutes of Health onder Grant RHD064968A, voor een deel door de National Science Foundation onder Grant 0.931.820, 1.149.385 Grant en Grant 1.361.549, en voor een deel door het National Institute on Disability and Rehabilitation Research onder Grant H133G120165. De auteurs danken Lin Du, Ding Wang en Gerald Hefferman aan de Universiteit van Rhode Island, en Michael J. Klooster bij het nonnenklooster Orthotic en Prothetische Technology, LLC, voor hun goede suggestie en hulp in deze studie.

1. Platform voor implementatie van neurale controle van Powered Transfemoral Protheses Een technisch platform is ontwikkeld in deze studie uit te voeren en te evalueren neurale controle van gemotoriseerde kunstbenen. De hardware inclusief een desktop PC met 2.8 GHz CPU en 4 GB RAM, een multifunctionele data acquisitie board met zowel analoog-naar-digitaal omzetters (ADC&#39;s) en digitaal-naar-analoog omzetters (DAC&#39;s), een motor controller, digitale I / O, en een prototypische aangedreven transfemoral prothese ontworpen in onze groep 12. De analoge sensor ingangen werden eerst gedigitaliseerd door de ADC&#39;s en stroomde in de desktop PC voor de signaalverwerking. De DAC werd gebruikt voor de controle-uitgang aan op de DC motor rijden prothese door middel van een motor controller. Digitale I / O&#39;s werden gebruikt om mogelijk / uitschakelen van de motor controller. De aangedreven prothese werd vastgebonden aan de desktop PC en aangedreven door een 24 V voeding. De software werd in ad geprogrammeerdevelopment omgeving geschikt voor virtuele instrumentatie die op de desktop-pc. De ontwikkelomgeving is gebaseerd op virtuele instrumentatie, die effectief combineert zowel de gebruiker gedefinieerde software en hardware voor de uitvoering van de aangepaste platform. Door de structuur van een grafisch blokdiagram kunnen verschillende modulaire functie knooppunten gemakkelijk en doeltreffend en geactualiseerd. Om de functie van het platform voor online controle van gemotoriseerde kunstbenen te demonstreren, werd voorlopig ontworpen prothese controle uitgevoerd op dit platform. Het besturingssysteem omvatte een neurale controller en een intrinsieke controller. De neurale controller bestond uit onze vorige ontworpen NMI gebaseerd op neuromusculaire-mechanische fusie, welke activiteit modus van de gebruiker herkend. De neurale controller als een high-level controller werd hiërarchisch verband met de intrinsieke controle voor gemotoriseerde onderste ledematen prothese controle. De architectuur van control software op het platform is weergegeven in figuur 1 De NMI bestaat uit twee delen:. offline en online trainingsmodule testmodule. De offline training module is ontworpen om opleiding gegevens te verzamelen en bouwen van de classifiers in NMI. De verzamelde meerkanaals oppervlakte EMG signalen en mechanische metingen werden eerst voorbewerkt en gesegmenteerd in continue schuiframen. In elk venster, zijn kenmerken die het signaal patronen te detecteren gewonnen en vervolgens gefuseerd tot een feature vector. De functie vector in elk venster werd gelabeld met activiteit modi (klassen) en fase-index gebaseerd op het uitvoeren van activiteiten van prothese gebruiker en de staten van de prothese tijdens de training het verzamelen van gegevens. De gemerkte kenmerkvectoren werden vervolgens gebruikt om een ​​fase-afhankelijke patroon classifier, die meerdere sub-classifiers gecorreleerd met individueel fasen bevat bouwen. De gecreëerde classifier werd gered en overgebracht naar online testen module voor later online evaluatie. &lt;/ P&gt; De online testen module werd gebruikt om online te herkennen gebruiker beweging intentie en zet de activiteit modi intrinsieke controller. De multichannel neuromusculaire en mechanische metingen werden tegelijkertijd gestreamd in online testmodule en getransformeerd in functie vectoren. Vervolgens werden de functie vectoren ingevoerd in de fase-afhankelijke classifier die reeds werd gebouwd in offline opleidingsmodule. Op basis van de huidige fase intrinsieke controller, werd de corresponderende sub-classificator ingeschakeld en gebruikt om de bedoeling van de gebruiker herkent. De classificatie uitgang werd verder nabewerkt en verzonden naar intrinsieke controller om de activiteit van modus te veranderen. Een finite-state machine (FSM) gebaseerd impedantie controller werd geïmplementeerd voor de intrinsieke controle van gemotoriseerde kunstbenen. De impedantie controller gegenereerd gewenste koppel bij de uitgang op de kniegewrichten. De finite-state machine afgesteld de gezamenlijke impedantie volgensde huidige staat van het uitvoeren van activiteiten. Voor vervoer over activiteiten (dwz waterpas de grond lopen en oprit stijging / daling), de FSM bestond uit vijf staten die overeenkomt met vijf gait fasen: houding flexie (STF), houding extensie (STE), pre-swing (PSW), swing flexie ( SWF), en zwaaibeweging (SWE); voor statische staande, de FSM omvatte twee fasen: gewicht lager (WB) en niet-gewicht dragende (NWB). Overgangen tussen de staten werden veroorzaakt door de grond reactiekracht en kniegewricht positie. De overgang tussen het werkzame standen werd gecontroleerd door de output van de online testmodule. Voor alle drie modules hierboven besproken, grafische user interface (GUI) werden gebouwd, waardoor onderzoekers in het lab om gemakkelijk controle parameters, prestatiemonitor systeem aan te passen en uit te voeren evaluatie van experimenten. 2. Experimentele opstelling <ol><li> Surface Elektromyografie (EMG) Oppervlakte EMG signalen van de dijspieren van de geamputeerde subjectR17; s restlichaamsdeel worden geregistreerd door een draadloos EMG acquisitiesysteem. De beoogde bovenbeenspieren inbegrepen de rectus femoris (RF), vastus laeralis (VL), vastus medialis (VM), biceps femoris lang (BFL), sartorius (SAR), semitendinosus (SEM), en adductor magnus (ADM). Het is opmerkelijk dat juist richten op de specifieke spier niet noodzakelijk 8 omdat de gebruikte patroonherkenning algoritme NMI zoekopdrachten activeringspatronen meerdere spieren om de activiteit modus herkennen. Zolang de gemeten neuromusculaire controle informatie heup en knie controle voldoende, cross-talk tussen EMG weinig invloed op de NMI prestaties. <ol><li> Vraag het onderwerp heupflexie / extensie, heupadductie / ontvoering en poging tot buigen / verlengen de geamputeerde kniegewricht wanneer hij in staande positie te voeren. </li><li> Benaderen en bepalen van de locaties van de elektrode plaatsingen door spier palpatie eend onderzoek van EMG opnames. </li><li> De elektroden insluiten in een nieuw ontworpen EMG elektrode-socket-interface, zoals getoond in figuur 2, voor zowel comfort van de patiënt en betrouwbare verbindingen elektrode-huid. </li></ol></li><li> Mechanische metingen uit Powered Prothese De mechanische grond reactie krachten en momenten gemeten door een 6-DOF load cell van de prothetische pyloon zijn gefuseerd met EMG signalen naar het onderwerp beweging intentie herkennen. Bovendien wordt een potentiometer geïnstrumenteerd op het kniegewricht op het kniegewricht hoek meten en een codeerinrichting is aangesloten op de DC motor knie hoeksnelheid berekenen. Deze metingen worden gebruikt als de feedbacksignalen intrinsieke controle. <ol><li> Monteer een zes-graden-vrijheid load cell op de prothetische pyloon. </li><li> Lijn X-as, Y-as en Z-as van de meetcel met mediolaterale richting, achterwaartse richting en superoinferior richting van de prothese, respectievely. </li></ol></li><li> Laboratorium Milieu Setup Om de neurale controle van aangedreven kunstmatige benen transfemoraal geamputeerden evalueren, werd een hindernisbaan gebouwd in het laboratorium, zoals weergegeven in figuur 3. De testomgeving inclusief een 5-m rechte gang, een 4-meter lange helling met een hellingshoek hoek van 8 °, en een niveau platform met de oprit stevig bevestigd. Langs de helling werden leuningen geïnstalleerd om de veiligheid van de patiënt te verbeteren. Bovendien, een plafond railsysteem met een valbeveiliging harnas verstrekt het onderwerp tegen vallen tijdens het experiment. </li></ol> 3. Experimenteel protocol Deze studie werd uitgevoerd met goedkeuring van Institutional Review Board (IRB) bij de Universiteit van Rhode Island en geïnformeerde toestemming van de aangeworven onderwerp. Een mannetje unilaterale transfemorale geamputeerde (oorzaak van amputatie: trauma, leeftijd: 57 jaar, de duur van de amputatie: 32 jaars) werd aangeworven in deze studie. De verhouding tussen de lengte van de stomp (gemeten vanaf de zitbeenknobbels op het distale uiteinde van de stomp) de lengte van de niet-verminderde zijde (gemeten vanaf de zitbeenknobbels de femorale epicondyle) was 51%. Het onderwerp draagt ​​een microprocessor gestuurde prothese knie door een zuigbevestiging aansluiting in zijn dagelijks leven. Voorafgaand aan het experiment in deze studie dit onderwerp ontving verschillende trainingen geleid door een fysiotherapeut om te laten het onderwerp aan het aangedreven apparaat en kalibreer de gewenste impedantie bij elke activiteit modus. <ol><li> Onderwerp Voorbereiding <ol><li> Meet het onderwerp gewicht, lengte, en neem zijn geslacht en leeftijd. </li><li> Vraag het onderwerp in een prive-voorbereiding kamer op zijn eigen broek te zetten. </li><li> Zet een-size voorzien valbeveiliging harnas over het onderwerp en bevestig deze aan het plafond railsysteem. </li></ol></li><li> Voorbereiding voor EMG opname <ol><li> Selecteer zeven volledig opgeladen draadloze EMG-sensoren en zet ze aan. </li><li> Plaats de EMG-sensoren in de aangepaste zuig aansluiting op voorbereid locaties. Noteer het ordernummer van de sensoren en deze koppelen aan EMG locaties. </li><li> Reinig de huid van de proefpersoon stomp met isopropylalcohol pads. </li><li> Helpen het onderwerp in het aantrekken van de zuig-socket en controleer of de aansluiting goed vastzit aan restlichaamsdeel onderwerp. </li><li> Schakel de real-time EMG analoge data streaming software. </li><li> Vraag het onderwerp heupflexie / extensie, heupadductie / ontvoering en knieflexie / extensie te voeren en te onderzoeken EMG signalen naar EMG elektrode contact en datatransmissie controleren. </li></ol></li><li> Alignment en Initial Kalibratie van Powered beenprothese <ol><li> Instrueer het onderwerp te blijven in een staande positie terwijl een ondersteunende wandelaar. </li><li> Bevestig de aangedreven prothese aan de zuig-aansluiting met een piramide adaptertor. Pas een reeks rotatie schroeven op de adapter tot de positie van de prothese meetkundig wordt recht in de aansluiting. Deze procedure werd uitgevoerd door een prothesist. </li><li> Vraag het onderwerp om de prothese van de grond en kalibreren de meetcel op de prothetische pyloon. </li><li> Instrueer het onderwerp om te oefenen lopen op verschillende terreinen (bijvoorbeeld niveau-grond, oprit beklimming, en oprit afdaling) bij het ​​dragen van de aangedreven beenprothese. Deze procedure gaat door totdat het onderwerp zich zeker voelt in het lopen met de aangedreven apparaat en levert consistente looppatroon in elke voorstelling activiteit. </li></ol></li><li> Trainen Data Collection voor het trainen van de Classifiers in NMI <ol><li> Instrueren het onderwerp op de startlocatie van een vooraf gedefinieerde wandelpad staan, zoals weergegeven in figuur 3. </li><li> Zet de aangedreven prothese en laden van de parameters in de intrinsieke controller. </li><li> Voer een training dataverzameling comcomputer programma en zet de intrinsieke controle te staan ​​modus door te klikken op de &quot;Standing&quot; knop op de grafische gebruikersinterface (GUI). </li><li> Begin het verzamelen van gegevens door op de knop &quot;Start opname&quot; op GUI. Instrueer het onderwerp om te verblijven in staande positie gedurende 5 sec. </li><li> Instrueer het onderwerp te lopen over een vlakke ondergrond op zijn / haar zelfgekozen comfortabele loopsnelheid; op hetzelfde moment, klik op de &quot;Lopen&quot; knop op de GUI voor toe-off van het voorste been van het onderwerp en stel de intrinsieke controle aan-grondniveau wandelen modus. </li><li> Wanneer het onderwerp naderde aan de rand van ramp beklimming, klik op de &quot;Ramp Ascent&quot; knop op de GUI voor de toe-off van de prothese been intensivering op de oprit en schakel de intrinsieke controle te stijgen modus oprit. Voor de veiligheid, dat het onderwerp een handtraliewerk gebruiken bij het lopen op een helling. </li><li> Wanneer het onderwerp komt aan het einde van de afrit, klik op de &quot;Lopen&quot; knopopnieuw vóór de hiel staking van beenprothese intensivering op het niveau platform en schakel de prothese intrinsieke controle naar niveau grond wandelen modus. </li><li> Aan het einde van het wandelpad, instrueren het onderwerp stoppen en blijven in staande positie. Op hetzelfde moment, klik op de &quot;Standing&quot; knop voordat de dubbele standfase en schakel de intrinsieke controle terug naar staande modus. </li><li> Na ongeveer 5 seconden, beëindigen het verzamelen van gegevens door te klikken op &quot;Stop&quot; knop. Label verzamelde gegevens als &quot;training dataset 1&quot;. </li><li> Herhaal de procedure 3.4.4-3.4.9 wanneer het onderwerp loopt in een omgekeerde route terug naar de startlocatie; het enige verschil is het omschakelen van de intrinsieke controle te afdaling modus oprit wanneer het onderwerp wandelingen op de helling. </li><li> Herhaal 3.4.4-3.4.10 tot tien volledige opleidingen gegevens worden verzameld. Onderzoek de signaal kwaliteit van de opleiding gegevens verzameld set. </li><li> Laat de patiënt een rustperiode na th hebbene dataverzameling sessie. </li><li> Train de patroonherkenning classificatoren in NMI via offline opleidingsmodule (figuur 1). Gebruik de verzamelde EMG en mechanische signalen, de activiteit modi (klassen) gemerkt tijdens de training procedure, en gedetecteerd fasen om de fase-afhankelijke patroon classificatoren bouwen. Sparen parameters van de classifiers automatisch voor later online testsessie. </li></ol></li><li> Online testen van neurale controle van Powered Transfemoral Prothese <ol><li> Instrueer het onderwerp bij het beginpunt van het wandelpad te staan. </li><li> Schakel de aangedreven prothese. Laad de getrainde classifier om online testen module en de parameters om de intrinsieke controller. </li><li> Instrueer de uitvoering van de tests begin van de proefnemingen in een staande positie, vervolgens continu overgang naar niveau-terrein wandelen, helling lopen, niveau grond lopen, en uiteindelijk stoppen en eindigen dit proces aan het einde van het wandelpad. Instrueer het onderwerppresteren elke activiteit op een comfortabel tempo. Laat rusttijden tussen proeven om vermoeidheid te voorkomen. </li><li> Tijdens elke test proef tonen de activiteit modes van de prothese en kniegewricht hoek metingen op een televisiemonitor. Bewaar alle van de metingen en controle uitgangen voor latere evaluatie doel. </li><li> Herhaal de stappen 3.5.1-3.5.4 tot tien complete testen proeven worden afgewerkt. </li></ol></li></ol>

<ol><li>The POWER KNEE. , 
	 <a target="_blank" href="http://www.ossur.com/prosthetic-solutions/products/knees-and-legs/bionic-knees/power-knee">http://www.ossur.com/prosthetic-solutions/products/knees-and-legs/bionic-knees/power-knee</a> (2014).</li>
<li>Walk. BiOM Ankle System. , 
	 <a target="_blank" href="http://www.biom.com">http://www.biom.com</a> (2014).</li>
<li>Martinez-Villalpando, E. C., Herr, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Agonist-antagonist+active+knee+prosthesis%3A+a+preliminary+study+in+level-ground+walking%5BTitle%5D)+AND+%22J+Rehabil+Res+Dev%22%5BJournal%5D)">Agonist-antagonist active knee prosthesis: a preliminary study in level-ground walking.</a> J Rehabil Res Dev. 46, 361-373 (2009).</li>
<li>Sup, F., Bohara, A., Goldfarb, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Design+and+Control+of+a+Powered+Transfemoral+Prosthesis%5BTitle%5D)+AND+%22Int+J+Rob+Res%22%5BJournal%5D)">Design and Control of a Powered Transfemoral Prosthesis.</a> Int J Rob Res. 27, 263-273 (2008).</li>
<li>Au, S., Berniker, M., Herr, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Powered+ankle-foot+prosthesis+to+assist+level-ground+and+stair-descent+gaits%5BTitle%5D)+AND+%22Neural+Netw%22%5BJournal%5D)">Powered ankle-foot prosthesis to assist level-ground and stair-descent gaits.</a> Neural Netw. 21, 654-666 (2008).</li>
<li>Hargrove, L. J., Simon, A. M., Lipschutz, R. D., Finucane, S. B., Kuiken, T. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Real-time+myoelectric+control+of+knee+and+ankle+motions+for+transfemoral+amputees%5BTitle%5D)+AND+%22JAMA%22%5BJournal%5D)">Real-time myoelectric control of knee and ankle motions for transfemoral amputees.</a> JAMA. 305, 1542-1544 (2011).</li>
<li>Ha, K. H., Varol, H. A., Goldfarb, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Volitional+control+of+a+prosthetic+knee+using+surface+electromyography%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans+Biomed+Eng%22%5BJournal%5D)">Volitional control of a prosthetic knee using surface electromyography.</a> IEEE Trans Biomed Eng. 58, 144-151 (2011).</li>
<li>Huang, H., Kuiken, T. A., Lipschutz, R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+strategy+for+identifying+locomotion+modes+using+surface+electromyography%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans+Biomed+Eng%22%5BJournal%5D)">A strategy for identifying locomotion modes using surface electromyography.</a> IEEE Trans Biomed Eng. 56, 65-73 (2009).</li>
<li>Huang, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Continuous+Locomotion+Mode+Identification+for+Prosthetic+Legs+based+on+Neuromuscular-Mechanical+Fusion%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans+Biomed+Eng%22%5BJournal%5D)">Continuous Locomotion Mode Identification for Prosthetic Legs based on Neuromuscular-Mechanical Fusion.</a> IEEE Trans Biomed Eng. 58, 2867-2875 (2011).</li>
<li>Zhang, F., Dou, Z., Nunnery, M., Huang, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Real-time+implementation+of+an+intent+recognition+system+for+artificial+legs%5BTitle%5D)+AND+%22Conf+Proc+IEEE+Eng+Med+Biol+Soc%22%5BJournal%5D)">Real-time implementation of an intent recognition system for artificial legs.</a> Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2011, 2997-3000 (2011).</li>
<li>Zhang, F., Huang, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Source+Selection+for+Real-time+User+Intent+Recognition+towards+Volitional%5BTitle%5D)+AND+%22Control+of+Artificial+Legs+IEEE+Journal+of+Biomedical+and+Health+Informatics%22%5BJournal%5D)">Source Selection for Real-time User Intent Recognition towards Volitional.</a> Control of Artificial Legs IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. PP, (2013).</li>
<li>Liu, M., Datseris, P., Huang, H. A prototype for smart prosthetic legs: analysis and mechanical design. Proceedings of the International Conference on Control, Robotics and Cybernetics. March 21-23, New Delhi, India, , 139-143 (2011).</li>
</ol>

Geen belangenconflicten verklaard.

Een technisch platform werd in deze studie een eenvoudig te implementeren, optimaliseren en waar neuronale controle van gemotoriseerde prothesen ontwikkelen. Het hele platform is geprogrammeerd in een virtuele instrumentatie gebaseerde ontwikkelomgeving en geïmplementeerd op een desktop PC. De besturingssoftware werd uit verschillende onafhankelijke verwisselbare modules, in elk waarvan een specifieke functionaliteit werd uitgevoerd (dwz NMI opzet herkenning en inhoudelijke controle). Het voordeel van dit modul...

Powered onderste ledematen prothesen hebben steeds meer aandacht gekregen in zowel de commerciële markt 1,2 en onderzoeksgemeenschap 3-5. Vergeleken met de traditionele passieve prothetische benen, gemotoriseerde prothetische gewrichten hebben het voordeel van het toestaan ​​van de onderste ledematen geamputeerden activiteiten die moeilijk of onmogelijk zijn bij het dragen van passieve apparaten efficiënter. Echter, op dit moment, soepele en naadloze overgang activiteit (bijvoorbeeld van niveau grond lopen naar trap opgang) is nog steeds een lastige kwestie voor gemotoriseerde beenprothese gebruikers. Dit probleem is vooral te wijten aan het ontbreken van een gebruiker-machine interface die kan &quot;lezen&quot; van de gebruiker beweging intentie en prompt prothese controle parameters aanpassen om de gebruikers in staat om naadloos schakelen de activiteit modus. Om deze uitdagingen aan te pakken, hebben verschillende benaderingen in het ontwerpen van user-machine-interface onderzocht. Waarin NMI gebaseerd op elektromyografische (EMG) signalen heeft een groot potentieel om intuïtieve bediening van aangedreven onderste ledematen prothesen staan ​​aangetoond. Twee recente studies 6,7 meldde het decoderen van de beoogde beweging van de ontbrekende knie van transfemoraal geamputeerden door monitoring van de EMG signalen die uit de overblijvende spieren tijdens een zittende positie. Au et al.. 5 gebruikt EMG signalen gemeten vanaf resterende schacht spieren twee motoriek modi (niveau-terrein lopen en trap afdaling) van een transtibiale geamputeerde identificeren. Huang et al.. 8 voorgesteld een fase-afhankelijke EMG patroonherkenning aanpak die zeven activiteit standen kan herkennen met een nauwkeurigheid van ongeveer 90%, zoals blijkt op twee transfemoraal geamputeerden. Om de prestaties intent-erkenning beter te verbeteren, een NMI gebaseerd op neuromusculaire-mechanische fusie werd ontworpen in onze groep 9 en online geëvalueerd transfemoraal geamputeerden dragen passieve prothetische benen voor opzet erkenning 10,11. Dit NMI nauwkeurig kan identificerenvoorgenomen activiteiten van de gebruiker en voorspellen van de activiteit overgangen 9, die nuttig kunnen zijn voor neuronale controle van aangedreven kunstmatige benen was. De huidige vraag voor ons is hoe we onze NMI integreren in de prothese controlesysteem om intuïtieve prothese bediening mogelijk te maken en zorgen voor de veiligheid van de gebruiker. Het ontwikkelen van echte neuraal-gecontroleerde kunstbenen vereist een flexibel platform in het laboratorium voor eenvoudige implementatie en optimalisatie van de prothese regelalgoritmen. Daarom is de doelstelling van deze studie is een flexibel platform techniek ontwikkeld in ons laboratorium voor het testen en optimaliseren van de prothese besturingsalgoritmen melden. Daarnaast zijn nieuwe experimentele opstelling en protocol gepresenteerd voor het evalueren van de neuraal-gecontroleerde transfemoral prothesen op patiënten met een amputatie van onderste ledematen veilig en efficiënt. Het platform en de experimentele opzet gepresenteerd in deze studie kon de toekomst ontwik profiterenwikkeling van echte neuraal-gestuurde, aangedreven kunstbenen.

<table><tbody><tr><td>Trigno Wireless EMG Sensors</td><td>Delsys, Inc.</td><td>7</td><td></td></tr><tr><td>Trigno Wireless EMG Base Station</td><td>Delsys, Inc.</td><td>1</td><td></td></tr><tr><td>Multi-functional DAQ card (PCI-6259)</td><td>National Instruments, Inc.</td><td>1</td><td></td></tr><tr><td>Potentiometer (RDC503013A)</td><td>ALPS Electric CO., LTD</td><td>1</td><td></td></tr><tr><td>Encoder (MR series)</td><td>Maxon Precision Motors, Inc.</td><td>1</td><td></td></tr><tr><td>Motor controller (ADS50/10)&nbsp;</td><td>Maxon Precision Motors, Inc.</td><td>1</td><td></td></tr><tr><td>24 V Power Supply (DPP480)</td><td>TDK-Lambda Americas, Inc.</td><td>1</td><td></td></tr><tr><td>6 DOF Load Cell (Mini58)</td><td>ATI Industrial Automation</td><td>1</td><td></td></tr><tr><td>Ceiling Rail System</td><td>RoMedic, Inc.</td><td>1</td><td></td></tr><tr><td>NI LabView 2011</td><td>National Instruments, Inc.</td><td>1</td><td></td></tr></tbody></table>

techniek platform en experimentele protocol voor ontwerp en evaluatie van een neuraal-gecontroleerde transfemoral prothese

Engineering Platform and Experimental Protocol for Design and Evaluation of a Neurally-controlled Powered Transfemoral Prosthesis

Om intuïtieve bediening van gemotoriseerde kunstmatige benen staat, is een interface tussen de gebruiker en prothese die de gebruiker beweging bedoeling kan herkennen gewenst. Een nieuwe neurale-machine interface (NMI) gebaseerd op neuromusculaire-mechanische fusie ontwikkeld in onze vorige studie heeft een groot potentieel om nauwkeurig te identificeren de beoogde verplaatsing van transfemoraal geamputeerden aangetoond. Echter, deze interface nog niet geïntegreerd met een aangedreven beenprothese voor echte neuronale controle. Deze studie had als doel om (1) een flexibel platform te implementeren en optimaliseren van neurale controle van gemotoriseerde onderste ledematen prothese en (2) een experimentele opstelling en protocol om neurale prothese controle op patiënten evalueren met amputatie van onderste ledematen melden. Eerst een platform gebaseerd op een computer en een visuele programmeeromgeving ontwikkeld om de prothese besturingsalgoritmen inbegrip NMI training algoritme NMI online testalgoritme en intrinsieke regelalgoritme voeren. Aantonen defunctie van dit platform, in deze studie de NMI basis van neuromusculaire-mechanische fusie werd hiërarchisch geïntegreerd intrinsieke controle van een prototype transfemoral prothese. Een patiënt met een unilaterale transfemorale amputatie werd aangeworven om onze geïmplementeerd neurale controller te evalueren bij het uitvoeren van activiteiten, zoals staan, niveau-terrein wandelen, helling stijgen, en oprit afdaling voortdurend in het laboratorium. Een nieuwe experimentele opstelling en protocol ontwikkeld om de nieuwe prothese controle veilig en efficiënt testen. De gepresenteerde proof-of-concept platform en experimentele opstelling en protocol dat de ontwikkeling en toepassing van neuraal-gecontroleerde kunstbenen helpen.

Figuur 4a toont zeven kanalen oppervlakte EMG signalen gemeten vanaf de dijspieren van stomp van de patiënt toen hij voor de heup flexie / extensie, zoals beschreven in protocol 3.2.6. Figuur 4b toont zes gang cycli van EMG-signalen vastgelegd als de proefpersoon gelopen een niveau-grond wandelpad, tijdens Protocol 3.3.4. Uit deze figuur is te zien dat de nieuw ontwikkelde EMG-elektrode contactdoosinterface goede kwaliteit oppervlakte EMG signaal metingen verschaffen. <p class="jove...

Neurale-machine interfaces (NMI) zijn ontwikkeld om voortbeweging modus de gebruiker identificeren. Deze NMI potentieel nuttig voor neuronale controle van aangedreven kunstmatige benen, maar nog niet volledig aangetoond. Deze gepresenteerd (1) onze ontworpen technische platform voor eenvoudige implementatie en ontwikkeling van neurale controle voor gemotoriseerde onderste ledematen prothesen en (2) een experimentele opstelling en protocol in een laboratoriumomgeving om neuraal-gecontroleerde kunstmatige benen op patiënten evalueren met amputatie van onderste ledematen veilig papier en efficiënt.

Techniek Platform en experimentele protocol voor Ontwerp en evaluatie van een neuraal-gecontroleerde Transfemoral Prothese

To enable intuitive operation of powered artificial legs, an interface between user and prosthesis that can recognize the user's movement intent is ...

Het algemene doel van deze procedure is het presenteren van een experimentele opstelling en een protocol in een laboratoriumomgeving om neuraal aangestuurde kunstbenen te evalueren bij patiënten met amputaties aan de onderste ledematen. Dit wordt bereikt door eerst voorbereidingen te treffen voor de meting van oppervlakte-EMG-signalen vanuit de resterende spieren van de onderste ledematen van de proefpersoon. Vervolgens wordt het aangedreven prothesebeen van de gerecruteerde proefpersoon uitgelijnd en gekalibreerd.Vervolgens worden de trainingsgegevens verzameld en worden de classifiers in de neurale machine-interface getraind. De laatste stap is het testen van de prestaties van de neurale aansturing van het aangedreven prothesebeen bij de geworven geamputeerde proefpersoon. Uiteindelijk wordt het neuraal aangestuurde aangedreven prothesebeen gebruikt om de proefpersoon in staat te stellen diverse activiteiten, zoals vlak staan, lopen op een vlakke ondergrond, het bestijgen en afdalen van een helling, veilig en continu in het laboratorium uit te voeren.Het belangrijkste voordeel van dit platform voor ontwerptechniek is dat elk functieblok eenvoudig kan worden gedebuggd, gewijzigd e

engineering-platform-experimental-protocol-for-design-evaluation

Research

JoVE Journal

Bioengineering

Bio-engineering

Er is behoefte aan alternatieve prothese bevestiging door de ledematen verlies toegekend aan vasculaire occlusieve ziekten en trauma's te ontwikkelen. Het doel van het werk is om een ​​implantaat osseointegrated intelligent ontwerp in te voeren om skelet fixatie te verhogen en periprosthetic infecties verminderen voor patiënten die een osseointegrated technologie.

Bio-elektrische Analyses van een Osseointegrated Intelligent Design System Implantaat voor geamputeerden

We maken gebruik van een closed-loop fly-machine-interface aan algemene principes te onderzoeken in neuronale controle.

Een experimenteel platform op de Closed-loop prestaties van Brain-machine-interfaces Study

Body segmentale inerte eigenschappen zijn vereist voor inverse dynamica modellering. Met behulp van een slinger-en reactie boord techniek, inerte eigenschappen van onder-knieprothesen werden gemeten. Met behulp van directe maatregelen van de prothese inertie in de inverse dynamica model van de beenprothese resulteerde in lagere magnitudes van daaruit voortvloeiende gezamenlijke krachten en momenten.

Oscillatie en Reaction Board technieken voor het schatten van inerte eigenschappen van een onder-knieprothese

In dit artikel wordt een nieuwe, goedkope mens-machine interface voor een interactief balansrevalidatiesysteem na een beroerte gepresenteerd. Het systeem integreert off-the-shelf goedkope sensoren voor een door de wil gedreven elektrotherapieparadigma. De proof-of-concept software-interface wordt gedemonstreerd aan gezonde vrijwilligers.

Een mens-machine-interface van Integratie Low-cost sensoren met een neuromusculaire elektrische stimulatie systeem voor Post-stroke Balance Rehabilitation

Naarmate de ontwikkeling van prothesen zich richt op het doel van natuurlijke controle, kan het benutten van de inherente capaciteit van geamputeerden om nieuwe motorische vaardigheden te leren, vakbekwaamheid mogelijk maken. Dit manuscript beschrijft een gestructureerd revalidatieprotocol, dat imitatie, herhaling en versterkingsleren strategieën omvat, voor verbeterde multifunctionele prothetische controle.

Een gestructureerde Revalidatie Protocol voor betere Multifunctionele Prothetische controle: A Case Study

Het trainen van een persoon met verlamming om te lopen met behulp van een aangedreven exoskelet kan uitdagingen met zich meebrengen. De doelen zijn om de criteria voor kandidaatselectie en de trainingsprocedures voor exoskeletten-ondersteund lopen en andere mobiliteitsvaardigheden te presenteren die kunnen worden geprogreerd naarmate het vaardigheidsniveau van de deelnemer verbetert.

Het trainen van personen met Spinal Cord Injury om ambulate gebruik van een elektrische Exoskeleton

Dwarslaesie is een traumatische medische aandoening die leiden verhoogde risico's van chronische secundaire stofwisselingsziekten tot kan. Hier voorgesteld hebben we een protocol met behulp van oppervlakte neuromusculaire elektrische stimulatie-resistentie opleiding in combinatie met functionele elektrische stimulatie-lagere extremiteiten fietsen als een strategie ter verbetering van verscheidene van deze medische problemen.

Paradigma's van de onderste extremiteit elektrische stimulatie opleiding na dwarslaesie

Het volgende manuscript beschrijft een nieuwe methode voor het ontwikkelen van een biologisch, gesloten lus neurale feedback systeem genoemd de samengestelde regeneratieve perifere zenuwinterface (C-RPNI). Deze constructie heeft de mogelijkheid om te integreren met perifere zenuwen om efferent motorsignalen te versterken en tegelijkertijd afferente zintuiglijke feedback te geven.

Fabricage van de Composite Regeneratieve Perifere Nerve Interface (C-RPNI) in de Adult Rat

Dit werk presenteert een protocol om de prothetische functie te verbeteren na selectieve zenuwoverdrachtschirurgie. Revalidatie-interventies omvatten patiëntinformatie en -selectie, ondersteuning van wondgenezing, corticale heractivering van sensorisch-motorische gebieden van de bovenste ledemaat, training van selectieve spieractivatie, prothetische behandeling in het dagelijks leven en regelmatige follow-upbeoordelingen.

Therapie-interventies voor geamputeerden van de bovenste ledematen die selectieve zenuwoverdrachten ondergaan

De verzekerde revalidatie van patiënten met een chronische beroerte is over het algemeen beperkt in de tijd. Op beeldvorming gebaseerd onderzoek naar hersenactiviteit van loopgerelateerde motorische taken kan leiden tot het vaststellen van biomarkers om verbeterde resultaten te meten en uitbreiding van therapie op maat te rechtvaardigen. Een nieuw, magnetisch resonantie-compatibel voetbewegingsapparaat met variabele weerstand en een protocol voor gebruik tijdens functionele magnetische...

Gebruik van een door de voet geïnduceerd digitaal gestuurd weerstandsapparaat voor evaluatie van functionele magnetische resonantiebeeldvorming bij patiënten met voetparese

Leer een experimenteel protocol voor het evalueren van neuraal-gestuurde kunstbenen bij patiënten met beenamputaties. Deze methode gebruikt oppervlakte-EMG en neurale machine-interfaces om veilige, intuïtieve prothesekontrole te testen.

Techniek Platform en experimentele protocol voor Ontwerp en evaluatie van een neuraal-gecontroleerde Transfemoral Prothese

Meer video's verkennen