Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.

Artykuł metodologiczny

Elastyczna nadliczbowa kończyna robotyczna do noszenia dla pacjentów z przewlekłym udarem mózgu

2.8K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/65917

⸱

27 października 2023

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Key Laboratory for Image Processing and Intelligent Control of Education Ministry of China, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology, 2School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, 3Wuhan Union Hospital, Huazhong University of Science and Technology Tongji Medical College First Clinical College Union Hospital

W tym artykule

Podsumowanie

Ten protokół wprowadza elastyczną, nadającą się do noszenia nadliczbową kończynę robotyczną, dostosowaną do pomocy w rehabilitacji palców u pacjentów po udarze. Konstrukcja zawiera czujnik zginania, który ułatwia bezproblemową interakcję człowiek-robot. Walidacja poprzez eksperymenty z udziałem zarówno zdrowych ochotników, jak i pacjentów po udarze podkreśla skuteczność i niezawodność proponowanego badania.

Streszczenie

W tym badaniu prezentujemy elastyczną, nadającą się do noszenia nadliczbową robotyczną kończynę, która pomaga pacjentom z przewlekłym udarem, rehabilitując palce i wykonując ruchy chwytania. Konstrukcja tej innowacyjnej kończyny czerpie inspirację ze zginających się mięśni pneumatycznych i unikalnych cech końcówki trąby słonia. Kładzie duży nacisk na kluczowe czynniki, takie jak lekka konstrukcja, bezpieczeństwo, zgodność, wodoodporność i osiągnięcie wysokiego stosunku mocy wyjściowej do masy / ciśnienia. Proponowana struktura umożliwia ramieniu robota wykonywanie zarówno chwytania kopertowego, jak i opuszkowego palca. Interakcja człowiek-robot jest ułatwiona dzięki elastycznemu czujnikowi zginania, wykrywającemu ruchy palców użytkownika i łączącym je ze sterowaniem ruchem za pomocą metody segmentacji progowej. Dodatkowo system jest przenośny do wszechstronnego codziennego użytku. Aby potwierdzić skuteczność tej innowacji, przeprowadzono eksperymenty w warunkach rzeczywistych z udziałem sześciu pacjentów z przewlekłym udarem mózgu i trzech zdrowych ochotników. Informacje zwrotne otrzymane za pośrednictwem kwestionariuszy wskazują, że zaprojektowany mechanizm jest niezwykle obiecujący w pomaganiu pacjentom z przewlekłym udarem mózgu w codziennych czynnościach chwytania, potencjalnie poprawiając jakość ich życia i wyniki rehabilitacji.

Wprowadzenie

Według wcześniejszych badań1, w 2019 roku na całym świecie odnotowano ponad 100 milionów przypadków udaru. Około dwie trzecie tych przypadków zakończyło się następstwami połowiczymi, a ponad 80% pacjentów z ciężkim udarem połowiczym nie mogło w pełni odzyskać funkcji ręki i ramienia2. Ponadto oczekuje się, że starzenie się społeczeństwa będzie nadal rosło w nadchodzących dziesięcioleciach, co doprowadzi do znacznego wzrostu liczby potencjalnych ofiar udaru. Utrzymujące się upośledzenie kończyn górnych po udarze może znacząco wpływać na czynności życia codziennego (ADL), a rehabilitacja ręki została klinicznie uznana za krytyczny cel zwiększenia aktywności i udziału pacjentów z przewlekłym udarem mózgu3.

Tradycyjne robotyczne urządzenia kończyn górnych napędzane silnikami mogą zapewnić znaczną siłę napędową, ale ich sztywne struktury często przekładają się na duże rozmiary i dużą wagę. Ponadto stwarzają one ryzyko spowodowania nieodwracalnych szkód w organizmie ludzkim w przypadku ich nieprawidłowego działania. Z kolei miękkie siłowniki pneumatyczne wykazały znaczny potencjał w rehabilitacji4, assistance5 oraz zastosowaniach chirurgicznych6. Ich zalety to bezpieczeństwo, lekka konstrukcja i nieodłączna podatność.

W ostatnich latach pojawiło się wiele elastycznych robotów do noszenia, zaprojektowanych i opracowanych wokół miękkich siłowników pneumatycznych. Roboty te przeznaczone są do rehabilitacji i wspomagania porehabilitacyjnego kończyn górnych pacjentów po udarze. Należą do nich przede wszystkim egzoszkielety dłoni7,8 oraz kończyny nadliczbowe9,10. Chociaż oba są używane w dziedzinie robotyki ubieralnej i rehabilitacji, pierwsza z nich bezpośrednio oddziałuje na ludzkie ciało, potencjalnie ograniczając mięśnie lub stawy, podczas gdy druga uzupełnia ludzką przestrzeń roboczą lub ruch bez bezpośrednich ograniczeń11,12. Noszone nadliczbowe palce robota oparte na serwomotorach zostały opracowane, aby pomóc terapeutom zajęciowym w czynnościach życia codziennego (ADL) training9. Podobne podejście można znaleźć w innych badaniach10. Te dwie kategorie zrobotyzowanych palców wprowadziły nowe możliwości zastosowania takich robotów w rehabilitacji pacjentów z porażeniem połowiczym. Warto jednak zauważyć, że sztywna konstrukcja zastosowana w tych konstrukcjach robotycznych może wprowadzać potencjalne rozważania dotyczące komfortu i bezpieczeństwa użytkownika. Zaprojektowano, wykonano i oceniono miękką rękawicę robotyczną do noszenia13, która może być wykorzystywana do rehabilitacji ręki i treningu specyficznego dla zadania podczas funkcjonalnego obrazowania metodą rezonansu magnetycznego (fMRI). Rękawica wykorzystuje miękkie siłowniki pneumatyczne wykonane z elastomerów silikonowych do generowania ruchu stawów palców, a urządzenie jest kompatybilne z rezonansem magnetycznym bez powodowania artefaktów na obrazach fMRI. Yun i in. wprowadzili Exo-Glove PM, konfigurowalną miękką pneumatyczną rękawicę wspomagającą, która wykorzystuje podejście oparte na montażu14. Ta innowacyjna konstrukcja charakteryzuje się małymi modułami i regulowanymi odległościami między nimi, dzięki czemu użytkownicy mogą dostosować rękawicę do długości paliczka za pomocą przekładek. Takie podejście maksymalizuje komfort i wydajność bez konieczności produkcji na zamówienie. Badacze zaprezentowali miękkie siłowniki wykonane z materiałów elastomerowych ze zintegrowanymi kanałami pełniącymi funkcję sieci pneumatycznych15. Siłowniki te generują ruchy zginania, które bezpiecznie dostosowują się do ruchów ludzkiego palca. Dodatkowo naukowcy wprowadzili AirExGlove, lekki i elastyczny nadmuchiwany miękki egzoszkielet16. System ten jest opłacalny, można go dostosować do różnych rozmiarów dłoni i z powodzeniem przystosował się do pacjentów o różnym poziomie spastyczności mięśni. Oferuje bardziej ergonomiczne i elastyczne rozwiązanie w porównaniu ze sztywno połączonymi systemami zrobotyzowanymi. Chociaż badania te wniosły znaczący wkład w rozwój elastycznych robotów do rehabilitacji rąk i robotów wspomagających do noszenia, warto zauważyć, że żaden z nich nie osiągnął pełnej przenośności i kontroli interakcji człowiek-robot.

Liczne badania badały korelację między sygnałami biologicznymi, takimi jak elektroencefalogram (EEG)17 lub sygnały z elektromiogramu (EMG)18, a ludzką intencją. Oba podejścia mają jednak pewne ograniczenia wynikające z istniejących urządzeń i warunków technologicznych. Elektrody inwazyjne wymagają zabiegów chirurgicznych na ludzkim ciele, podczas gdy elektrody nieinwazyjne cierpią z powodu problemów, takich jak wysoki poziom szumów i zawodność w pozyskiwaniu sygnału. Szczegółowe omówienie tych ograniczeń można znaleźć w literaturze19,20. W związku z tym prowadzenie badań nad przenośnością i przyjaznymi dla użytkownika możliwościami interakcji człowiek-maszyna elastycznych, nadających się do noszenia nadliczbowych kończyn robotycznych pozostaje bardzo istotne.

W tym badaniu, unikalna, elastyczna, nadająca się do noszenia kończyna robotyczna została zaprojektowana i wykonana, aby pomóc pacjentom z przewlekłym udarem, w rehabilitacji palców i pomocy w chwytaniu. Ta zrobotyzowana kończyna charakteryzuje się lekkością, bezpieczeństwem, podatnością, wodoodpornością i imponującym stosunkiem mocy wyjściowej do masy / ciśnienia. Dwa tryby chwytania, obwiednia i chwytanie opuszkami palców, zostały osiągnięte przy zachowaniu przenośności i zapewnieniu przyjaznej dla użytkownika interakcji człowiek-robot. Protokół szczegółowo opisuje proces projektowania i produkcji chwytaka pneumatycznego oraz schemat urządzenia do noszenia. Dodatkowo zaproponowano metodę interakcji człowiek-robot opartą na elastycznych czujnikach gięcia, pozwalającą na wygodne i przyjazne dla użytkownika sterowanie poprzez segmentację progów. Wszystkie te aspekty zostały potwierdzone za pomocą praktycznych eksperymentów.

Główne osiągnięcia tego badania są podsumowane w następujący sposób: (1) Zaprojektowano i wyprodukowano lekką, przyjazną i nadającą się do noszenia elastyczną kończynę robotyczną dla pacjentów z przewlekłym udarem. (2) Niezawodna metoda interakcji człowiek-robot została zrealizowana w oparciu o elastyczne czujniki zginania. (3) Przeprowadzono eksperymenty w warunkach rzeczywistych w celu zweryfikowania skuteczności i wiarygodności proponowanego mechanizmu i metody, które obejmują badanie siły wyjściowej i obejmują sześciu pacjentów z przewlekłym udarem.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

Ten protokół został zatwierdzony przez Komisję Oceny Etyki Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology. Jako uczestników wybrano pacjentów z zaburzeniami czynnościowymi kończyny górnej, którzy spełniali kryteria diagnostyczne i byli leczeni na oddziale rehabilitacji szpitala autorskiego, oddziałach ambulatoryjnych i szpitalnych. Powrót do sprawności funkcji motorycznych pacjentów oceniano zgodnie z etapami odzyskiwania Brunnstrom21, a pacjenci w stadiach 3-5 zostali wybrani do udziału w eksperymentach. Uzyskano pisemną świadomą zgodę od pacjentów, którzy wzięli udział w badaniu. Procedura obejmuje projekt formy chwytaka pneumatycznego, proces produkcji chwytaka pneumatycznego na bazie utwardzonej gumy silikonowej, integrację urządzeń przenośnych oraz implementację oprogramowania i sprzętu do wykrywania intencji chwytania. Z wyjątkiem kauczuku silikonowego i zwykłych tkanin, wszystkie elementy do noszenia są produkowane przy użyciu technologii druku 3D (patrz Dodatkowe pliki kodowania 1-5).

1. Projektowanie i produkcja chwytaka pneumatycznego

  1. Złóż wstępnie zaprojektowaną formę22, jak pokazano w Rysunek 1A,B. Następnie użyj kleju topliwego, aby zabezpieczyć włókna szklane w wyznaczonych miejscach w formie, jak pokazano na Rysunek 1C. Upewnij się, że używasz kleju topliwego, aby uszczelnić wszelkie potencjalne obszary, które mogą powodować wyciek silikonu.
  2. Zważyć odpowiednią ilość składnika A i składnika B elastomeru silikonowego (wagowo 9:1) (patrz tabela materiałów) i wymieszać je w określonym stosunku. Po wymieszaniu należy użyć próżniowej maszyny do mieszania i odgazowywania o zmiennej sile odśrodkowej, określonej przez wewnętrzny program zaprogramowany maszyny. Gdy mieszanina będzie gotowa, natychmiast wstrzyknij ją do zmontowanej formy, jak pokazano na Rysunek 1D.
    UWAGA: Zmienna siła odśrodkowa jest kontrolowana przez maszynę do mieszania i odgazowywania próżniowego za pomocą jej wewnętrznego programu ustawień wstępnych (patrz Tabela materiałów). Siła odśrodkowa musi być stopniowo zwiększana, aby zapewnić dokładne wymieszanie kauczuku silikonowego i usunięcie wszelkich uwięzionych pęcherzyków powietrza.
  3. Pozostaw formę na około 30 sekund, a następnie umieść ją w suszarce próżniowej na około 1 minutę, aby umożliwić ucieczkę małych pęcherzyków powietrza z gumy silikonowej. Wyjmij formę z suszarki i umieść ją w całości w komorze termostatycznej ustawionej na 30 °C na 12 godzin, pozwalając gumie silikonowej na utwardzenie.
  4. Powtórz kroki opisane w drugim kroku, wstrzykując zmieszaną gumę silikonową do formy pokazanej na Rysunek 1E. Następnie umieść wyjęty z formy gumowy korpus pokazany w Rysunek 1F w formie wypełnionej gumą silikonową. Umieść cały zestaw w komorze termostatycznej ustawionej na 30 °C na 12 godzin, aby guma silikonowa mogła się utwardzić.
  5. Wyjmij utwardzony korpus z gumy silikonowej z formy i odetnij nadmiar gumy silikonowej. Produkcja elastycznego chwytaka została zakończona.
    UWAGA: Wnęka składa się z dwóch zestawów siatek pneumatycznych, które są od siebie niezależne. Ze względu na znaczną różnicę w module sprężystości między włóknami szklanymi a strukturą falistą, chwytak pneumatyczny wygina się do wewnątrz po napompowaniu, co pozwala na chwytanie koperty. Końcówka palca została zaprojektowana z występem przypominającym trąbę słonia, umożliwiającym chwytanie opuszkami palców.

2. Montaż elastycznej, nadliczbowej robotycznej kończyny do noszenia

UWAGA: Noszona supernumeryczna kończyna robota zawiera mini pompę powietrza, zawory powietrzne, jednoukładowy mikrokomputer, chwytak pneumatyczny, zasilacz, elastyczne czujniki zginania, rękawicę do noszenia oraz akcesoria do połączeń pneumatycznych i elektrycznych (zobacz Tabelę Materiałów), jak pokazano na Rysunek 2.

  1. Skrupulatnie wykonaj ręcznie rękawicę do noszenia z pomocą krawca. Upewnij się, że jest on poddawany wielu iteracjom i ulepszeniom w oparciu o opinie użytkowników i doświadczenie krawca.
  2. Zabezpiecz chwytak pneumatyczny częściami wydrukowanymi w 3D i przymocuj go do odpowiedniej pozycji na rękawicy za pomocą taśmy klejącej.
  3. Umieść w rękawicy trzy elastyczne czujniki zginania (patrz tabela materiałów), jak pokazano na rysunku Rysunek 3. Umieść je odpowiednio na palcu wskazującym, środkowym i serdecznym, wyrównując je z tylną częścią palców. Użyj karty do gromadzenia danych, aby rejestrować sygnały z czujników.
  4. Wzmocnij sygnały z czujnika i skieruj je do Arduino (patrz tabela materiałów). Przetwarzaj te sygnały za pomocą przesuwanego okna i filtrowania metodą najmniejszych kwadratów w Arduino23. Wykorzystaj te szacowane wartości jako dane bazowe do wykrywania intencji.
  5. Umieść elementy, takie jak pompa powietrza, zawory powietrza, tablica sterownicza i zasilacz, w plecaku, aby ułatwić przenoszenie. Zapoznaj się z Rysunek 4, aby uzyskać wizualną reprezentację efektu noszenia.

3. Wykrywanie intencji chwytania

UWAGA: Gdy palce użytkownika generują ruch, sygnał zwrotny czujnika zmienia się odpowiednio. Działa poprzez zwiększanie rezystancji w obwodzie, gdy element bardziej się wygina. Rysunek 5 pokazuje zarejestrowane wartości sygnału elastycznego czujnika zginania podczas ruchu palca jednego ochotnika. Trzy krzywe odpowiadają sygnałom uzyskanym z czujników umieszczonych na trzech palcach. Pacjenci z niedowładem połowiczym często mają ograniczoną ruchomość palców, ale czujnik jest w stanie wykryć znaczące zmiany.

  1. Zbieraj dane na temat zasięgu i wzorca zmian sensora podczas ruchów palców. Wybierz odpowiednie wartości progowe w oparciu o wykrytą amplitudę czujnika, aby sterować aktywacją pompy. Poinstruuj uczestników, aby swobodnie poruszali palcami w swoim zakresie umiejętności. Określ wartości progowe jako średnie wartości szczytowe i dolne sprzężenia zwrotnego czujnika.
    UWAGA: Gdy sygnał czujnika przekroczy ustawioną wartość progową, pompa zaczyna pracować. Ciśnienie powietrza wzrasta wraz z dalszym zginaniem palców. I odwrotnie, gdy kąt zgięcia palców maleje, a czujnik wykrywa sygnał poniżej progu, zawór powietrza zwalnia ciśnienie do zera, a chwytak pneumatyczny zwalnia.
  2. Poproś użytkownika o obserwację stanu chwytaka pneumatycznego i określenie odpowiedniego czasu na zaprzestanie pompowania powietrza i zaprzestanie dalszego zginania palców.
  3. Powtórz powyższe testy, aby ustalić rozsądny próg i zapoznać się z korzystaniem z tego urządzenia.

4. Testowanie urządzenia z udziałem zdrowych ochotników

  1. Zwerbuj trzech zdrowych ochotników z normalnymi zdolnościami motorycznymi kończyn górnych do badania, aby potwierdzić efekty noszenia i chwytania prototypu.
  2. Ustaw maksymalne ciśnienie powietrza dla chwytaka pneumatycznego na 100 kPa. Poinstruuj uczestników, aby zginali i prostowali palce. Poproś uczestników, aby założyli prototyp i przeprowadzili eksperymenty chwytania i zwalniania na przedmiotach o różnych kształtach przy użyciu wspomnianej wcześniej metody.
    3. Poproś użytkowników o
  3. informacje zwrotne na temat ich doświadczeń i dostosuj schemat noszenia w oparciu o ich sugestie.
    UWAGA: Jak pokazano w Rysunek 6, uczestnicy z powodzeniem otoczyli i uchwycili cylindryczne obiekty o różnych rozmiarach za pomocą prototypu. Dodatkowo wykonywali również zadania chwytania opuszkami palców na prostokątnych obiektach w kształcie bloków.

5. Rehabilitacja i pomoc w chwytaniu dla pacjentów

  1. Oceń powrót do sprawności motorycznej pacjentów zgodnie z etapami rekonwalescencji Brunnstrom21 przez lekarzy. Pozwól pacjentom w etapach 3-5 uczestniczyć w eksperymentach tylko w celu rehabilitacji, treningu lub codziennej pomocy.
  2. Zwerbuj sześciu pacjentów z przewlekłą porażeniem połowiczym, aby potwierdzić niezawodność i skuteczność prototypu. Poinstruuj pacjentów, aby samodzielnie nosili rękawicę (z wyjątkiem plecaka) i poruszali palcami w zakresie swoich możliwości kalibracji wartości progowych.
  3. Podczas fazy rehabilitacji zachęcaj pacjentów do angażowania się w różne zadania chwytające, aby ćwiczyć mięśnie palców. Poproś pacjentów, aby usiedli na krawędzi stołu i użyli prototypu do wykonania serii czynności chwytania, w tym chwytania butelki z wodą, banana, kostki i szczoteczki do zębów.
  4. Poproś pacjentów o wypełnienie odpowiednich kwestionariuszy ankietowych (Plik Uzupełniający 1) w oparciu o ich osobiste doświadczenia po eksperymencie. Oceń następujące sześć subiektywnych odczuć: zaufanie do funkcji systemu; łatwość użycia; wygoda i komfort noszenia; skuteczność i przydatność w rehabilitacji; skuteczność i przydatność w życiu codziennym; Obszary, które wciąż wymagają poprawy.
  5. Oceń ich odpowiedzi w skali od 1 do 5, gdzie 1 oznacza zdecydowanie się nie zgadzam, a 5 oznacza zdecydowanie się zgadzam. Rejestruj dane i analizuj problemy z prototypem oraz potencjalne obszary wymagające poprawy na podstawie kwestionariusza.
    UWAGA: To nie tylko zwiększa zainteresowanie treningiem rehabilitacyjnym, ale także zwiększa chęć pacjenta do uczestniczenia w procesie powrotu do zdrowia. W przypadkach, gdy pacjenci osiągnęli stabilny stan, ale nadal mają trudności z wykonywaniem zadań chwytania palcami, użycie kończyny robotycznej może pomóc w wykonywaniu pewnych codziennych czynności chwytania wymaganych w codziennym życiu.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

Eksperymenty z siłą wyjściową
Rycina 7 w sposób przejrzysty przedstawia konstrukcję strukturalną i wymiary naszego siłownika, prezentując go w przekroju. Siłownik ten składa się z dwóch oddzielnych zestawów komór, z których każda zawiera pięć łukowatych komór powietrznych. Na końcówce siłownika zintegrowano wypukłą strukturę, przypominającą koniec trąby słonia, co znacząco zwiększa promień chwytania urządzenia.

Aby ocenić siłę wyjściową miękki...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

W badaniu przedstawiono innowacyjną, elastyczną, nadającą się do noszenia nadliczbową kończynę robotyczną, zaprojektowaną do pomocy pacjentom z przewlekłym udarem mózgu w rehabilitacji palców i zadaniach związanych z chwytaniem. Ten zrobotyzowany system priorytetowo traktuje przenośność i oferuje zarówno funkcje chwytania kopert, jak i chwytania opuszkami palców. Zawiera elastyczny czujnik gięcia do przyjaznej dla użytkownika kontroli interakcji człowiek-maszyna. Eksperymenty z chwytaniem statycznym potwierdzają możliwoś...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Podziękowania

Ta praca jest wspierana przez Narodową Fundację Nauk Przyrodniczych Chin w ramach Grantu U1913207 oraz przez Program dla HUST Academic Frontier Youth Team. Autorzy dziękują za wsparcie ze strony tych fundacji.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Sprężarka powietrzaXinweichengF35L-JJ-24VZapewnij dopływ powietrza do chwytaka pneumatycznego
Arduino EmakefunMega 2560Jednoukładowy mikrokomputer / karta akwizycji danych
PlecakMujinIntegracja urządzeń zewnętrznych
Flex SensorSpectra SymbolFlex Sensor 2.2Elastyczne czujniki zginania
ZasilanieYisennengYSN-37019200Zapewnij zasilanie
Szybkozłącze wtykowe PUElecallPU-6Złącze do PU rura
Rura PUBaishehuiZDmJKJJyPodłączenie przewodu powietrznego
Elastomer silikonowyWackerELASTOSIL M4601 A/BMateriał chwytaka pneumatycznego
Komora termostatycznaRuyi101-00AStała temperatura przyspieszająca utwardzanie silikonu
Suszarkapróżniowa FujiwaraPC-3Dalsze odpienianie
Mieszanie próżniowe i maszyna do odgazowywaniaSmidaTMV-200TDokładnie wymieszaj silikon i odpienij go
ZawórSMCNTV1030-312CLKontroluj ciśnienie powietrza

Bibliografia

  1. Feigin, V. L., et al. Global, regional, and national burden of stroke and its risk factors, 1990-2019: A systematic analysis for the global burden of disease study 2019. The Lancet Neurology. 20 (10), 795-820 (2021).
  2. Nakayma, H., Jørgensen, H. S., Raaschou, H. O., Olsen, T. S. Compensation in recovery of upper extremity function after stroke: The copenhagen stroke study. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 75 (8), 852-857 (1994).
  3. Faria-Fortini, I., Michaelsen, S. M., Cassiano, J. G., Teixeira-Salmela, L. F. Upper extremity function in stroke subjects: Relationships between the international classification of functioning, disability, and health domains. Journal of Hand Therapy. 24 (3), 257-265 (2011).
  4. Al-Fahaam, H., Davis, S., Nefti-Meziani, S., Theodoridis, T. Novel soft bending actuator-based power augmentation hand exoskeleton controlled by human intention. Intelligent Service Robotics. 11, 247-268 (2018).
  5. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). Thalman, C. M., Hsu, J., Snyder, L., Polygerinos, P. 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA), , IEEE. 8436-8442 (2019).
  6. Miron, G., Plante, J. S. Design principles for improved fatigue life of high-strain pneumatic artificial muscles. Soft Robotics. 3 (4), 177-185 (2016).
  7. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). Yun, Y., et al. 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), , IEEE. 2904-2910 (2017).
  8. Tran, P., Jeong, S., Herrin, K. R., Desai, J. P. Hand exoskeleton systems, clinical rehabilitation practices, and future prospects. IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics. 3 (3), 606-622 (2021).
  9. Dynamic Systems and Control Conference. Ort, T., Wu, F., Hensel, N. C., Asada, H. H. Dynamic Systems and Control Conference, , V002T027A010 American Society of Mechanical Engineers. (2023).
  10. Hussain, I., et al. A soft supernumerary robotic finger and mobile arm support for grasping compensation and hemiparetic upper limb rehabilitation. Robotics and Autonomous Systems. 93, 1-12 (2017).
  11. Yang, B., Huang, J., Chen, X., Xiong, C., Hasegawa, Y. Supernumerary robotic limbs: A review and future outlook. IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics. 3 (3), 623-639 (2021).
  12. Tong, Y., Liu, J. Review of research and development of supernumerary robotic limbs. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 8 (5), 929-952 (2021).
  13. Yap, H. K., et al. A magnetic resonance compatible soft wearable robotic glove for hand rehabilitation and brain imaging. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 25 (6), 782-793 (2016).
  14. Yun, S. S., Kang, B. B., Cho, K. J. Exo-glove pm: An easily customizable modularized pneumatic assistive glove. IEEE Robotics and Automation Letters. 2 (3), 1725-1732 (2017).
  15. IEEE International Workshop on Intelligent Robots and Systems (IROS). Polygerinos, P., et al. 2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, , IEEE. 1512-1517 (2013).
  16. IEEE International Conference on Soft Robotics (RoboSoft). Stilli, A., et al. 2018 IEEE International Conference on Soft Robotics (RoboSoft), , IEEE. 579-584 (2018).
  17. Zhang, D., et al. Making sense of spatio-temporal preserving representations for eeg-based human intention recognition. IEEE Transactions on Cybernetics. 50 (7), 3033-3044 (2019).
  18. IEEE International Workshop on Robot and Human Communication (ROMAN). Sirintuna, D., Ozdamar, I., Aydin, Y., Basdogan, C. 2020 29th IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN), , IEEE. 1280-1287 (2020).
  19. 2020 10th Annual Computing and Communincation Workshop and Conferenece (CCWC). Mahmud, S., Lin, X., Kim, J. H. 2020 10th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC), , IEEE. 0768-0773 (2020).
  20. Asghar, A., et al. Review on electromyography based intention for upper limb control using pattern recognition for human-machine interaction. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part H: Journal of Engineering in Medicine. 236 (5), 628-645 (2022).
  21. Naghdi, S., Ansari, N. N., Mansouri, K., Hasson, S. A neurophysiological and clinical study of brunnstrom recovery stages in the upper limb following stroke. Brain Injury. 24 (11), 1372-1378 (2010).
  22. Ru, H., Huang, J., Chen, W., Xiong, C. Modeling and identification of rate-dependent and asymmetric hysteresis of soft bending pneumatic actuator based on evolutionary firefly algorithm. Mechanism and Machine Theory. 181, 105169(2023).
  23. Qin, L., Wu, W., Tian, Y., Xu, W. Lidar filtering of urban areas with region growing based on moving-window weighted iterative least-squares fitting. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 14 (6), 841-845 (2017).
  24. Liu, S., et al. A two-finger soft-robotic gripper with enveloping and pinching grasping modes. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics. 26 (1), 146-155 (2020).
  25. Tawk, C., Sariyildiz, E., Alici, G. Force control of a 3D printed soft gripper with built-in pneumatic touch sensing chambers. Soft Robotics. 9 (5), 970-980 (2022).
  26. Zuo, W., Song, G., Chen, Z. Grasping force control of robotic gripper with high stiffness. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics. 27 (2), 1105-1116 (2021).
  27. Watanabe, T., Morino, K., Asama, Y., Nishitani, S., Toshima, R. Variable-grasping-mode gripper with different finger structures for grasping small-sized items. IEEE Robotics and Automation Letters. 6 (3), 5673-5680 (2021).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Tagi

Noszona robotyczna ko czynarehabilitacja palc wruchy chwytneelastyczny czujnik zginaniachwytak pneumatycznyinterakcja cz owiek robotelastomer silikonowypacjenci z hemiplegi
Elastyczna nadliczbowa kończyna robotyczna do noszenia dla pacjentów z przewlekłym udarem mózgu
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki Korzystania

Zasady

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.