RESEARCH
Peer reviewed scientific video journal
Video encyclopedia of advanced research methods
Visualizing science through experiment videos
EDUCATION
Video textbooks for undergraduate courses
Visual demonstrations of key scientific experiments
BUSINESS
Video textbooks for business education
OTHERS
Interactive video based quizzes for formative assessments
Products
RESEARCH
JoVE Journal
Peer reviewed scientific video journal
JoVE Encyclopedia of Experiments
Video encyclopedia of advanced research methods
EDUCATION
JoVE Core
Video textbooks for undergraduates
JoVE Science Education
Visual demonstrations of key scientific experiments
JoVE Lab Manual
Videos of experiments for undergraduate lab courses
BUSINESS
JoVE Business
Video textbooks for business education
Solutions
Language
pl_PL
Menu
Menu
Menu
Menu
DOI: 10.3791/65917-v
Hongge Ru1, WeiJian Gao2, Weixuan Ou2, Xingyue Yang1, Andong Li1, Zhongzheng Fu1, Jun Huo1, Bo Yang1, Yanzhao Zhang3, Xiling Xiao3, Zhaohui Yang3, Jian Huang1
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
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
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.
Nasze badania koncentrują się na opracowaniu nadliczbowych kończyn robotycznych, aby pomóc pacjentom z porażeniem połowiczym w ruchach chwytania. Wykorzystując elastyczne czujniki, staramy się interpretować intencje pacjentów i umożliwiać robotom wykonywanie zadań związanych z wychwytywaniem wirusa, co ostatecznie poprawia jakość życia pacjenta. Badanie to przedstawia nowatorską, elastyczną, nadającą się do noszenia kończynę robotyczną dla pacjentów z przewlekłym udarem mózgu.
Wspomaga rehabilitację i chwytanie palców, oferując Linus, bezpieczeństwo, zgodność, wodoodporność i imponujący stosunek wydajności do masy lub nacisku. Oferuje tryby chwytania koperty i opuszków palców, zachowuje przenośność i zapewnia przyjazną dla użytkownika interakcję. W naszych nadchodzących badaniach skupimy się przede wszystkim na domenie kontroli interakcji człowiek-maszyna, szczególnie w kontekście uchwycenia intencji wśród osób dotkniętych porażeniem połowiczym.
Dodatkowo, konkretny cel badawczy obejmuje udoskonalenie konstrukcji mechanicznej w celu zwiększenia wydajności chwytania. Aby rozpocząć, zmontuj wstępnie zaprojektowaną formę, a następnie użyj kleju topliwego, aby zabezpieczyć włókna szklane w wyznaczonych miejscach w formie. Zważyć odpowiednią ilość składnika A i B elastomeru silikonowego i wymieszać je w określonym stosunku.
Do mieszania i odgazowywania mieszanki elastomerów należy używać próżniowej maszyny do mieszania i odgazowywania mieszaniny elastomerów. Niezwłocznie wstrzyknij mieszaninę do zmontowanej formy i pozostaw ją na około 30 sekund. Następnie umieść formę w suszarce próżniowej na około minutę, aby umożliwić ucieczkę drobnych pęcherzyków powietrza z gumy silikonowej.
Wyjmij formę z suszarki i umieść ją w komorze termostatycznej ustawionej na 30 stopni Celsjusza na 12 godzin. Umieść wyjęty z formy gumowy korpus w formie wypełnionej gumą silikonową. Umieść cały zestaw w komorze termostatycznej ustawionej na 30 stopni Celsjusza na 12 godzin, aby guma silikonowa mogła się utwardzić.
Wyjmij utwardzony korpus z gumy silikonowej z formy i odetnij nadmiar gumy silikonowej. Na początek weź zaprojektowany chwytak pneumatyczny i zabezpiecz go częściami wydrukowanymi w 3D. Za pomocą taśmy klejącej przymocuj ją w odpowiednim miejscu na rękawicy.
Umieść w rękawicy trzy elastyczne czujniki zginania. Poinstruuj uczestników, aby zginali i prostowali palce. Użyj karty do gromadzenia danych, aby rejestrować sygnały z czujników.
Wzmocnij sygnały z czujników i skieruj je do Arduino. Teraz zbierz dane na temat zasięgu i wzorca zmian sensora podczas ruchów palców. Poinstruuj uczestników, aby swobodnie poruszali palcami w swoim zakresie umiejętności.
Po ustaleniu progu należy określić odpowiedni czas, aby przestać pompować powietrze i zaprzestać dalszego zginania palców. Ustaw maksymalne ciśnienie powietrza dla chwytaka pneumatycznego na 100 kilopaskalów. Poproś użytkowników o informacje zwrotne na temat ich doświadczeń.
Ankieta przeprowadzona wśród sześciu pacjentów wykazała, że większość uczestników jest zgodna co do komfortu i łatwości obsługi zaprojektowanego systemu ubieralnego. Piąty uczestnik przedstawia mniej przychylną ocenę i zgłasza poważne obawy dotyczące urządzenia.
Related Videos
13:44
Related Videos
14.2K Views
14:56
Related Videos
9.3K Views
08:40
Related Videos
7.6K Views
06:44
Related Videos
7.3K Views
08:55
Related Videos
452 Views
05:25
Related Videos
1.5K Views
04:49
Related Videos
1.1K Views
05:28
Related Videos
854 Views
06:11
Related Videos
1.1K Views
08:53
Related Videos
8.1K Views