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: 10.3791/67004-v
Ya Sun1,2, Yan Li2, Danni Xu2, Linghui Chen2, Jie Shen2, Dong Xu3,4, Han Xu4, Xu Zhang4, Xudong Gu1,2, Jianming Fu2
1Graduate School of Zhejiang Chinese Medical University, 2The Second Hospital of Jiaxing, 3School of Mechanical Engineering,Tongji University, 4Auckland Tongji Rehabilitation Medical Equipment Research Centre,Tongji Zhejiang College
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
Ten eksperymentalny protokół przedstawia zastosowanie systemu robotycznego z podwójnym zadaniem kończyny górnej dla pacjentów po udarze mózgu z dysfunkcją kończyn górnych. Wyniki wskazują, że system ten może znacznie poprawić funkcjonowanie kończyny górnej i codzienne czynności pacjentów po udarze.
Nasze badania koncentrują się na rehabilitacji pacjentów, którzy doznali udaru lub urazowego uszkodzenia mózgu, a także staramy się zbadać wpływ naszej chińskiej strategii wspomagania robota w celu uplinku na odzyskiwanie funkcji uplink u pacjentów po udarze. Nasz protokół integruje obustronne szkolenie upline, działania zorientowane na zadania i szkolenie wspomagane przez robota, aby usprawnić rehabilitację funkcji uplink u pacjentów po udarze. Koncentrujemy się na wpływie technologii neuromodulacji, technologii wirtualnej rzeczywistości i systemów robotycznych opartych na sztucznej inteligencji na rehabilitację funkcji kończyn po udarze plakatowym.
Aby rozpocząć, uruchom zrobotyzowany sprzęt systemowy i włącz komputer systemu. Otwórz aplikację ULCOT Rehab i wejdź do głównego interfejsu systemu. Po wprowadzeniu danych pacjenta kliknij zaloguj się i wybierz pacjenta z listy.
Pomóż pacjentowi usiąść przed urządzeniem robotycznym, zapewniając bezpieczną i wygodną odległość. Kliknij dopasowanie, aby ustawić odpowiednie parametry. W module regulacji wysokości platformy kliknij plus lub minus, aby zwiększyć lub zmniejszyć wysokość platformy.
Następnie w module regulacji kąta nachylenia ramienia kliknij plus lub minus, aby wyregulować kąt nachylenia ramienia robota. W module regulacji kąta ramienia kliknij plus lub minus, aby zwiększyć lub zmniejszyć kąt między dwoma ramionami robota. Kliknij szkolenie, aby przejść do interfejsu ustawień programu treningowego.
W przypadku pacjentów, którzy nie są w stanie w pełni manipulować uchwytem mechanicznym po stronie połowiczej, kliknij przycisk pomoc, aby przejść do interfejsu trybu wspomaganego treningu. Ustaw czas na 30 minut w module czasu treningu i wybierz poziom ustawiony dla pacjenta w module poziomu wspomaganego. Kliknij latanie w powietrzu lub ping pong.
Następnie kliknij start, aby wejść do interfejsu gry. W grze w latanie w powietrzu. Poinstruuj pacjenta, aby używał chorej kończyny górnej przez zdrową stronę za pomocą urządzenia robotycznego do kontrolowania i kierowania wirtualnym samolotem po wyznaczonej trajektorii lotu oraz przechwytywania złotych monet.
W grze w ping-ponga, z pomocą robota, poinstruuj pacjenta, aby używał zdrowej strony do napędzania dotkniętej chorobą bocznej kończyny górnej w celu kontrolowania wirtualnej rakiety do tenisa stołowego. Przesuń rakietę, aby złapać latającego ping-ponga. Dla pacjentów, którzy są w stanie aktywnie manipulować mechanicznym uchwytem po stronie połowiczej, opór kliknięcia.
Ustaw czas na 30 minut w module czasu treningu. W modułach Poziom w dobrej kondycji i Poziom dotknięty wybierz poziomy oporu odpowiednio dla strony w dobrej kondycji i strony dotkniętej chorobą. W modułach kierunku oporu po stronie zdrowej i kierunku oporu po stronie, której dotyczy problem, wybierz kierunek oporu wskazany przez system dla każdej strony.
W module czasu podtrzymania wybierz czas utrzymywania celu. W grze w brydża i drogę poinstruuj pacjenta, aby wykonał zadanie zbudowania drewnianego mostu, opierając się oporowi stawianemu przez ramię robota zarówno na zdrowych, jak i dotkniętych chorobą kończynach górnych. Steruj obydwoma końcami drewnianego mostu wyświetlanego na ekranie.
Przesuń dwie platformy drabinowe o różnej wysokości i przytrzymaj je przez określony czas, aby umożliwić przejście wirtualnej postaci. W grze w podnoszenie ciężarów poinstruuj pacjenta, aby wykonał zadanie pchania sztangi. Kontroluj końce sztangi do podnoszenia ciężarów wyświetlanej na ekranie.
Dostosuj pozycję sztangi, aby dotrzeć do miejsca docelowego i utrzymać pozycję przez określony czas. W grze w dopasowywanie pop poinstruuj pacjenta, aby wykonał zadanie usunięcia zdjęć. Poproś pacjenta o kontrolowanie dwóch wirtualnych palców znajdujących się po lewej i prawej stronie ekranu.
Następnie wybierz identyczne elementy z lewej i prawej kolumny zdjęć za pomocą wirtualnych palców i utrzymuj tę pozycję przez określony czas. Po sześciu tygodniach treningu grupa eksperymentalna wykazała wyższy współczynnik wykrywalności motorycznych potencjałów odwołanych w porównaniu z grupą kontrolną. Po okresie szkolenia obie grupy pacjentów wykazały poprawę w zakresie FTHUE-HK w porównaniu z poziomami sprzed leczenia.
W grupie kontrolnej i eksperymentalnej zaobserwowano poprawę w skali FMA-UE i MBI, wskazującą na powrót funkcji kończyn górnych u pacjentów po udarze mózgu.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Related Videos
10:32
Related Videos
16K Views
06:44
Related Videos
7.5K Views
07:35
Related Videos
1.9K Views
04:49
Related Videos
1.4K Views
06:11
Related Videos
1.6K Views
11:12
Related Videos
17.8K Views
10:15
Related Videos
18.3K Views
12:50
Related Videos
40.8K Views
07:52
Related Videos
12.5K Views
07:15
Related Videos
12.3K Views