July 22nd, 2014
Neural-машинные интерфейсы (НМИ) были разработаны для идентификации режима локомоции пользователя. Эти НМИ потенциально полезны для нервной контролем силовых искусственные ноги, но не были в полной мере продемонстрировали. Это документ, представленный (1) наш разработан инженерно платформы для легкого внедрения и развития нервной контроля за питанием Протезы нижних конечностей и (2) экспериментальной установки и протокола в лабораторных условиях, чтобы оценить ЦНС-контролируемых протезы на пациентов с ампутаций нижних к
Общая цель этой процедуры состоит в том, чтобы представить экспериментальную установку и протокол в библиотечной среде для оценки нейроуправляемых искусственных ног у пациентов с ампутациями нижних конечностей. Это достигается путем предварительной подготовки к измерению поверхностного сигнала ЭМГ от остаточных мышц нижних конечностей субъекта. Затем протез ноги с электроприводом на рекрутируемом субъекте выравнивается и калибруется.
Далее происходит сбор обучающих данных и обучение классификаторов в нейромашинном интерфейсе. Последним шагом является проверка эффективности нейронного управления протезом ноги на набранном пациенте с ампутированной конечностью. В конечном счете, протез ноги с пневматическим приводом используется для того, чтобы позволить субъекту безопасно и непрерывно выполнять различные действия, такие как стоячий уровень, пандус при ходьбе по земле, подъем и спуск по пандусу с пандуса.
Основное преимущество этой платформы проектирования заключается в том, что каждый функциональный блок можно легко отлаживать, модифицировать и обновлять. Кроме того, добавление или удаление функций или изменение связи между моделями может быть легко выполнено в компьютерной программе. Новый дизайн интерфейса электродного гнезда обеспечивает высококачественную запись сигнала ЭМГ, плотную подвеску гнезда и хороший комфорт пользователя.
Таким образом, эта конструкция может быть использована для исследования мышечных свойств или функции в остальных конечностях пациентов с ампутированными нижними конечностями. Демонстрация процедуры будет считаться таковой. Уильям Боутрайт и Аарон Флеминг.
Студенты из нашей лаборатории готовят объект к тестированию, надев страховочный ремень определенного размера и прикрепив его к потолочной системе направляющих. Далее выберите семь полностью заряженных беспроводных датчиков ЭМГ. Войдите в систему и поместите датчики ЭМГ в специальное всасывающее гнездо в подготовленных местах.
Запишите порядковый номер датчиков и свяжите их с местами расположения ЭМГ. После очистки кожи культи испытуемого изопропиловым спиртом прикрепите протез с электроприводом к всасывающей впадине с помощью адаптера-пирамиды. Помогите субъекту надеть всасывающую лунку и убедитесь, что лунка надежно прикреплена к культе субъекта.
Затем включите программное обеспечение для потоковой передачи аналоговых данных ЭМГ в режиме реального времени. Затем попросите испытуемого выполнить сгибание и разгибание бедра, отведение и отведение тазобедренного сустава, а также представить сгибание и разгибание колена, а также изучить сигналы ЭМГ, чтобы проверить контакт электродов ЭМГ и передачу данных для выравнивания и калибровки силового протеза. Начните с предмета В положении стоя, держа ходунки-помощники, отрегулируйте набор винтов вращения на адаптере до тех пор, пока положение протеза не будет геометрически выровнено с гильзой.
Попросите испытуемого поднять протез с земли и откалибровать тензодатчик на пилоне протеза. Поручите испытуемому попрактиковаться в ходьбе по разным местностям: ровной местности, подъеме по пандусу и спуске по пандусу. При ношении протеза ноги с электроприводом попросите пациента продолжать до тех пор, пока он или она не почувствует себя уверенно при ходьбе с электроприводом и не достигнет стабильной походки.
В каждом упражнении объясните испытуемому заранее определенную тропу для ходьбы и попросите испытуемого встать на начальную точку тропы для ходьбы. Далее включаем силовой протез и загружаем параметры во внутренний контроллер. Запустите компьютерную программу для сбора тренировочных данных и установите встроенное управление в режим стоя, нажав кнопку стоя в графическом интерфейсе пользователя или gooey.
Затем попросите испытуемого идти по ровной местности с комфортной скоростью ходьбы, которую он сам выбрал. В то же время нажмите кнопку ходьбы на липкой ноге перед тем, как оторваться от ведущей ноги объекта, что автоматически установит внутренний контроль в режим горизонтальной ходьбы по земле. Когда субъект приблизится к краю пандуса, нажмите кнопку подъема пандуса на липкой поверхности перед пальцем ноги протеза ноги, наступая на пандус, который переключает внутренний контроль в режим пандуса в качестве режима запаха для безопасности.
Позвольте субъекту использовать перила при ходьбе по пандусу. Когда объект подойдет к краю пандуса, нажмите кнопку ходьбы еще раз. Перед тем, как пятка протеза ноги ударяется о ровную платформу, которая переключает внутреннее управление протезом в режим горизонтальной ходьбы по земле.
В конце пешеходной дорожки попросите субъекта остановиться и одновременно стоять на ногах. Нажмите кнопку стоя перед фазой двойной стойки, которая переключает встроенное управление обратно в режим стоя. Примерно через пять секунд завершите сбор данных, нажав кнопку «Стоп».
Повторяйте эту процедуру, пока субъект идет по обратному маршруту обратно к исходному месту. Единственное отличие заключается в переключении внутреннего управления в режим спуска по рампе. Когда испытуемый идет по спуску, повторите ходьбу вверх и вниз по пандусу 10 раз, а затем проверьте качество сигнала собранного набора обучающих данных.
Далее обучите классификаторы распознавания образов в нейромашинном интерфейсе с помощью модуля офлайн-обучения. Используйте собранные ЭМГ и механические сигналы, режимы активности, обозначенные во время тренировки, и обнаруженные фазы для построения фазозависимого паттерна. Классификаторы автоматически сохраняют параметры классификаторов для последующей сессии онлайн-тестирования.
Начните следующий раунд тестов, предложив испытуемому встать в начальной точке пешеходной дорожки. После включения протеза с электроприводом загрузите обученный классификатор в модуль онлайн-тестирования, а параметры — во внутренний контроллер. Затем дайте испытуемому указание начать испытательные испытания в положении стоя.
Затем непрерывно переходите к ходьбе по ровной поверхности, ходьбе по пандусу, снова ходьбе по земле и, наконец, остановке. В конце пешеходной дорожки проинструктируйте испытуемого выполнять каждое упражнение в удобном темпе. Предусмотрите периоды отдыха между испытаниями, чтобы избежать усталости во время каждого испытания.
Отображение режимов работы протеза и показаний угла наклона коленного сустава на мониторе, сохранение всех измерений и контрольных выходов для последующей оценки. Необработанные сигналы ЭМГ, записанные от мышц бедра культи субъекта, демонстрируют характерный паттерн, когда субъект чередовал сгибание бедра и разгибание бедра. Необработанные сигналы ЭМГ, записанные при ходьбе по ровной поверхности, показаны здесь на этих рисунках, из которых видно, что интерфейс гнезда электрода ЭМГ может обеспечить хорошее качество интерфейса.
Измерения сигналов ЭМГ. Испытуемому предлагалось начать с положения стоя, переход на уровень, пандус для ходьбы по земле, подъем на уровень, ходьба по земле, а затем остановиться в конце пешеходной дорожки. Затем испытуемый возвращался к исходной исходной точке по обратному маршруту, он мог плавно переключать режим управления силовым трансфеморальным протезом в зависимости от намеченных режимов активности.
Красная пунктирная линия указывает определенное критическое время каждого перехода в режим активности для переходов с ровной земли, ходьбы на пандус, подъема или спуска, а также из положения стоя в ходьбу. Критическим моментом было начало фазы раскачивания, то есть перехода от трамплина, подъема или спуска к ходьбе по ровной местности и от ходьбы к стоянию. Критическим моментом стало начало приема веса, то есть контакт пятки с ровной поверхностью.
Примерно через 18 секунд после начала этого испытания протез неправильно переключился в режим подъема по пандусу, когда испытуемый шел по ровной поверхности, из-за ошибочного распознавания намерения пользователя нейронным машинным интерфейсом. Подобные ошибки не приводили к существенным изменениям в кинематике ходьбы испытуемого и не воспринимались субъектом. Тем не менее, некоторые ошибки, которые нарушали стабильность походки субъекта, наблюдались в некоторых испытаниях, но ни одна из них не привела к падению.
Наша экспериментальная платформа для проверки концепции и протокол могут предоставить удобные инструменты для дальнейшей оптимизации нейроконтроля и внутреннего контроля порошкового протеза нижних конечностей, а также могут помочь разработать настоящий бионический протез нижних конечностей, которым пользователи могут управлять легко, надежно и интуитивно. После просмотра этого видео у вас должно сложиться четкое представление о том, как применять разработанную инженерную платформу для безопасной и эффективной оценки пациентов с нейроуправляемыми протезами нижних конечностей с ампутацией нижних конечностей в лабораторных условиях.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Это исследование представляет экспериментальную установку и протокол для оценки нейронно управляемых искусственных ног для пациентов с ампутацией нижних конечностей. Исследование направлено на повышение функциональности усиливаемых протезных устройств с помощью нейронно-машинных интерфейсов (NMI).