Summary
Sinir-makine arayüzleri (UME), kullanıcının hareket modunu tanımlamak için geliştirilmiştir. Bu UME'ler potansiyel enerjili yapay bacakların sinir kontrolü için kullanışlıdır, ancak tam olarak kanıtlanmamıştır. Kolay uygulanması ve nöral kontrolünün geliştirilmesi güçlendirilmiş alt ekstremite protezleri için ve güvenli bir şekilde alt ekstremite amputasyon olan hastalarda sinirsel kontrollü yapay bacaklar değerlendirmek için bir laboratuar ortamında (2) deneysel bir kurulum ve protokol için (1) bizim tasarlanan mühendislik platformu sunulan bu kağıt ve verimli bir şekilde.
Abstract
Enerjili yapay bacaklar sezgisel çalışmasını sağlamak için, kullanıcının hareketi niyetini tanıyabilir kullanıcı ve protez arasında bir arayüz arzu edilir. Önceki çalışmamızda geliştirilen nöromüsküler-mekanik füzyon dayalı bir roman nöral-makine arayüzü (UME) doğru Transfemoral amputees amaçlanan hareketini belirlemek için büyük bir potansiyel göstermiştir. Ancak, bu arayüzü henüz gerçek nöral kontrolü için bir güç protez bacak ile entegre olmamıştır. (1) esnek bir platform uygulamak ve optimize güçlendirilmiş alt ekstremite protez nöral kontrolünü ve (2) deneysel bir kurulum ve protokol alt ekstremite amputasyon olan hastalarda nöral protez kontrolünü değerlendirmek için rapor amaçlanmıştır. Önce bir PC ve bir görsel programlama ortamına dayalı bir platform NMI eğitim algoritması, NMI online test algoritması ve içsel kontrol algoritması dahil protez kontrol algoritmaları, uygulamak için geliştirilmiştir. Göstermek içinBu platform işlevi, bu çalışmada nöromüsküler mekanik füzyon göre NMI hiyerarşik bir prototip Transfemoral protezin içsel kontrolü ile entegre edilmiştir. Bir tek taraflı Transfemoral amputasyon ile bir hasta gibi duran, seviye zemin yürüyüş, rampa çıkış gibi faaliyetleri gerçekleştirirken bizim uygulanan nöral denetleyicisi değerlendirmek, ve laboratuarda sürekli iniş rampa işe alındı. Bir roman deney düzeneği ve protokol güvenli ve verimli yeni protez kontrolünü test etmek amacıyla geliştirilmiştir. Sunulan proof-of-concept platformu ve deneysel kurulum ve protokol Sinirsel kontrollü çalışan yapay bacak gelecekteki gelişimini ve uygulamaya yardımcı olabilir.
Introduction
Powered alt ekstremite protezleri ticari pazarda 1,2 ve araştırma topluluğu 3-5 hem de artan bir önem kazanmıştır. Geleneksel pasif protez bacaklar ile karşılaştırıldığında, motorlu protez eklem alt ekstremite amputasyon daha verimli pasif cihazlar takarken zor veya imkansız olan faaliyetlerini gerçekleştirmek için izin avantajı var. Ancak, şu anda, (merdiven çıkış için yürüyen seviye yerden örneğin) sorunsuz ve kesintisiz faaliyet geçiş hala enerjili protez bacak kullanıcıları için zorlu bir konudur. Bu zorluk, kullanıcının hareketi niyet "okumak" ve derhal sorunsuz faaliyet moduna geçmek için olanak sağlamak amacıyla protez kontrol parametrelerini ayarlayabilirsiniz bir kullanıcı-makine arayüzü eksikliğinden kaynaklanmaktadır.
Bu sorunları çözmek için, kullanıcı-makine arayüzü tasarımı çeşitli yaklaşımlar araştırılmıştır. NMI elektromiyografi (E dayalı olup,MG) sinyalleri güçlendirilmiş alt ekstremite protezlerinin sezgisel kontrol sağlamak için büyük bir potansiyel göstermiştir. İki yeni çalışmalar 6,7 oturarak sırasında kalıntı kasların kaydedilen EMG sinyallerini izleyerek Transfemoral amputees eksik diz amaçlanan hareketini çözme bildirdi. Au ve ark. 5 bir transtibial ampute iki hareket modları (seviye zemin yürüme ve merdiven iniş) tanımlamak için artık incik kasların ölçülen EMG sinyalleri kullanılır. Huang ve ark. 8. iki Transfemoral amputees üzerinde gösterildiği gibi yaklaşık% 90 doğruluk ile yedi etkinlik modları tanıyabileceği bir faz-bağımlı EMG örüntü tanıma yaklaşım önerdi. Iyi niyet-tanıma performansını artırmak için, nöromüsküler-mekanik füzyon dayalı bir NMI bizim grupta 9 tasarlanmış ve çevrimiçi niyet tanınması 10,11 pasif protez bacaklar giyen Transfemoral amputees değerlendirilmiştir. Bu NMI doğru belirleyebilirkullanıcının amaçlanan faaliyetleri ve güçlü yapay bacak sinir kontrolü için potansiyel olarak yararlı oldu etkinlik geçişleri 9, tahmin.
Bize bakan Mevcut soru sezgisel protez işletilmesini ve kullanıcının güvenliğini sağlamak amacıyla protez kontrol sistemi içine bizim NMI nasıl entegre olduğunu. Gerçek Sinirsel kontrollü yapay bacaklar gelişmekte kolay uygulanması ve protez kontrol algoritmaları optimizasyonu için laboratuarda esnek bir platform gerektirir. Bu nedenle, bu çalışmanın amacı, protez kontrol algoritmaları test ve optimize etmek için bizim laboratuarda geliştirilen esnek bir mühendislik platformu rapor etmektir. Buna ek olarak, yeni deneysel kurulum ve protokol güvenli ve verimli bir şekilde alt ekstremite amputasyon olan hastalarda sinirsel kontrollü çalışan Transfemoral protezleri değerlendirmek için sunulmaktadır. Bu çalışmada sunulan platformu ve deneysel tasarım gelecek deve yararlanabilirGerçek Sinirsel kontrollü, elektronik yapay bacaklar lopment.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
1.. Enerjili Transfemoral Protezlerin Sinir Kontrolü Uygulama Platformu
Bir mühendislik platformu enerjili yapay bacak sinir kontrolü uygulamak ve değerlendirmek için bu çalışmada geliştirilmiştir. Donanım 2.8 GHz işlemci ve 4 GB RAM, analog-dijital çeviriciler (ADC) ve dijital-analog dönüştürücüler (DAC) hem çok fonksiyonlu bir veri toplama kartı, bir motor kontrol, dijital I ile bir masaüstü PC dahil / Os, ve bizim grupta 12 tasarlanmış bir prototip elektrikli Transfemoral protez. Analog sensör girişi ilk ADC tarafından sayısallaştırılmış ve sinyal işleme için masaüstü bilgisayara aktarılan. DAC, bir motor denetleyicisi ile protez içinde DC motor sürücü kontrol çıkışı için kullanılmıştır. Dijital I / O / devre dışı motor kontrol etkinleştirmek için kullanılmıştır. Güç protez masaüstü PC için gergin ve 24 V güç kaynağı ile güçlendirilmiş oldu.
Yazılım reklamda programlanmışmasaüstü PC üzerinde çalışan sanal enstrümantasyon için uygun evelopment ortam. Geliştirme ortamı etkili özelleştirilmiş platformu için kullanıcı-tanımlı yazılım ve donanım hem de birleştiren sanal enstrümantasyon, dayanıyordu. Bir grafik blok diyagram yapısını kullanarak, farklı modüler fonksiyon düğümleri kolayca ve verimli şekilde uygulanması ve güncellenmiş olabilir. Enerjili yapay bacaklar online kontrolü için platform işlevini göstermek için, ön tasarlanmış protez kontrolü bu platformda hayata geçirildi. Kontrol sistemi, bir nöral kontrol ve içsel bir kontrol dahil. Nöral denetleyici kullanıcının aktivite modu tanınan nöromüsküler-mekanik füzyon dayalı önceki tasarlanmış NMI oluşuyordu. Bir üst düzey denetleyicisi gibi nöral kontrolör hiyerarşik enerjili alt ekstremite protez kontrolü için içsel kontrolü ile bağlanmıştır.
Cont mimarisiPlatformdaki rol yazılım, Şekil 1 'de gösterilmiştir NMI iki bölüm içerir:. offline eğitim modülü ve online test modülü. Isimli eğitim modülü eğitim verileri toplamak ve NMI olarak sınıflandırıcı oluşturmak için tasarlanmıştır. Toplanan çok kanallı yüzey EMG sinyalleri ve mekanik ölçümler ilk Önişlenmiş ve sürekli kayan pencereler bölünür edildi. Her penceresinde, sinyal desenleri karakterize özellikleri çıkarıldı ve sonra bir özellik vektörü içine erimiş. Her pencerede özellik vektörü eğitim veri toplama sırasında aktivite modları (sınıflar) ve faz indeksi protez kullanıcının performans etkinliklerine dayalı ve protez devletler ile etiketlendi. Etiketli özellik vektörleri daha sonra ayrı ayrı fazları ile ilişkili birden fazla alt sınıflandırıcı ihtiva eden bir faz bağımlı model sınıflandırıcısı, inşa etmek için kullanıldı. Oluşturulan sınıflandırıcı kaydedilir ve daha sonra çevrimiçi değerlendirme için online test modülüne transfer edildi. </ P>
Online test modülü, çevrimiçi kullanıcı hareketi niyetini tanımak ve içsel denetleyicisi etkinlik modlarını değiştirmek için kullanılmıştır. Kanallı nöromüsküler ve mekanik ölçümler aynı anda online test modülü içine akışı ve özellik vektörleri dönüştü. Sonra özellik vektörleri zaten çevrimdışı eğitim modülü inşa edilmiş faz-bağımlı sınıflandırıcı beslenmiştir. Içsel denetleyicisi geçerli aşama dayanarak, ilgili alt-sınıflandırıcı açık ve kullanıcının niyetini tanımak için kullanılmıştır. Sınıflandırma çıkışı sonrası ileri işlenmiş ve etkinlik modlarını değiştirmek için içsel denetleyicisi gönderildi.
Bir sonlu durum makinesi (FSM) tabanlı empedansı kontrolörü enerjili yapay bacak içsel kontrolü için uygulanmıştır. Oluşturulan empedans denetleyici diz eklemleri üzerinde tork çıkışı istenen. Sonlu durum makinesi göre ortak empedans ayarlanırperformans faaliyetin mevcut durumu. Duruşu fleksiyon (STF), duruş uzantısı (STE), pre-salıncak (PSW), fleksiyonuna salıncak (: lokomosyon faaliyetleri (yani seviye zemin yürüyüş ve rampa çıkış / iniş) için, FSM beş yürüme evrelerine tekabül beş devletlerin oluşuyordu SWF), ve salıncak uzatma (SV); ağırlık taşıyan (WB) ve (NWB) ağarlığını: statik ayakta için, FSM iki aşamasını dahil. Devletler arasındaki geçişler yer reaksiyon kuvveti ve diz eklem pozisyon tetiklemiştir. Faaliyet modları arasında geçiş online test modülünden çıktı ile kontrol edilmiştir. Yukarıda tartışılan üç modülleri için, grafik kullanıcı arayüzü (GUI) laboratuarında denemecileri kolayca kontrol parametreleri, monitör sistemi performansını ayarlamak ve değerlendirme deneyler için izin, hangi inşa edildi.
2.. Deney Düzeneği
- Yüzey Elektromiyografi (SEMG)
Ampute uyluk kasları Yüzey EMG sinyalleri subjectR17; s güdük bir kablosuz EMG toplama sistemi tarafından kaydedilir. Hedeflenen uyluk kasları rektus femoris (RF), vastus laeralis (VL), vastus medialis (VM), pazı uzun (BFL), Sartorius (SAR), (SEM) semitendinous, ve adduktor magnus (ADM) femoris dahil. Bu NMI olarak kullanılan örüntü tanıma algoritması etkinlik modunu tanımak için birden fazla kas aktivasyon kalıplarını arar, çünkü tam belirli kas hedef 8 gerekli değildir dikkat çekicidir. Sürece kalça ve diz kontrolü için ölçülen nöromüsküler kontrol bilgilerinin yeterli olduğunu, EMG kayıtları arasında çapraz görüşmeler NMI performansı üzerinde çok az etkisi var.- Kalça fleksiyon / ekstansiyon, kalça adduksiyon / kaçırma, ve o ayakta iken uzatmak / ampute diz eklemini flex girişimi gerçekleştirmek için konu isteyin.
- Yaklaştığı ve kas palpasyon An tarafından elektrot yerleştirme yerleri belirlemekEMG kayıtlarının incelenmesi d.
- Öznenin konfor ve güvenilir bir elektrot cilt teması hem de Şekil 2'de gösterildiği gibi, yeni tasarlanmış EMG elektrot soketi arayüzünde elektrotları Embed.
- Powered Protez Makina Ölçümleri
Protez pilon bir 6-DOF yük hücresi tarafından ölçülen mekanik zemin reaksiyon kuvvetleri ve momentler öznenin hareketini niyetini tanımak için EMG sinyalleri ile kaynaşmış. Buna ek olarak, bir potansiyometre diz eklem açısını ölçmek için diz ekleminde Enstrümante ve kodlayıcı diz açısal hızını hesaplamak için DC motor bağlandı. Bu ölçümler, iç kontrol için geri besleme sinyali olarak kullanılır.- Protez podda altı derecelik serbestlik yük hücresi montaj.
- Mediolateral doğrultuda, ön-arka yönde ve protezin inferior yönü ile X ekseni, Y ekseni ve yük hücresi Z-ekseni hizalama, ilgilily.
- Laboratuar Ortamı Ayarı
Şekil 3'te görüldüğü gibi Transfemoral amputees üzerinde çalışan yapay bacaklar nöral kontrolünü değerlendirmek için, bir engel kursu, laboratuvarda inşa edilmiştir. Test ortamı, bir 5-m düz geçit, bir eğim ile 4 m uzunluğunda rampa dahil 8 ° ve rampası ile seviyeli bir platform açısı takılmamıştır. Rampasında, parmaklıklar konunun güvenliğini artırmak için kuruldu. Buna ek olarak, düşmeyi önleyici koşum takımı ile bir tavan raylı sistem, deneme sırasında düşmesini konusu korunması için temin edilmiştir.
3.. Deneysel Protokol
Bu çalışma, Rhode Island Üniversitesi Kurumsal Değerlendirme Kurulu (KİK) onayı ve işe konunun bilgilendirilmiş rızası ile yapılmıştır. Bir erkek tek taraflı Transfemoral ampute amputasyon (nedeni: travma, yaş: 57 yıl; amputasyon süresi: 32 yıllar) bu çalışmaya dahil edildi. (Femoral epikondilin için ischial tuberositastan ölçülmüştür) olmayan bozulmuş yan uzunluğuna (güdüğün distal ucuna ischial tuberositastan ölçülmüştür) kalıntı uzuv uzunluğu arasındaki oran% 51 olmuştur. Konu onun günlük yaşamda bir vantuz süspansiyon soket üzerinden bir mikroişlemci kontrollü protez diz giyer. Önce bu çalışmada deney, bu konu konu güç cihaza uyum ve her bir faaliyet modunda istenilen empedansı kalibre için izin için bir fizyoterapist tarafından götürülen birkaç eğitimler aldı.
- Konu Hazırlık
- Kişinin kilo, boy ölçmek ve onun cinsiyet ve yaş kaydedin.
- Özel bir hazırlık odası kendi şort koymak için konuyu isteyin.
- Konuyla ilgili bir boyutu donatılmış sonbahar-tutuklama demetini koyun ve tavan raylı sisteme takın.
- EMG Kayıt için hazırlık
- Yedi tam şarjlı kablosuz EMG sensörleri seçin ve açın.
- Hazırlanan yerlerde özelleştirilmiş emme yuvaya EMG sensörleri yerleştirin. Sensörlerin sipariş numarasını yazın ve EMG yerleri ile ilişkilendirir.
- Izopropil alkol pedleri ile deneğin Güdüğün cildi temizleyin.
- Emme soket giyilmesi konuyu Assist ve soket sıkıca deneğin güdüğün bağlı olduğunu doğrulayın.
- Gerçek-zamanlı EMG, analog veri akışı yazılımı açın.
- Kalça fleksiyon / ekstansiyon, kalça adduksiyon / kaçırma, ve diz fleksiyon / ekstansiyon ve EMG elektrot teması ve veri iletimi doğrulamak için EMG sinyalleri incelemek için konuyu isteyin.
- Hizalama ve Powered Protez Bacak Başlangıç Kalibrasyon
- Yardımcı bir yürüteç tutarken ayakta pozisyonda kalmasını konu söyleyin.
- Bir piramit ADAp ile emme soketine güç protezi takmaktor. Protezin pozisyonu geometrik soket ile aynı hizaya gelene kadar adaptör üzerinde dönme vida bir dizi ayarlayın. Bu prosedür, ortopedi ile gerçekleştirilmiştir.
- Yerden protezi kaldırın ve protez podda yük hücresi kalibre konuyu isteyin.
- Enerjili protez bacak takan olduğunda farklı arazilerde yürüyen uygulama (örneğin, seviye-toprak, rampa çıkış ve iniş rampa) için konuyu söyleyin. Konu güç cihazı ve her bir faaliyet performansı verimleri tutarlı yürüme paterni ile yürüme emin hissediyor kadar bu işlem devam eder.
- NMI yılında sınıflandıncılar Eğitimi için Veri Toplama Eğitimi
- Şekil 3'te gösterildiği gibi, önceden tanımlanmış bir yürüyüş yolu başlangıç konumu üzerinde durmak için konusu talimat.
- Güç protez açın ve iç kontrolör içine parametrelerini yüklemek.
- Bir eğitim veri toplama com çalıştırınputer programı ve grafik kullanıcı arayüzü (GUI) "Daimi" butonuna tıklayarak moduna ayakta içsel kontrolünü ayarlayın.
- GUI "Kaydı Başlat" düğmesine tıklayarak veri toplama başlayın. 5 saniye için ayakta kalmak için konuyu söyleyin.
- Onun / kendi kendine seçilen rahat yürüme hızında düz bir zemin üzerinde yürümeye konuyu söyleyin; Aynı zamanda, konunun önde gelen bacak ayak-off öncesi GUI "Walking" düğmesini tıklayın ve seviye-zemin yürüme moduna içsel kontrolünü ayarlayın.
- Konu rampa yukarı çıkış kenarına yaklaşırken zaman, rampa üzerinde adım protez bacağın ayak-off öncesi GUI "Rampa Ascent" düğmesini tıklayın ve çıkış moduna rampa içsel kontrol geçiş. Güvenliğiniz için, bir rampa üzerinde yürürken konu bir tutamak kullanmak için izin.
- Konu rampa sonuna geldiğinde, "Yürüyüş" butonuna tıklayınYine protez bacak topuk grev seviye platformu üzerine atlama ve seviye-zemin yürüme moduna protez içsel kontrol geçiş önce.
- Yürüyüş yolunun sonunda, durdurmak ve ayakta kalması için konuyu söyleyin. Aynı zamanda, çift basma fazında önce "Daimi" butonuna tıklayın ve geri ayakta moduna içsel kontrol geçiş.
- Yaklaşık 5 saniye sonra, "Stop" düğmesine tıklayarak veri toplama sonlandırmak. Etiket "eğitim veri seti 1" olarak veri toplanmıştır.
- Konu başlangıç konumuna geri ters rotada yürürken prosedürü 3.4.4-3.4.9 tekrarlayın; tek fark konu aşağı rampa üzerinde yürürken iniş moduna rampa içsel denetimi geçiyor.
- Tekrarlayın 3.4.4-3.4.10 on tam bir eğitim veri setleri toplanana kadar. Toplanan eğitim veri seti sinyal kalitesini inceleyin.
- Konu inci sonra bir dinlenme süresi için izine veri toplama oturumu.
- Isimli eğitim modülü (Şekil 1) üzerinden NMI olarak örüntü tanıma sınıflandırıcı eğitin. Toplanan EMG ve mekanik sinyalleri, eğitim prosedürü sırasında etiketli etkinlik modlarını (sınıflar) kullanın ve faz-bağımlı model sınıflandırıcı inşa aşamalarını tespit. Daha sonra online test oturumu için otomatik klasifayerden parametrelerini kaydedin.
- Powered Transfemoral Protezi Sinir Kontrolü Online Test
- Yürüyüş yolunun başlangıç noktasında durmak konuyu söyleyin.
- Güç protez açın. Online test modülü ve içsel denetleyici parametreleri eğitimli sınıflandırıcı yükleyin.
- Sonra sürekli seviye zemin yürüyüş, rampa yürüyüş, seviye zemin yürüyüş geçiş ve nihayet durdurmak ve yürüme yolunun sonunda bu deneme bitirmek, ayakta pozisyonda test denemeler başlayacak konuyu söyleyin. Için konuyu söyleyinrahat bir tempoda her etkinliği gerçekleştirmek. Çalışmalar arasındaki dinlenme süreleri yorgunluğu önlemek için izin.
- Her test deneme sırasında, bir TV ekranında protezin faaliyet modları ve diz eklem açısı okuma gösterilecek. Daha sonra değerlendirme amacıyla ölçümler ve kontrol çıkışlarının her kaydedin.
- Adımları tekrarlayın 3.5.1-3.5.4 on komple test denemeleri bitirinceye kadar.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Şekil 4a o kalça fleksiyon / ekstansiyon yapıldığında Protokolün 3.2.6 de açıklandığı gibi,. 4b konu üzerinde yürürken kaydedilen EMG sinyalleri altı yürüyüş döngüleri göstermektedir öznenin Güdüğün uyluk kaslarının ölçülen yüzey EMG sinyallerinin yedi kanallarını gösterir Bir seviye zemin yürüyüş yolu, Protokolün 3.3.4 sırasında. Bu rakam, bu yeni dizayn EMG elektrot-soket arabirim yüzey EMG sinyal ölçümlerinin kaliteli sağlayabilir görülebilir.
Şekil 5 kontrol modu gösterir, fazları tespit ve diz bir temsilci online test deneme nöral kontrollü güç Transfemoral protez eklem açısını sonuçlandı. Konu ayakta pozisyonda başlaması istendi, sonra level-zemin yürüyüş, rampa çıkış, seviye zemin yürüyüş ve geçiş yürüme yolunun sonunda durdurun. Şahıs daha sonra t birlikte orijinal başlangıç noktasına gerio rotayı ters. Nöral kontrolü ile, Şekil 5'te gösterildiği gibi, işe konu sorunsuz onun amaçlanan etkinlik modları temelinde güç Transfemoral protez kontrol moduna geçmek başardı. Kırmızı çizgi çizgi, her aktivite modu geçiş bizim tanımlanan kritik zamanlama belirtti. Çıkış / iniş rampa yürüyüş seviye yerden ve yürüyüş için ayakta geçiş için, kritik zamanlama geçiş dönemlerinde salınım fazı (yani, ayak kapalı) başlangıcı oldu; Rampa çıkış / iniş geçiş için level-zemin yürüme ve ayakta yürüyüş için, kritik zamanlama düz bir zemin üzerinde ağırlığı kabul (yani topuk temas) başlangıcı oldu. Bu temsili deneme içine yaklaşık 18 saniye, protez hatalı konu nedeniyle UME tarafından kullanıcının niyet hatalı tanınması için seviye zemin üzerinde yürüdü çıkış modunu rampa geçti. Bu hatalar su'nun yürüme kinematiğinde önemli bir değişiklik meydana getirmemiştirbject ve konuya tarafından algılanan değil. Ancak, bazı test denemelerinde deneğin yürüme kararlılığını rahatsız bazı hatalar dikkat etmedi. Ancak bu hataların hiçbiri konusu düşmesine neden oldu.
Şekil 1. Prototip bir güç Transfemoral protezin online nöral kontrolünün değerlendirilmesi için test platformu üzerinde kontrol yazılımı mimarisi. , bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için buraya tıklayınız.
Şekil 2 a.) Frontal ve s sagital görünümubject EMG ve mekanik ölçüm kurulum ile güç Transfemoral protezi giyen, b.) masaüstü PC, kablosuz EMG baz istasyonu, çok fonksiyonlu DAQ kurulu ve güç kaynağı ile veri toplama sepeti , bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için buraya tıklayınız.
Laboratuar ortamında inşa Şekil 3.. Deneysel engel kursu.
Şekil 4. Zaman özne (Raw EMG sinyalleri, deneğin Güdüğün uyluk kaslarının kaydedilen (B) bir seviye-zemin yürüyüş yolunda yürüdü.
Kontrol modları Şekil 5. Örnek, fazları tespit ve bir temsilci online test deneme nöral kontrollü güç Transfemoral protezin güçlendirilmiş diz eklem açısı sonuçlanır. Kırmızı çizgi çizgi, her aktivite modu geçiş tanımlanmış kritik zamanlamasını gösterir.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Bir mühendislik platformu Bu çalışmada kolay, uygulamak, optimize ve güçlendirilmiş protezlerin gerçek nöral kontrolünü geliştirmek için geliştirilmiştir. Tüm platform sanal enstrümantasyon tabanlı geliştirme ortamı programlanmış ve bir masaüstü PC üzerinde uygulanmıştır. Kontrol yazılımı, belirli bir işlevi (yani NMI niyet tanıma ve içsel kontrol) idam edildiği her, birkaç bağımsız ve değiştirilebilir modüllerden oluşmaktadır. Bu modüler tasarım avantajı, her fonksiyon bloğu kolayca ayıklanmış değiştirilmiş ve güncelleştirilmiş olmasıdır. Buna ek olarak, ekleme, silme ya da fonksiyonlarını ya da modüller arasındaki bağlantıların seçeneksel olarak değiştirilmesi kolayca bu bilgisayar programı olarak yapılabilir. Bu nedenle, platformu kolayca farklı nöral kontrol bilgilere dayalı diğer NMI uygulamak için uygulanan veya farklı kullanıcı niyet tanıma teknikleri dayalı olabilir. EEG temelli nöral-makine arayüzü geliştirilmiştir Örneğin, kolayca imple olabilirveri toplama modülü ve niyet tanıma modülü değiştirerek bu platformda konuyor; Yeni bir niyet çözme yöntemine dayalı bir sinir-makina arayüzü geliştirilmiş olduğunda, sadece niyet tanıma modülü değiştirilerek uygulanabilir. Bununla birlikte, bu ürünler platformun yazılım düşük seviyeli bir protez kontrol ile yüksek düzey niyet tanıma modülü bağlı bir hiyerarşik bir yapı göre dizayn edildiği not edilmelidir. Bu nedenle, kullanıcının hareketi niyetini deşifre ve çıkış olabilir sadece nöral-makine arayüzü kolayca bu platform üzerinde uygulanabilir. Buna ek olarak, bu platform sadece konseptini kanıtlamak için kullanılır unutmayın. Enerjili yapay bacak nöral kontrolü tamamlanmıştır sonra, aslında kontrolörleri güçlü bir gömülü bilgisayar sistemi üzerinde uygulanan ve günlük üsleri kullanmak için yapay bacaklar pratik ve taşınabilir hale getirmek için protez içinde entegre edilmelidir.
Bir deneyimlerinirimental kurulum Transfemoral amputasyon olan hastalarda güçlendirilmiş yapay bacaklar için nöral kumandayı test etmek için tasarlanmıştır. Bizim kurulumunda iki önemli yönü vurgulanır. İlk olarak, işe konunun güvenliğinin sağlanması gereklidir. (Şekil 5'de gösterilen bir örnek olarak) NMI olarak yanlış sınıflandırılması veya iç kontrol hata tüm NMI hatalar yürüyüş rahatsız olmasına rağmen bu çalışmada gözlenen protez kullanıcının yürüme istikrarı (rahatsız olabilir ki, ilk olarak tasarlanmış protez kontrol oluşabilir olmasıdır kararlılık), düşme yol ve tehdit onların güvenliği. Bu nedenle, bizim kurulum el parmaklıklar düzensiz arazilerde için kuruldu. Buna ek olarak, bir sonbahar-tutuklama koşum takımı ile bir tavan raylı sistem laboratuvarda tüm deneysel kapalı alanı ve maksimum kişinin güvenliğini korumak için uygulandı, hangi inşa edildi. İkincisi, bir rahatlık ve güvenilir EMG elektrot-soket arayüzünü geliştirmek için çok önemlidir. Prosth içine sensörleri takmaİkbal'in yuva yürüyüş ve konu yoksul yürüme desen rahatsızlık neden güdükler, belli bölgelere karşı yüksek basınç ya da sürtünme inşa edebilir. Basınç / sürtünmeyi azaltmak yaklaşımlar, ancak, gürültülü EMG kayıtlarının sonuçlanan elektrotlar ve kalıntı uzuv ile gevşek temas neden olabilir. Bu çalışmada, biz doğru niyet tanıma (Şekil 4'te gösterildiği gibi), sıkı soket süspansiyon, ve iyi bir kullanıcı konforu için EMG sinyallerinin yüksek kalitede sağlanan kablosuz EMG elektrotlar dayalı yeni bir elektrot-soket arayüzünü sundu. Bazı çapraz görüşmeler birkaç kanaldan gözlenmiştir rağmen (yani Kanal 3 ve Şekil 6 4b), onlar NMI performansı üzerinde çok az etkisi var. NMI tasarlanmış örüntü tanıma algoritması etkinlik modunu tanımak için birden fazla kas aktivasyon kalıplarını arar, çünkü öyle. Bu kurulum da m araştırmayı planlıyorum diğer araştırma veya klinik grupları, yararlanabiliralt ekstremite amputasyon artık bacaklarda uscle özellik veya fonksiyon.
Etkili bir nöral kontrollü yapay bacaklar değerlendirmek amacıyla, deneyler, incelenen bütün faaliyet modları ve mod geçişleri içerecek şekilde dizayn edilmiştir. Bu yürüyüş ve motorlu protezleri kullanılarak alt ekstremite amputasyon denge eğitimi kullanıcının etkinliği modunu tanıma NMI doğru yapmak için önce sunulan deney için gerekli dikkat çekicidir. Örüntü tanıma bir aktivite modu için tutarlı ama diğer modlar farklı EMG ve mekanik sinyalleri desen arayarak farklı etkinlik modunu tanır bizim NMI, kullanılan olmasıdır. Eğitim oturumları, kullanıcıların aynı aktiviteyi yaparken yürüme kendi dinamiklerini yeniden tanımlamak ve tutarlı yürüyüş desen üretmek güç cihazlara uyum sağlamak. Buna ek olarak, aynı amaç için, söz konusu exp başlangıcında zaman verilmelidirgüç proteze alışmak ve düzgün ve tutarlı bir yürüme paterni elde etmek eriment.
Son olarak, biz esnek test platformu, deneysel kurulum ve bu çalışmada sunulan deneysel protokol enerjili yapay bacaklar için nöral kontrol laboratuvar geliştirilmesi ve değerlendirilmesi için yararlı olduğunu vurgulamak istiyorum. Günlük kullanım için sonlandırılmış nöral kontrollü yapay bacaklar pratik hale getirmek amacıyla, gerçekçi ortamlarda gömülü mühendislik platformu ve kullanıcı dostu bir kalibrasyon prosedürü ve değerlendirme geliştirilmesi gelecek gereklidir. Ayrıca, bu çalışmada sunulan nöral kontrol, ön ve bizim test platformu ve sadece deneysel tasarım işlevini göstermek için kullanılır; biz elimine edilmelidir alt ekstremite amputasyon yürüme paterni bozmak NMI hataları gözlemlemek vermedi gibi elektrikli cihazlar için son kontrol değildir. Bizim rapor platformu ve değerlendirme kurulum ve protokol c sağlananonvenient araçların daha fazla sinir denetleyicisi ve içsel kontrol optimize etmek ve sezgisel güvenilir, kolayca kullanıcılar tarafından işletilen edilebilir ve gerçek bir biyonik alt ekstremite protezleri geliştirmektir.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Çıkar çatışması ilan etti.
Acknowledgments
Bu çalışma Ulusal Grant 0931820 altında Ulusal Bilim Vakfı tarafından kısmen Grant RHD064968A altında Sağlık Enstitüleri, 1.149.385 Grant ve Grant 1361549 tarafından kısmen desteklenen ve Grant H133G120165 altında Engellilik ve Rehabilitasyon Araştırma Ulusal Enstitüsü tarafından yapıldı. Yazarlar harika bir öneri ve bu çalışmada yardım için, Lin Du, Ding Wang ve Gerald Hefferman Rhode Island Üniversitesi'nde, ve Michael J. Nunnery Nunnery ortez at ve Protez Teknolojisi, LLC ederim.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Trigno Wireless EMG Sensors | Delsys, Inc. | 7 | |
| Trigno Wireless EMG Base Station | Delsys, Inc. | 1 | |
| Multi-functional DAQ card (PCI-6259) | National Instruments, Inc. | 1 | |
| Potentiometer (RDC503013A) | ALPS Electric CO., LTD | 1 | |
| Encoder (MR series) | Maxon Precision Motors, Inc. | 1 | |
| Motor controller (ADS50/10) | Maxon Precision Motors, Inc. | 1 | |
| 24 V Power Supply (DPP480) | TDK-Lambda Americas, Inc. | 1 | |
| 6 DOF Load Cell (Mini58) | ATI Industrial Automation | 1 | |
| Ceiling Rail System | RoMedic, Inc. | 1 | |
| NI LabView 2011 | National Instruments, Inc. | 1 |
References
- The POWER KNEE. , http://www.ossur.com/prosthetic-solutions/products/knees-and-legs/bionic-knees/power-knee (2014).
- Walk. BiOM Ankle System. , http://www.biom.com (2014).
- Martinez-Villalpando, E. C., Herr, H. Agonist-antagonist active knee prosthesis: a preliminary study in level-ground walking. J Rehabil Res Dev. 46, 361-373 (2009).
- Sup, F., Bohara, A., Goldfarb, M. Design and Control of a Powered Transfemoral Prosthesis. Int J Rob Res. 27, 263-273 (2008).
- Au, S., Berniker, M., Herr, H. Powered ankle-foot prosthesis to assist level-ground and stair-descent gaits. Neural Netw. 21, 654-666 (2008).
- Hargrove, L. J., Simon, A. M., Lipschutz, R. D., Finucane, S. B., Kuiken, T. A. Real-time myoelectric control of knee and ankle motions for transfemoral amputees. JAMA. 305, 1542-1544 (2011).
- Ha, K. H., Varol, H. A., Goldfarb, M. Volitional control of a prosthetic knee using surface electromyography. IEEE Trans Biomed Eng. 58, 144-151 (2011).
- Huang, H., Kuiken, T. A., Lipschutz, R. D. A strategy for identifying locomotion modes using surface electromyography. IEEE Trans Biomed Eng. 56, 65-73 (2009).
- Huang, H., et al. Continuous Locomotion Mode Identification for Prosthetic Legs based on Neuromuscular-Mechanical Fusion. IEEE Trans Biomed Eng. 58, 2867-2875 (2011).
- Zhang, F., Dou, Z., Nunnery, M., Huang, H. Real-time implementation of an intent recognition system for artificial legs. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2011, 2997-3000 (2011).
- Zhang, F., Huang, H. Source Selection for Real-time User Intent Recognition towards Volitional. Control of Artificial Legs IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. PP, (2013).
- 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).
