Abstract
로봇 시스템의 발전은 다기능 움직임을 생성 할 수 있습니다 상지에 대한 보철 초래했다. 그러나, 이러한 정교한 시스템은 복잡한 제어 방식을 배울 수 상지 절단 수술을 필요로한다. 인간은 모방과 다른 학습 전략을 통해 새로운 움직임을 배울 수있는 능력을 가지고있다. 이 프로토콜은 모방, 반복 및 강화 학습을 포함하며,이 방법은 다기능 인공 제어를 개선 할 수 있는지를 평가하는 것을 목표로 체계적인 재활 방법을 설명합니다. 이 인공 사용 경험 4 년, 팔꿈치 수족 왼쪽 아래,이 사례 연구에 참여했다. 사용되는 보철물은 손목 회전 미켈란젤로 손, 그리고 손의 움직임을 더 조합을 허용 손목 굴곡 및 확장의 추가 된 기능. 참가자의 사우 샘프 턴 손 평가 절차 점수는 구조화 된 훈련 다음 58-71 향상. 이 제안이 IMIT의 구조화 된 훈련 프로토콜ATION, 반복과 보강 새로운 의수 학습을 제어하는 역할을 가질 수있다. 큰 임상 연구는 그러나 이러한 결과를 지원하기 위해 필요합니다.
Introduction
절단 장애인의 손 기능을 대체하는 것은 어려운 노력이다. 고도로 숙련 된 손의 움직임을 조정하는 것은 타고난 능력이 아니며, 개발 학습의 인간의 년이 걸린다. 1-5 손의 외상 손실 후, 보철 방법으로이 기능은 사소한 일이 아니다 복제 및 지속적인 학습의 기간이 필요할 수 있습니다 .
보철 디자인과 제어를위한 인터페이스 방법은 자연적인 방식으로 다기능 컨트롤을 목표로, 급속한 기술 혁신이 적용됩니다. 이러한 제어 시스템의 복잡성은 절단 수술을 위해 더 많은 기능을 제공하기 위해 실질적으로 증가 6. 이러한 시스템의 정확한 제어를 보장하기 위해, 새로운 기술의 포기를 줄이기 위해, 적절한 교육이 확립 될 필요가있다. 이것은 그것이 절단 수술 '고유 학습 전략에 기초하는 경우보다 성공 가능성이 높다.
비전 제작시 중요한 역할을 할 수있다손의 움직임의 arning. 행동 연구는 다른 사람 (7)의 행동을 관찰 또는 시각적 8을 사용하여 해당을 보여, 수 바디 개인 배우고 새로운 움직임을 좌표입니다. 관찰, 이해와 관찰 활동의 실행 과정을 통해, 개인은 다른 사람의 행동을 모방 할 수 있습니다. 미러 뉴런 시스템 (MNS)를 포함 할 수있는 특정 두피 네트워크는,이 기능의 기초가 추정되며, 의족을 제어하는 역할을 가질 수있다. 9-11
모방의 역할은 단지 이미 본 한 조치를 실행에 한정되지 않고, 함께 MNS와, 아직 관찰하지만, 관찰자의 모터 repetoire에서 추정되지 않은 운동의 실행을 허용하지 않을 수 있습니다. 12 사실, 모방은 필요하지 않을 수 있습니다 경험과 정교한 행동으로 이어질 타고난 능력,하지만 시간이 지남에 따라 운동 능력의 accruement을합니다. 13 일이단지 그들을 상상 이상 행동을 관찰 rength는, 새로운 작업을 학습 개선하는 것으로 나타났다. (14) 따라서, 모방 훈련 절단 수술에 대한 실용적인 접근 할 수있다, 증거가 재활 설정에서 목표, 목표 감독 과정 15 그것을 알 수 있듯이 유용한 의수 기능을 가능하게한다.
재활 연구가 개별적으로 이러한 인공 손의 가상 시뮬레이션 등의 시각적 단서는, 재활 훈련 도중 절단 수술을 촉진하는 것으로 나타났습니다. (16) 또한, 차단 패러다임에서 실시 반복 사용은 상단 사지 보철의 빠른 학습을 가능하게하는 것으로 나타났다 가상 시뮬레이션은 근 전위 장치를 제어의 작동이 몸 있으므로 사용자의 인공 손의 실시간 제어와 같은 동일하게 효과가 입증 된 17 동안 제어 할 수 있습니다. 표준화 된 결과 측정을 사용하여 절단 수술에 18 미치는 영향은 명확하지 않다. 마지막으로, 여기서 상지 ampu을위한 프로토콜테이션 훈련은 인공 제어의 학습 모방의 역할이 명시 적으로 설명되지 않는, 존재한다. (19, 20)
모조품의 사용은 반복과 보강재와 조합하여, 구조화 된 교육 프로그램의 일부로서 다기능 제어 보철의 학습에 긍정적 인 영향을 미치는 경우에 본 연구는 이해를 목적으로한다.
다기능 인공 손을 사용하도록 훈련 된 요골 수족의 경우 보고서는 여기에있다 제시. 참가자는 이전에 기존의 근 전위 보철 운영에 익숙해 져 있었다. 건강한 논증의 모방이나 간단한 컴퓨터 시각적 피드백의 형태로 모두 시각적 단서를 사용하여 수족 신속하게 그의 새로운 장치의 처리를 개선.
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Protocol
지역 연구 윤리위원회가 승인 한이 연구는, 헬싱키 선언에 따라 실시 하였다. 이 연구는 참가자 자발적으로 연구에 참여하고 정보를, 서면 동의에 의해 자신의 참여를 확인하는 결정을 무게를하는 시간을 허용, 이전에 시작되기 참가자에 대한 모든 상세하게 설명했다.
참고 : 한 사람, 세 27년는 연구에 참여했다. 참가자는 숙련 된 사용자 (4 년 총 보철물을 사용), 정상 시력을 가진 이하 팔꿈치 수족을 방치하고 있었다. 이 연구에게 그가 매일 사용되는 보철물을 시작하기 전에 15 개월 동안 하루에 12 ~ 15 시간 동안 손목의 회전과 4 채널 근 전위 보철 손이었다. 참가자의 오른손은 이전에 수술을 재구성하지만, 다른 물리적 또는 신경 학적 손상이 없었했다.
1. 연구 설계
- 두 개의 세션에 걸쳐 연구를 분할 : NA39;를 사용했습니다, 그리고 구조화 된 훈련 다음 사용합니다.
참고 :이 전에 각각 훈련 후 내 주제 비교를 허용하는 것입니다. - 서로 독립적으로 처리되도록, 이들 두 개의 세션은 3 개월 이상 떨어져 있는지 확인.
- 두 세션의 시작 부분에서, 참가자에 대한 사용자 정의 소켓과 보철물을 장착한다. 보철 하드웨어와 제어 알고리즘이 프로토콜의 재료 장에서 설명한 내용과 일치하는지 확인합니다. 참가자가 세션 사이의 중간 시간에 사용자 정의 된 보철물을 사용할 수없는 있는지 확인하십시오.
- 순진한 세션이 프로토콜의 구조화 된 교육 세션 섹션에 설명 된 단계에있어서 환자를 교육. 이들 각 세션의 시작 부분에서, 보철 하드웨어를 교정. 실시간 인공 제어를 위해 수집 된 교정 데이터를 사용합니다.
- 순진한 세션 및 구조화 된 교육 세션이 완료되면, PA 평가사우 샘프 턴 손 평가 절차 (SHAP) 결과 측정을 사용하여 rticipant의 성능을 제공합니다. 23 (중 교육 세션 전에 획득) 참가자의 표준 보철물을 사용하여 기본 측정 할 수있는 SHAP 점수를 비교.
2. 재료
- 주문 제작 소켓 참가자를 장착한다. 제조업체의 지침에 따라 시중에서 판매하는 보철물을 연결합니다. 작동 식 손목 굴곡, 확장 및 회전을 허용 프로토 타입 구성 요소와 인공 손을 착용. 이것은 자유의 3.5도 (자유도) (표 1)과 손을 제어하기 위해 참가자 수 있습니다.
참고 :이 실험에서는 미켈란젤로 손 (참조 자료 목록)을 사용 하였다. 함께 표준 그립 기능 손목 회전, 굴곡 및 확장 할 수있는 다른 단말 장치도 적절하다. - 그루터기 주위에 팔 간격으로 배치 원시 신호 전극을 사용하여 기록 근전도 신호,온보드 디코딩 1000 Hz에서의 샘플링 레이트 시스템과 10 비트 깊이와 디지털화. 공급 업체의 사양에 따라 전극 자체 내에서 초기 필터링 및 증폭을 수행합니다. 수집 하드웨어와 통신하고 무선 접속을 통해 보철물을 제어 주요 처리를 실시하는 퍼스널 컴퓨터 (PC)를 사용한다.
참고 : 본 연구에서는 표면 근전도 전극과 사용 온보드 디코딩 시스템 (AxonBus가) 오토 복에서 있었다. 유사한 장치의 다른 제조 업체는 또한 적절할 것이다. 무선 연결은 블루투스를 통해, 그리고 다른 양상은 마찬가지로 적용될 수있다.
3. 제어 알고리즘
- 그 상황에 의존 움직임 추정이 가능했을 정도로 여러 자유도에 걸쳐 동시 보철 비례 제어를 제공하는 제어 알고리즘을 사용한다. (21)를 본 연구에 사용 된 알고리즘은 패러다임을 두 단계의 결정이었다.
- 모든 제어 단일 DOF 움직임을 포함 시스템 교육,시, 수신 근전도 (EMG)를 기록.
- 첫번째 단계에서, 훈련 데이터로부터 새롭게 계산 EMG 특징 벡터의 마할 라 노비스 거리에 기초하여 움직임의 의도 극한 차원 정보를 평가한다. 사용자의 의도가 잘 1-DOF 또는 거친 동시 2-DOF 모션을 수행하는 여부에 관한 결정을합니다.
참고 : 클래스에 대한 특징 벡터 X의 마할 라 노비스 거리 클래스와 내가 Σ의 I는 다음과 같이 계산된다 i와 공분산 행렬 벡터 μ 의미 :
Amsuess 등으로 설명한 바와 같이, 새롭게 산출 된 특징 벡터는 고차원 공간 클래스 훈련 포인트 중 임의의 변형 점의 마할 라 노비스 거리에 맵핑된다 신규성에 대한 측정 값으로한다. 경험적으로 21그 거리에 결정된 임계 값은 참신 (2-DOF) 또는하지 (1-DOF)에 대한 결정을 제공합니다. - 하나의 순차 동작 (SEQ-E)와 다른 처리를 동시에 동작 (SIM-E)를 처리 - - 두 번째 단계에서는 이전 결정에 기초하여, 두 개의 병렬 추정기 중 하나를 사용하여 보철물을위한 제어 신호를 제공한다.
참고 : 서열-E는 본질적으로 비례 추정 (즉, 근육 수축의 강도) 공통의 공간 패턴 (CSP) (21)을 기준으로, SIM-E가 동시에 손목의 2 자유도를 조종 선형 회귀가된다.
4. 소프트웨어 프레임 워크
주 : 보철 하드웨어와 임베디드 제어 알고리즘 사이의 통신이 허용되는 연구에서 사용 된 처리 소프트웨어 프레임 워크. 또한 참가자 훈련을 극대화에 필요한 시각적으로 지원 훈련 도구를 제공했다.
- 루트는 E의 제곱 (RMS)를 의미하는 표시MG 신호 전극 위치의 함수로서 EMG 진폭의 극성 플롯의 형태로 등 간격으로 배치 된 전극들 (8)로부터 수집 하였다. 이 시각적 피드백은 팔뚝의 횡단면의 EMG의 공간 분포를 쉽게 모니터링 할 수 있습니다. 이러한 설정을 사용하여, 사용자의 움직임을 각각 저장하여, 다음 특정 제스처의 반복성 훈련하는데 사용될 수있다 극성 플롯에서 별개의 패턴 (22)을 유도 할 수있다.
. 프레임 워크의 표준 패턴 인식 방법 EMG 데이터의 수집을 가능 EMG RMS 채널 각각에 대해 23 밀리 초 (40)를 통해 다음과 같이 계산된다 : 참고
모든 앙상블 창에 대한 관찰 결과. - 초기 교정 각의 최대 장기 자발적 수축 (MLVC) 값이 운동을 목적으로 수집합니다. 수행하기 위해 시위의 손을 사용하여 참가자를 프롬프트5 초 동안 음성과 시각적 지침을 제공하면서 원하는 운동.
- 교정 후, 사다리꼴 단서의 세트로 참가자를 제시한다. 이러한 힘 프로파일은 30 %, 60 % 및 교정 최대의 90 %에서 고원 세트를 포함한다.
- 각 시험 내에서 메시지 모션 (그림 1)의 힘 수준을 변조하여 큐를 따라 빨간색 포인터를 조종하기 위해 참가자를 지시합니다. 포인터의 수직 위치는 모두 8 개 채널에 걸쳐 합계 RMS 값에 해당합니다. 고원 간격이 가운데 3 초에 대응하는 5 초에 시험의 지속 시간을 설정합니다.
5. 나이브 세션
참고 : 순진 훈련 기간 동안, 참가자는 본 연구에 사용 된 인공 제어 방식에 대한 사전 경험이 없었다.
- 참가자에게 공식적인 임상 교육을 제공,하지만 지시하지 않는 한이 휴식 상태로되어있는 잔여 사지, 8 행동,컴퓨터 화면에 시각적 타깃의 제어를 허용한다. 이러한 작업은 고전적인 패턴 인식에 사용되는 인공 제어 (23)에 대한 접근과 유사하며, 그 방법이 연구에서 참가자는 이전의 경험의 약 60 시간이 있었다.
- 시각적 (그림 1) 다음 동안 텍스트와 정지 화면의 측면에서 화면에 필요한 움직임을 표시합니다.
- 참가자 여덟 구체적이고 독특한 극성 플롯 (그림 2)에 해당하는 자신의 EMG 활성 패턴을 보여줍니다.
- 시각적 따라 참가자를 격려하는 소리 지침을 사용합니다. 구조화 된 훈련에 사용되는 경우 이러한 가청 지침은 동일해야합니다.
- (앞에 도달에 걸쳐 도달, 완화) 시스템 교육을 강화하기 위해 다른 팔의 위치와 작업을 세 번 반복합니다. 일단 모든 암의 위치가 적용되는 8 가지 행동과 세 가지 힘의 수준이 거기에 있음을 알아 두셔야합니다시스템 훈련 입력은 72 개인 샘플의 총에 요약.
- 완료되면, 참가자에게 SHAP 결과 평가를 완료하기 전에 실시간 제어를 연습 할 수있는 기회를 허용한다.
- 순진한 세션의 끝을 초과 맞춤형 보철물 및 제어 알고리즘에 대한 액세스 권한이없는 참가자를 확인합니다.
6. 구조화 된 교육 세션
- 3 개월 순진 세션 후, 구조화 된 훈련을 수행합니다.
- 다음의 순서의 단계 (그림 3)에서 세션을 구조 :
- 모방의 경우, 참가자 지시 직접 원하는 행동을 모방 여덟 실시간 논증 수행 (표 1). 3 초 동안 각 작업을 실행합니다.
- 반복을 위해, 10 배를 모방 한 동작을 반복하여 참가자에게, 각각의 동작은 30 초 동안 수행된다.
- 보강 및 컴퓨터 SYS를 들어TEM 교육, 즉 정확하게 순진한 세션과 동일한 설정되어, 이제 컴퓨터의 시각적 피드백과 결합하기 위해 참가자를 부탁드립니다. 이들 두 부분 사이에 차이가 있다는 것을 확인.
- 보철 제어를 위해 평가 결과를 완성하기 전에 정의 보철물의 실시간 제어를 실시 할 참가자를 묻는다.
- 모방하는 동안, 논증에서 45 ° 각도에서 참가자를 장착하고 모든 작업 (그림 4) 동안 참가자의 영향을받는 측면과 일치하는 논증의 손의 완전하고 탁 트인 전망을 제공합니다. 컴퓨터 화면에서 시각적 단서 이때 참가자에게 사용할 수 없게한다.
- 반복의 경우, 참가자의 행동 중에, 각 운동 (그림 4)의 극성 플롯으로 표시되는 시위가 대응하는 EMG 활동을 관찰 할 수 있습니다. 논증은 participan 있다고 판단되면T는, 각각의 운동에 대한 독특하고 반복 EMG 활성화 패턴을 생성 시각적 단서없이 30 초 동안 동작을 반복 참가자를 요청할 수 있습니다.
참고 :이 8 독특한 행동의 총입니다 - 그 중 일곱 (손목 내전 / 외전, 손목 굴곡 / 확장, 손 개방, 키 그립과 좋은 핀치) 근육의 활성화가 필요한, 그리고 꾸준한 편안한 상태를 나타내는 어떠한 조치도되고하지 여덟 번째. - 보강 및 컴퓨터 시스템 훈련 후, 컴퓨터 화면의 여덟 독특하고 특정 극성 플롯에 해당하는 순진한 세션, (그림 3)에서 볼 정확히으로, 그의 팔 동작의 시각적 피드백과 함께 참가자를 제시한다. 성능을 조정하기 위해 각 운동의 2-4 시도 사이에 일반적으로, 학습을 강화하기 위해 촬영 한 동영상 오버레이 실시간 극성 플롯을 보면서 작업을 수행 할 참가자를 부탁드립니다. 일단 확신 참가자는 PERF했다 동일한 작업을 완료 할 수 있습니다 순진 세션에서 ORMED.
7. 보철 제어
- 캘리브레이션 및 실시간 제어를위한 보철물을 조정하기 위해 각 세션에서 트레이닝 데이터 세트를 사용한다.
- 처음에, 오직 참가자 순차 비례 제어, 근육 수축의 레벨에 비례하는 장치의 속도와 시간에, 즉, 하나의 이동에 의해 보철물을 제어 할 수있다.
- 여덟 각 동작이 반복 가능하고 신뢰성있는 방식으로 수행되면, 시간에 손목 하나 이상의 이동을 허용, 비례 제어와 동시에 제어 방식을 전환.
- 등 (2 시도가 충분) 옆으로 병을 집어 들고 누워와 참가자 연습 간단한 작업을하게한다. 결과 평가가 수행되기 전에 휴식의 기간을 허용합니다. 이 연구, 순진한 세션에 대한 나머지 2 시간, 그리고 구조화 된 세션에 대한 나머지 24 시간의 경우.
- 손과 상지 기능이 밀접하게 일상 생활 (ADLS)의 활동에 관한 모니터링 SHAP를 사용하여 순진한 및 구조 훈련에서 모두 글로벌 상지 기능을 평가합니다. SHAP에서 수행하는 작업은 조작 빛과 무거운 물건뿐만 아니라, 칼이나 실행 취소 버튼을 사용하여 객체를 절단 등의 ADL의 작업을 포함한다. SHAP은 병리학 및 보철 손 기능의 평가에 대한 검증되었습니다. (24)
참고 :이 연구에서 참가자가 일상적으로 자신의 임상 팀이 결과 측정과 추적했던대로이 측정이 선택되었다.
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Representative Results
테스트 8 개월 전에 임상 직원에 의해 측정했을 때 그의 일상 보철물과 참가자의 기준 SHAP 성능은 81이었다. (100)의 SHAP 점수는 수 바디 손 기능을 나타냅니다. 24 참가자가 고급 보철물 제어 시스템과 순진한 세션 동안 58의 전체 SHAP 점수를 얻었습니다. 그러나 3 개월 후 새로운 시스템에 더 이상의 상호 작용, 옆으로 구조화 된 훈련에서, 참가자는 같은 고급 시스템 (표 2)와 (71)의 SHAP 점수를 달성했다.
SHAP 전체 점수가 기능적 프로파일 평가로 세분화되었을 때, 그 참가자가 삼각대 파 제외한 모든 작용기 (구형, 전력, 팁, 및 측 방향 확장 파)에서 잘 수행 한 것으로 관찰되었다. 그러나, 큰 개선은 관찰 새로운 제어 방식 및 보철물 그의 전통 동안 제공된 함수는 확장 동안에이었다알 보철물 (그림 5)하지 않았다. 이것은 또한베이스 라인 또는 순진한 세션보다 구조화 된 훈련 후 더 좋았다 구형 이해의 향상에 기여 할 수 있습니다. 또한 이러한 용기와 상자로 손목과 손의 결합 된 움직임을, 관련된 복잡한 ADL 운동, 고급 보철 시스템을 사용하여 구조화 된 훈련 후 최선을 실행했다 붓는.
도 참가자 보강 및 교육 시스템에 사용되는 시각적 신호의 1 실시 예. 푸른 대상 프로파일은 특정 운동 중에 생성 EMG 수축의 원하는 수준을 나타낸다. 빨간 추적 선은 참가자의 노력을 나타냅니다. 이 파이의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오gure.
도 2 활성에 대한 움직임 정보는, 모방 작업 중에 참가자에 의해 생성 개별 악장 등의 극성 플롯 함. 이러한 시스템은 훈련 중에 강화 결국 의수를 제어하는 데 사용 하였다. 그 나머지 또는 무 운동은 고유의 조치를 고려하고, 오버레이를 생성하지 않습니다 같은.됩니다 양해 해 주시기 바랍니다 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
그림 3.이 도식은 구조화 된 훈련을 나타냅니다. 참가자가 처음 관찰과 논증의 행동을 모방. 안녕하세요보기 전에컴퓨터 화면에 그래프 등의 성능, 그는 더 시각적 피드백과 학습 된 움직임을 반복했다. 학습 움직임 EMG 기록 패턴으로 근육 수축을 일치시켜 강화하고 다기능 보철 제어를 활성화 시스템의 제어 알고리즘을 훈련하기 위해 사용되었다.
구조화 된 훈련 세션 동안 그림 4. 실험 설정은. 참가자는 모방 동안 시위의 왼쪽 손의 완전하고 탁 트인 전망을했다. 반복 단계에서 시위 참가자의 움직임을 모방 단계에서 생성 된 수축을 일치 보장하기 위해 청각 적 지시를 줄 것이다. 마지막으로, 시스템이 훈련 동안, 이동은 참가자와 논증 모두 컴퓨터 화면 상에 디스플레이 된 시각적 큐를 이용하여 보강 하였다.
그림 5. 사이의 전체 SHAP 점수의 고장,베이스 라인 (BL) 순진 세션 (NS) 및 구조 훈련 (STS)가. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
| 보철 기능 | 팬텀 사지 운동 |
| 내전 | 완전 이완 손가락으로 안쪽 손목의 회전 |
| 외전 | 완전 이완 손가락으로 바깥쪽으로 손목 회전 |
| 굴곡 | 척골 편차 |
| 신장 | 손목 확장 |
| 손바닥 그립 | 엄지 아두ction의 약간 손등쪽으로 후방 교차 |
| 파인 핀치 | 처음 세 손가락에 엄지 손가락의 반대, 새끼 손가락의 약간의 확장 |
| 손바닥 | 중간 세 자리의 확장에 초점을 손의 열기 |
| 어떤 운동 없음 | 손과 손목의 전체 휴식 |
참가자가 시각화와 그의 남은 해부학과 함께 실행할 수 있었다 팬텀 사지 운동, 매핑 표 1. 원하는 보철 기능.
| 추상 개체 | |||||||
| (BL) | NS | STS | (BL) | NS | STS | ||
| 빛 구 | 2.46 | 2.66 | 2.5 헤비 구 | 3.25 | 4.78 | 2.1 | |
| 빛 삼각대 | 2.35 | 3.56 | 2.78 | 무거운 삼각대 | 2.44 | 3.53 | 2.5 |
| 라이트 파워 | 2.41 | 3.25 | 2.28 | 헤비 파워 | 2.41 | 3.22 | 2.72 |
| 빛 측면 * | 4.72 | 2.81 | 4.97 | 무거운 측면 | 5.1 | 5.31 | 5.22 |
| 라이트 팁 | 2.25 | 2.88 | 2.53 | 헤비 팁 | 3.1 | 4.47 | 2.22 |
| 라이트 확장 | 1.96 | 3.88 | 2.37 | 무거운 확장 | 2.9 | 4.88 | 2.59 |
| 일상 생활의 활동 | |||||||
| (BL) | NS | STS | (BL) | NS | STS | ||
| 동전 | 17.81 | 22.25 | 21.53 | 전체 항아리 | 3.13 | 10.37 | 3.75 |
| 단추 보드 | 8.25 | 35.2 | 27.06 | 빈 깡통 | 2.53 | 4.15 | 2.82 |
| 절단 | 18.15 | 27.47 | 25.59 | 트레이 리프트 | 3.97 | 7.25 | 5.5 |
| 페이지 선삭 | 8.18 | 11.97 | 5.19 | 키 | 4.82 | 9.25 | 6.03 |
| 항아리 뚜껑 | 2.93 | 3.3 | 2.38 | 지퍼 | 4.83 | 10.59 | 7.31 |
| 쏟아져 조끼 | 10.16 | 8.93 | 드라이버 | 10.1 | 25.31 | 15.31 | |
| 쏟아져 판지 | (11) | 11.35 | 9.72 | 문고리 | 2.24 | 3.53 | 2.75 |
| SHAP 점수 | (81) | (58) | (71) | ||||
구조화 된 훈련 (STS) 다음에 순진한 세션 (NS) 동안 참가자 표 2. SHAP 결과는 3 개월 후, 그의베이스 라인 (BL).에 비해 * 참가자는 구조화 된 훈련에서 빛 측면 작업을 하회 순진 세션에 비해 세션. 전체 SHAP 점수는 100에서입니다.
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Discussion
우리의 연구 결과는 구조 훈련을 하나의 세션에서 다기능 인공 손의 컨트롤을 향상 도움 것을이 연구에서 참여자에 대한 제안한다. 여기에 사용되는 구조화 된 프로그램은 참가자가 자신의 기존의 인공 손으로 완료 할 수 없음을 모방, 반복과 손의 움직임의 강화의 조합이었다.
참가자 SHAP 시험에서 그의 전통적인 보철물 높은 얻었하지만, 그는 통상적 15개월의 기간에 걸쳐 하루에 12 내지 15 시간 사이의 장치를 착용 것을 주목할 가치가있다. 기준 SHAP 점수에 의해 설명 된대로, 그가 배운 매우 긴 학습 기간이 지나면 자신의 기존 보철물에 익숙해했던 것이 분명하다. 자신의 기존의 보철물에 너무 익숙해 된 후 다기능 손으로 전환에 어려움이 순진 세션에서 관찰 된 성능의 급격한 저하에 의해 강조되었다. 증거가이야로 이는 예상 된개인이 새로운 운동 기술을 배우고, 그들은 행동의 내부 모델이 수행되는 개발하는 것을 uggests. 25 섭동의 형태는, 효과 후 새로운 제어 입력을 필요로하는 새로운 보철물로 변경,이 내부 모델에있을 때 학습은 SHAP 시험에 의해 요청 된 작업 중 일부에서 자신의 평소 장치를 능가하는 구조 훈련의 단일 세션을 허용, 그럼에도 불구하고. 참가자를 26 새로운 내부 모델이 생성되는 동안 방출하는 데 시간이 걸릴하고, 가까운 전체 점수에 도달하기 위해 하는 기존의 장치를 얻을. 프로토콜의 6 절에 설명 된대로 구조화 훈련의 사용은 능숙 제어를 달성하기 위해 참가자를 활성화 한 수있는 중요한 단계가 될 수 있습니다.
절단 수술을위한 새로운 작업을 학습하는 것은 관절 주위에 신경 수용체의 부재에 의해 위치와 움직임의 변화에 민감한 근육에 복잡하다. 27 살전를전자의 Proprioceptors 그들의 손이 시야를 사용하지 않고 자신의 신체와 관련있는 곳 알 수 바디 인간을 할 수 있습니다. 사지가 손실되면, 이들의 Proprioceptors이 손실됩니다 (28), 정상 상태보다 컨트롤의 강한 역할을 할 비전을 선도. 절단 장애인은 손의 움직임을 제어 할뿐만 아니라 시각적으로 얻을 것 외에 다른 피드백을 제공하지 않는 장치를 사용하여 그렇게해야하는 방법을 다시 배울 수 없습니다. 이것은 학습 과정을 더 어렵게 만든다.
따라서, 더 촉각 또는 고유 감각 피드백을 제공하지 보철물을 사용하는 훈련 전략은 시각적 피드백에 중점을 배치해야합니다. 우리의 경우, 우리는 원하는 운동의 모방을 사용하여 그렇게하려고했습니다. 모조의 복잡성은 신경 프로세스 분산 특성을들 수있다. 분리 된 영역들 (29, 30)을 정면에서 시간적 및 두정엽 31,32은 타인의 이동을 지각하고 통합하기위한 책임을 질 것으로 여겨진다적절한 운동 응답에이 정보. 9,33,34은 참가자의 성인으로 개발, 이전에 절단, 배운 손의 움직임을 수행하는 데 필요한 신경 회로에 동안 명확하게 정의가되었다 가능성이 너무 그래서 자연의 손 움직임이 빠르고 본능적이었다. 절단을 다음과 해부학의 왜곡은 새로운 신경 회로가 자신의 기존의 보철 다리의 제어를 가능하게 형성 할 필요가있을 수 있습니다. SHAP의 개선, 구조 훈련 다음 점수 이러한 신경 회로는 경험의 부족에도 불구하고, 새로운 보철 제어 전략에 적응하기에 충분 전성 있다고 제안한다.
그것은 참가자가 내부적으로 손의 움직임을 시각화하고 적절한 근육 수축을 생성에 모방의 행동이 그를 허용 논평 있음을 주목할 필요가있다. 그는이보다 직관적 전적으로 시각적 representa 자신의 수축을 일치보다 발견컴퓨터 화면에 TIONS. 또한 절단 수술이 다른 보철 사용자의 의견보기 선호하는 것으로 알려져있다. 본 연구에 사용 된 (11) 장치 및 제어 알고리즘은 모두 소설이었다. 따라서 시위대의 역할을 할 수없는 이전의 경험 절단 수술이 없었다. 이 프로토콜에 대한 향후 개선하여 작업을 시연 경험 수족이 모방 할 필요가 혜택을 누릴 것입니다.
이 연구는 구조화 훈련 효과를 보였지만, 디자인 모방, 반복, 또는 모든 세 보강 학습 전략의 조합이 최종 결과 측정에 기여하는지 여부를 결정하기에 충분하지 않았다. 대신,이 사례 연구는 고급 인공 제어에 관여하는 신경 회로를 조사하기 위해 추가 작업을위한 토대를 마련.
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Disclosures
저자는 더 경쟁 재정적 이익을 선언하지 않습니다.
Acknowledgments
저자는이 연구에서 참가자가 사용하는 소켓 제조 씨 한스 Oppel 및 오토 복 헬스 케어 제품 GmbH에 자신의 보철 기술자에게 감사하고 싶습니다. 본 연구는 재정적으로 ERC 고급 보조금 DEMOVE를 통해 유럽 연구위원회 (ERC) (번호 267888), 연구 및 기술 개발을위한 오스트리아위원회, 과학, 연구 및 경제의 오스트리아 연방 정부에 의해 지원되었다.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Michelangelo Hand | Otto Bock Healthcare Products GmbH, A | 8E500=L-M | |
| AxonRotation | Otto Bock Healthcare Products GmbH, A | 9S503 | |
| Wrist Flexor | Otto Bock Healthcare Products GmbH, A | prototype unit | |
| AxonMaster | Otto Bock Healthcare Products GmbH, A | 13E500 | |
| Electrode | Otto Bock Healthcare Products GmbH, A | 13E200=50AC | |
| ScissorFenceElectrodeCarrier | Otto Bock Healthcare Products GmbH, A | prototype unit | |
| Acquisition Software | Otto Bock Healthcare Products GmbH, A | prototype unit | |
| Carbon shaft | Otto Bock Healthcare Products GmbH, A | prototype unit |
References
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