Name: Haptik / Grafik Rehabilitasyon: Sanal Ortam Kitaplığı Robot entegre ve İnme Tedavisi için uygulanması (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2011-08-08T13:00:00.000+00:00
Duration: 13 min 44 s
Description: Öğrenin, sanal ortam kütüphanesine robot entegrasyonunu ve inme tedavisinde haptik/grafik rehabilitasyon yöntemlerini. Bu teknik, nörorehabilitasyon ve motor kontrol alanlarındaki araştırmaları destekler.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

playerTrialDesktop

Brian Zenowich, Daniel Evestedt ve Winsean Lin teknik yardım kabul etmek istiyorum.

Giriş Tüm sezgisel ve etkili bir etkileşimli ortamlar için insan-makine etkileşimini (HMI) artan bir ihtiyaç vardır. Rehabilitasyon robotik, otomotiv endüstrisinde, metallerin üretim, ambalaj makineleri, ilaç, yiyecek, içecek, ve yardımcı programlar: HMI, gibi çeşitli endüstrilerde daha ağır bağımlı devam ediyor. Bu sektörlerde çalışan teknolojiler şunlardır: ekran terminalleri, kişisel bilgisayarlar ve HMI yazılımı. Bu teknolojiler, sınırsız işlevleri gerçekleştirmek için birlikte kombine edilebilir. Robotlar, bir müzik eğitmeni olarak görev gibi kullanıcılar ile doğrudan etkileşim kolaylaştırmak için kullanılıyor olabilir. Örneğin, Waseda Üniversitesi'nde araştırmacılar, nasıl oynanır insanlara öğretmek ve, öğrenci ve öğretmen 1 arasındaki etkileşimi anlamak için saksafon çalan bir robot yarattılar. Diğer robotik araştırmacılar, yapay zeka, çevre 2 akıllı etkileşimleri dönüşmeye nasıl belirlemek için bir vizyon tabanlı bir uçan robot yaptık. Bu yazının belirli bir konsantrasyon rehabilitasyon robotik içinde bulunur. Araştırma ve sanayi alanı içinde, yeni ürünler ve kullanıcı gereksinimleri için değişimin hızlı hızda büyümeye devam ediyor. Bu talepler, ölçeklenebilirlik büyük zorluklarla empoze. Bu nedenle kod tasarım zamanında bu kişilerin ihtiyaçlarının karşılanması ayrılmaz haline gelmiştir. Bu nedenle, güçlü bir mimari adayın kalitesi sürücü desteği içeren kolayca değiştirilebilir grafik robot sistemleri içerir. H3DAPI mimarisi, bu ihtiyaçları karşılayan ve böylece bir sarmalayıcı sınıf oluşturulmuştur. Ayrıca, H3D rehabilitasyon robotik gerekli olanlar gibi sanal gerçeklik ortamları için tasarlanmıştır. Sinir rehabilitasyon robotik rehabilitasyon profesyonelleri yardım amaçlı robotlar kullanmaya çalışıyor. Bu robotlar verdiğiniz destek bir kuvvet alanı şeklinde geliyor. Dışarıdan uygulanan bir kuvvet alanında Shadmehr ve Musa Ivaldi, kullanılan gücün alanlar motor adaptasyonu teşvik, ve 1 bulduk gibi geçti motor komut araştırmacılar) adaptasyon) hareketleri de dahil olmak üzere farklı sınıflar oluşur ancak ulaşan hareketleri sınırlı değil, ve 2 adaptasyon, dış alan 3 aynı bölgeleri ziyaret farklı hareketleri karşısında genelleştirir . Performans Esaslı Aşamalı Robot Destekli tedavi biyomekanik mühendisleri Araştırma, görev özgü olduğunu tekrarlayan, hedefe yönlendirilmiş, robot destekli tedavi, inme 4 sonrası etkilenen kol motor bozukluk azaltmada etkili olduğunu gösterir, ancak tam olarak tedavi edici etkileri ve parametreler bir araştırma alanı olmaya devam etmektedir. Duyusal geribildirim, öğrenme ve adaptasyon etkiler. Bu nedenle bir sonraki mantıklı soru sormak olsun ya da yapay olarak böyle bir geribildirim büyüklüğü artan hızlı ya da öğrenme / uyarlama daha da teşvik edecektir. Bazı araştırmacılar hataları artırmak için daha fazla duyusal feedback güçleri ya da görsel ipuçlarını uygulayarak, daha yüksek düzeyde uyum / öğrenme 5,6 teşvik etmek için yeterli bir nörolojik bir uyarıcı sağlayabilir olduğunu bulduk. Bu "hata büyütme" olarak bilinir. Bu olgu bir motor kontrol eylem kez sonuçları ideal bir sapma olduğu gerçeğine bağlı olabilir, bizim iç model kendi kendini ayarlar hatanın büyüklüğüne göre. Sonuç olarak, bizim iç modeli olarak dış çevre, bir görev azalır yürütme hata yaklaşır. Birçok güncel sağlık politikaları terapistler zaman geçirebilirsiniz zaman hastaların miktarını sınırlamak rağmen Araştırma, uzun süreli bir uygulama fonksiyonun restorasyonu için işlevsel ilgili faaliyetleri desteklemeye devam etmektedir. Zorlayıcı bir soru, bu yeni teknoloji uygulamaları sadece hizmetlerinin mevcut durumu daha yüksek bir doz vererek daha ileriye gidebiliriz olsun. İnsan-makina etkileşim çalışmaları, motor öğrenme alanlarında yeni potansiyel ortaya koymuştur ve bazı durumlarda tedavi sürecine katma değer sunabilir. İhtisas robotik cihazlar bilgisayar ekranları ile kombine motor tekrar öğreniyorsunuz, hızlandırmak, geliştirmek, ya da tetiklemek için hata geribildirim güçlendirir. Bu yazıda, bu teknolojinin uygulama böyle bir örnek olarak bir klinik müdahale için gelişmiş bir sistem kullanarak bir metodoloji sunacak. 1. Bir robot için Hapı sarmalayıcı sınıf oluşturulması <ol><li> Kendi cpp ve başlık dosyası oluşturarak Hapı haptiklerinden kütüphanesi için bir sarmalayıcı oluşturun. Örneğin adı HAPIWAM.cpp ve HAPIWAM.h kullanabilirsiniz. </li><li> Kaynak dizin içine yerleştirin HAPIWAM.cpp: Hapı / src </li><li> Başlık dosyası dizine koyun HAPIWAM.h: Hapı / include / Hapı </li><li> HAPIWAM.h üst olacağını Barrett, WAM durumunda, robotun ana başlık dosyası (ler): </li></ol> &lt;em&gt; extern "C" { # &lt;include/btwam.h&gt; } # &lt;HAPI/HAPIHapticsDevice.h&gt; Not: extern dahil kütüphane 'C' yazıldığı için "C" derleyici bozma çözmek için gerekli ve H3DAPI yazılmıştır C + +. <ol start="5"><li> HAPIWAM.h, sınıf oluşturmak ve aşağıdaki 4 işlevleri şunlardır </li></ol> bool initHapticsDevice (int); bool releaseHapticsDevice (); void updateDeviceValues ​​(DeviceValues ​​&amp; dv, HAPITime dt); void sendOutput (HAPIHapticsDevice:: DeviceOutput &amp; d, HAPITime t); <ol start="6"><li> HAPIhapticsdevice sınıf sınıf kamuya miras emin olun. </li><li> Sınıf için bir başlık koruculuğu oluşturun. </li><li> HAPIWAM sınıf altında, statik DeviceOutput ve statik HapticsDeviceRegistration öznitelikleri oluşturun. </li><li> Geriçağırımları için statik üye işlevleri oluşturun. </li><li> HAPIWAM.cpp yapıcı ve yıkıcı tanımlayın. </li><li> HAPIWAM.cpp cihazınızı kayıt olun. </li><li> HAPIWAM.cpp 4 kalıtsal fonksiyon ve geri tanımlayın. </li></ol> 2. Hapı kütüphane oluşturma <ol><li> Hapı sarmalayıcı sınıf oluşturduk Şimdi, biz sarmalayıcı Hapı kütüphane oluşturmamız gerekir. WAM H3DAPI ham formu bağlı olmadığı bazı kütüphaneler bağlıdır, bu nedenle bu kütüphanelerin Hapı eklenebilir gerekecektir. Hapı / Hapı / build gidin ve CMakeLists.txt düzenlemek. 'SET (OptionalLibs)' diyor satırdan sonra bağımlı kitaplıkları ekleyin. </li><li> Bir komut konsolunu açın ve gidin: Hapı / Hapı / oluşturmak ve bu sırada aşağıdaki 3 komutu yazın: </li></ol> cmake. sudo yapmak sudo make install 3. H3D sarmalayıcı sınıfı <ol><li> HAPIWAM ile H3D kitaplığı için sarmalayıcı sınıf oluşturmak için, öncelikle kaynak dizini WAMDevice.cpp oluşturun: H3DAPI/src </li><li> Başlık dosya dizin içine yerleştirin WAMDevice.h: H3DAPI/include/H3D </li><li> WAMDevice.h ne yapmak istiyorsanız onu yerine isim, tüm H3DAPI cihazlar için standart başlık dosyası içermelidir. </li><li> WAMDevice.cpp ne yapmak istiyorsanız onu yerine isim, tüm H3DAPI cihazlar için standart bir kaynak içermelidir. </li><li> Şimdi wrapper sınıfı oluşturulmuştur H3DAPI kütüphanesi yeniden. CMakeLists.txt H3DAPI/build: sadece dizin altında, adım 2.1 'de yapıldı aynı şekilde düzenleyerek bunu yapın. </li><li> Dizin H3DAPI/build altında H3DAPI kütüphane Rebuild </li></ol> cmake. sudo yapmak sudo make install 4. Sonlu durum makinesi <ol><li> Her hedeflenen ulaşan program deneysel protokol veya uygulama rejimi kontrol etmek için bir sonlu durum makinesi yaratılmasını gerektirir. Tipik durum makineleri şunlardır: deneme, Başlat, Hedef İletişim ve Deneme sonu başlayın. Her devlet ve devletler arasında transfer kriterler fonksiyonu bir örnek aşağıda listelenmiştir. </li><li> Deneme Başlat bir hedef tahsisi gerektirir. Hedefler yerlerde her deneme için rastgele ayarlanmış olabilir veya bir dosya olabilir. Duruşma başladıktan sonra kullanıcı hız eşiği, genellikle saniyede 0.06 metre yukarıdaki hedefe doğru başlattı sona erer. </li><li> Launch devletin dava başladıktan sonra oluşur. Bu durum da kullanıcı hedef dokunur ya da belli bir süre için hedefin içinde kalır sonra sona erer. Hedef dokundu sonra, bu Hedef İletişim devlet sağlar. </li><li> Hedef İletişim Başlat devlet sırasında oluşur. Hedef dokundu ya da bu konuda bir zaman belirli bir dönem için hedef içinde bulunduğu sonra en kısa sürede sona erebilir. Bu süre geçtikten sonra, Deneme devletin sonu etkindir. </li><li> Deneme devletin sonu veri dosyası işaretlemek için veri toplama yazılımı sinyal, yazılım geliştiricisi, her deneme sonunda sınırlandırmak için kullanılan ayrıştırma ne olursa olsun. Son deneme tamamlanmıştır sürece Sonu Deneme devletin sonuna Deneme devlet Başlat sağlar. </li></ol> 5. Uygulama: inme hastanın rehabilitasyonu <ol><li> Aksi yapılamaz bir şey etkinleştirmek için robot kullanarak terapist uzmanlık gerektiren robot arayüzü tasarlanmıştır. Çok iyi bilinen nedenlerden dolayı (Şekil 1) tekrar öğreniyorsunuz sürecini geliştirir hasta tarafından algılanan hataları büyütülmüş hata büyütme teknolojisi etkin uygulama (aşağıda ayrıntılı olarak açıklanmıştır). </li><li> , Üç boyutlu haptiklerinden / grafik sistemi Sanal Gerçeklik Robotik ve Optik Operasyon Makinesi (VRROOM) denir. Bu sistem, kombine, bir robot sistem olduğu kaydedildi bileğinizin pozisyonu ile yarı-gümüş ayna kaplaması ekranda baş-paletli render öngörülen stereo, daha önce 6 sundu ve bir kuvvet vektörü oluşturulur (Şekil 2). </li><li> Bir sinema kalitesinde digital projektör (Christie Mirage 3000 DLP), 110 ° geniş görüş açısı ile sonuçlanan yayılmış beş ayak genişliğinde bir 1280x1024 piksel ekran görüntüleri görüntülenir. Kızılötesi yayılmalar Sıvı Kristal Ekran (LCD), obtüratör gözlükler (Stereographics, Inc.) Üzerinden, ayrı sol ve sağ göz görüntü senkronize. Yükseliş görsel ekran uygun baş-merkezli bir bakış açısı ile kılınmış, böylece manyetik elemanlar paletli başın hareket Kuşların Flock. </li><li> Çalışma için ön eleme üzerine, her bir katılımcının fonksiyonel kabiliyetini her kullanımdan sonra bir haftalık takip ve genel bir 45 günlük takip değerlendirme ile, her tedavi paradigma başlangıç ​​ve bitiş kör bir değerlendirici tarafından değerlendirildi. Her değerlendirme dahil olmak üzere VRROOM klinik önlemlerin yanı sıra yapılan hareket açıklığı (EHA) değerlendirme bir dizi oluşuyordu: Kutu ve Bloklar Değerlendirme, Wolf Motor Fonksiyon Testi (WMFT), Fugl-Meyer (AMFM) Kol Motor Bölümü, ve Basit Fonksiyonel Reach Değerlendirmesi (ASFR). </li><li> Bilek ateli ile bir exotendon eldiven nötr bilek ve el hizalama yardımcı olmak için kullanılmıştır. Robot kolunun merkezi güçlerin bilek hareket ama elden hareket izin böylece radyokarpal eklem posterior yerleştirildi önkol bağlanmıştır. </li><li> Hastanın kol ağırlığı çalışan bir bahar Wilmington Robotik Dış iskelet (WREX) yerçekimi dengeli ortez kullanılarak azaltılabilir. Hastanın talimat amacı, önlerinde bir imleç el terapistin (terapist teleoperation) bir izleme cihazı ile hareket kovalamaca oldu. </li><li> Hastalar, hasta, terapist, ve bir üçlü ile birlikte çalışan robot, yaklaşık 40-60 dakika, haftada üç gün pratik. Konu ve terapist yan yana oturdu, ve konunun bilek robot bağlanmıştır. </li><li> Her seans, makine hasta situating için yaklaşık on dakika takip terapist ile pasif hareket egzersizleri (EMR), beş dakika ile başladı. Bu konu daha sonra her iki dakikalık dinlenme süreleri ile her blok arasında beş dakika süren antrenman hareketleri altı blok tamamlandı. </li><li> Eğitim süresince, katılımcılar stereo ekranda iki imleçler izlendi. Katılımcı diğer kontrollü tedavi terapisti bir imleç manipüle. Hastalar, çalışma alanı boyunca taşındı terapistin imleci tam yolunu takip talimatı verildi. </li><li> Hata büyütme hem görsel hem de robot tarafından üretilen güçler tarafından sağlanmıştır. Katılımcılar terapistin imleci sapmış, bir anlık hata vektör e terapistin imleç ve katılımcı elini arasında pozisyonda fark olarak kurulmuştur. Hata görsel hata büyütme parçası olarak 1.5 e (m) bir faktör tarafından büyütülmüş oldu. Ayrıca, 100 e (N / m) bir hata artırmada gücü de güvenlik nedenleri için en fazla 4 N doyurmak için programlanmış olduğu uygulandı . </li><li> Her diğer tedavi blok, her oturum için aynı özel, standart hareketleri oluşuyordu. Diğer blokların terapist terapist uzmanlık ve kendi gözlemlerine dayalı zayıflığı belirli alanlarda eğitim özelleştirmek için izin verdi. Tedavi protokolü, tüm katılımcılar için belirli hareketlerin uygulama; ileri ve yan, omuz-dirsek kaplin ulaşan ve çapraz vücut boyunca ulaşan. </li><li> Pratik olsa da, gün-gün ortanca hata uygulamanın bir sonucu olarak ölçüldü. Özel ilgi her oturum için aynı standart hareketleri blokları verildi. Bunlar, hasta, terapist ve bakıcılar (Şekil 3) rapor edilebilir bir gün-gün bazında, herhangi bir artımlı iyileşme görülebiliyor olmadığını belirlemek için önceki gün karşılaştırıldı. </li><li> Sonucu Birincil önlemler, haftalık tedavi sonunda 1 hafta sonra ölçüldü ve yazılan 45 gün faydaları tutma belirlemek için. Anahtar sonuçlarını Fugl-Meyer motor yetenek puanı ve eklem hareket açıklığı ölçülen özelleştirilmiş kolunuza ulaşması test edildi. </li></ol> 6. Temsilcisi Sonuçlar: &lt;AnyDevice&gt; Düğüm H3DViewer veya H3DLoad yüklendikten sonra protokol sonra doğru bir şekilde yapılırsa olduğunda, WAM cihaz tanınan ve başlatılan olmalıdır. WAM yerine başka bir robot olsaydı, kodun kendisinde değiştirilmesi gerekir. <img src="/files/ftp_upload/3007/3007fig1.jpg" alt="Şekil 1" data-altupdatedat="1787634011000" data-alt="Şekil 1"> Şekil 1 haptik / grafik aparat oturmuş Konu. <img src="/files/ftp_upload/3007/3007fig2.jpg" alt="Şekil 2" data-altupdatedat="1787634011000" data-alt="Şekil 2"> Şekil 2 fizyoterapist ile haptik / grafik aparat oturmuş Konu. <img src="/files/ftp_upload/3007/3007fig3.jpg" alt="Şekil 3" data-altupdatedat="1787634011000" data-alt="Şekil 3"> Şekil 3 rehabilitasyon için o Yapılandırmaf inme hasta. A) konu ve terapist birlikte çalışan oturan ve büyük çalışma alanı haptik / uygulama hareketin grafik ekranı kullanarak. Terapist bu konuda bir ipucu sağlar ve hastanın ihtiyaçlarına göre özel klima. Robot, hedef uzak, bacak itme ve görsel geribildirim sistemi, imlecin hata geliştirir güçleri sağlar. B) günden güne tipik kronik inmeli hasta iyileştirme. Her nokta, basmakalıp fonksiyonel hareketin 2 dakikalık bir blok için ölçülen medyan hata temsil eder. Hasta 2 haftalık süre ve genel yarar boyunca ilerleme gösterirken, bu kişi her zaman her geçen gün artırmak vermedi.

<ol><li>Solis, J., Takeshi, N., Petersen, K., Takeuchi, M., Takanishi, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+of+the+anthropomorphic+saxophonist+robot+WAS-1%3A+Mechanical+design+of+the+simulated+organs+and+implementation+of+air+pressure%5BTitle%5D)+AND+%22Advanced+Robotics+Journal%22%5BJournal%5D)">Development of the anthropomorphic saxophonist robot WAS-1: Mechanical design of the simulated organs and implementation of air pressure.</a> Advanced Robotics Journal. 24, 629-650 (2010).</li>
<li>Evolving Won-Based Flying Robots. Zufferey, J. C., Floreano, D. Proceedings of the 2nd International Workshop on Biologically Motivated Computer Vision, 2002 November, Berlin, , Springer-Verlag. 592-600 (2002).</li>
<li>Conditt, M. A., Gandolfo, F., Mussa-Ivaldi, F. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+motor+system+does+not+learn+the+dynamics+of+the+arm+by+rote+memorization+of+past+experience%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">The motor system does not learn the dynamics of the arm by rote memorization of past experience.</a> Journal of Neurophysiology. 78, 554-554 (1997).</li>
<li>Krebs, H. I., Palazzolo, J. J., Dipietro, L., Ferraro, M., Krol, J., Rannekleiv, K., Volpe, B. T., Hogan, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Rehabilitation+robotics%3A+Performance-based+progressive+robot-assisted+therapy%5BTitle%5D)+AND+%22Autonomous+Robots%22%5BJournal%5D)">Rehabilitation robotics: Performance-based progressive robot-assisted therapy.</a> Autonomous Robots. 15, 7-20 (2003).</li>
<li>Wei, K., Kording, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Relevance+of+error%3A+what+drives+motor+adaptation%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Relevance of error: what drives motor adaptation.</a> Journal of neurophysiology. 101, 655-65 (2009).</li>
<li>Wei, Y., Bajaj, P., Scheidt, R., Patton, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Visual+error+augmentation+for+enhancing+motor+learning+and+rehabilitative+relearning%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+International+Conference+on+Rehabilitation+Robotics%22%5BJournal%5D)">Visual error augmentation for enhancing motor learning and rehabilitative relearning.</a> IEEE International Conference on Rehabilitation Robotics. , 505-510 (2005).</li>
</ol>

Bu öğretici sarıcı sınıflar Ian Sharp tarafından telif hakkı altındadır.

Bu yöntem sarmalayıcı sınıf uygulamasının H3DAPI kullanırken, kaynak kodu değiştirmeden, farklı robotlar için kullanılacak sağlar. Özellikle, H3D haptik / grafik ortamında yazılı ve hayali bir robot ile deney test araştırmacılar, aynı veya benzer WAM Barrett kullanarak deney ve tersi yürütmek mümkün olacaktır. Bu tür bir cihazdan bağımsız olarak çapraz-iletişim, uluslararası rehabilitasyon robotik araştırma etkileri taşır. Bu tür etkileri haptik / grafik hızlı gelişimi, uluslararası araştırma işbirliği, ve inter-araştırma laboratuvarı iletişimi kolaylaştırır. Rehabilitasyon robotik motor öğrenme katılan çok sayıda parametreleri ortaya çıkarmak için henüz. Haptik / grafik geliştirme sırasında zaman alıcı adımları Bir derleme zamanı içerir. Birçok rehabilitasyon parametreleri, her program için derleme zamanı ile bileşik ile, olası tüm grup permütasyon test geliştirme yaşam döngüsü hızla yükselir. H3D, derleme gereksinimleri yokluğu ile çok sayıda sanal gerçeklik sahneleri hızlı gelişimi sağlar. Bu, çeşitli eğitim senaryoları etkileri prob isteyen bu araştırmacılar için bir avantaj olarak geliyor. Sınırlamalar bu &#39;sabit kodlanmış&#39; sarmalayıcı sınıf entegrasyon yaklaşımı bu yordamı H3DAPI yeni bir dağıtım vardır her zaman tekrar edilmesi gerektiğini gerçeği içerir. Sarmalayıcı sınıf H3DAPI son dağıtım içine entegre Olası değişiklikler H3DAPI ayrı wrapper sınıf oluşturmak için olacaktır. Daha sonra bir *. böylece kitaplık dosyası içine sarmalayıcı sınıf koymak istiyorsunuz. Bu orijinal H3DAPI dağıtım sınıf izole edebilir.

<ol><li> Paris denilen Ekran (kişisel artırılmış gerçeklik daldırma sistemi) adresinde bulunabilir <a href="http://www.evl.uic.edu">www.evl.uic.edu</a> </li><li> Büyük gri robot Barrett WAM <a href="http://www.barrett.com">www.barrett.com</a> </li><li> Küçük, skinnier siyah robot Phantom: <a href="http://www.sensable.com">www.sensable.com</a> </li><li> Kol montaj RIC geliştirilen T-WREX: <a href="http://www.ric.org/research/centers/mars2/Projects/development/d3.aspx">http://www.ric.org/research/centers/mars2/Projects/development/d3.aspx</a> </li><li> 3d vizyon için obtüratör gözlük: <a href="http://www.vrlogic.com">www.vrlogic.com</a> </li><li> Baş izleme yazılımı. <a href="http://www.mechdyne.com">www.mechdyne.com</a> </li><li> H3DAPI kendisi: <a href="http://www.h3dapi.org">www.h3dapi.org</a> </li></ol>

haptik / grafik rehabilitasyon: sanal ortam kitaplığı robot entegre ve İnme tedavisi için uygulanması

Haptic/Graphic Rehabilitation: Integrating a Robot into a Virtual Environment Library and Applying it to Stroke Therapy

Uzun süreli tedavi uygulamaları için interaktif cihazların test Son zamanlarda yapılan araştırmalar, biofeedback, grafik ve diğer formları ile birlikte robotlar için yeni umutları ortaya çıkarmıştır. Önceki insan-robot interaktif sistemler gereksiz gelişim havai zaman yol açan yeni bir sistem kullanılabilir hale gelir her zaman her robot için uygulanmak üzere, farklı yazılım komutları gerekli var. Örneğin, bir haptik / grafik sanal gerçeklik ortamında dokunsal geribildirim sağlamak için belirli bir robot için kodlanmış edildiğinde, bu özel robot programı Recoding olmadan başka bir robot için işlem mümkün olmaz. Ancak, açık kaynak topluluğu son çabalar kullanılan robot ne olursa olsun hemen hemen aynı tepkiler sarmalayıcı sınıf bir yaklaşım önerdi. Sonuç paylaşılan kod kullanarak benzer deneyler gerçekleştirmek için dünya genelinde araştırmacılar yol açabilir. Bu nedenle başka bir robot modüler bir &quot;geçiş&quot; geliştirme süresini etkilemez. Bu çalışmada, biz, yazılım, tüm robotlar tarafından en sık kullanılan komutları entegre açık-kaynak H3DAPI içine bir robot için bir sarmalayıcı sınıf başarılı bir şekilde oluşturulması ve uygulanması anahat.

Son zamanlarda, umutları büyük bir miktarı, insan-robot interaktif sistemleri için gelmiş. Bu yazıda, açık kaynak kodlu yazılım ile hızla etkileşimli işlevselliği olası bir kütüphane yapabilirsiniz yeni bir robotik cihaz entegrasyonu anahat. Daha sonra bir nörorehabilitasyon uygulama için bir klinik uygulama anahat.

Haptik / Grafik Rehabilitasyon: Sanal Ortam Kitaplığı Robot entegre ve İnme Tedavisi için uygulanması

Uzun süreli terapi uygulamaları için etkileşimli cihazları test eden güncel araştırmalar; robotiklerin, grafiksel ve diğer ... ile kombinasyonu için yeni olanaklar ortaya koymuştur.

Bu prosedürün genel amacı, bir robotu sanal ortam kütüphanesine entegre etmek ve ardından robotu inme terapisinde kullanmaktır. Bu işlem, öncelikle haptik kütüphanesini genişletmek için bir sarmalayıcı (wrapper) sınıf oluşturularak ve ardından bu sarmalayıcı sınıfın haptik kütüphanesine entegre edilmesiyle gerçekleştirilir. Bir sonraki adım, grafik kütüphanesini genişletmek için bir sarmalayıcı sınıf oluşturmak ve sarmalayıcı sınıflar tamamlandıktan sonra bu sarmalayıcı sınıfı grafik kütüphanesine entegre etmektir.H 3D API arayüzü, inme hastalarının test edilmesi için sonlu durum makinesi kurmak amacıyla kullanılır. Entegre robot ise daha sonra inme hastalarının rehabilitasyonuna yardımcı olmak için kullanılır. Bu tekniğin temel avantajı, artık her robot için farklı bir yazılım uygulaması yazmak zorunda kalmamanızdır.Ayrıca, bu uygulamalar laboratuvarlarının hangi robotu kullandığına bakılmaksızın dünyanın dört bir yanındaki bilim insanları tarafından çalıştırılabilir. Bu yöntem; sinir sistemimizin hata artırımından ne derece faydalanabileceği gibi rehabilitasyon, robotik ve motor kontrol alanlarındaki temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir. Bu yöntem, hem inme kaynaklı bozukluklar hakkında içgörü sağlayabilir hem de sağlıklı fonksiyonlara dair anlayışımızı geliştirebilir.Genellikle, rehabilitasyona yeni başlayan inme hastalarının, tutacağı kavramayı öğrenmek gibi belirli engelleri aşmaları gerekir. Bu yöntemle ilgili fikrimiz ilk olarak, yerçekimi kompanzasyonuyla çalışan ve geniş bir operasyonel çalışma alanına sahip bir robota ihtiyaç duyduğumuzu fark ettiğimizde ortaya çıktı. Ayrıca, gelecekteki lisansüstü öğrencilerin aynı çalışmaları tekrarlamak zorunda kalmadan öncekilerin deneyimlerinden faydalanabilmeleri için yazılımın yeniden yazılmasını minimuma indirmek istedik.Bu video, bir whole arm manipulation (WHAM) robotunun www.hthreedpi.org adresinde bulunan açık kaynaklı kodla entegre edilmesine yönelik talimatlar sunmaktadır. Yeni bir robotu haptik kütüphaneye entegre etmek için ilk adım, WHAM robotunun hareketini kontrol etmek için kullanılan haptik renderlama motoru HAP için bir sarmalayıcı (wrapper) sınıf yazmaktır. İşleme bir CPP ve bir başlık (header) dosyası oluşturarak başlayın.Bu örnek için kullanılan dosya adları happy, wham, cpp ve happy wham h'dir. happy wham cpp dosyasını kaynak dizine yerleştirin. Happy slash source, ardından happy dosyasını yerleştirin.Wham h dosyasını başlık dosyası dizinine ekleyin. Happy slash include slash happy. happy wham h dosyasının en üstüne robotun ana başlık dosyalarını ekleyin.Dahil edilen kütüphane C dilinde, H 3D API ise C++ dilinde yazıldığından, derleyici isim karmaşasını (mangling) çözmek için extern C kullanımının gerekli olduğunu unutmayın. happy_wham.h dosyasında robot için sınıfı oluşturun ve şu dört fonksiyonu içine ekleyin: Haptics device release, haptics device, update device values ve send output. Sınıfın, happy haptics device sınıfından public olarak türetildiğinden emin olun.Ardından, sınıf için bir başlık koruyucu (header guard) oluşturun. Daha sonra happy WHAM sınıfı altında statik cihaz çıktısını ve statik haptik cihaz kayıt özniteliklerini oluşturun. Son olarak, robotunuza özgü geri çağırmalar (callbacks) için statik üye fonksiyonlarını oluşturun.Bir WHAM robotu için, callback fonksiyonu bull ve haptics cihazı int fonksiyonunda kullanılır. Prototipler başlık dosyasında ayarlandıktan sonra, happy wham dot cpp dosyasını açın ve uygun başlık dosyaları ile isim alanını (namespace) ekleyin. Ardından, Happy Wam cpp dosyasında yapılandırıcıyı (constructor) ve yıkıcıyı (destructor) tanımlayın.Ardından cihazı Happy Wam cpp içerisinde kaydedin. Şimdi Happy Wam cpp'deki dört kalıtımlı fonksiyonu ve geri çağırma (callback) işlemlerini tanımlayın. Cihaz değerlerini güncelleme fonksiyonu, bilgisayara robot kolunun konumunu ve robotun çevre üzerinde ne kadar kuvvet uyguladığını bildirir.Happy Wrapper sınıfı oluşturulduktan sonraki adım, Happy kütüphanesine bir wrap oluşturmaktır. WAM, H 3D API'nin ham formunda bağımlı olmadığı bazı kütüphanelere bağımlıdır. Bu nedenle, bu kütüphanelerin happy'ye eklenmesi gerekmektedir.H 3D 2.1/happy/build dizinine gidin ve C make lists metin dosyasını düzenleyin. Bağımlı kütüphaneleri Set optional libs yazan satırdan sonrasına ekleyin. Bir komut konsolu açın, H 3D 2.1/happy/build dizinine gidin ve yeni robotun H 3D açık kaynak koduyla entegrasyonunu tamamlamak için sırasıyla see make dot pseudo make ve pseudo make install komutlarını yazın.Sahneler grafiği (scene graph) için ikinci bir sarmalayıcı (wrap) sınıf yazın. API, H 3D API olarak adlandırılır. Bu örnekte, wam device adlı bir sarmalayıcı sınıf kullanılmaktadır.H 3D AP I/source kaynak dizinine gidin ve WAM device.cpp ile wam device.cpp dosyalarını oluşturun. Tüm H 3D PI cihazları için standart kaynağı ekleyin. Ardından, Wam device.h dosyasını başlık dosyaları dizinine yerleştirin.Wam cihazı H, tüm H 3D API cihazları için standart başlık dosyasını içermelidir. Sarmalayıcı sınıf oluşturulduğuna göre, H three DPI slash build dizinindeki C make lists metnini düzenleyerek H 3D PI kütüphanesini yeniden derleyin. Son olarak H 3D PI slash build dizininde.H 3D API kütüphanesini CMake, pseudo make ve pseudo make install komutlarını kullanarak yeniden oluşturun. Yeni sarmalayıcı sınıflar artık bir robotla kullanım için hazırdır. Uygun sarmalayıcı sınıflar yüklendikten sonra, Barrett WHAM robotu ile kullanılan hedefe uzanma görevi için deneysel protokolü kontrol etmek amacıyla bir sonlu durum makinesi oluşturulur. Durum makinesinin durumları; deneme başlangıcı, hedef teması ve deneme sonudur.Deneme başlangıç durumu, bir hedefin atanmasıyla başlar. Hedef konumları her deneme için rastgele belirlenebilir veya bir dosyadan ayarlanabilir. Deneme başlangıç durumu sona erer ve fırlatma durumu başlar.Denek elini, tipik olarak 0,06 metre/saniye olan hız eşiğinin üzerinde bir hızla hedefe doğru hareket ettirdiğinde fırlatma aşaması başlar. Hastanın imleci hedefe değdiğinde fırlatma durumu sona erer ve hedef temas durumu başlar. Temas gerçekleştiğinde hedef kaybolur, hedef temas durumu sona erer ve deneme sonu durumu başlar.Deneme sonu durumunun bitişi, veri toplama yazılımına veri dosyasının deneme sonu sınırlayıcısıyla işaretlenmesi gerektiğini bildirir. Son deneme tamamlanmadığı sürece, deneme sonu durumunun sona ermesi deneme başlangıcı durumunu etkinleştirir ve yeni bir hedef atanır. Bu bölüm, inme hastalarının rehabilitasyonunda kullanılan Phantom adlı farklı bir robotu tanıtmaktadır.Phantom'ın sarmalayıcı sınıf kodunun uygun kütüphanelere yerleştirilmesiyle, yeni robot sanal ortama entegre edilebilir; burada sanal gerçeklik Robotik ve optik operasyon makinesi veya odası olarak adlandırılan üç boyutlu bir haptik grafik sistemi kullanılmıştır. Bu sistem, yarı gümüş ayna katmanlı bir ekran üzerinde projeksiyonla yansıtılan ve kafa takibi yapan bir render işlemi ile bilek konumunu kaydedebilen ve bir kuvvet vektörü oluşturabilen robotik bir sistemi birleştirir. Sinema kalitesinde bir dijital projeksiyon cihazı, beş fit genişliğinde bir ekranı kapsayan görüntüleri yansıtarak 110 derecelik geniş bir izleme açısı sağlar.Kızılötesi yayıcılar, LCD panjurlu gözlükler aracılığıyla ayrı sol ve sağ göz görüntülerini senkronize eder. Görsel ekranın uygun baş merkezli perspektifle oluşturulması için baş hareketi, ascension flock of birds manyetik elementleri ile takip edilir. Bilek splintine sahip bir exo tendon eldiveni, nötr bilek ve el hizalamasına yardımcı olur.Robot kolunun merkezi, ön kolun radiokarpal eklemin posterior kısmına yerleştirilir. Bu durum, kuvvetlerin el bileğinde etki etmesini sağlarken, elin serbestçe hareket etmesine olanak tanır. Hastanın kol ağırlığı, yay gücüyle çalışan bir Wilmington robotik ekzoskelet yerçekimi dengeli ortez kullanılarak azaltılır.Hastanın yanında oturan terapist, ekrandaki imleci hareket ettirmek için bir takip cihazı kullanır. Hastadan, robotik kolu kullanarak imleci takip etmesi istenir. Hata artırımı, hem görsel olarak hem de robot tarafından üretilen kuvvetlerle sağlanır.Hastanın imleci terapistin imlecinden saptığında ve anlık hata oluştuğunda, E vektörü, terapist imleci ile hastanın eli arasındaki konum farkı olarak belirlenir. Hata artırımının bir parçası olarak, hata 1,5 E faktörüyle görsel olarak büyütülür. Ek olarak, hastanın koluna 100 E değerinde bir hata artırım kuvveti uygulanır ve bu kuvvet maksimum dört Newton değerinde doyuma ulaşacak şekilde programlanmıştır.Güvenlik nedenleriyle, hata artırımı hastanın algıladığı hataları büyüterek yeniden öğrenme sürecini geliştirir. Tedavi protokolü, hastanın ileriye ve yana doğru uzanma omuz-dirsek eşleşmesi ve gövde boyunca çapraz uzanma dahil olmak üzere birkaç spesifik hareketi uygulamasını gerektirir. Bir sonraki gösterim için üst sınıf kodu değiştirilmiş ve Barrett WHAM robotu kullanılmıştır.Bir sonraki görevin amacı, sağlıklı deneklerin veya inme hastalarının yarı saydam yeşil kürenin içindeki sanal bir projektili yakalamasıdır. Hastanın elleri kürenin dışına çıkarsa, küre kırmızıya döner ve hastanın koluna robot tarafından hata artırıcı geri bildirim verilir. Hasta, belirlenen alan içinde projektili başarıyla yakaladığında ise küre yeşil kalır.Bu şekil, medyan ulaşma hatasını göstermektedir. Her bir nokta, iki dakikalık stereotipik fonksiyonel hareket bloğu için ölçülen medyan hatayı temsil etmektedir. Hastalar iki haftalık süre boyunca ilerleme göstermiş olsa da, her gün her zaman iyileşme gerçekleşmemiştir.Bu şekil, hata artırımının hareketten harekete değişkenliği seçici olarak azaltmadaki sonucuna ilişkin faydayı göstermektedir. Üstteki grafikler kontrol grubuna ait verileri, alttaki grafikler ise tedavi grubuna ait verileri göstermektedir. Her renk farklı bir deneği temsil eder.İki yatay çizgi, görev için sınırların konumunu göstermektedir. Deneğin amacı, sanal fırlatılan nesneyi bu sınırlar içerisinde yakalamaktı. Bir noktanın konumu, ilgili deneğin temas noktasına en çok yaklaştığı yeri göstermektedir.Yansıtılan görüntüde, ham veri ekranının üzerine bindirilmiş mavi yarı saydam histogramlar, grubun hareket dağılımını göstermektedir. Anterior eksen boyunca, inme geçiren hastalar yakalama görevinin ilk 200 denemesini gerçekleştirmiş; 201 ile 400 arasındaki denemelerde ise herhangi bir hata artırıcı geri bildirim sağlanmamıştır. Robotun hastaya sağladığı hata artırıcı geri bildirim, hastanın hedefi belirtilen sınırlar içerisinde yakalama yeteneğinde anlamlı bir iyileşme ile sonuçlanmıştır.Bu prosedürün ardından, geleneksel rehabilitasyon yöntemleri halen uygulanabilir ancak robot sayesinde birçok tekrarlanan deneme boyunca hastanın elinin nerede olduğunu her an nicel olarak belirleyebiliriz. Bu teknik, birçok olası çözümün bulunduğu bir bölge içinde simüle edilmiş uzanma hareketlerini keşfedebileceğimiz nöral mühendislik alanındaki yeni araştırmaların önünü açmıştır. Bu videoyu izledikten sonra, seçilen bir rehabilitasyon robotu için H 3D API kütüphanesinin nasıl genişletileceği ve inme hastalarının değerlendirilmesi ile tedavisi için çeşitli haptik grafik arayüzlerin nasıl uygulanacağı konusunda bilgi sahibi olmalısınız.Robotlarla çalışmak potansiyel olarak tehlikeli olabildiğinden, bu tür insan etkileşimlerine sahip bir robot seçilirken dikkatle değerlendirme yapılmalıdır. En güncel projemiz için daha güçlü olması ve geri sürülebilir (back drivable) olması nedeniyle Barrett WHAM'i seçtik. Geri sürülebilir olması, uygun şekilde programladığımızda neredeyse dirençsiz hissedebileceği anlamına gelir ve buna rağmen insan-makine etkileşimi için mevcut olan en güvenli seçeneklerden biridir.Ana bilgisayarı izleyen ayrı bir bekçi bilgisayar (watchdog computer) bulunmaktadır ve herhangi bir terslik durumunda sistemi devre dışı bırakabilir; dinamik frenleme ise sistemin aktif olmadığı her an bir sönümleyici olarak çalışmasını sağlar. Birçok robot farklı şekilde performans gösterse de, işlevlerinin birçoğu örtüşmektedir. Bu nedenle, tekniklerimizin robotlar arasındaki taşınabilirliği, laboratuvarlar arasında yeni paylaşımları teşvik edebilir.Bu çalışmada gösterilen eğitim tedavilerinin, hastalarda fonksiyonların geri kazanılmasının yanı sıra sporlarda eğitimin geliştirilmesi, teleoperasyon pilotluğu, müzik performansı, cerrahi teknikler ve tekrarlayıcı uygulama gerektiren diğer tüm görevler için teşvik edici kanıtlar sunduğu açıktır.

hapticgraphic-rehabilitation-integrating-robot-into-virtual

Research

JoVE Journal

Bioengineering

Biyomühendislik

Biz, otomatik kontrol teknolojisini kullanarak hemiplejik silah fonksiyonel iyileşme için gerçek zamanlı bir ayna robot sistemi geliştirdi rehabilitasyon doktorlar geribildirim yoluyla sağlıklı kişilerde klinik çalışma ve kararlı görevleri yürüttü. Bu basit ayna robot hemiplejik kol ile inmeli hastalarda uğraşı terapisi etkili bir şekilde uygulanabilir.

Hemiplejik Arms Fonksiyonel Kurtarma için Robotik Ayna Tedavi Sistemi

Biz diğer (eğitimli olmayan) el motor beceri performansını artırmak için bir yandan gönüllü denetimini kullanan bir roman sanal gerçeklik tabanlı kurulum tarif. Bu eğitimli olmayan el hareket ediyor sanki hareket tabanlı gerçek zamanlı duyusal geribildirim sağlayarak elde edilir. Bu yeni yaklaşım tek taraflı Hemiparezi Hastalarında rehabilitasyonu geliştirmek için kullanılabilir.

Sanal gerçeklik bir yandan Motor beceri bilgi aktarmak için kullanma

Burada, geliştirmek ve üst ekstremite disfonksiyon İnmeli Hastalarda kurtarılması için bir mobil oyun tabanlı sanal gerçeklik program uygulamak için bir iletişim kuralı mevcut. Bu da çalışmanın mobil programın uygun ve etkili bir şekilde üst ekstremite Kurtarma inme hastalarında teşvik gösterir.

Mobil oyun tabanlı sanal gerçeklik Program üst ekstremite İnme rehabilitasyonu için

Kombine kullanımı Transkraniyal doğru akım stimülasyon ve robotik terapi bir eklenti olarak geleneksel rehabilitasyon tedavisi beyin plastisite modülasyon nedeniyle geliştirilmiş tedavi edici sonuçlara yol açabilir. Bu makalede, biz bizim Enstitüsü kontur sonra motor performansını artırmak için kullanılan kombine yöntemleri açıklanmaktadır.

Transkraniyal doğrudan geçerli stimülasyon ve robotik tedavisi kombine kullanımı üst ekstremite için

Mevcut protokol, VR tabanlı dijital mesleki eğitim sisteminin, inme sonrası bilişsel bozukluk ve üst ekstremite disfonksiyonu olan hastaların rehabilitasyonunu nasıl geliştirdiğini özetlemektedir.

Dijital Mesleki Eğitim Sistemi Kullanarak İnme Sonrası Bilişsel İşlev ve Üst Ekstremite Rehabilitasyon Eğitimi

Dünya çapında her 6 kişiden 1'inin yaşamları boyunca felç geçireceği ve rehabilitasyon mekanizmaları hala tam olarak anlaşılamayan uzun süreli sakatlığa neden olacağı tahmin edilmektedir. Bu çalışma, bir alt ekstremite robotik terapi seansı sırasında fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopisi (fNIRS) ile beyin aktivasyonunu değerlendirmek için bir protokol önermektedir.

Alt ekstremitenin fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopisi ve robot yardımlı çok eklemli işaretleme hareketlerini kullanan bir deney

Bu protokol, dört mod aracılığıyla akıllı geri bildirim sağlayan bir üst ekstremite rehabilitasyon robotunu tanımlar. Bu modlar üst ekstremite fonksiyonunu ve esnekliğini artırarak hastaların yaşam kalitesini iyileştirir.

Bir Üst Ekstremite Rehabilitasyon Robotu ile İnme Sonrası Üst Ekstremite Fonksiyonunun ve Motor Becerilerin Geliştirilmesi

Bu deneysel protokol, üst ekstremite disfonksiyonu olan inme hastaları için çift üst ekstremite görev odaklı robotik sistemin kullanımını özetlemektedir. Bulgular, bu sistemin inme hastalarının üst ekstremite fonksiyonlarını ve günlük yaşam aktivitelerini önemli ölçüde iyileştirebileceğini göstermektedir.

İnme Hastalarında Üst Ekstremitenin Fonksiyonel İyileşmesi için Dual Üst Ekstremite Görev Odaklı Robotik Sistemin Uygulanması

İnme mağdurlarında dış iskelet destekli, vücut ağırlığı destekli koşu bandı eğitiminin oyun tabanlı sanal gerçeklikle çift görev yeteneği üzerinde birleştirilmesinin etkinliği henüz araştırılmamıştır. Bu nedenle, bu rehabilitasyon programı, inme iyileşmesi sırasında yürüme kabiliyetini arttırmada bu kombinasyonun potansiyel fonksiyonlarını ve avantajlarını araştırmayı amaçlamaktadır.

İnme Hastaları için Sürükleyici Olmayan Sanal Gerçeklik ile Dış İskelet Destekli Vücut Ağırlığı Destekli Koşu Bandı Eğitimi Rehabilitasyon Programı

Bu çalışma, yapılandırılabilir bir yumuşak pnömatik robotun inme sonrası tüm beyin ağı topolojisini geliştirme üzerindeki etkilerini araştırıyor. Grafik teorisi analizi, kümeleme katsayısında, yol uzunluğunda ve küresel verimlilikte önemli gelişmeler olduğunu gösterir. Bulgular, programlanabilir robotik protokollerin inme rehabilitasyonunda nöroplastisiteyi modüle etme ve fonksiyonel iyileşmeyi optimize etme potansiyelini vurgulamaktadır.

Yumuşak Pnömatik Robot, İnme Sonrası El Rehabilitasyonu için Beyin Ağının Grafik Teorisi Metriklerini Modüle Ediyor

Bu protokol, inme sonrası hemipleji rehabilitasyonunda yatak başı alt uzuv rehabilitasyon robotlarının klinik etkinliğini ve hasta konforunu değerlendirmeyi, sonuçları randomize kontrollü çalışmalar yoluyla geleneksel manuel terapiyle karşılaştırmayı amaçlamaktadır.

Yatak Başı Alt Ekstremite Rehabilitasyon Robotlarının İnme Rehabilitasyonunda Uygulaması: Randomize Kontrollü Bir Çalışma

Öğrenin, sanal ortam kütüphanesine robot entegrasyonunu ve inme tedavisinde haptik/grafik rehabilitasyon yöntemlerini. Bu teknik, nörorehabilitasyon ve motor kontrol alanlarındaki araştırmaları destekler.

Haptik / Grafik Rehabilitasyon: Sanal Ortam Kitaplığı Robot entegre ve İnme Tedavisi için uygulanması

Daha fazla video keşfet