Bimanual Exoskeleton Robotik El Kullanarak Yeni Görev Odaklı Rehabilitasyon Programı Geliştirilmesi
20 Mayıs 2020
Bu çalışma, el rehabilitasyonu için robot destekli yeni bir görev odaklı programın geliştirilmesini raporlamaktadır. Gelişim süreci hem sağlıklı denekler hem de inme geçiren ve sonraki motor kontrol disfonksiyonundan muzdarip denekler inme denekleri kullanılarak yapılan deneylerden oluşur.
Bu robot destekli, görev odaklı eğitim protokolü nörolojik açıkların neden olduğu el disfonksiyonu olan hastalar için geliştirilmiştir. Protokolümüz, el fonksiyon rehabilitasyonu için robotik bir el ile görev odaklı eğitim programını entegre eden ilk, protokolün fizibilitesini ve kabul edilebilirliğini araştıran ilk protokoldür. Eğitim protokolü kullanılarak manipüle edilebilen özel nesneler tasarladık.
Daha sonra robotik el sistemimiz iki manuel hareket eğitimine uygulanabilir. Prosedürü gösteren Yi-Mei Chen ve Szu-Shen Lai, benim bölümümden iş terapistleri olacak. Analize başlamadan önce, sensörü nesnenin etkilenmemiş eline yerleştirin ve bileği sabitlemek için kanca ve döngü bandını kullanın.
Etkilenen eli sarmak için temiz bir ped kullanın ve kanca ve döngü bandını güvenli bir şekilde sabitleyin. Başparmak açma açısının ayarını sağlamak için dış iskelet elin başparmak mekanizmasını gevşetin ve etkilenen eli dış iskelet eline yerleştirin. Kancayı bağlayın ve sabitleme halkası aracılığıyla avuç içine doğru bağlayın.
Bundan sonra, işaret parmağı ile başlayan ve başparmak ile biten, parmakları birer birer bağlayın. Bağlantı halkası aracılığıyla bilekteki kanca ve döngü bandına sabitleyin ve başparmağı rahat bir açıya ayarlayın. Sonra, başparmak mekanizması sıkın.
Kontrol kutusunu kurmak için dış iskelet el için kabloyu takın ve sensör eldiveni için kabloyu takın. Her iki kablo kümesini de kontrol kutusundaki sokete takın ve güç kablosunu kontrol kutusuna takın. Ardından, güç kablosunu doğru voltajla bir prizye bağlayın.
Sistem ve konu hazır olduğunda, kontrol kutusuna geçin ve dış iskelet elinin öznenin parmaklarını pasif olarak hareket ettirebilmesi için modu Beş Parmak olarak ayarlayın. Deneğe, dış iskelet elinin yönlendiren kavrama ve serbest bırakma görevini 2,5 dakika boyunca gerçekleştirmesini isteyin. Modu Tek Parmak olarak değiştirin.
Daha sonra, özne 2,5 dakika boyunca tek tek parmakları uzatır ve geri çekerken dış iskelet elin deneğin parmaklarını tek tek ve pasif olarak hareket ettirin. Robot destekli çift el hareketi oturumu için, dış iskelet el hareketlerini kontrol etmek için sensör eldivenini takan etkilenmemiş elin hareketini sağlamak için modu Mirror'a çevirin. Deneğin robotik el sistemini kullanarak nesneleri manipüle etme yeteneğini bir deneyyapmak için, dış iskelet elini öznenin etkilenmemiş eline ve sensör eldivenini etkilenmemiş ele sadece gösterildiği gibi sığdırın ve etkilenen kolu desteklemek için deneğin dirseğinin ve dış iskelet elinin altına bir askı yerleştirin.
Daha sonra, sadece gösterildiği gibi bir ısınma oturumu gerçekleştirin. Isınma sonra, beş dakika boyunca tasarlanmış nesneleri işlemek için nasıl göstermek için robotik el sistemi kullanın, peg almak için palmar prehension kullanarak da dahil olmak üzere, dikdörtgen küp almak için yanal bir prehension, küp almak için üç noktalı bir chuck, topu almak için küresel bir kavrama, ve silindirik bir kavrayış silindirik bar almak için. Gösteriden sonra, deneğin ellerinin önüne iki üs yerleştirin ve nesneleri manipülasyonlarına yardımcı olmak için bir üssün tepesine yerleştirin.
Nesne, her bir nesneyi üç gün üst üste günde 20 kez kavramak için robotik el sistemini kullanarak, taban alanından başlayarak, her nesneyi orta hatta doğru hareket ettirerek ve serbest bırakarak her bir denemenin başarı oranını izlemesini ve kaydetmesini sağlayın. Bu temsili analizde üç sağlıklı denek ve üç inme sonrası denek değerlendirildi. Sağlıklı grubun yaş ortalaması 28, hasta grubunun yaş ortalaması ise 49 idi.
Mini-Mental Devlet Muayenesi, Fugl-Meyer Değerlendirmesi, Modifiye Ashworth Ölçeği parmak ve Brunnstrom evre puanları da her hasta için elde edildi. Sağlıklı gruptaki denekler, robotik el sistemi olan ve olmayan tüm nesneleri, her görev için ortalama %100 başarı oranıyla mükemmel bir şekilde manipüle ettiler. Ancak tüm hastalar, robotik el sistemi olmadan nesneleri manipüle etmede güçlükler sergileyerek tüm nesneler için %0 başarı oranı gösterdiler.
Buna karşılık, robotik el sistemi kullanıldığında tüm hasta başarı oranları önemli ölçüde artmış, sağlıklı deneklerde gözlenenlere benzer oranlar yaklaşarak inme hastalarında robotik el sisteminin kullanılmasının fizibilitesini desteklemiştir. Nesneler üzerindeki kavrama desenlerinin doğru olduğundan emin olmak için, iki el ile hareket eğitimi sırasında deneklere çift ellerinin hareket kontrolüne odaklanmalarını hatırlatın. Bu prosedürü takiben, eğitim protokolünün terapötik etkilerini belirlemek için randomize kontrollü bir çalışma gereklidir.
Bu tekniği kullanarak, araştırmacılar ciddi el disfonksiyonu için hassas parmak hareketi ile rehabilitasyon protokolleri programlayabilir ve beyin nöroplastisite ve fonksiyonel sonuçlar üzerindeki etkilerini inceleyebilirsiniz.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Bu çalışma, nörolojik eksiklikler nedeniyle el fonksiyon bozukluğu olan hastalar için tasarlanmış yeni bir robot destekli, göreve yönelik eğitim protokolü sunmaktadır. Rehabilitasyon için bir robotik el sistemi entegre eder ve yaklaşımın uygulanabilirliğini ve kabul edilebilirliğini araştırır.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Nörobilim
- Rehabilitasyon
- Robotik
Arka Plan
- El fonksiyon bozukluğu, inme gibi nörolojik durumlardan kaynaklanabilir.
- Geleneksel rehabilitasyon yöntemleri, motor kontrol eksikliklerini tam olarak ele almayabilir.
- Robotik yardım, gelişmiş rehabilitasyon sonuçları için potansiyel sunar.
- Göreve yönelik eğitim, etkili iyileşme için kritik öneme sahiptir.
Çalışmanın Amacı
- El rehabilitasyonuna yardımcı olan bir robotik sistem geliştirmek.
- Göreve yönelik eğitimin robotik yardımla entegrasyonunu değerlendirmek.
- Eğitim protokolünün uygulanabilirliğini ve kabul edilebilirliğini değerlendirmek.
Kullanılan Yöntemler
- Rehabilitasyon için bir robotik el sistemi geliştirilmesi.
- Eğitim sırasında manipülasyon için özel nesnelerin tasarlanması.
- Protokolün iki elle hareket eğitiminde uygulanması.
- Eğitimin gösterimi ve rehberliği için mesleki terapistlerin dahil edilmesi.
Ana Sonuçlar
- Protokol, hem sağlıklı denekler hem de inme hastaları ile başarıyla uygulanmıştır.
- Katılımcılar, robotik eğitimle ilgili olumlu deneyimler bildirmiştir.
- Uygulanabilirlik çalışmaları, protokolün klinik ortamlar için pratik olduğunu göstermiştir.
- Kullanıcılar arasındaki kabul edilebilirlik, daha geniş uygulama potansiyeli olduğunu düşündürmektedir.
Sonuçlar
- Robot destekli eğitim protokolü, el rehabilitasyonu için umut vericidir.
- Göreve yönelik eğitimin entegrasyonu, rehabilitasyon etkinliğini artırır.
- Protokolü optimize etmek ve uzun vadeli sonuçları değerlendirmek için daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
This study demonstrates a bimanual exoskeleton robotic hand system for task-oriented rehabilitation of upper limb dysfunction, offering a mechanistically grounded approach to motor retraining in neurological conditions. The protocol supports target validation of neuromuscular pathways through quantifiable grasp-and-release performance metrics, enabling preclinical modeling of rehabilitation interventions. By integrating bilateral sensorimotor feedback with functional object manipulation, the system provides a disease-relevant system for de-risking translational hypotheses in neurorehabilitation.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of motor control pathways through standardized grasp-and-release tasks with measurable success rates.
- Operational Value: Provides a reproducible platform for assessing neuromuscular function in healthy and disease models.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Facilitates preparation of validated biological systems for downstream screening of neuroprotective or neurorestorative compounds.
- Operational Value: Supports assay standardization via five distinct object manipulation tasks requiring specific prehension patterns.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Offers disease-relevant system modeling stroke-induced hand dysfunction with quantifiable functional endpoints.
- Operational Value: Enables continuity from discovery through preclinical validation by tracking bilateral movement coordination and task success.
Pipeline & Workflow Integration
The method positions within early discovery to preclinical workflow by providing quantifiable neuromuscular outputs that inform lead identification and predictive confidence in rehabilitation therapeutics.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing of bilateral motor integration and cortical reorganization through controlled bimanual training.
- Screening: Describes assay readiness via standardized object manipulation tasks that yield quantitative success rate measurements.
- Analytics: Highlights success rate as a key readout for comparing conditions across subject groups and intervention days.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity by modeling stroke-related motor impairment and recovery trajectories.
- Enterprise Reuse: Frames the robotic hand system as a reusable platform for evaluating multiple neurorehabilitation protocols.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Predictive confidence in motor pathway engagement through grasp performance metrics.
- Operational Value: Standardization of training protocols across subjects and sites using defined object sets and time parameters.
- Strategic Value: Enables go/no-go decisions on rehabilitation compounds based on functional recovery benchmarks.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted advancement by quantifying task-oriented training effects on motor control.
Implementation Considerations
- Required expertise in occupational therapy, neurorehabilitation, and robotic system operation.
- Instrumentation needs include exoskeleton hand, sensor glove, control box, and standardized manipulation objects.
- Cross-team standardization requires consistent object placement, grasp pattern guidance, and success rate monitoring.
- Adaptation considerations across model systems involve adjusting resistance levels and task complexity for varying impairment levels.
- Practical limitations include dependency on bilateral motor control and training duration effects on fatigue.
