פלטפורמה להנדסה ולפרוטוקול ניסויי לעיצוב והערכה של Transfemoral תותב מופעל בשליטה עצבית

1Joint Department of Biomedical Engineering, North Carolina State University & University of North Carolina at Chapel Hill, 2Department of Physical Medicine and Rehabilitation, University of North Carolina School of Medicine, 3Atlantic Prosthetics & Orthotics, LLC
Published 7/22/2014
0 Comments
  CITE THIS  SHARE 
Bioengineering

You must be subscribed to JoVE to access this content.

Fill out the form below to receive a free trial:

Welcome!

Enter your email below to get your free 10 minute trial to JoVE!





By clicking "Submit," you agree to our policies.

 

Summary

ממשקים עצביים במכונה (NMI) פותחו כדי לזהות מצב התנועה של המשתמש. NMIs אלה הם שעשויים להיות שימושיים לבקרה עצבית של רגליים מלאכותיות המופעלים, אך לא הוכח באופן מלא. מאמר זה הציג (1) פלטפורמת ההנדסה נועדה ליישום קל ופיתוח של שליטה עצבית לתותבות גפיים התחתונות מופעל ו( 2) התקנה ניסיונית ופרוטוקול בסביבת מעבדה על מנת להעריך את הרגליים מלאכותיות עצבית בשליטה על חולים עם קטיעות גפה תחתונה בבטחה וביעילות.

Cite this Article

Copy Citation

Zhang, F., Liu, M., Harper, S., Lee, M., Huang, H. Engineering Platform and Experimental Protocol for Design and Evaluation of a Neurally-controlled Powered Transfemoral Prosthesis. J. Vis. Exp. (89), e51059, doi:10.3791/51059 (2014).

Please note that all translations are automatically generated through Google Translate.

Click here for the english version. For other languages click here.

Abstract

כדי לאפשר פעולה אינטואיטיבית של רגליים מלאכותיות המופעלים, ממשק בין המשתמש ותותב שיכול לזהות כוונות התנועה של המשתמש הוא רצוי. ממשק עצבי מכונת רומן (NMI) המבוסס על היתוך התוקפת מכנית שפותח במחקר הקודם שלנו הוכיח פוטנציאל גדול כדי לזהות את התנועה המיועדת של קטועי גפיים transfemoral במדויק. עם זאת, ממשק זה עדיין לא משולב עם רגל תותבת מופעל לבקרה אמיתית עצבית. מחקר זה נועד לדווח (1) פלטפורמה גמישה ליישום ולייעל את שליטה עצבית של תותבת גפיים תחתונה מופעל ו( 2) התקנה ופרוטוקול ניסוי להעריך שליטת תותב עצבית בחולים עם קטיעות גפיים התחתונות. ראשון פלטפורמה הבוסס על מחשב ותכנות בסביבה חזותית שפותחה כדי ליישם את אלגוריתמי בקרה התותבת, כולל אלגוריתם NMI אימונים, אלגוריתם בדיקה באינטרנט NMI, ואלגוריתם בקרה פנימי. כדי להדגים אתפונקציה של פלטפורמה זו, במחקר זה NMI מבוסס על היתוך התוקפת מכנית היה משולב באופן היררכי עם שליטה פנימית של תותבת transfemoral טיפוסית. חולה אחד עם קטיעת transfemoral חד צדדית גויס כדי להעריך בקר העצבי מיושם שלנו בעת ביצוע פעולות, כגון עמידה, הליכה בגובה פני הקרקע, עליית רמפה, ורמפת ירידה ברציפות במעבדה. התקנה ניסיונית חדשנית ופרוטוקול שפותחו על מנת לבחון את שליטת התותבת החדשה בבטחה וביעילות. הפלטפורמה הוצגה הוכחה של הקונספט וההתקנה ופרוטוקול ניסוי יכולים לסייע בפיתוח ויישום העתידי של רגליים מלאכותיות מופעל עצבית בשליטה.

Introduction

תותבות גפיים התחתונות מופעל צברו תשומת לב גוברת בשני שוק מסחרי 1,2 וקהילת מחקר 3-5. בהשוואה לרגליים תותבות פסיביות מסורתיות, יש לי מפרקים תותבים ממונעים היתרון של שמאפשר קטועי גפיים גפיים התחתונים כדי לבצע ביעילות רבה יותר פעילויות שקשים או בלתי אפשריים כאשר לובשים התקנים פסיביים. עם זאת, כיום, מעבר חלק וללא תפרים פעילות (לדוגמא, מקרקע ברמת הליכה לעליית מדרגות) הוא עדיין נושא מאתגר עבור משתמשי רגל תותבים מופעל. קושי זה נובע בעיקר מהמחסור בממשק המשתמש של מכונה שיכולה "לקרוא" כוונות התנועה של המשתמש ומייד להתאים את הפרמטרים שליטת תותבת על מנת לאפשר למשתמשים לעבור למצב הפעילות בצורה חלקה.

כדי לטפל באתגרים אלה, גישות שונות בעיצוב ממשק המשתמש של מכונה נחקרו. בי NMI מבוסס על electromyographic (Eאותות MG) הוכיחו פוטנציאל גדול כדי לאפשר שליטה אינטואיטיבית של תותבות גפיים התחתונות מופעל. שני מחקרים שנעשה לאחרונה 6,7 דיווחו פענוח התנועה המיועדת של הברך של קטועי גפיים החסרים transfemoral על ידי ניטור אותות EMG שנרשמו משרירים שיורית בתנוחת ישיבה. Au et al. 5 משמשים אותות EMG נמדדו משרירי שוק השיורי לזהות שני מצבי תנועה (הליכה בגובה פני הקרקע וירידה במדרגות) של קטוע רגל אחת transtibial. הואנג ואח'. 8 הציע גישת שלב תלוי EMG דפוס הכרה שיכולה לזהות שבעה מצבי פעילות עם דיוק כ 90% כפי שהוכח בשני קטועי גפיים transfemoral. כדי לשפר את ביצועי כוונה ההכרה טוב יותר, NMI מבוסס על היתוך התוקפת מכנית תוכנן בקבוצה שלנו 9 ומקוון מוערך על קטועי גפיים transfemoral לובשים רגליים תותבות פסיביות להכרה הכוונה 10,11. זה NMI יכול לזהות במדויקפעילויות מיועדות של המשתמש ולחזות את מעברי פעילות 9, שהיה עשוי להיות שימושי לבקרה עצבית של רגליים מלאכותיות מופעל.

השאלה הנוכחית שעומדת בפנינו היא כיצד לשלב את NMI שלנו לתוך מערכת בקרת תותבת על מנת לאפשר פעולה תותבת אינטואיטיבי ולהבטיח את הבטיחות של המשתמש. פיתוח רגליים מלאכותיות עצבית בשליטה אמיתית דורש פלטפורמה גמישה במעבדה ליישום קל ואופטימיזציה של אלגוריתמי שליטת תותבת. לכן, מטרת המחקר היא לדווח על פלטפורמת הנדסה גמישה שפותחה במעבדה שלנו לבדיקה ואופטימיזציה של אלגוריתמי שליטת תותבת. בנוסף, התקנה ניסיונית חדשה ופרוטוקול מוצגים להערכה תותבת transfemoral מופעל עצבית הנשלט על חולים עם קטיעות גפה תחתונה בבטחה וביעילות. הפלטפורמה ועיצוב ניסיון שהוצג במחקר זה יכול להועיל deve העתידlopment של רגליים אמיתי עצבי מבוקר, מופעל מלאכותיות.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. פלטפורמה ליישום הבקרה עצבית של תותבי Transfemoral מופעל

פלטפורמת הנדסה פותחה במחקר זה כדי ליישם ולהעריך את הבקרה עצבית של רגליים מלאכותיות מופעל. החומרה כלולה מחשב שולחני עם מעבד GHz 2.8 ו 4 GB זיכרון RAM, נתונים רכישת לוח רב תפקודית בשני ממירים אנלוגיים לדיגיטליים (ADC) וממירים דיגיטליים לאנלוגי (DAC), בקר מנוע, אני דיגיטלי / OS, ותותבת transfemoral מופעל טיפוסית שנועדה בקבוצה שלנו 12. תשומות החיישן האנלוגית היו דיגיטציה לראשונה על ידי ממירי ADC וזרמו לשולחן העבודה במחשב לעיבוד אותות. DAC שימש לפלט שליטה לנהוג מנוע DC בתותבת באמצעות בקר מנוע. Digital I / Os שימש כדי לאפשר / לנטרל את בקר המנוע. התותבת מופעל היה קשור למחשב השולחני ומופעל על ידי 24 V אספקת חשמל.

התוכנה הייתה מתוכנת במודעהסביבת evelopment מתאימה למכשור וירטואלי הפועל על שולחן העבודה במחשב. סביבת הפיתוח הייתה מבוססת על מכשור וירטואלי, אשר למעשה משלב תוכנה מוגדרת על ידי משתמש והן בחומרה כדי ליישם את הפלטפורמה המותאמת אישית. על ידי שימוש במבנה של תרשים זרימה גרפית, בלוטות לפונקציה מודולרית שונות יכולה להיות בקלות וביעילות מיושמת ומעודכן. כדי להדגים את הפונקציה של פלטפורמה לבקרה מקוונת של רגליים מלאכותיות המופעלים, בקרה תותבת מקדם נועדה יושמה על פלטפורמה זו. מערכת הבקרה כללה בקר עצבי ובקר פנימי. בקר העצבי מורכב מNMI נועד הקודם שלנו המבוסס על היתוך התוקפת מכנית, שהכיר במצב הפעילות של המשתמש. בקר העצבי כבקר ברמה גבוהה היה קשור באופן היררכי עם השליטה הפנימית לבקרה תותבת מופעל תחתונה איבר.

הארכיטקטורה של המשךתוכנת רול על הפלטפורמה מודגמת באיור 1 NMI מכיל שני חלקים:. מודול אימונים לא מקוון ומודול בדיקה באינטרנט. מודול האימונים מחובר נועד לאסוף נתונים אימון ולבנות את המסווגים בNMI. אותות רבי ערוצים שנאספו משטח EMG ומדידות מכאניות היו מעובד ראשון ומפולחים לחלונות הזזה רציפה. בכל חלון, תכונות המאפיינות את דפוסי האות חולצו ולאחר מכן התמזגו לתוך וקטור תכונה אחת. וקטור התכונה בכל חלון היה שכותרתו עם מצבי פעילות (כיתות) ומדד שלב המבוססים על פעילות ביצוע של משתמש תותב והמדינות של תותבת במהלך איסוף נתוני אימון. וקטורי התכונה שכותרתו לאחר מכן שימשו לבניית מסווג דפוס שלב תלוי, המכיל תת מסווגות מרובה בקורלציה עם בנפרד שלבים. המסווג שנוצר ניצל והועבר למודול בדיקה באינטרנט להערכה מקוונת מאוחר יותר. </ P>

מודול הבדיקה באינטרנט היה בשימוש כדי להכיר באינטרנט הכוונה התנועה של המשתמש ולעבור מצבי הפעילות בבקר פנימי. התוקפת רבת ערוצים ומדידות מכאניות היו זרמו במקביל למודול בדיקה באינטרנט והפכו לוקטורי תכונה. אז וקטורי התכונה הואכלו למסווג השלב תלוי שכבר נבנה במודול אימונים לא מקוון. בהתבסס על השלב הנוכחי בבקר פנימי, תת מסווג המקבילה הופעל ומשמש לזהות כוונה של המשתמש. פלט הסיווג נוסף הודעה מעובד ונשלח לבקר פנימי כדי לעבור מצבי פעילות.

בקר עכבת מכונת סופית מדינה (FSM) המבוסס יושם על הבקרה הפנימית של רגליים מלאכותיות מופעל. בקר העכבה שנוצר רצוי פלט מומנט על מפרקי הברך. מכונת סופית המדינה תותאם משותפת העכבה פיאת המצב הנוכחי של הפעילות בביצוע. לפעילויות תנועה (הליכה, כלומר בגובה פני קרקע ועלייה / ירידת רמפה), FSM כלל חמש מדינות מקבילות לחמישה שלבים בהליכה: כיפוף עמדה (STF), הארכת עמדה (STE), טרום נדנדה (PSW), כיפוף נדנדה ( SWF), וסיומת נדנדה (SWE); לעמידה סטטית, FSM כלל שני שלבים: נשיאת משקל (WB) ושאינו נושאת משקל (NWB). מעברים בין המדינות היו מופעלים על ידי כוח תגובת הקרקע ומיקום מפרק הברך. המעבר בין מצבי פעילות נשלט על ידי הפלט של מודול הבדיקה באינטרנט. לכל שלושת מודולים שנדונו לעיל, ממשק משתמש גרפי (GUI) נבנו, אשר אפשר הנסיינים במעבדה כדי להתאים בקלות שליטה בפרמטרים, ביצועי מערכת לפקח ולבצע ניסויי הערכה.

2. ניסיוני התקנה

  1. Electromyography פני השטח (sEMG)
    אותות EMG משטח משרירי הירך של הקטוע subjectR17; איבר שיורי של נרשם על ידי רכישת מערכת EMG אלחוטית. שרירי הירך הממוקדות כללו את femoris rectus (RF), laeralis vastus (VL), medialis vastus (VM), שרירי femoris הארוך (BFL), סארטוריוס (SAR), מגנוס semitendinosus (SEM), וadductor (ADM). ראוי לציין שדווקא מיקוד השרירים הספציפיים אינו הכרחי 8 בגלל אלגוריתם זיהוי תבניות המשמש בNMI מחפש דפוסי הפעלה של שרירים מרובים כדי לזהות את מצב הפעילות. כל עוד מידע שליטת התוקפת נמדד לבקרת ירך והברך הוא מספיק, יש לי-שיחות צולבות בין הקלטות EMG מעט השפעה על ביצועי NMI.
    1. לשאול את הנושא לבצע כיפוף ירך / ארכה, הסתמכות ירך / חטיפה וניסיון להגמיש / להרחיב את מפרק הברך נקטע כשהוא בעמידה.
    2. משוער ולקבוע את מיקומם של מיקומי האלקטרודה על ידי מישוש שריריםבדיקת ד של הקלטות EMG.
    3. להטביע את האלקטרודות בממשק האלקטרודה-socket חדש שנועד EMG, כפי שמוצג באיור 2, לנוחותו של הנושא ומגע עור אלקטרודה אמין.
  2. מדידות מכאניות מתותב מופעל
    הכוחות מכאני קרקע התגובה והרגעים שנמדדו על ידי תא עומס 6-DOF מהמגדל תותב הם התמזגו עם אותות EMG להכיר כוונות התנועה של הנושא. בנוסף, פוטנציומטר הוא instrumented על מפרק הברך כדי למדוד את זווית מפרק הברך ומקודד היה קשור למנוע DC לחישוב מהירות זוויתית הברך. מדידות אלה משמשות כאותות משוב לבקרה פנימית.
    1. הר תא עומס שש מעלות חופש על המגדל תותב.
    2. יישר ציר ה-X, ציר Y, ​​וציר ה-Z של תא העומס בכיוון mediolateral, כיוון anteroposterior, וכיוון superoinferior של התותבת, בהתאמהly.
  3. התקנת מעבדה לאיכות הסביבה
    על מנת להעריך את השליטה העצבית של רגליים מלאכותיות מופעל על קטועי גפיים transfemoral, מסלול מכשולים שנבנה במעבדה, כפי שמוצג באיור 3. סביבת הבדיקות כללה שביל ישר 5-מ ', רמפה באורך 4 מ', עם נטייה זווית של 8 מעלות, ופלטפורמה ברמה עם הרמפה מחוברת היטב. לאורך הרמפה, מעקות יד הותקנו על מנת לשפר את הבטיחות של הנושא. בנוסף, מערכת רכבות תקרה עם רתמה נפילת מעצר סופקה על מנת להגן על הנושא מהנפילה במהלך הניסוי.

3. פרוטוקול ניסויי

מחקר זה נערך באישור דירקטוריון סקירה המוסדי (IRB) באוניברסיטת רוד איילנד ועם הסכמה מדעת של הנושא שגויס. קטוע transfemoral חד צדדי זכר אחד (סיבה לקטיעה: טראומה; גיל: 57 שנים; משך הקטיעה: 32 שנהים) גויס במחקר זה. היחס בין אורכו של איבר שיורי (נמדד מגבששת הישבן לקצה הדיסטלי של הגפיים שיורית) לאורכו של הצד שאינו פגום (נמדד מגבששת הישבן לepicondyle הירך) היה 51%. הנושא לובש הברך תותבת בשליטת המיקרו דרך שקע השעיה יניקה בחיי היומיום שלו. לפני הניסוי במחקר זה, הנושא הזה קיבל כמה אימונים בראשותו של פיזיותרפיסט כדי לתת לנושא כדי להתאים את המכשיר לחשמל ולכייל את העכבה הרצויה בכל אחד ממצבי פעילות.

  1. הכנת נושא
    1. מדוד את הנושא של משקל, גובה, ולהקליט את המין והגיל שלו.
    2. לשאול את הנושא לשים על המכנסיים הקצרים שלו בחדר הכנה פרטי.
    3. שים לרתום סתיו מעצר מצויד גודל על הנושא ולצרף אותו למערכת רכבות תקרה.
  2. הכנה להקלטת EMG
    1. בחר שבעה חיישני EMG אלחוטיים טעונים במלואה והפעל אותם.
    2. הנח את חיישני EMG לתוך שקע השאיבה המותאמת אישית במקומות שהוכנו מראש. רשום את מספר ההזמנה של החיישנים ולקשר אותם עם מקומות EMG.
    3. לנקות את העור של איבר שיורי של הנושא עם רפידות אלכוהול איזופרופיל.
    4. לסייע לנושא בעוטה את שקע היניקה ולוודא שהשקע מחובר היטב לאיבר שיורי של הנושא.
    5. הפעל את התוכנה לזרימת נתונים אנלוגי EMG בזמן אמת.
    6. לשאול את הנושא לבצע כיפוף / הארכת ירך, הסתמכות ירך / חטיפה, וכיפוף / ארכה הברך ולבחון אותות EMG כדי לאמת את קשר האלקטרודה EMG והעברת נתונים.
  3. יישור וכיול ראשוני של המערכת פועלת תותבת רגל
    1. הדריכו את הנושא להישאר בעמידה תוך החזקת הליכון מסייעת.
    2. צרף את התותבת הממונעת לשקע השאיבה עם ADAP פירמידהטור. התאם סט של ברגי סיבוב במתאם עד המיקום של התותבת מיושר גיאומטרי עם השקע. הליך זה בוצע על ידי prosthetist.
    3. לשאול את הנושא כדי להרים את התותבת מעל הקרקע ולכייל את תא העומס על המגדל תותב.
    4. הדריכו את הנושא כדי לתרגל הליכה בתנאי שטח שונה (למשל, בגובה פני קרקע, עליית רמפה, ורמפת ירידה) כאשר לבש את הרגל התותבת מופעל. הליך זה נמשך עד את הנושא מרגיש בטוח בהליכה עם המכשיר המופעל ותשואות דפוס הליכה עקבית בכל הופעת פעילות.
  4. אימון איסוף נתונים לאימוני המסווגים בNMI
    1. הדריכו את הנושא כדי לעמוד על את מיקום ההתחלה של מסלול הליכה מוגדר מראש, כפי שמוצג באיור 3.
    2. הפעל את התותבת הממונעת ולטעון את הפרמטרים לתוך הבקר הפנימי.
    3. הפעל com אוסף נתוני אימוןתכנית puter ולהגדיר את הבקרה הפנימית לעמידה במצב על ידי לחיצה על הכפתור "עומד" על ממשק המשתמש הגרפי (GUI).
    4. בגין איסוף נתונים על ידי לחיצה על כפתור "התחל הקלטה" על GUI. הדריכו את הנושא להישאר בעומד בעמדה במשך 5 שניות.
    5. הדריכו את הנושא ללכת על קרקע ברמה במהירות שלו / שלה בחירה עצמית נוחה ההליכה; באותו הזמן, לחץ על הכפתור "הליכה" על GUI לפני הבוהן-off של הרגל המובילה של הנושא ולהגדיר את הבקרה הפנימית למצב הליכה קרקע ברמה.
    6. כאשר הנושא היה מתקרב לקצה עליית רמפה, לחץ על הכפתור "רמפת אסנט" בGUI לפני הבוהן-off של הרגל התותבת דורכת על הרמפה ולעבור הבקרה הפנימית הרמפה מצב עלייה. למען בטיחות, לאפשר לנושא להשתמש ביד מעקה בעת הליכה על רמפה.
    7. כאשר הנושא מגיע לסוף הרמפה, לחץ על הכפתור "ההליכה"שוב לפני שביתת העקב של רגל תותבת דריכה על גבי הפלטפורמה ברמה ולעבור השליטה התותבת המהותית למצב הליכה בגובה פני הקרקע.
    8. בסוף מסלול ההליכה, להורות לנושא לעצור ולהישאר בעמידה. באותו הזמן, לחץ על לחצן "עומד" לפני השלב הכפול עמדה ולעבור הבקרה הפנימית בחזרה למצב עמיד.
    9. לאחר כ -5 שניות, להפסיק איסוף נתונים על ידי לחיצה על כפתור "עצור". תווית אספה נתונים כמו "נתוני אימון להגדיר 1".
    10. חזור על התהליך 3.4.4-3.4.9 כאשר הנושא הולך בכיוון הפוך בחזרה למיקום מתחיל; ההבדל היחיד הוא החלפת השליטה המהותית כבש מצב מוצא כאשר הנושא הולך על במורד הרמפה.
    11. חזור 3.4.4-3.4.10 עד עשר ערכות נתונים אימון מלאים נאספות. לבחון את איכות האות של קבוצת הנתונים של אימונים שנאספו.
    12. הרשה הכפופים ליש תקופת מנוחה לאחר ההפעלת איסוף נתונים אלקטרוני.
    13. רכבת מסווגת זיהוי תבניות בNMI באמצעות מודול אימונים לא מקוון (איור 1). השתמש EMG שנאסף ואותות מכאניים, מצבי פעילות (שיעורים) שכותרתו במהלך הליך ההכשרה, וזוהה שלבים לבנות מסווגי דפוס השלב תלוי. שמור את הפרמטרים של מסווגים באופן אוטומטי להפעלת בדיקות באינטרנט מאוחר יותר.
  5. בדיקה באינטרנט של עצבי בקרה של המערכת פועלת Transfemoral תותב
    1. הדריכו את הנושא לעמוד בנקודת המוצא של מסלול ההליכה.
    2. הפעל את התותבת הממונעת. טען את מסווג המאומן מודול בדיקה באינטרנט ולפרמטרי שהבקר הפנימי.
    3. הדריכו את הנושא כדי להתחיל את הניסויים לבדיקה בעמידה, ולאחר מכן ברציפות המעבר להליכה בגובה פני קרקע, הליכה רמפה, הליכה בגובה פני הקרקע, ולבסוף לעצור ולסיים את המשפט הזה בסוף מסלול ההליכה. הדריכו את הנושא כדילבצע כל פעילות בקצב נוח. אפשר לתקופות מנוחה בין ניסויים, כדי למנוע עייפות.
    4. במהלך כל ניסוי בדיקה, הצג את מצבי הפעילות של התותבת וקריאות זווית מפרק הברך על צג טלוויזיה. שמור את כל המדידות ותפוקות שליטה לצורך הערכה מאוחר יותר.
    5. חזור על שלבי 3.5.1-3.5.4 עד עשרה ניסויים בדיקה מלאים שתסיימו.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

תרשים 4 א מציג שבעה ערוצים של אותות EMG פני השטח נמדדו משרירי הירך של איבר שיורי של הנבדק כאשר הוא ביצע כיפוף ירך / הארכה, כמפורט בפרוטוקול 3.2.6. איור 4 מציג שישה מחזורי הליכה של אותות EMG נרשמו כאשר הנושא הלך על מסלול הליכה בגובה פני הקרקע, בפרוטוקול 3.3.4. מתוך נתון זה, ניתן לראות כי ממשק אלקטרודה-socket החדש שנועד EMG יכול לספק איכות טובה של מדידות אות EMG פני השטח.

איור 5 מדגים מצבי שליטה, זוהה שלבים, והביא את הברך זווית משותפת של תותבת transfemoral מופעל עצבית בשליטה במשפט בדיקה באינטרנט נציג אחד. הנושא התבקש להתחיל בעמידה, מעבר להליכה בגובה פני קרקע, עליית רמפה, הליכה בגובה פני הקרקע, ולאחר מכן לעצור בסוף מסלול ההליכה. הנושא חזר לנקודת ההתחלה המקורית לאורך tהוא בכיוון ההפוך. כפי שניתן לראות בתרשים 5, עם השליטה העצבית, הנושא שגויס היה מסוגל לעבור בצורה חלקה את מצב השליטה התותבת transfemoral מופעל מבוסס על מצבי הפעילות המיועד שלו. קו המקף האדום הצביע עיתוי הקריטי המוגדר של כל מעבר מצב פעילות. במעבר מרמת קרקע הליכה הרמפה עלייה / ירידה ומעמיד ל הליכה, העיתוי הקריטי החל שלב הנדנדה (כלומר, הבוהן כבויה) בתקופות מעבר; במעבר מעלייה / ירידת רמפת הליכה לגובה פני הקרקע והליכה לעמידה, העיתוי הקריטי היה תחילתה של קבלה במשקל (כלומר, מגע העקב) על הקרקע ברמה. אודות 18 שניות למשפט נציג זה, תותב באופן שגוי עברו לרמפת מצב עלייה כאשר הנושא הלך בגובה פני קרקע בשל ההכרה המוטעית של כוונתו של המשתמש על ידי NMI. טעויות אלה לא לעורר שינוי משמעותי בקינמטיקה הליכה של subject ולא נתפס על ידי הנושא. עם זאת, אנו לא רואים כמה שגיאות אשר הפריעו יציבות בהליכתו של הנושא בכמה ניסויים בדיקה. אבל אף אחד מטעויות אלה גרם לנושא לרדת.

איור 1
איור 1. הארכיטקטורה של תוכנות שליטה על פלטפורמת הבדיקות להערכה של שליטה עצבית המקוונת של תותבת transfemoral מופעל טיפוסית. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

איור 2
איור 2.) פרונטאלית והשקפת sagittal של יםubject לובש תותב transfemoral מופעל עם EMG והתקנת מדידה מכאנית;. ב) עגלת איסוף נתונים עם המחשב שולחני, תחנת בסיס אלחוטית EMG, לוח DAQ רב תכליתי, ואת אספקת חשמל אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

איור 3
איור 3. מסלול מכשולים ניסיוני שנבנה בסביבת המעבדה.

איור 4
איור 4. אותות EMG גלם שנרשמו משרירי הירך של איבר שיורי של הנושא, כאשר הנושא ( (ב) הלך על מסלול הליכה בגובה פני קרקע.

איור 5
איור 5. דוגמא למצבי שליטה, זוהה שלבים, וכתוצאה מזווית מפרק הברך מופעל של תותבת transfemoral מופעל עצבית בשליטה במשפט בדיקה באינטרנט נציג אחד. קו המקף האדום מציין את העיתוי הקריטי המוגדר של כל מעבר מצב פעילות.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

פלטפורמת הנדסה פותחה במחקר זה ליישם בקלות, לייעל ולפתח שליטה עצבית אמיתית של תותבות המופעלים. הפלטפורמה כולה הייתה מתוכנת בסביבת פיתוח מבוססת מכשור וירטואלי ומיושמת על מחשב השולחני. תוכנת השליטה הייתה מורכבת ממספר מודולים עצמאיים והחלפה, בכל אחד מהם פונקציונלי ספציפי הוצא להורג (כלומר הכרת NMI כוונה, ובקרה פנימית). היתרון של העיצוב המודולרי הזה הוא שכל בלוק פונקציה ניתן מדובג קלות, שינוי ומעודכן. בנוסף, הוספה או מחיקה של פונקציות או שינוי הקשרים בין המודולים ניתן לעשות זאת בקלות בתכנית המחשב הזה. לכן, הפלטפורמה יכולה להיות מיושמת בקלות ליישם NMI האחר המבוססת על מידע ששליטה עצבית שונה או המבוססת על טכניקות זיהוי משתמש שונות כוונה. לדוגמא, כאשר ממשק עצבי מכונת מבוססת EEG מפותח, זה יכול להיות בקלות impleעיניתי בפלטפורמה זו על ידי שינוי מודול רכישת נתונים ומודול זיהוי כוונה; כאשר ממשק עצבי מכונת המבוסס על שיטת פענוח כוונות חדשה שפותח, ניתן ליישם אותו פשוט על ידי החלפת מודול הכרת הכוונה. עם זאת, יש לציין כי התוכנה של פלטפורמה הנדסית זה תוכננה בהתבסס על מבנה היררכי שחיבר מודול זיהוי כוונות ברמה גבוהה עם בקר תותב ברמה נמוכה. לכן, רק הממשק העצבי במכונה שיכולה לפענח ופלט הכוונה התנועה של המשתמש יכול להיות מיושם בקלות בפלטפורמה זו. בנוסף, יש לציין כי פלטפורמה זו משמשת רק כדי להוכיח את הרעיון. ברגע שהשליטה העצבית של רגליים מלאכותיות מופעל כבר סופית, בעצם הבקרים צריכים להיות מיושמים במערכת משובצת מחשב רב עוצמה ומשולבים בתוך התותבת על מנת להפוך את הרגליים מלאכותיות מעשיות וניידים לשימוש על בסיס יומי.

Expeהתקנת rimental נועדה לבדוק את בקר העצבי לרגליים מלאכותיות מופעל על חולים עם קטיעות transfemoral. שני היבטים חשובים בהתקנה שלנו מודגשים. ראשית, הבטחת שלומם של הנושא גויס היא הכרחית. סיבה לכך הוא misclassifications בNMI (כדוגמא שמוצגת באיור 5) או טעויות בשליטה פנימית עלולה להתרחש בשליטה התותבת בתחילה תוכננה, שעלול להפריע ליציבות ההליכה של המשתמש התותבת (נצפתה במחקר זה אם כי לא את כל שגיאות NMI להפריע הליכה יציבות), לגרום לנפילות, ובטיחותם איום. לפיכך, במעקי יד ההתקנה שלנו הותקנו לתנאי שטח לא אחיד. בנוסף, מערכת רכבות תקרה עם רתמה נפילת מעצר נבנתה, שכיסתה את האזור כולו הניסוי במעבדה ויושם כדי להגן על בטיחותו של הנושא באופן מקסימאלי. שנית, זה הוא קריטי כדי לפתח נוחות וממשק אלקטרודה שקע אמין EMG. החדרת חיישנים לתוך prosthשקעי etic יכולים לבנות לחץ או חיכוך גבוה נגד אזורים מסוימים של גפיים שייר, מה שמוביל לאי נוחות בהליכה ותבנית הליכה לקויה בנושא. גישות שלמתן את הלחץ / החיכוך ייתכן, עם זאת, לגרום לקשר רופף בין אלקטרודות ואיבר שיורי, וכתוצאה מהקלטות EMG רועשות. במחקר זה, שהצגנו ממשק חדש אלקטרודה שקעים המבוסס על אלקטרודות EMG אלחוטיות, אשר סיפק באיכות גבוהה באותות EMG להכרה מדויקת כוונות (כפי שמודגם באיור 4), השעיה שקע חזק, ונוחות משתמש טובה. למרות שחלק משיחות צולבות נצפו בכמה ערוצים (כלומר ערוץ 3 ו -6 באיור 4 ב), יש להם השפעה מועטת על הביצועים של NMI. זה בגלל אלגוריתם זיהוי התבניות המעוצבים בNMI מחפש דפוסי הפעלה של שרירים מרובים כדי לזהות את מצב הפעילות. התקנה זו יכולה גם להועיל לקבוצות מחקר קליניים או אחרות, שמתכננים לחקור מ 'רכוש uscle או פונקציה בגפיים שייר של קטועי גפיים גפיים התחתונים.

כדי להעריך ביעילות את הרגליים מלאכותיות העצבית מבוקר, ניסויים ניסיוניים נועדו לכלול את כל מצבי הפעילות למדו ומעברי מצב. ראוי לציין כי בהליכה ואימון שיווי משקל של קטועי גפיים גפיים התחתונים בשימוש בתותבות המופעלים הוא הכרחית לפני הניסוי הוצג על מנת להפוך את NMI מדויק בהכרה במצב הפעילות של המשתמש. סיבה לכך הוא זיהוי תבניות משמשת בNMI שלנו, שמכיר במצב פעילות שונה על ידי חיפוש בדפוס EMG ואותות מכאניים שעולה בקנה אחד למצב פעילות אחד, אבל שונה מהמצבים האחרים. האימונים להבטיח למשתמשים להתאים את המכשירים המופעלים שיגדירו מחדש את הדינמיקה שלהם בהליכה ולייצר דפוס הליכה עקבי בעת ביצוע את אותה הפעילות. בנוסף, לאותה מטרה, הנושא צריך להינתן זמן בתחילת experiment להסתגל לתותבת המופעל ולהשיג דפוס הליכה חלק ועקבי.

לבסוף, אנו רוצים להדגיש כי הפלטפורמה גמישה בדיקות, התקנה ניסיונית, ופרוטוקול ניסוי שהוצג במחקר זה היו שימושיים עבור פיתוח מעבדה והערכה של שליטה עצבית לרגליים מלאכותיות מופעל. על מנת להפוך את הרגליים מלאכותיות עצבי מבוקר סופיות מעשיות לשימוש יומיומי, פיתוח של פלטפורמת הנדסה משובצת והליך כיול ידידותי למשתמש והערכה בסביבות ריאליסטית נחוץ בעתיד. בנוסף, השליטה העצבית שהוצגה במחקר זה היא ראשונית ומשמש כדי להדגים את הפונקציה של פלטפורמת הבדיקות שלנו ועיצוב ניסיוני בלבד; זה לא השליטה הסופית למכשירים המופעלים כמו שאנחנו לא להתבונן טעויות בNMI המשבשות את דפוס ההליכה של קטועי גפיים גפיים התחתונים, מה שצריך לחסל. ההתקנה שלנו דיווחה על הפלטפורמה וההערכה והפרוטוקול סיפקו גהכלים onvenient כדי לייעל עוד יותר את הבקר העצבי ובקרה פנימית ולפתח את תותבת נכונה יונית נמוכה איבר שיכול להיות מופעלת על ידי המשתמשים בקלות, באמינות, ובאופן אינטואיטיבי.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

אין ניגודי האינטרסים הכריזו.

Acknowledgements

עבודה זו נתמכה בחלקה על ידי המכונים הלאומיים לבריאות תחת גרנט RHD064968A, בחלקו על ידי הקרן הלאומית למדע תחת גרנט 0,931,820, גרנט 1,149,385, וגרנט 1,361,549, ובחלקו על ידי המכון הלאומי על נכות ושיקום מחקר תחת גרנט H133G120165. המחברים מודים לין דו, דינג וואנג וג'רלד Hefferman באוניברסיטת רוד איילנד, ומייקל ג'יי מנזר בOrthotic המנזר ותותב טכנולוגיה, LLC, להצעת סיוע במחקר זה הגדול שלהם.

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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. The POWER KNEE. http://www.ossur.com/prosthetic-solutions/products/knees-and-legs/bionic-knees/power-knee (2014).
  2. Walk. BiOM Ankle System. http://www.biom.com (2014).
  3. 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).
  4. Sup, F., Bohara, A., Goldfarb, M. Design and Control of a Powered Transfemoral Prosthesis. Int J Rob Res. 27, 263-273 (2008).
  5. Au, S., Berniker, M., Herr, H. Powered ankle-foot prosthesis to assist level-ground and stair-descent gaits. Neural Netw. 21, 654-666 (2008).
  6. 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).
  7. 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).
  8. 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).
  9. Huang, H., et al. Continuous Locomotion Mode Identification for Prosthetic Legs based on Neuromuscular-Mechanical Fusion. IEEE Trans Biomed Eng. 58, 2867-2875 (2011).
  10. 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).
  11. 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).
  12. 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).

Comments

0 Comments


    Post a Question / Comment / Request

    You must be signed in to post a comment. Please or create an account.

    Video Stats