Rehabilitación lumbar robótica personalizada basada en el modelo biomecánico musculoesquelético asistido por imágenes...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería Biomédica Ingeniería Biomédica.
• Robótica de rehabilitación y robótica de rehabilitación.
• Análisis de imágenes médicas Análisis de imágenes médicas.

Sus antecedentes:

• El dolor lumbar a menudo está relacionado con la degeneración del músculo paraspinal.
• Los robots de rehabilitación actuales luchan por personalizar el entrenamiento para diversas afecciones musculares de los pacientes.
• La imagen por resonancia magnética (IRM) ofrece información detallada sobre los músculos, pero su uso en la rehabilitación robótica es limitado.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco automatizado para la rehabilitación lumbar robótica personalizada.
• Para traducir los escasos datos de resonancia magnética clínica en modelos musculoesqueléticos específicos para el paciente.
• Optimizar las estrategias de ejercicio robótico para maximizar la activación muscular y garantizar la seguridad.

Principales métodos:

• Un método de fusión bayesiana con confianza de observación adaptativa para la reconstrucción tridimensional de la geometría del músculo paraspinal a partir de una resonancia magnética escasa.
• Extracción de parámetros biomecánicos (por ejemplo, área fisiológica de la sección transversal, infiltración de grasa) para construir modelos específicos del paciente.
• Un marco de optimización jerárquica para generar movimientos multi-DOF personalizados y fuerzas de interacción para la rehabilitación robótica.

Principales resultados:

• Se logró un 90% de similitud de dados en la reconstrucción del músculo paraspinal en conjuntos de datos multicéntricos.
• Demostró que las estrategias personalizadas redujeron significativamente la variación del nivel de activación muscular (60,49%) en comparación con los métodos empíricos.
• Se mantuvo el error de activación del músculo objetivo dentro del 4% en experimentos de validación personalizados.

Conclusiones:

• El marco automatizado propuesto traduce efectivamente los datos de resonancia magnética en estrategias personalizadas de rehabilitación robótica.
• El enfoque personalizado mitiga las incertidumbres musculares individuales, mejorando la seguridad y la efectividad del tratamiento.
• Esta tecnología ofrece un avance significativo en la rehabilitación robótica para pacientes con dolor lumbar con diversas afecciones musculares.