一个基于机器人的拦截任务,以量化上肢损伤在中风后的自感和视觉反中

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 康复医学 康复医学 康复医学
• 机器人技术 机器人技术 机器人技术

背景情况:

• 与动态环境的快速交互是关键的运动技能,在中风后通常会受到损害.
• 目前的临床工具不足以衡量快速反处理,这是一个严重的缺陷.
• 对于中风评估而言,传统的伸手任务可能会很累,耗时.

研究的目的:

• 引入一个新的机器人任务,即快速反拦截任务 (FFIT),用于量化快速反处理.
• 用FFIT来比较健康对照和中风患者的表现.
• 为了有效地识别与中风幸存者的快速反处理相关的运动障碍.

主要方法:

• 快速反拦截任务 (FFIT) 使用Kinarm外骨架机器人进行.
• 参与者 (135名健康对照,40名中风患者) 用虚拟拦截了一个移动的目标.
• 任务变化包括物理干扰,目标/轮转移和目标回避线索.

主要成果:

• 85%的中风参与者在FFIT中表现出反应时间受损,83%的终点准确性受损.
• 即使中风患者使用未受影响的手臂 (75%),也观察到障碍.
• FFIT的表现与现有的上肢临床措施有中等的相关性.

结论:

• 在中风患者中,FFIT有效地发现了显著的快速反处理障碍,影响了受影响和未受影响的手臂.
• 这种机器人任务提供了一种有效的方法,可以在短时间内评估各种反处理响应.
• 该FFIT提供了一种有价值的工具,以了解并潜在地治疗中风后的运动缺陷.