探索性开发人机交互策略,用于中风后的上肢康复

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 康复机器人 康复机器人
• 神经科学是一个神经科学.

背景情况:

• 卒中显著影响上肢功能,需要先进的康复解决方案.
• 人机交互 (HMI) 对于有效的中风后运动恢复至关重要.
• 目前活跃的HMI策略在区分微妙的动作意图和非自愿的动作方面面临挑战.

研究的目的:

• 开发和验证上肢外骨架系统 (UarDus),使用新的HMI策略进行中风康复.
• 通过准确地捕捉患者的运动意图,实现个性化和实时的积极康复.
• 在一个单一的综合系统中提供被动和积极的康复选择.

主要方法:

• 设计了一种14度自由度 (DoFs) 的上肢外骨架,该外骨架基于人类的生理结构和皮节奏.
• 实施了三个HMI策略:负责机器人,负责治疗师和负责患者.
• 开发了一个深度学习模型 (CNN-Transformer) 来识别微妙的动作意图,并使用离散波段转换 (DWT) 来进行安全监控.

主要成果:

• 外骨展示了一个舒适的动态磨损体验,以及与运动曲线匹配的运动曲线.
• 被动策略显示出良好的实时控制,而积极策略在15个行动中实现了99.7%的分类准确性.
• 该系统有效地识别了微妙的动作意图,并通过基于DWT的激增检测确保了安全.

结论:

• 具有集成的被动和主动HMI模式的UarDus外骨架系统为中风后上肢康复提供了可行的解决方案.
• 概念验证研究验证了该系统的安全,个性化,实时康复培训能力.
• 该系统提供了动态舒适的佩戴体验,增强了患者的参与度和恢复潜力.