个人机器人辅助康复:从需要的帮助到需要的挑战

科学领域:

• 康复工程 康复工程 康复工程
• 机器人在医学中的机器人
• 生物力学 生物力学

背景情况:

• 早期动员对于优化部手术或受伤后康复结果至关重要.
• 目前的机器人康复经常使用辅助 (AAN) 控制,这可能不会最佳地挑战患者以更快地恢复.
• 需要个性化调整运动范围 (ROM),以便在早期动员过程中有效地让患者进步.

研究的目的:

• 引入和评估一个新的挑战-如需要的 (CAN) 控制策略,用于机器人部曲康复.
• 在早期动员过程中根据个体患者的能力实时调整运动范围 (ROM).
• 通过适当地挑战患者来优化康复,建立在需要协助 (AAN) 框架之上.

主要方法:

• 在部曲的机器人康复装置上实施挑战-如需 (CAN) 控制算法.
• 使用实时传感来监测患者的表现,并调整最大部运动范围 (ROM).
• 进行预研究以确定CAN算法的最佳控制变量.

主要成果:

• 该CAN控制方法有效地调整了基于实时患者反的机器人设备的运动范围 (ROM).
• 该方法成功地确定了患者准备增加最大部ROM的准备程度,证明了适应能力.
• 用健康人体进行的测试显示,补充方法在个性化康复中的有效性有希望.

结论:

• 开发的挑战-如需要 (CAN) 控制方法显示了提高机器人康复早期动员的潜力.
• 这种适应性方法可以通过动态调整运动范围 (ROM) 来个性化康复过程.
• 建议进一步临床应用,有望改善患者康复轨迹的结果.