在中风后的人类上肢运动特性的自动定量使用可穿戴机器人

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 神经康复疗法 神经康复疗法
• 机器人技术 机器人技术 机器人技术

背景情况:

• 卒中是长期成人残疾的主要原因,经常导致上肢 (UE) 运动障碍.
• 像Fugl-Meyer评估 (FMA) 这样的传统评估使用主观的顺序尺度,限制了客观的运动质量评估.
• 可穿戴机器人提供高分辨率数据,但缺乏用于中风康复的标准化,临床可解释的协议.

研究的目的:

• 开发一个客观的,标准化的,临床上可解释的方法来量化UE的运动质量.
• 将可穿戴机器人技术与传统的临床评估任务相结合,以改善中风运动评估.

主要方法:

• 十名健康人士和十名中风幸存者穿着HARMONY外骨架完成了标准化的UE任务.
• 开发了一个"轨迹模式相似性得分",使用根平均平方误差与规范的联合轨迹相比.
• 通过非负矩阵因子化评估的动力协同分析评估了多关节协调变化.

主要成果:

• 轨迹模式相似度得分与临床FMA-UE得分有很强的相关性 (r = -0.93) 并显示出高的测试复试可靠性 (ICC = 0.98).
• 鉴定到的动力协同作用的显著减少与运动障碍严重程度的增加相关 (r = 0.79).
• 动力协同分析揭示了运动控制受损的机制,包括病态关节合和个人关节控制的丧失.

结论:

• 介绍了一种新的,标准化的评估框架,将可穿戴机器人与临床任务相结合.
• 这种方法将客观的机器人数据和临床解释性结合起来,以进行可靠的运动损伤评估.
• 该框架使运动特征的直观表型能够指导个性化的中风康复策略.