腕功能康复机器人按需辅助控制策略研究

在康复机器人辅助脑卒中患者进行康复训练时,为激发患者的主动参与意识,康复机器人应按照患者康复需求提供其所需的辅助力矩。本文针对腕功能康复机器人提出一种按需辅助控制策略:首先制定能力评估规则,并依据该规则评估患者能力;然后设计控制器,控制器可基于评估结果求解出患者完成康复训练任务所需的辅助力矩,并下发指令至电机;最后控制电机输出指令值,辅助患者完成康复训练任务。将该控制策略应用于腕功能康复机器人,不仅实现了按需辅助的训练模式,而且能够避免辅助力矩激增,同时康复治疗师可在线调节能力评估规则中的多个参数,为不同康复状态的患者定制任务难度。本文所提方法不依赖于力学传感器信息,降低了开发成本且易于实现,具有一定的工程应用价值。     

穿戴式上肢外骨骼康复机器人发展现状分析

随着人口老龄化程度的日益加深,脑卒中患者逐年增多,康复训练目前已成为治疗脑卒中致残的最为有效方法之一。穿戴式上肢外骨骼康复机器人因其体积小、质量轻,便携性好,不但能够满足患者居家康复训练的需求,也可以辅助患者实现生活自理,在各类康复设备中具有明显的优势。文章在此背景下详细阐述了目前穿戴式上肢外骨骼康复机器人发展历程中所涉及的关键技术,分别从驱动系统、传动机构、训练模式、主动控制方案及自由度等5个方面分析了各类方案的特点与适用环境,并根据现有技术的发展现状应用对其进行比较。最后分析提出了穿戴式上肢外骨骼康复机器人未来将向多自由度、轻量化、自适应助力、弹性与变刚度驱动等方向的发展。     

上肢协调功能障碍康复技术研究进展

上肢协调功能障碍是脑卒中患者及脑瘫患儿常见的后遗症,导致患者生活不能自理,严重危及患者的生理心理健康。我们介绍了上肢协调功能康复训练的两大方法:双侧肢体间协调训练和单侧肢体内协调训练,详细阐述了虚拟现实、多感官传感、图像投影、康复机器人、生物反馈电刺激等康复技术在上肢协调功能障碍中的应用,并对训练效果进行总结。最后对未来上肢协调训练康复技术的发展进行展望。     

中央驱动式多自由度上肢康复训练机器人研究

随着社会老龄化的日益严重,脑卒中患者人数逐年增加。相较于传统的康复治疗手段,应用上肢康复机器人治疗具有更高的效率和更好的康复效果,目前也已经成为康复领域的重要发展方向。本文针对当前上肢康复机器人系统的发展现状和不足,并结合各类上肢康复机器人产品的发展趋势,设计了一款最多能帮助患者完成6个自由度(3个驱动自由度,3个欠驱动自由度)训练的索控式中央驱动上肢康复训练机器人。综合考虑机器人结构与常见的多关节复合康复训练动作,选用关节空间规划法中的三次多项式法设计了进食、抬臂收展两条运动轨迹,并在MATLAB中绘制出机器人的运动轨迹曲线,为进行科学有效的被动康复训练奠定了基础。最后本文试制了实验样机,完成了机械结构与设计轨迹的验证。     

一种组合式远程康复训练机器人的研制:适用性及其安全性

背景:国内对康复机器人的研究起步比较晚,辅助型康复机器人的研究相对较多,而康复训练机器人的研究相对较少,医工跨学科的结合有待加强,国内的康复器械远远不能满足市场对智能化、人机工程化的康复机器人的需求。目的:针对国内康复专家少而患者较多这一问题,将遥操作机器人技术与康复医疗器械相结合,以期研制一种基于力反馈的组合式远程康复训练机器人系统。方法:充分考虑到患者的安全性,采用磁流变阻尼器加上直流电机的模式,设计了一种组合式机械臂,将遥操作机器人技术应用于肢体残障者的康复训练,使患者可以根据康复治疗师的远程设定进行康复锻炼,并将虚拟现实技术与康复训练相结合,把枯燥的康复训练变成轻松有趣的游戏。结果及结论:该系统的服务对象是上肢有运动障碍的患者,通过对机械臂的拆卸和组合,可给患者提供康复需要的不同训练模式和治疗方案;运用计算机网络技术可使患者根据康复医师的远程设定进行康复训练;身临其境的虚拟现实技术显著提高了康复训练的积极性与效果。实验结果表明,所研制的远程康复训练机器人系统具有良好的适用性和安全性。     

基于交互力模糊识别的上肢康复机器人模式调整控制策略研究

在上肢康复机器人辅助训练过程中,对于软瘫期脑卒中患者通常采用被动训练策略。为了激发患者的主动康复意愿,对于逐渐具备主动发力能力的患者,康复治疗师会采用机器人助动训练策略。本文针对末端牵引式上肢康复机器人,提出一种基于交互力模糊判别的人体上肢运动功能评估方法以及按需辅助的人机交互控制策略。首先设计了基于计算力矩控制器的被动训练和结合势能场的助动训练模式,然后将训练过程中三维力传感器采集的交互力信息引入至模糊推理系统中,提出了主动参与度σ,并设计相应的辅助策略算法实现两种训练模式的自适应调整。最后通过试验证明了主动参与度σ与表面肌电信号之间的相关性。并且,相较于仅通过交互力大小进行模式调整的控制策略,该方法具有更快的响应速度,使机器人在训练过程中更具安全性。     

上肢康复训练机器人镜像运动实现方法

针对偏瘫患者上肢康复训练需求,提出一种上肢康复训练机器人镜像运动实现方法。利用Kinect 2.0检测人体健肢运动信息,实时进行数据处理与患肢轨迹规划,驱动患肢运动实现康复训练。为解决Kinect 2.0检测数据不稳定的问题,采用带有趋势因子的限幅滤波方法;基于Bezier曲线的轨迹规划方法,实时生成患肢运动轨迹与控制信息。在所搭建的上肢外骨骼康复机器人系统试验平台上进行镜像康复运动试验。试验结果表明,所提出的上肢康复训练机器人镜像运动实现方法较好的实现了患肢的镜像康复运动,患肢运动轨迹、速度、加速度连续无突变,具有较好的实时性和平稳性。     

机器人治疗急性期脑卒中患者上肢功能的恢复

背景：研究证实机器人治疗能促进慢性期和亚急性期脑卒中患者上肢功能的恢复,但是针对急性期患者的研究很少。 目的：观察机器人治疗急性期脑卒中患者上肢功能恢复的效果。 方法：30 例急性期脑卒中患者自愿选择治疗方式：常规治疗组按照成熟的常规康复治疗方案进行治疗,包括神经促进技术、神经肌肉电刺激、针刺等;机器人治疗组在常规康复治疗方案的基础上,进行上肢机器人治疗,该机器人具有可调节的上肢减重系统、智能反馈和三维空间训练系统,患者可以在计算机虚拟环境中完成单关节或多关节康复训练。 结果与结论：①两组治疗后Fugl-Meyer上肢功能评分与功能独立性评定量表评分均明显优于治疗前。②治疗后3周,两组间Fugl-Meyer上肢功能评分差异无显著性意义(P=0.075);3个月时机器人治疗组Fugl-Meyer上肢功能评分明显高于常规治疗组(P < 0.01)。③治疗后3周、3个月,两组间功能独立性评定量表评分差异无显著性意义(P > 0.05)。④治疗后3周、3个月,机器人治疗组Fugl-Meyer上肢功能评分和功能独立性评定量表评分相对于治疗前的改变量大于常规治疗组(P < 0.05)。表明在常规治疗基础上,机器人治疗急性期脑卒中能获得更高的上肢运动功能,更好地改善运动和日常生活能力。     

基于多传感器信息的新型穿戴式上肢外骨骼康复机器人

目的 设计基于多传感器信息的新型穿戴式上肢外骨骼康复机器人,以解决上肢外骨骼康复机器人便携性不佳、患者参与度较低、训练模式自适应不足等问题,并探究受试者穿戴外骨骼时肌肉激活程度、肌电信号预测关节角度的准确性以及实现上肢康复训练的可行性.方法 该设备机械结构包括肘关节和腕关节,采用模块化设计并结合3D打印技术;控制系统包括肌电采集、应力采集、姿态采集等单元,并设计主动、被动和助动三种训练模式.受试者穿戴外骨骼机器人后进行屈-伸肘实验,对比有、无辅助力时手臂肌肉激活程度;分析肘关节角度,并对比肌电信号预测的关节运动角度;验证机器人运行性能与应力检测效果.结果 受试者穿戴外骨骼康复机器人安全可靠地完成了屈-伸肘动作,受试者肱二头肌、肱三头肌肌肉激活程度在有、无辅助力时分别减弱约32％、11％,肌电信号预测关节角度准确度约95％,应力测量值误差均低于5％.结论 上肢外骨骼机器人可以给人体提供辅助力、预测关节角度,机器人通过肌电、应力以及位置信息辅助患者实现上肢康复训练具有可行性.     

基于极限学习机的脑卒中上肢康复Brunnstrom远程智能评定系统

为了实现脑卒中后偏瘫康复患者上肢康复评定的远程化和智能化,需建立个体化和专业化的康复评定系统。本文首先利用康复训练传感器及数据接收软件采集患者训练时上肢的运动姿态数据,然后将其上传至服务器端的数据库,服务器端将使用基于极限学习机(ELM)和Brunnstrom分期标准的远程智能评定系统对数据进行智能评定。为了验证该系统的可靠性,征集了23位脑卒中后上肢运动功能处于不同恢复阶段的康复患者和4位上肢运动功能正常者做同一康复训练动作。实验结果显示,相比于康复医师使用Brunnstrom分期标准的评定结果,远程智能评定系统的分期准确率可以达到92.1%。本系统可以实现对脑卒中术后偏瘫康复患者上肢运动功能的智能评估,使患者在家中或者社区进行远程康复成为可能。     

On-line 'automatic pilot' training for hand and arm motor rehabilitation after stroke

As stroke being one of the most leading causes of death worldwide, even stroke survivors have to suffer from dysfunctions of limb controls and inabilities of speech or vision. Cognitive neuroscientists have found various forms of automatic behaviours in healthy people, which generally cover motor components of upper limbs and are essential for coordination and mobility relevant activities. Meanwhile, the robot-assisted therapy and functional electrical stimulation have become prominent rehabilitation techniques for patients' rehabilitation after stroke. With the integration of robot-aided therapeutic systems and the functional electrical stimulation, the on-line 'automatic pilot' training of the visual inspired stimulation for upper limbs can offer a feasible treatment for patients after stroke to recover motor performance.     

四肢联动联合虚拟现实训练对脑卒中恢复期患者 下肢功能与平衡功能的影响

目的 观察四肢联动联合联合虚拟现实技术对脑卒中恢复期患者下肢功能及平衡功能的影响,为脑卒中恢复期患者康复提供有效的方法。方法 将2015年6月~2016年11月30例本院脑卒中患者随机分为实验组和对照组,每组15例。两组均进行常规康复训练,实验组增加四肢联动联合虚拟现实技术,对照组增加下肢重复性运动训练。治疗前后采用改良Ashworth量表评定患者下肢股四头肌、小腿三头肌肌张力,采用Fugl-Meyer评定量表下肢部分评定下肢功能,Berg平衡量表评定平衡功能。结果 治疗后,两组患者下肢股四头肌MAS评分高于治疗前,小腿三头肌MAS评分低于治疗前,差异具有统计学意义（P＜0.05）;实验组患者小腿三头肌MAS评分差值高于对照组,差异具有统计学意义（P＜0.05）。治疗后,两组患者Fugl-Meyer下肢评分及Berg平衡功能评定均较治疗前提高,且实验组Fugl-Meyer下肢评分及Berg平衡功能评定均优于对照组,差异具有统计学意义（P＜0.05）。结论 四肢联动联合虚拟现实技术可提高脑卒中恢复期患者下肢功能及平衡功能,且优于传统康复治疗。     

下肢康复训练减重支撑系统的研究现状

目的：下肢减重康复训练已成为下肢功能康复重要的治疗方法之一,因其在恢复步行能力、纠正步态、改善平衡、减轻肌肉痉挛、减少心肺负荷等方面具有优势,故下肢减重康复训练越来越受到众多学者的关注。然而,下肢康复训练减重支撑系统是下肢减重康复训练必不可少的一部分,因为合理舒适的减重支撑系统对于减重康复训练的效果具有较大的影响。因此随着科技的发展下肢康复训练减重支撑系统也在一步步改进以满足患者的需求。本文对下肢康复训练减重支撑系统的国内外研究现状进行综述,并展望其发展趋势。方法：通过查阅国内外相关文献,同时融合本单位的相关经验分析总结进行综述。结果：目前所使用的减重支撑系统（BWS）主要有悬吊减重系统、斜床背部支撑减重系统、水浮力减重系统、空气压差式减重系统等。结论：上述几种减重系统都有其缺点,在使用时具有一定的局限性,因此需要进行相关技术的进一步改进以设计出更加自然、合理的下肢减重支撑系统以满足更多患者的需求,故下肢康复训练减重支撑系统具有广阔的发展空间和良好的应用前景。     

下肢康复机器人结构设计的研究进展

下肢康复机器人是一种针对下肢功能障碍进行针对性康复训练的工具,能够为神经损伤导致的行走功能障碍患者提供安全、有效的步行训练,其结构和功能是影响患者功能恢复的关键因素。因此对下肢康复机器人的结构和功能进行系统总结能够为结构优化和功能提升提供重要的参考。本文从下肢康复机器人的分类、驱动方式和临床应用三个方面对下肢康复机器人的研究现状进行综述,并对下肢康复机器人的研究方向进行展望。     

Exoskeleton robots for upper-limb rehabilitation: state of the art and future prospects

Current health services are struggling to provide optimal rehabilitation therapy to victims of stroke. This has motivated researchers to explore the use of robotic devices to provide rehabilitation therapy for strokepatients. This paper reviews the recent progress of upper limb exoskeleton robots for rehabilitation treatment of patients with neuromuscular disorders. Firstly, a brief introduction to rehabilitation robots will be given along with examples of existing commercial devices. The advancements in upper limb exoskeleton technology and the fundamental challenges in developing these devices are described. Potential areas for future research are discussed.     

基于光学运动捕捉的上肢康复机器人可用性测试研究

目的对一款上肢康复机器人进行可用性测试研究,验证其安全性、有效性和舒适性,并提出改进设计的意见。方法运用光学式运动捕捉系统采集受试者进行康复训练时的角度数据,再对受试者进行主观问卷调查。结果快速上肢评估量表结果显示上肢康复机器人配置相对合适,但需要进一步深入研究。角度数据在肩关节内收外展运动和肘关节屈伸运动上表现出显著相关性,而在腕关节数据的统计结果上表现出无相关性。主观问卷调查总得分表明上肢康复机器人舒适性总体上是令人满意的,但在手臂固定装置的舒适性、训练过程中肌肉拉伸程度和座位高度设置的问题上存在设计不合理。结论运用光学式运动捕捉系统可以定量评价上肢康复机器人的性能,对康复机器人的设计及改进具有重要意义。     

Inertial measurements of upper limb motion

We present an inertial sensor based monitoring system for measuring upper limb movements in real time. The purpose of this study is to develop a motion tracking device that can be integrated within a home-based rehabilitation system for stroke patients. Human upper limbs are represented by a kinematic chain in which there are four joint variables to be considered: three for the shoulder joint and one for the elbow joint. Kinematic models are built to estimate upper limb motion in 3-D, based on the inertial measurements of the wrist motion. An efficient simulated annealing optimisation method is proposed to reduce errors in estimates. Experimental results demonstrate the proposed system has less than 5% errors in most motion manners, compared to a standard motion tracker.This work was supported by the UK EPSRC under Grant GR/S29089/01.     

融合脑功能和运动评估的脑卒中康复训练处方推荐模型构建

基于脑卒中患者的运动及脑功能评估指标,构建康复训练处方智能推荐模型。选取120例脑卒中患者,进行Brunnstrom、Holden步行能力分级、Berg平衡量表和改良的Ashworth量表评估;同时采用近红外脑功能成像系统,采集患者静息态的脑血氧数据。提取量表评估结果和脑区激活度、侧偏性、脑区间功能连接等脑功能评估指标特征,利用支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)以及结合两者优势改进的CNN-SVM算法,分别建立训练处方推荐模型,对8种训练内容的训练模式进行推荐。结果表明,采用量表评估结果和脑区间功能连接指标作为特征建立的模型识别准确率最高,3种算法的平均识别率均达到93%以上。其中,改进的CNN-SVM算法的识别准确率最高,达到96.43%。利用该方法,能够基于脑卒中患者运动和脑功能评估数据,实现康复训练处方的智能推荐,有利于实现个性化精准康复。     

基于减重步行训练的下肢康复机器人结构设计与分析

提出了一款基于气囊式减重原理的下肢康复训练机器人。它集主动训练与被动训练、静态平衡与功能评定于一体,适用于下肢偏瘫的脑卒中患者。装置的机械结构包括减重支持结构、步行器、拉伸锁定结构配合U型架、箱体结构和外框架辅助结构。对跑步机这一运动部件用SolidWorks软件进行三维建模,并用有限元分析软件Ansys进行应力计算表明:跑步机最大应力值为3.593 2 MPa,最大变形值为1.062 7 mm,均在材料容许范围以内,验证了设计的合理性与可行性。     

基于脑卒中后运动康复领域的运动想象的研究

脑卒中后造成的神经性损伤是目前导致患者运动功能性障碍的主要原因之一,为社会和患者家庭造成巨大的精神和经济负担。运动想象易学习、成本低,是辅助脑卒中后患者康复的重要手段之一,对改善患者运动功能障碍、提高生活质量具有重要意义。本文主要总结运动想象对脑卒中后康复的积极作用,概述运动想象的生理表现和理论模式、运动想象能力的影响因素、运动想象能力的评分标准,并分析目前运动想象在辅助脑卒中后患者运动功能的康复治疗过程中存在的实验对象单一、评估方法主观化、实验设备分辨率低等缺陷,希望帮助脑卒中后患者更加科学、有效地使用运动想象疗法。