Design of a Prehensile Rehabilitation Assistant for Directed Actuation
Creators: name: Μητσόπουλος, Κωνσταντίνος Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2020
Subjects: Κινησιολογία άνω άκρων
Νεύρο-αποκατάσταση
Διεπαφές Ανθρώπου Μηχανής
Upper-body kinesiology
Neuro-rehabilitation
Human Machine Interface

description: Η μακροχρόνιες κινητικές δυσκολίες που επέρχονται νευρολογικών παθήσεων, όπως η Κάκωση Νωτιαίου Μυελού και το εγκεφαλικό, έχουν σημαντικό αντίκτυπο στην ζωή του ασθενή αλλά και την κοινωνία σαν σύνολο. Για να υπάρξει η δυνατότητα διατήρησης και ανάκτησης ενός ποσοστού κινητικότητας , είναι απαραίτητη η ταχεία εφαρμογή τεχνικών αποκατάστασης, στοχευόμενων στην εκάστοτε πάθηση και σε πολλές περιπτώσεις εξατομικευμένη στον κάθε ασθενή. Στην περίπτωση συγκεκριμένα των νευρολογικών παθήσεων με αντίκτυπο στο κεντρικό νευρικό σύστημα, εμφανίζεται στην βιβλιογραφία ο όρος της νεύρο-αποκατάστασης, η οποία συνδυάζει συγκεκριμένες φυσικές ασκήσεις κατάστασης με εξωτερικές συσκευές υποβοήθησης, με σκοπό την προαγωγή της νεύρο-πλαστικότητας στον τραυματισμένο ιστό και κατά συνέπεια την βελτίωση των πιθανοτήτων ενός θετικού νευρολογικού αποτελέσματος. Στα πλαίσια της διπλωματικής αυτής εργασίας, σχεδιάστηκε μια φορετή διάταξη με αισθητήρες, για την συλλογή πληροφοριών κινησιολογίας του ασθενούς κατά την διάρκεια του εκάστοτε προγράμματος αποκατάστασης. Η λειτουργία της συσκευής βασίστηκε στη μοντελοποίηση της κινητικότητας του χρήστη στον χώρο με την χρήση μαθηματικών εργαλείων από τον χώρο της ρομποτικής. Τα απαραίτητα δεδομένα για την εφαρμογή του μοντέλου αυτού , τεκμηρίωσε την επιλογή αισθητήρων για την διάταξη. Από την πλευρά της κινηματικής ανάλυσης του συστήματος, επιλέχθηκε ένα σύνολο 3 αδρανειακών μονάδων μέτρησης (IMU) 9 βαθμών ελευθερίας (DoF) ανά πλευρά του πάνω μέρους του σώματος, τοποθετημένες σε σημεία κοντά στις αρθρώσεις, με σκοπό την συλλογή δεδομένων χωρικής διάταξης των διαφόρων τμημάτων της κινηματικής αλυσίδας. Για την ανάλυση της δυναμικής απόκρισης του συστήματος, χρησιμοποιήθηκαν 14 συσκευές ηλεκτρομυογραφίας, τοποθετημένες στης μυϊκές ομάδες των οποίων η δραστηριοποίηση ελέγχει τις παραμέτρους χωρικής διάταξης του κινηματικού συστήματος. Λόγο της φυσιολογίας των ασθενών, είναι αναμενόμενο πως οι πληροφορίες για την ενεργοποίηση των μυών θα είναι ανάλογες της κατάλοιπης δραστηριότητας και κατά συνέπεια αντιπροσωπευτικές της κατάστασης αλλά και προόδου της διαδικασίας αποκατάστασης
description: The long term impact of disability due to these neurological disorders to the lives of the impaired and society as a whole is tremendous. Patients that have survived Spinal Cord Injury and Stroke are usually accompanied by motor disabilities, which require the fast implementation of rehabilitation regiments, if they are to retain and even reacquire a degree of independence. The field of neural rehabilitation combines physical training programs along with external devices, in order to promote neuroplasticity in the damaged tissue and improve the likelihood of a positive neurological outcome. In order to accommodate this process, we designed a wearable modality aimed at monitoring kinesiological data generated by the patient during a training regiment, as well as using those data for implementation of mobility assistive technologies. The design process of the modality was based on the act of modeling human motion in 3D space using pre-existing mathematical models from the field of manipulator robotics. This model was used to inform the sensor selection process, which required the logging of both spatial and dynamic information to represent the wearer's kinesiology during the operation cycle of the modality. Spatial information was acquired through the use of 3 Inertial Measurement Units (IMU) implemented near the joints of each arm to monitor their relative orientation in space. The data from the IMUs are used, after filtering using the Madgwick method for sensor fusion, by the kinematic model of the system, to display live information of the user during motion. In order to relate the kinematic information with the residual muscle activity of the user, 14 surface Electromyography (EMG) sensors were implemented in key muscle groups (agonistic/antagonistic) controlling the monitored joints of the kinematic chain (7 sensors per arm), as a means to monitor the residual activity of the wearer and the impact of said muscle activations to the achieved motion. These IMU and EMG sensors provide activation information directly related to the measured kinematic pose and to the progression of the selected rehabilitation regiment