Upper-Limb Rehabilitation with a Dual-Mode Individualized Exoskeleton Robot: A Generative-Model-Based Solution

要約

脳卒中リハビリテーション用にいくつかの上肢外骨格ロボットが開発されていますが、個別支援のレベルがかなり低いため、通常、その有効性と実用性は限られています。
個別支援には、上肢外骨格ロボットが脳卒中患者からのフィードバックを継続的に評価し、特定の状態やオンラインの変更に合わせて相互作用の力を細心の注意を払って調整することが含まれます。
この論文では、脳卒中患者のリハビリテーション訓練をサポートする個別の支援を提供できる、新しいオンライン生成機能を備えた新しい上肢外骨格ロボットの開発について説明します。
具体的には、トレーニング中の病状、反応、快適さのフィードバックは一般に患者ごとに異なるため、上肢外骨格ロボットは生成モデルを活用して、患者に合わせた細かく適合した軌道をカスタマイズします。
この生成機能は、上肢外骨格ロボットの 2 つの動作モードに統合されています。1 つは体の片側の運動能力を保持している患者向けのアクティブ ミラーリング モードで、もう 1 つは体の両側の運動能力が欠如している患者向けのパッシブ フォロー モードです。
体。
上肢外骨格ロボットの性能は、健常者と脳卒中患者を対象とした実験で実証されました。

要約(オリジナル)

Several upper-limb exoskeleton robots have been developed for stroke rehabilitation, but their rather low level of individualized assistance typically limits their effectiveness and practicability. Individualized assistance involves an upper-limb exoskeleton robot continuously assessing feedback from a stroke patient and then meticulously adjusting interaction forces to suit specific conditions and online changes. This paper describes the development of a new upper-limb exoskeleton robot with a novel online generative capability that allows it to provide individualized assistance to support the rehabilitation training of stroke patients. Specifically, the upper-limb exoskeleton robot exploits generative models to customize the fine and fit trajectory for the patient, as medical conditions, responses, and comfort feedback during training generally differ between patients. This generative capability is integrated into the two working modes of the upper-limb exoskeleton robot: an active mirroring mode for patients who retain motor abilities on one side of the body and a passive following mode for patients who lack motor ability on both sides of the body. The performance of the upper-limb exoskeleton robot was illustrated in experiments involving healthy subjects and stroke patients.

arxiv情報

著者 Yu Chen,Shu Miao,Jing Ye,Gong Chen,Jianghua Cheng,Ketao Du,Xiang Li
発行日 2024-09-05 02:33:48+00:00
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