A Clinical Tuning Framework for Continuous Kinematic and Impedance Control of a Powered Knee-Ankle Prosthesis

要約

目的: 義足の構成はフィッティング プロセスの不可欠な部分ですが、マルチモーダル動力の膝・足首義足のパーソナライズは、臨床環境で実現するには複雑すぎることがよくあります。
この論文では、可変傾斜歩行および座位・立位移行用のハイブリッド運動学的インピーダンス コントローラーを個別化する技術的手段と、義肢装具士がコントローラーの動作を直接変更できる直感的な臨床調整インターフェイス (CTI) の両方を開発します。
方法：運動学的歩行の個性を予測するための確立された方法と、運動学的個性に対する新しい並行アプローチを利用して、平地歩行のみから調整された特性を適用して、関節運動学とインピーダンスの連続フェーズ/タスクモデルをパーソナライズしました。
この方法を活用するために、一般的な臨床調整パラメーターをモデル調整に変換する CTI を開発しました。
次に、膝上切断者の参加者を対象としたケーススタディを実施しました。このケーススタディでは、義肢装具士が、歩行と座位と立位の移行を含む模擬臨床セッションで反復的に義足を調整しました。
結果: 義肢装具士は、20 分以内にマルチアクティビティ義肢コントローラーを完全に調整しました。
調整の各反復 (つまり、観察、パラメーター調整、モデルの再処理) には、歩行の場合は平均 2 分、座位と立位の場合は平均 1 分かかりました。
調整された動作の変化は、調整されたタスクと調整されていないタスク (傾斜) の両方で、指令された義足トルクに適切に現れました。
結論: CTI は健常者の傾向を活用して、さまざまな歩行タスクや座位から立位への移行を効率的に個人化しました。
ケーススタディでは CTI 調整方法を検証し、動力付き膝足首プロテーゼが臨床的に実行可能になるために必要な効率を実証しました。

要約(オリジナル)

Objective: Configuring a prosthetic leg is an integral part of the fitting process, but the personalization of a multi-modal powered knee-ankle prosthesis is often too complex to realize in a clinical environment. This paper develops both the technical means to individualize a hybrid kinematic-impedance controller for variable-incline walking and sit-stand transitions, and an intuitive Clinical Tuning Interface (CTI) that allows prosthetists to directly modify the controller behavior. Methods: Utilizing an established method for predicting kinematic gait individuality alongside a new parallel approach for kinetic individuality, we applied tuned characteristics exclusively from level-ground walking to personalize continuous-phase/task models of joint kinematics and impedance. To take advantage of this method, we developed a CTI that translates common clinical tuning parameters into model adjustments. We then conducted a case study involving an above-knee amputee participant where a prosthetist iteratively tuned the prosthesis in a simulated clinical session involving walking and sit-stand transitions. Results: The prosthetist fully tuned the multi-activity prosthesis controller in under 20 min. Each iteration of tuning (i.e., observation, parameter adjustment, and model reprocessing) took 2 min on average for walking and 1 min on average for sit-stand. The tuned behavior changes were appropriately manifested in the commanded prosthesis torques, both at the tuned tasks and across untuned tasks (inclines). Conclusion: The CTI leveraged able-bodied trends to efficiently personalize a wide array of walking tasks and sit-stand transitions. A case-study validated the CTI tuning method and demonstrated the efficiency necessary for powered knee-ankle prostheses to become clinically viable.

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