SpasticMyoElbow: Physical Human-Robot Interaction Simulation Framework for Modelling Elbow Spasticity

要約

ロボット装置は、脳卒中後の患者の神経運動異常を効率的かつ信頼性高く評価できる大きな可能性を秘めています。
ただし、脳卒中によって引き起こされる痙縮は、臨床現場では依然として手作業で評価されています。
患者から収集されるデータの限定的かつ可変的な性質は、ロボット測定による痙縮の定量的モデル化とロボット評価技術の完全な検証に長い間大きな障壁となってきました。
この論文では、肘の痙性モデルの設計と検証をサポートし、データの問題を軽減するために開発されたシミュレーション フレームワークを紹介します。
このフレームワークは、ロボット支援による痙性評価のシミュレーション環境、ロボットと人間のモデル用の 2 つのモーション コントローラー、および伸張反射コントローラーで構成されます。
私たちのフレームワークでは、人間の被験者からの実験データを使用せずに、合成データに基づいたシミュレーションが可能です。
このフレームワークを使用して、ロボット支援による痙縮評価で一般的に使用される等速ストレッチ実験を再現し、4 種類の痙縮モデルを評価しました。
我々の結果は、筋線維の速度と長さの両方に関するフィードバックを組み込んだ痙縮反射モデルが、力依存モデルよりも痙性患者の肘受動的伸展時の関節抵抗特性をより正確に捕捉することを示しています。
このシミュレーション フレームワークを適切な痙性モデルと統合すると、痙性評価に関する将来の研究のために仮想患者の広範なデータセットを生成できる可能性があります。

要約(オリジナル)

Robotic devices hold great potential for efficient and reliable assessment of neuromotor abnormalities in post-stroke patients. However, spasticity caused by stroke is still assessed manually in clinical settings. The limited and variable nature of data collected from patients has long posed a major barrier to quantitatively modelling spasticity with robotic measurements and fully validating robotic assessment techniques. This paper presents a simulation framework developed to support the design and validation of elbow spasticity models and mitigate data problems. The framework consists of a simulation environment of robot-assisted spasticity assessment, two motion controllers for the robot and human models, and a stretch reflex controller. Our framework allows simulation based on synthetic data without experimental data from human subjects. Using this framework, we replicated the constant-velocity stretch experiment typically used in robot-assisted spasticity assessment and evaluated four types of spasticity models. Our results show that a spasticity reflex model incorporating feedback on both muscle fibre velocity and length more accurately captures joint resistance characteristics during passive elbow stretching in spastic patients than a force-dependent model. When integrated with an appropriate spasticity model, this simulation framework has the potential to generate extensive datasets of virtual patients for future research on spasticity assessment.

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