Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Ước lượng chuyển động của thân người qua cảm biến biến dạng đeo được và cải thiện vị trí của cảm biến trên trang phục y sinh thông minh
Tóm tắt
Mục tiêu của nghiên cứu này là đánh giá khái niệm về một thiết bị đeo được và, cụ thể: 1) thiết kế và thực hiện các quy trình phân tích để trích xuất thông tin liên quan lâm sàng từ dữ liệu được ghi lại bằng hệ thống đeo; 2) đánh giá thiết kế và vị trí của các cảm biến biến dạng. Các loại chuyển động thân mình khác nhau được thực hiện bởi một đối tượng khỏe mạnh đã được ghi lại như một tập dữ liệu toàn diện gồm 639 chuỗi thời gian đa biến và được phân tích ngoại tuyến. Không gian của các tín hiệu đa biến được ghi nhận bởi các cảm biến biến dạng đã được giảm xuống bằng phương pháp Phân tích Thành phần Chính và so sánh với các góc đơn biến được đo đồng thời bởi một cảm biến quán tính. Sự tương quan rất cao giữa hai loại tín hiệu cho thấy tính hữu ích của trang phục trong việc định lượng phạm vi chuyển động mà ít nhất một cảm biến biến dạng phải kéo dài hoặc rút ngắn tương ứng. Tính lặp lại của tín hiệu cũng đã được nghiên cứu. Thiết kế của mẫu trang phục tiếp theo đã được thiết kế, với các cảm biến biến dạng bổ sung được đặt ở phía trước và hông, có khả năng theo dõi một tập hợp rộng hơn các nhiệm vụ vận động của thân. Các công nghệ và phương pháp được đề xuất sẽ cung cấp một cách tiếp cận chi phí thấp và không làm cản trở việc phục hồi chức năng vận động của thân.
Từ khóa
#cảm biến biến dạng #thiết bị đeo được #phục hồi chức năng #chuyển động thân người #công nghệ y sinhTài liệu tham khảo
Dickstein R, Shefi S, Marcovitz E, Villa Y: Anticipatory postural adjustment in selected trunk muscles in post stroke hemiparetic patients. Arch Phys Med Rehabil 2004, 85: 261–267. 10.1016/j.apmr.2003.05.011
Bartolo M, Serrao M, Tassorelli C, Don R, Ranavolo A, Draicchio F, Pacchetti C, Buscone S, Perrotta A, Furnari A, et al.: Four-week trunk-specific rehabilitation treatment improves lateral trunk flexion in Parkinson's disease. Mov Disord 2010, 25: 325–331. 10.1002/mds.23007
Jacobs JV, Henry SM, Nagle KJ: Low back pain associates with altered activity of the cerebral cortex prior to arm movements that require postural adjustment. Clin Neurophysiol 2010, 121: 431–440. 10.1016/j.clinph.2009.11.076
Schmid M, De Nunzio AM, Schieppati M: Trunk muscle proprioceptive input assists steering of locomotion. Neurosci Lett 2005, 384: 127–132. 10.1016/j.neulet.2005.04.059
Courtine G, De Nunzio AM, Schmid M, Beretta MV, Schieppati M: Stance- and locomotion-dependent processing of vibration-induced proprioceptive inflow from multiple muscles in humans. J Neurophysiol 2007, 97: 772–779. 10.1152/jn.00764.2006
Adkin AL, Bloem BR, Allum JH: Trunk sway measurements during stance and gait tasks in Parkinson's disease. Gait Posture 2005, 22: 240–249. 10.1016/j.gaitpost.2004.09.009
de Seze M, Wiart L, Bon-Saint-Come A, Debelleix X, de Seze M, Joseph PA, Mazaux JM, Barat M: Rehabilitation of postural disturbances of hemiplegic patients by using trunk control retraining during exploratory exercises. Arch Phys Med Rehabil 2001, 82: 793–800. 10.1053/apmr.2001.0820793
Wade DT, Skilbeck CE, Hewer RL: Predicting Barthel ADL score at 6 months after an acute stroke. Arch Phys Med Rehabil 1983, 64: 24–28.
Kwakkel G, Wagenaar RC, Kollen BJ, Lankhorst GJ: Predicting disability in stroke–a critical review of the literature. Age Ageing 1996, 25: 479–489. 10.1093/ageing/25.6.479
Bartolo M, Don R, Ranavolo A, Serrao M, Sandrini G: Kinematic and neurophysiological models: future applications in neurorehabilitation. J Rehabil Med 2009, 41: 986–987. 10.2340/16501977-0413
Ring H: Technology in rehabilitation. Eur Med Phys 2003, 39: 3–6.
Giorgino T, Tormene P, Maggioni G, Capozzi D, Quaglini S, Pistarini C: Assessment of sensorized garments as a flexible support to self-administered post-stroke physical rehabilitation. Eur J Phys Rehabil Med 2009, 45: 75–84.
De Rossi D, Veltink P: Wearable technology for biomechanics: e-textile or micromechanical sensors? IEEE Eng Med Biol Mag 2010, 29: 37–43.
Axisa F, Schmitt PM, Gehin C, Delhomme G, McAdams E, Dittmar A: Flexible technologies and smart clothing for citizen medicine, home healthcare, and disease prevention. IEEE Trans Inf Technol Biomed 2005, 9: 325–336. 10.1109/TITB.2005.854505
Chiari L: Wearable systems with minimal set-up for monitoring and training of balance and mobility. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc 2011, 2011: 5828–5832.
Preece SJ, Kenney LP, Major MJ, Dias T, Lay E, Fernandes BT: Automatic identification of gait events using an instrumented sock. J Neuroeng Rehabil 2011, 8: 32. 10.1186/1743-0003-8-32
Giorgino T, Lorussi F, De Rossi D, Quaglini S: Posture classification via wearable strain sensors for neurological rehabilitation. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc 2006, 1: 6273–6276.
Bonato P: Clinical applications of wearable technology. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc 2009, 2009: 6580–6583.
De Rossi D, Carpi F, Lorussi F, Scilingo EP, Tognetti A: Wearable kinesthetic systems and emerging technologies in actuation for upperlimb neurorehabilitation. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc 2009, 2009: 6830–6833.
Lorussi F, Scilingo EP, Tesconi M, Tognetti A, De Rossi D: Strain sensing fabric for hand posture and gesture monitoring. IEEE Trans Inf Technol Biomed 2005, 9: 372–381. 10.1109/TITB.2005.854510
Brennan A, Zhang J, Deluzio K, Li Q: Quantification of inertial sensor-based 3D joint angle measurement accuracy using an instrumented gimbal. Gait Posture 2011, 34: 320–323. 10.1016/j.gaitpost.2011.05.018
Tormene P, Giorgino T, Quaglini S, Stefanelli M: Matching incomplete time series with dynamic time warping: an algorithm and an application to post-stroke rehabilitation. Artif Intell Med 2009, 45: 11–34. 10.1016/j.artmed.2008.11.007
Giorgino T, Tormene P, Quaglini S: A multivariate time-warping based classifier for gesture recognition with wearable strain sensors. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc 2007, 2007: 4903–4906.