Новая роботизированная система оценивает мобильность после инсульта

Ведущий автор Натан Деннлер, докторская информатика, с роботизированной рукой, которая предоставляет точную трехмерную пространственную информацию, и социально вспомогательный робот, который дает обучение и мотивацию на протяжении всей оценки.Кредит: Натан Деннлер

Новый роботизированный инструмент, разработанный командой экспертов в области компьютерных наук и биокинезиологии, может помочь выжившим по инсультативным вопросам более точно отслеживать их прогресс в восстановлении.

Ежегодно более 15 миллионов человек по всему миру испытывают инсульт, причем три четверти борются с такими проблемами, как нарушение руки и рука, слабость и паралич.Несмотря на старую поговорку «использовать его или потерять», для выживших по инсультам, это может быть легче сказать, чем сделать.

Разбивая эту привычку, известную как «не использование рук» или «выученное использование», может улучшить силу и предотвратить травмы.Но определение того, насколько пациент использует свою более слабую руку за пределами клинических условий, является сложной задачей.В классическом случае парадокса наблюдателя, требуя скрытых измерений для естественного поведения.

Теперь исследователи USC разработали новую роботизированную систему, предназначенную для сбора точных данных о том, как выжившие после инсульта спонтанно используют свои руки.Новарный метод, описанный в статье, опубликованной в выпуске Science Robotics 15 ноября, использует роботизированную руку для отслеживания 3D -пространственной информации.

Методы машинного обучения обрабатывают данные, генерируя метрику «не использования рук», которая может помочь врачам точно оценить прогресс реабилитации пациента.На протяжении всего задания социально вспомогательный робот (SAR) дает инструкции и поддержку.

«В конечном счете, мы пытаемся оценить, насколько чьим -то успеваемость в физиотерапии переходит в реальную жизнь», - сказал Натан Денлер, ведущий автор газеты и докторская информатика.

Исследование включало в себя объединенные усилия исследователей из Департамента компьютерных наук Фома Лорда ОСК и разделения биокинезиологии и физиотерапии.

«Эта работа объединяет количественные данные пользователя, собранные с использованием робота, а также мотивируя пользователя предоставить представительную производительность благодаря социально вспомогательному роботу»,-сказала Маджа Матарич, соавтор исследования и Чан Скоро-Шионг иПрофессор информатики, нейробиологии и педиатрии.«Эта новая комбинация может служить более точным и более мотивирующим процессом для оценки пациента с инсультом».

Дополнительными авторами являются Стефанос Николайдис, доцент кафедры компьютерных наук;Амелия Каин, доцент кафедры клинической физиотерапии, Кэроли Дж. Уинштейн, почетный профессор и адъюнкт -профессор программы выпускников нейробиологии, а также студенты информатики Эрика де Гусманн и Клаудия Чиу.

Для этого исследования исследовательская группа наняла 14 участников, изначально правых доминирующих до инсульта.Участник положил в руки домашнее положение устройства-коробку с 3D-печатью с сенсорными датчиками.

Вверху: волонтер следует инструкциям, предоставленным социально вспомогательным роботом (SAR).Видео используется с разрешения.

Социально вспомогательный робот (SAR) объяснил механику системы и обеспечил положительные отзывы, в то время как рука робота перемещала кнопку в различные целевые места перед участником (всего 100 мест).«Судебный процесс» начался, когда кнопка освещена, и сар заставила участника двигаться.

На первом этапе участники были направлены на достижение кнопки, используя их естественно предпочтительную руку, моделируя повседневное использование.Во время второго этапа им было дано указание использовать затронутую руку, реплицируя действия, выполняемые в физиотерапии или в других клинических условиях.

Используя машинное обучение, команда проанализировала три измерения, чтобы определить метрику для не использования ARM: вероятность использования ARM, время для достижения и успешный охват.Обнаружение заметной разницы в производительности между фазами предполагает использование затронутого рука.

«У участников есть ограничение по времени для достижения кнопки, поэтому, хотя они знают, что они тестируются, им все равно приходится быстро реагировать», - сказал Деннлер.«Таким образом, мы измеряем реакцию кишечника на включение света - что рука будет использовать на месте?»

Среди выживших в хроническом инсульте исследователи наблюдали значительную изменчивость в отборе рук и за время, необходимое для достижения целей в рабочем пространстве.Метод продемонстрировал согласованность в нескольких сеансах, и участники оценили его как простой в использовании, заработав более средние оценки пользователя.Кроме того, все участники воспринимали взаимодействие как безопасное.

Участники чувствовали, что система может быть улучшена за счет персонализации, в которую команда надеется углубиться в будущие исследования.Это включает в себя изучение интеграции других поведенческих данных, таких как выражение лица и разнообразные задачи.Важно отметить, что исследователи определили различия в использовании рук между участниками, что может помочь специалистам в области здравоохранения более точно отслеживать восстановление инсульта пациента.

«Например, один участник, чья правая сторона была более повлияла на их инсульт, демонстрировал более низкое использование правой руки, специально в области выше на правой стороне, но сохраняла высокую вероятность использования правой руки для нижних областей на одной и той же стороне», -.сказал Деннлер.

«Другой участник демонстрировал более симметричное использование, но также компенсировал их менее затронутой стороной чуть чаще для более высоких точек, которые были близки к середине линии».

Как физиотерапевт, Каин сказал, что технология решала много вопросов, связанных с традиционными методами оценки, которые «требуют, чтобы пациент не знал, что его тестируют, и основаны на наблюдении тестера, которое может оставить больше места для ошибки».

«Этот тип технологий может предоставить богатую, объективную информацию об использовании рук, выжившего инсульта, для их реабилитационного терапевта», - сказал Каин.«Терапевт может затем интегрировать эту информацию в свой процесс принятия клинических решений и лучше адаптировать свои вмешательства для устранения областей слабости пациента и развития областей силы».

Больше информации: Натаниэль Деннлер и др., Метрика для характеристики рабочего пространства, не использующего руку у людей, использующих руку робота, Science Robotics (2023).Doi: 10.1126/scirobotics.adf7723