气动手套与沉浸式虚拟现实环境在脑卒中后手部康复训练中的应用外文翻译资料

 2022-03-21 21:07:50

A Pneumatic Glove and Immersive Virtual Reality Environment for Hand Rehabilitative Training After Stroke

Abstract—While a number of devices have recently been developed to facilitate hand rehabilitation after stroke ,most place some restrictions on movement of the digits or arm. Thus, a novel glove was developed which can provide independent extension assistance to each digit while still allowing full arm movement. This pneumatic glove, the PneuGlove, can be used for training grasp-and-release movements either with real objects or with virtual objects in a virtual reality environment. Two groups of stroke survivors, with seven subjects in each group, completed a six-week rehabilitation training protocol, consisting of three 1-h sessions held each week. One group wore the PneuGlove during training, performed both within a novel virtual reality environment and outside of it with physical objects, while the other group completed the same training without the device. Across subjects, significant improvements were observed in the Fugl–Meyer Assessment for the upper extremity ,the hand/wrist portion of the Fugl–Meyer Assessment , the Box and Blocks test , and palmar pinch strength. While changes in the two groups were not statistically different, the group using the PneuGlove did show greater mean improvement on each of these measures, such as gains of 3.7 versus 2.4 points on the hand/wrist portion of the Fugl–Meyer Assessment and 14 N versus 5 N in palmar pinch.

INTRODUCTION

stroke is a leading cause of disability. Approximately 780000 Americans suffer a new or recurring stroke each year with 30%–60% of these individuals subsequently reporting arm impairments six months post-stroke[1]. In 1998, more than 1100000 Americans reported post-stroke functional limitations [2]. Post-stroke upper extremity hemiparesis, including weakness of the contralesional arm and hand, is one of the most common conditions addressed by occupational therapists and physical therapists. In fact, finger extension is the most common motor deficit.

Therapeutic techniques are needed to address the problem of hemiparesis of the hand. An evidence-based review suggests that rehabilitation interventions which incorporate intensive training of active repetitive movements might increase upper extremity function after stroke [3]. This finding corroborates conclusions from studies examining animal models of stroke that motor practice should be intense, repetitive, and skill based [4]. One such technique which has been described at length in the literature is constraint-induced movement therapy, in which intensive focus is placed on use of the affected limb [5], [6]. As impairment after stroke may severely limit task performance, however, mechatronic devices have been developed to facilitate repetitive practice.

The use of robots in therapy has shown promise, especially for the proximal arm [7]–[12]. Initial results for the forearm and wrist have also been encouraging [13]–[15]. Experience with

the hand has been more limited, although a number of mechatronic devices have been developed which can actively assist movement of the digits [16]–[20]. Training with the Rutgers Master II-ND [21], Hand Mentor [22], and HWARD [15], for example, has shown promise in decreasing impairment in rehabilitation trials. Unfortunately, few devices permit free movement of the arm, complete range of motion of the digits, and control of individual digits, all of which may be beneficial to rehabilitative training. While the Amadeo System (Tyromotion Gmb H, Graz, Austria), for example, does provide independent control of the digits, hand location and orientation are fixed.

A common difficulty with using robotics or other mechatronic devices is the confinement of movement dictated by the particular system. Restrictions in device portability may limit the engagement and motivation of the user. Use of virtual reality (VR) has emerged in an effort to promote task oriented and repetitive movement training of new motor skills while using a variety of stimulating environments [23].

Positive results have been reported following the use of virtual reality for retraining upper extremity hemiparesis [21], [23]–[29]. For example, Adamovich et al. found decreased impairment and improved performance of real world activities following training of hand and finger function with a VR system [30]. Other possible benefits of VR include rapid transition

between tasks and unlimited affordances [23], stimulation of cognitive networks [31], and increased activation in secondary motor areas [31].

Thus, the goal of this study was to develop and test a pneumatically actuated glove, the Pneu Glove, for use in therapeutic training of hand movement after stroke. The Pneu Glove was designed to take advantage of the residual control of finger flexion that we have observed in stroke survivors, even those with severe hand impairment [32], [33], and, thus, to assist only digit extension. Proper opening of the hand is essential to functional use of the hand. Indeed, successful completion of grasp-and-release, one of the fundamental functional tasks performed with the hand, requires execution of a series of subtasks, including properly opening and positioning the hand, gripping the object, and then letting go of the object. While difficulties with producing proper gripping forces have been described [34], [35], extending the digits to position them for grasping and then opening the hand for object release tend to be the most challenging subcomponents [32], [36]. The Pneu Glove can assist digit extension as needed in order to facilitate training of hand movements. As VR environments may help to promote practice of hand motions, the Pneu Glove was also designed to be compatible with a fully immersive VR environment, developed in conjunction in our laboratory. A pilot study was conducted to assess efficacy of the system in stroke

全文共19911字，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

气动手套与沉浸式虚拟现实环境在脑卒中后手部康复训练中的应用

摘要——尽管最近开发了许多装置以促进中风后的手部康复，但大多数装置对手指或手臂的移动仍有一些限制。因此，开发了一种新颖的手套，它可以为每个手指提供独立的伸展辅助，同时仍然允许整只手臂移动。这种气动手套PneuGlove可用于在虚拟现实环境中用真实物体或虚拟物体来训练抓取和释放动作。两组中风幸存者，每组七名受试者完成了为期六周的康复训练方案，每周进行三次1小时的训练。一组在训练过程中戴着气动手套PneuGlove，在一个新颖的虚拟现实环境中以及在其外面用物理对象进行训练，而另一组在没有该设备的情况下完成相同的训练。在所有研究对象中，Fugl-Meyer评估的上肢，Fugl-Meyer评估的手/手腕部分，箱块测试以及手掌掐紧强度观察到显著改善。虽然两组的变化没有统计学差异，但使用气动手套PneuGlove的组的确在这些测量中的每一方面均表现出有更大的平均改善，例如Fugl-Meyer评估的手/手腕部分由原来的2.4分增为3.7分，掌侧捏力由5N增为14N。

引言

中风是导致残疾的主要原因。 每年大约有78万美国人患有新的或反复发作的中风，其中30％-60％的这些人随后在中风后6个月称有手臂损伤。 1998年，超过110万美国人报告称卒中后功能受限。 中风后上肢偏瘫，包括对侧手臂和手无力，是职业治疗师和物理治疗师最常处理的情况之一。 事实上，手指伸展是最常见的运动缺陷。

需要治疗技术来解决手部偏瘫的问题。 一项以证据为基础的综述表明，包含主动重复运动的强化训练的康复干预措施可能会增强中风后的上肢功能。 这一发现证实了研究中风动物模型的研究结论，即运动练习应该是激烈的，重复的，并且应基于技巧。 文献中详细描述的一种这样的技术是约束诱导运动治疗，其中集中关注患肢的使用。 尽管中风后的损伤可能会严重限制任务的执行，然而，机电设备已经被开发出来以促进重复性练习。

治疗中使用机器人已经显示出了希望，特别是对于近端手臂。 前臂和手腕的初步结果也令人鼓舞。 尽管已经开发了许多可以积极辅助数字移动的机电装置，但手部的研究受到了更多限制。 例如，与Rutgers Master II-ND ，Hand Mentor 和HWARD一起进行的训练已经在减少康复试验中的损伤方面显示出了前景。 遗憾的是，很少有设备允许手臂自由活动，手指在完整范围内活动以及单指控制，而所有这些都可能有利于康复训练。 例如，虽然Amadeo系统（奥地利Graz的Tyromotion Gmb H）确实提供了对手指的独立控制，但是手的位置和方向是固定的。

使用机器人或其他机电设备的常见困难是由特定系统所决定的移动限制。 设备可携带的局限性可能会限制用户的参与和动机。 虚拟现实（VR）的使用已经出现，其使用各种激励环境旨在促进面向任务和重复运动训练等新运动技能。

在使用虚拟现实技术来重新训练上肢偏瘫之后，已经产生了积极的结果。 例如，Adamovich等人使用VR系统训练手部和手指功能后发现，减少了损伤并改善了现实世界活动的性能。 VR的其他可能的好处包括任务之间的快速转换和无限可供性，刺激认知网络以及次级运动区域的激活增加。

因此，本研究的目标是开发和测试气动手套Pneu手套，用于中风后手部运动的治疗训练。 Pneu手套旨在利用我们在中风幸存者中观察到的手指屈曲的残余控制，甚至包括那些手部严重受损的人，并且因此仅协助手指伸展。正确张开手对于功能性使用手部是必不可少的。事实上，成功地完成抓取和释放作为用手执行的基本功能任务之一，需要执行一系列子任务，包括正确打开和放置手，抓住物体，然后释放物体。尽管已经描述了产生适当抓力的困难，伸展手指以定位它们用于抓取然后打开手来释放物体往往是最具挑战性的子组件。 Pneu手套可根据需要协助手指伸展，以便于训练手部动作。由于VR环境可能有助于促进手部动作的练习，因此Pneu手套还设计为与我们的实验室共同开发的完全身临其境的VR环境兼容。并开展了一项初步研究，以评估该系统在中风幸存者中慢性手轻偏瘫患者的疗效。

II．训练环境的构建

Pneu手套是一种新颖的外部驱动手套，旨在为单个手指提供伸展辅助。 该手套可与无线系统Shadow Monitor结合使用，该系统使用弯曲传感器（Flexpoint Sensors，Draper，UT）测量关节运动。 Pneu手套既可以用于真实的物体，也可以用于促进手部康复的新型沉浸式VR环境。

A. Pneu手套

Pneu手套是一种新颖的手套，利用气压来提供手指扩展的辅助，以促进手部动作的实践，例如抓握和释放任务。 手指和拇指的伸展对于抓握时手指的定位以及在抓取 - 释放任务期间释放物体是必不可少的。 Pneu手套由手套手掌侧的定制气囊（Vinyl Technology，Inc.，Monrovia，CA）和背侧的莱卡纤维背衬组成。 缝入莱卡纤维的拉链有助于穿戴和脱掉手套，特别是对于屈伸肌张力过高的手。 另外，在手套的背侧，在对应于手指的掌指（MCP）和近指间（PIP）关节以及拇指的掌指MCP和指间（IP）关节的位置处缝合10个聚酯袖袋， 来承载来自Shadow Monitor的屈曲传感器。

由聚氨酯制成的定制气囊共有5个独立通道，每个手指一个。 通道内的气压会产生一个拉伸力，将手指进一步拉伸。 每个通道内的开孔泡沫有助于减少手部弯曲时通道内气流的限制。 每个囊状通道与其他囊状通道在物理上是隔离的，这样每个手指的辅助就可以独立完成。 这种伸展辅助的方式排除了关节半脱位和超伸展的潜在问题。 当气压被去除时，手指可以自由弯曲（由放气手套提供最小阻抗）。 因此，可以用Pneu手套抓住真实的物体。

每个通道通过气阀和软管连接到电动气动伺服阀（QB02005，Pro-part-Air，Mc Cordsville，IN）。 伺服阀提供0-10 psi之间的空气压力，与指令电压成线性比例。 用Visual Basic（Microsoft Visual Studio，Microsoft Corp.，Seattle，WA）编写的软件程序通过个人计算机控制Pneu手套。

B.虚拟现实环境

Pneu手套非常适合与VR环境配合使用，因为除了手指伸展的辅助之外，它还可以提供触觉反馈的测量。 我们的VR应用程序使用Wide5头戴式显示器（HMD）作为显示设备（Fakespace Labs，Inc.，Mountain View，CA，Mech-dyne）。 Wide5 HMD提供身临其境的立体视觉，并具有非常宽的视场（FOV）：垂直方向140°，水平方向150°。 宽视场角允许用户移动眼睛而非头部去观察环境的不同部位，这对于中风幸存者很重要，因为颈部控制可能会受到影响，特别是在抬起手臂时[38]。

本研究的虚拟场景是通过协调几个软件包创建的。 Coin3D系统（运动中的系统，挪威，奥斯陆）实现了场景图形，CAVELib软件（Mechdyne，Marshaltown，IA）控制场景显示，跟踪工具（VRCO）读取头部位置和方向数据，并将其透明地提供给渲染线程。 根据头部位置以20Hz更新整个场景，头部位置使用安装在HMD上的磁性追踪器（Flock of Birds，Ascension Tech，Burlington，VT）连续监测。

为当前项目开发的虚拟场景包括一个有4面墙，一个地板和一个天花板的房间。 纹理和房间里的桌子提供了深入的线索。 用户能够在场景中看到她/他的虚拟手，以及虚拟对象和训练情境。 创建了一组具有不同半径的网球，足球，眼镜和马克杯等虚拟日常物体（因此需要不同数量的手指伸展以充分打开手进行抓握），并且可以随机访问这些对象从而为每次试验提供不同的对象。 在试验期间，用户尝试在指定的时间内执行所呈现对象的抓取和释放。

Pneu手套和VR可以独立运行或以一体化方式运行。每个都由一台单独的计算机控制，该计算机使用TCP / IP协议与其对应方进行通信。 Pneu手套由Visual Basic程序控制，该程序从阴影监视器接收角度输入并将输出提供给电动气动伺服阀。在抓取和释放任务的手张开和释放阶段可以给予手指伸展辅助。当与VR和虚拟物体一起使用时，Pneu手套被编程为以辅助按需模式操作，在辅助按需模式下，只有当实际关节角度不能遵循期望的轨迹时才提供辅助手指伸展，而期望运行轨迹由虚拟物体的尺寸决定。执行PID反馈控制，取决于错误信号的符号（如果实际的伸展角度超过所需的伸展角度，则不提供帮助）。 Visual Basic程序还将关节角度数据传输到VR电脑，用于更新VR场景中的虚拟手。此外，该程序还指定要在场景中显示哪些对象以及这些对象的尺寸。它根据物体的尺寸和用户的手的大小计算形成抓握手所需的关节角度，并将这些角度传递给VR。

VR计算机跟踪头部运动（以及手臂运动，如果需要进行伸手抓握训练）并生成必要图像，将其发送到HMD，从而根据头部运动和关节角度更新视图。 基于实际和期望的关节角度数据，VR计算机上的Visual C 程序还确定手部张开以抓取虚拟物体的成功或失败。 如果手足够张开以便抓住物体，则认为试验成功。 如果抓握成功并且正在使用Pneu手套，则Pneu手套计算机启动触觉模式，其中使用Pneu手套来模拟虚拟物体，方法是提供阻力以防止关节进一步弯曲，超出物体表面限定的角度。

III． 实验设计

A.设备描述

由Pneu手套提供的运动学和动力学辅助的量在一组实验中进行鉴定。 在穿着Pneu手套的神经系统完整的志愿者的MCP关节的强制旋转期间测量抗屈曲性。 通过伺服电动机（JR16M4CH-1，PMI Motion Technologies，Kollmorgen，Waltham，MA）,使MCP关节以每秒10°旋转，从10°伸展到70°，手套放气并充气至10psi。 用扭矩传感器记录所产生的伸展扭矩。

另外，响应于该手指的相应气室的充气至10psi，利用6自由度测力传感器（20E12A，JR3，Inc.，Woodland，CA）测量在食指指尖产生的等距力。 最后，通过测量响应于Pneu手套充气的指尖运动速度来检查手套的最大打开速度。 用Optotrak相机系统（Optotrak Certus，Northern Digital Inc.，ON，加拿大）为每个手指关于MCP关节的指尖运动进行光学跟踪。

还开展了一项试点研究，以评估在康复范例中使用该系统的可行性。 受试者来到实验室进行了18次训练，每次都包括一种混合疗法，其中30分钟的时间被用于在VR环境中练习抓握和释放任务，另外30分钟用于专注于对真实物体进行抓握和释放的手部治疗。

受试者：受试者从芝加哥康复研究所临床神经科学研究登记处和芝加哥康复研究所内招募。符合条件的参与者符合以下标准：1）至少18岁，2）中风后至少6个月，3）在受影响的上肢注射肉毒杆菌后至少6个月，4）处于Chedoke-Mc Master 卒中恢复的手部阶段评估的第4或第5期；5）足够的认知状态以遵循复杂的指令，包括在没有视觉指令下的听觉指令; 6）视野和半球注意力全面; 7）耐受30分钟HMD磨损的能力。在研究期间，前瞻性受试者不能参加治疗，包括随访评估。符合这些标准的16名中风幸存者参加了这项研究。根据西北大学机构审查委员会的要求，获得了16名受试者中的每一名，包括10名女性和6名男性的知情同意。

八名受试者被随机分配到一组，在VR训练期间只使用阴影手套（“VR-only”），另一组八名受试者另外使用Pneu手套（“VR 手套”）。 这个小组在虚拟和真实物体的训练期间穿着Pneu手套。 对于完成整个研究的14名受试者（每组七名），两组之间的年龄或时间（中风后数月）没有显着差异。 表1列出了这些受试者的基线特征。所有这些受试者以前都是右手主导，其中7人主要左手受损，7人主要右手受损。 12名受试者被评定为Chedoke-Mc Master手部评估中的第4阶段，另外2名被评定为基线阶段5。

训练方案：完成评估后，所有受试者作为VR 手套组或仅VR组的成员，每周三次参加治疗会议，共六周（共18场）。 由于触觉反馈和功能任务训练可能对康复非常重要，两组在VR环境中接受大约30分钟的训练，然后在每次治疗期间接受30分钟的功能性使用真实物体的训练。

所有受试者都将阴影监视器与VR训练结合使用。 五个关节角度传感器放置在每个手指的PIP / IP关节或MCP关节上。 治疗师根据哪些关节最需要改善活动范围以完成功能活动来选择要监测的关节。 在培训的第一天对每位受试者进行彻底的传感器校准，并在随后的日子里使用这些校准曲线，除非需要更新。 阴影手套和VR的设置时间约为5分钟，不包括校准所需的任何时间。

在VR环境中，每个环节都进行了60次抓握 - 释放试验。 对于每次试验，指导受试者充分伸展她/他的手指以定位手以抓握所示对象。 如果受试者成功，则虚拟对象被虚拟手抓住。 如果没有成功，虚拟物体倒在地上; 未能充分伸展的虚拟手的手指显示为红色。 额外提供了成功或失败的听觉反馈，并保持虚拟场景中的运行得分对受试者可见。 在一次成功的手张开阶段之后，受试者被引导抓住虚拟物体，然后提示张开手并释放物体。 测试期间呈现的虚拟对象的类型可以由治疗师选择，以根据需要使任务更具挑战性（更大的对象）或挑战性更小（更小的对象）。

VR 手套组另外佩戴了Pneu手套。 由于虚拟物体的大小是已知的，根据前面描述的计算机算法确定由Pneu手套提供的辅助程度。 顶尖援助是有限的，以至于Pneu手套的被动佩戴不能确保成功。 VR 手套组还在保持阶段期间接收到触觉反馈，因为手套提供了超出虚拟物体边界的手指屈曲阻力。 对于物体释放，Pneu手套在释放物体信号之前略微放气，以便在提供空气辅助之前让受检者时间主动伸出手指。

在虚拟环境之外，采用面向任务的训练方式用真实对象进行30分钟的训练。 受试者有机会在他们认为最能解决现实生活中所表现问题的活动中进行选择，例如抓住并释放餐具

全文共5951字，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[15970]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word

原文和译文剩余内容已隐藏，您需要先支付 30元 才能查看原文和译文全部内容！立即支付

以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。

您可能感兴趣的文章