Summary

Un protocollo riabilitativo strutturato per Improved multifunzionale protesica di controllo: un caso di studio

Published: November 06, 2015
doi:

Summary

As prosthetic development moves towards the goal of natural control, harnessing amputees’ inherent ability to learn new motor skills may enable proficiency. This manuscript describes a structured rehabilitation protocol, which includes imitation, repetition, and reinforcement learning strategies, for improved multifunctional prosthetic control.

Abstract

Advances in sistemi robotici hanno portato protesi per l'arto superiore che può produrre movimenti multifunzionali. Tuttavia, questi sistemi sofisticati richiedono amputati di arto superiore per imparare schemi di controllo complessi. Gli esseri umani hanno la capacità di apprendere nuovi movimenti attraverso l'imitazione e altre strategie di apprendimento. Questo protocollo descrive un metodo di riabilitazione strutturato, che comprende l'imitazione, la ripetizione, e apprendimento per rinforzo, e mira a valutare se questo metodo può migliorare il controllo protesi multifunzionale. Una sinistra sotto il gomito amputato, con 4 anni di esperienza in uso protesico, hanno partecipato a questo caso di studio. La protesi è stata utilizzata una mano di Michelangelo con la rotazione del polso, e le caratteristiche aggiunte di flessione del polso ed estensione, che ha permesso più combinazioni di movimenti della mano. Il partecipante Procedura di Valutazione Southampton mano punteggio migliorato 58-71 seguente formazione strutturata. Questo suggerisce che un protocollo di formazione strutturato imitzione, la ripetizione e rinforzo possono avere un ruolo per imparare a controllare una nuova mano protesica. Uno studio clinico più grande è però necessario per supportare questi risultati.

Introduction

Sostituzione funzione della mano in amputati è uno sforzo difficile. Coordinare i movimenti altamente qualificati della mano non è una capacità innata, e gli esseri umani vogliono anni per imparare a sviluppare. 1-5 Dopo la perdita traumatica di una mano, replica questa capacità mediante protesi non è un'operazione banale e può richiedere un periodo di apprendimento prolungato .

Progettazione protesica e metodi di interfacciamento per il loro controllo sono soggetti a rapida innovazione tecnologica, con l'obiettivo del controllo multifunzionale in modo naturale. 6 La complessità di questi sistemi di controllo aumenta notevolmente per fornire più funzioni per amputati. Per garantire un controllo accurato di tali sistemi, e di ridurre l'abbandono delle nuove tecnologie, occorre stabilire formazione adeguata. Questo è probabilmente più successo se si basa su strategie di apprendimento inerenti gli amputati.

Vision può svolgere un ruolo importante durante leARNING di movimenti della mano. Studi comportamentali hanno dimostrato che osservando le azioni degli altri 7 o utilizzando segnali visivi 8, individui normodotati imparano e coordinare nuovi movimenti. Attraverso un processo di osservazione, comprensione e l'esecuzione di un'azione osservata, gli individui sono in grado di imitare le azioni degli altri. Reti corticali specifici, che possono includere un sistema di neuroni specchio (MNS), si ritiene essere alla base di questa funzionalità, e possono avere un ruolo nel controllo protesi. 9-11

Il ruolo dell'imitazione potrebbe non solo essere limitato a eseguire azioni che sono già state viste, ma insieme con il MNS, consente l'esecuzione di movimenti che non sono ancora stati osservati ma estrapolati dal repertorio motorio dell'osservatore. 12, infatti, l'imitazione non possono necessariamente essere un'abilità innata, ma una accruement delle capacità motorie nel tempo che portano ad azioni più esperti e sofisticati. 13 La strength di osservare le azioni, oltre semplicemente immaginarle, ha dimostrato di migliorare l'apprendimento di nuove attività. 14 Pertanto, l'imitazione può essere un approccio pragmatico per amputati di formazione, come l'evidenza suggerisce che un processo diretto obiettivo 15, con l'obiettivo in ambito riabilitativo di abilitare la funzione della mano protesica utile.

Studi riabilitazione hanno dimostrato separatamente che segnali visivi, come le simulazioni virtuali di una mano protesica, incoraggiano amputati durante formazione di riabilitazione. 16 Inoltre, l'uso della ripetizione quando è condotto in un paradigma bloccato ha dimostrato di consentire una rapida formazione di arto superiore protesico controllo. 17 Mentre simulazioni virtuali hanno dimostrato di essere altrettanto efficace come un reale controllo di protesi di mano per consentire agli utenti abili-corpo per controllare i dispositivi mioelettriche, 18 il loro effetto sulla amputati utilizzano misure di outcome standardizzate non è chiaro. Infine, dove i protocolli per AMPU arto superioreformazione zione esiste, il ruolo dell'imitazione nell'apprendimento del controllo protesi non è esplicitamente discussa. 19,20

Questo studio mira a capire se l'uso di imitazione, in combinazione con la ripetizione e rinforzo, ha un impatto positivo sulla apprendimento del controllo protesico multifunzionale come parte di un programma di formazione strutturato.

Presentato qui è un caso di un amputato transradiale che è stato addestrato ad usare una mano protesica multifunzionale. Il partecipante aveva già abituate ad operare protesi tradizionali mioelettriche. Usando segnali visivi, sia sotto forma di imitazione di un dimostratore sana e semplice computer di feedback visivo, il amputato rapidamente migliorato la gestione del suo nuovo dispositivo.

Protocol

Questo studio è stato condotto in conformità con la Dichiarazione di Helsinki, come approvato dal comitato etico della ricerca locale. Lo studio è stato spiegato in dettaglio al partecipante prima di iniziare, permettendo al partecipante il tempo per valutare la decisione di prendere volontariamente parte allo studio e confermare la sua partecipazione entro informato, consenso scritto. Nota: Un uomo, di età compresa tra 27 anni, ha preso parte allo studio. Il partecipante ha avuto vision…

Representative Results

Le prestazioni di base SHAP del partecipante con la sua protesi quotidiana era 81 quando misurata dal personale clinico 8 mesi prima del test. Un punteggio SHAP di 100 rappresenta la funzione della mano normodotati. 24 Il partecipante ha ottenuto un punteggio complessivo di 58 SHAP durante la sessione ingenuo con il sistema di controllo della protesi più avanzato. Tuttavia, dopo 3 mesi e senza ulteriore interazione con il nuovo sistema, oltre alla formazione strutturato, il partecipante ha ottenuto un punteg…

Discussion

I nostri risultati suggeriscono per il partecipante in questo studio che la formazione strutturata ha contribuito a migliorare il controllo di una protesi della mano multifunzionale durante una singola sessione. Il programma strutturato utilizzato qui era una combinazione di imitazione, la ripetizione e il rafforzamento dei movimenti della mano che il partecipante non è stato in grado di completare con la mano protesica tradizionale.

Anche se il partecipante ha ottenuto superiore con la pro…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Gli autori desiderano ringraziare l'onorevole Hans Oppel ei suoi tecnici prostetici di Otto Bock Healthcare Products GmbH per la fabbricazione del socket utilizzato dal partecipante in questo studio. Questo studio è stato sostenuto finanziariamente dal Consiglio europeo della ricerca (CER) attraverso l'ERC Advanced Grant DEMOVE (n ° 267.888), il Consiglio austriaco per la ricerca e sviluppo tecnologico, e il ministero federale austriaco della scienza, della ricerca e dell'economia.

Materials

Michelangelo Hand Otto Bock Healthcare Products GmbH, A 8E500=L-M
AxonRotation Otto Bock Healthcare Products GmbH, A 9S503
Wrist Flexor Otto Bock Healthcare Products GmbH, A  – prototype unit
AxonMaster Otto Bock Healthcare Products GmbH, A 13E500
Electrode Otto Bock Healthcare Products GmbH, A 13E200=50AC
ScissorFenceElectrodeCarrier Otto Bock Healthcare Products GmbH, A  – prototype unit
Acquisition Software Otto Bock Healthcare Products GmbH, A  – prototype unit
Carbon shaft Otto Bock Healthcare Products GmbH, A  – prototype unit

References

  1. Forssberg, H., Eliasson, A. C., Kinoshita, H., Johansson, R. S., Westling, G. Development of human precision grip. I: Basic coordination of force. Experimental Brain Research. 85 (2), 451-457 (1991).
  2. Forssberg, H., Kinoshita, H., Eliasson, A. C., Johansson, R. S., Westling, G., Gordon, A. M. Development of human precision grip. II. Anticipatory control of isometric forces targeted for object’s weight. Experimental Brain Research. 90 (2), 393-398 (1992).
  3. Gordon, A. M., Forssberg, H., Johansson, R. S., Eliasson, A. C., Westling, G. Development of human precision grip. III. Integration of visual size cues during the programming of isometric forces. Experimental Brain Research. 90 (2), 399-403 (1992).
  4. Forssberg, H., Eliasson, A. C., Kinoshita, H., Westling, G., Johansson, R. S. Development of human precision grip. IV. Tactile adaptation of isometric finger forces to the frictional condition. Experimental Brain Research. 104 (2), 323-330 (1995).
  5. Eliasson, A. C., et al. Development of human precision grip. V. anticipatory and triggered grip actions during sudden loading. Experimental Brain Research. 106 (3), 425-433 (1995).
  6. Roche, A. D., Rehbaum, H., Farina, D., Aszmann, O. C. Prosthetic Myoelectric Control Strategies A Clinical Perspective. Current Surgery Reports. 2 (44), (2014).
  7. Buccino, G., et al. Neural circuits underlying imitation learning of hand actions: An event-related fMRI study. Neuron. 42 (2), 323-334 (2004).
  8. Saunders, J. A., Knill, D. C. Humans use continuous visual feedback from the hand to control fast reaching movements. Experimental Brain Research. 152 (3), 341-352 (2003).
  9. Rizzolatti, G., Craighero, L. The mirror-neuron system. Annual Review of Neuroscience. 27, 169-192 (2004).
  10. Maruishi, M., et al. Brain activation during manipulation of the myoelectric prosthetic hand: a functional magnetic resonance imaging study. NeuroImage. 21 (4), 1604-1611 (2004).
  11. Cusack, W. F., et al. A Neural activation differences in amputees during imitation of intact versus amputee movements. Frontiers in Human Neuroscience. 6 (June), 182 (2012).
  12. Vogt, S., Buccino, G., Wohlschläger, A. M., Canessa, N., Shah, J. N., Zilles, K., Eickhoff, S. B., Freund, H. J., Rizzolatti, G., Fink, G. R. Prefrontal involvement in imitation learning of hand actions: Effects and expertise. Neuroimage. 37 (4), 1371-1383 (2007).
  13. Gonzalez-Rosa, J. J., Natali, F., Tettamanti, A., Cursi, M., Velikova, S., Comi, G., Gatti, R., Leocani, L. Action observation and motor imagery in performance of complex movements: Evidence from EEG and kinematics analysis. Behavioural Brain Research. 281, 290-300 (2015).
  14. Bekkering, H., Wohlschläger, A. M., Gattis, M. Imitation of gestures in children is goal-directed. The Quarterly Journal of Experimental Psychology. 53 (1), 153-164 (2000).
  15. Catmur, C., Walsh, V., Heyes, C. Associative sequence learning: the role of experience in the development of imitation and the mirror system. Philosophical Transactions of the Royal Society B. 364 (1528), 2369-2380 (2009).
  16. Resnik, L., Etter, K., Klinger, S. L., Kambe, C. Using virtual reality environment to facilitate training with advanced upper-limb prosthesis. Journal of Rehabilitation Research and Development. 48 (6), 707-718 (2011).
  17. Bouwsema, H., van der Sluis, C. K., Bongers, R. M. The role of order of practice in learning to handle an upper-limb prosthesis. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 89 (9), 1759-1764 (2008).
  18. Bouwsema, H., vander Sluis, C. K., Bongers, R. M. Learning to control opening and closing a myoelectric hand. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 91 (9), 1442-1446 (2010).
  19. Simon, A. M., Lock, B. A., Stubblefield, K. A. Patient training for functional use of pattern recognition-controlled prostheses. Journal of Prosthetics and Orthotics JPO. 24 (2), 56-64 (2012).
  20. Stubblefield, K. A., Miller, L. A., Lipschutz, R. D., Kuiken, T. A. Occupational therapy protocol for amputees with targeted muscle reinnervation. The Journal of Rehabilitation Research and Development. 46 (4), 481 (2009).
  21. Amsüss, S., Roche, A. D., Göbel, P., Graimann, B., Farina, D., Aszmann, O. C. Regaining high functional, multiple degrees of freedom hand control following bionic reconstruction. , (2014).
  22. Dosen, S., Muller, K. -. R., Farina, D. Myoelectric Control of Artificial Limbs—Is There a Need to Change Focus [In the Spotlight]. IEEE Signal Processing Magazine. 29 (5), (2012).
  23. Amsuess, S., Gobel, P., Graimann, B., Farina, D. A Multi-Class Proportional Myocontrol Algorithm for Upper Limb Prosthesis Control: Validation in Real-Life Scenarios on Amputees. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering : A Publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. 4320(c), 1-11 (2014).
  24. Light, C. M., Chappell, P. H., Kyberd, P. J. Establishing a Standardized Clinical Assessment Tool of Pathologic and Prosthetic Hand Function: Normative Data, Reliability, and Validity. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 83 (6), 776-783 (2002).
  25. Wolpert, D. M., Ghahramani, Z., Jordan, M. I. An internal model for sensorimotor integration. Science (New York, N.Y). 269 (5232), 1880-1882 (1995).
  26. Shadmehr, R., Mussa-Ivaldi, F. A. Adaptive representation of dynamics during learning of a motor task. The Journal of Neuroscience the Official Journal of the Society for Neuroscience. 14 (5 Pt 2), (1994).
  27. Hogervorst, T., Brand, R. A. Mechanoreceptors in joint function. The Journal of Bone and Joint Surgery. American Volume. 80 (9), 1365-1378 (1998).
  28. Bosco, G., Poppele, R. E. Proprioception from a spinocerebellar perspective. Physiological Reviews. 81 (2), 539-568 (2001).
  29. Iacoboni, M., Molnar-Szakacs, I., Gallese, V., Buccino, G., Mazziotta, J. C. Grasping the intentions of others with one’s own mirror neuron system. PLoS Biology. 3 (3), 0529-0535 (2005).
  30. Williams, J. H. G., Whiten, A., Waiter, G. D., Pechey, S., Perrett, D. I. Cortical and subcortical mechanisms at the core of imitation. Social Neuroscience. 2 (1), 66-78 (2007).
  31. Allison, T., Puce, A., McCarthy, G. Social perception from visual cues: Role of the STS region. Trends in Cognitive Sciences. 4 (7), 267-278 (2000).
  32. Thompson, J. C., Hardee, J. E., Panayiotou, A., Crewther, D., Puce, A. Common and distinct brain activation to viewing dynamic sequences of face and hand movements. NeuroImage. 37 (3), 966-973 (2007).
  33. Binkofski, F., et al. A fronto-parietal circuit for object manipulation in man: Evidence from an fMRI-study. European Journal of Neuroscience. 11 (9), 3276-3286 (1999).
  34. Iacoboni, M. Cortical Mechanisms of Human Imitation. Science. 286 (5449), 2526-2528 (1999).

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Roche, A. D., Vujaklija, I., Amsüss, S., Sturma, A., Göbel, P., Farina, D., Aszmann, O. C. A Structured Rehabilitation Protocol for Improved Multifunctional Prosthetic Control: A Case Study. J. Vis. Exp. (105), e52968, doi:10.3791/52968 (2015).

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