研究人员研究权力假期对患者的影响

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Helen Huang博士 hhuang11@ncsu.edu. 919.515.5218.

哑光船员 matt_shipman@ncsu.edu. 919.515.6386.

动力下肢假肢持有提高患者的移动性，但技术的错误也可能导致一些用户跌跌撞撞。新的研究究竟在这些技术失败时检查了什么，目的是开发新一代更强大的动力假体。

“我的作品专注于开发技术，将人体肌肉中的电信号转化为控制动力假肢的信号 - 例如解码肌肉信号，以讲述它需要走向楼梯上的假肢，”博士说一份关于工作论文的高级作者Helen Huang，北卡罗来纳州立大学联合生物医学工程计划和教堂山北卡罗来纳大学的副教授。

“但有时这种”解码“技术会犯错误，例如思考某人想要爬得一步，”张某的铅作家和博士学位。联合生物医学工程计划中的学生。“这是一个问题，因为我们不想让用户有磕磕绊绊的风险。”

当解码技术中出现错误时，黄的团队列出了有源假肢的用户究竟发生了什么。

“我们不仅要提高解码准确性，而是确定哪些错误很重要，这对用户几乎没有影响，”““了解问题是找到使这些假肢更可靠的方法的重要一步。”

为了解决这个问题，研究人员已经研究了学科使用定制的假肢设备，这些设备被编程为犯错误。这是在实验室设置中完成的，使Huang的团队能够监控每个用户的平衡和生物力学。用户也被问到每次试验期间他们感受到的稳定性。

研究人员发现，一些错误是如此微不足道，用户甚至没有注意到它们 - 特别是持续时间短的错误，或者当用户的重量没有应用于假肢腿时发生的错误。

但持续更长时间的错误，或者当用户的重量在假肢肢体上时发生的错误更加明显。研究人员还确定了临界，或特别明显的错误，错误也表现出大量的“机械工作变化”，这意味着假肢肢体认为它必须比预期的用户更大或更少的工作。可以看到“稳定”测试的视频https://www.youtube.com/watch?v=zfka6agrkdg&feature=youtu.be.。可以在页面顶部看到“不稳定”测试的视频，或者在https://www.youtube.com/watch?v=-bnca0cqzmg&feature=youtu.be.。

“我们将在此工作前进的时候我们正在做的一项工作是寻求限制机械工作变化的方法，”黄说。

“任何涉及人类界面的系统都会有偶尔错误，”黄笔记。“但我们认为我们可以找到有效地微不足道的误差的方法。”

本文，“运动模式识别误差对膝关型PROSPESES中动力控制的影响，“在线在线发布在杂志上神经系统和康复工程上的IEEE交易。本文由联合生物医学工程方案的实验室经理Ming Liu合作。该工作得到了国家科学基金会，由授权号码1406750和1361549，由国防部W81XWH-09-2--0020，国家残疾人残疾协会研究所的拨款号为H133G130308。

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编辑注：研究摘要跟随。

“运动模式识别误差对膝关型膝关型前膝关节术的激成控制的影响”

作者：范张，明刘和何黄，北卡罗来纳州立大学和北卡罗来纳大学在教堂山

发表：即将到来神经系统和康复工程上的IEEE交易

迪伊：10.1109 / TNSRE.2014.2327230

抽象的：最近的研究报告了各种方法，识别关于运动方式的临时的意图，这可能对于动力人工腿的激进控制可能是有用的。但是，偶尔的机器模式识别识别中的错误是不可避免的。当这些意图识别决策用于激进假体控制时，决策误差对假肢和用户任务表现的操作的影响是未知的。Hence, the goals of this study were to (1) systematically investigate the effects of locomotion mode recognition errors on volitional control of powered prosthetic legs and the user’s gait stability, and (2) identify the critical mode recognition errors that impact safe and confident use of powered artificial legs in lower limb amputees. Five able-bodied subjects and two above-knee (AK) amputees were recruited and tested when wearing a powered AK prosthesis. Four types of locomotion mode recognition errors with different duration and at different gait phases were purposely applied to the prosthesis control. The subjects’ gait stabilities were subjectively and objectively quantified. The results showed that not all of the mode recognition errors in volitional prosthesis control disturb the subjects’ gait stability. The effects of errors on the user’s balance depended on (1) the gait phase when the errors happened and (2) the amount of mechanical work change applied on the powered knee caused by the errors. Based on the study results, “critical errors” were defined and suggested as a new index to evaluate locomotion mode recognition algorithms for artificial legs. The outcome of this study might aid the future design of volitionally-controlled powered prosthetic legs that are reliable and safe for practice.