Strategien zur Steuerung von Roboterhandprothesen über HD-sEMG und zur Wiederherstellung des sensorischen Feedbacks über TENS
Entwicklung innovativer Strategien zur Steuerung robotergestützter Handprothesen basierend auf hochdichter Elektromyographie und Wiederherstellung sensorischer Rückmeldungen durch transkutane Elektrostimulation
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Phase
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Emanuele Gruppioni, PhD
- Telefonnummer: +390516936609
- E-Mail: e.gruppioni@inail.it
Studienorte
-
-
BO
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Budrio, BO, Italien, 40054
- Rekrutierung
- Centro Protesi Inail
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Kontakt:
- Emanuele Gruppioni, PhD
- Telefonnummer: +390516936609
- E-Mail: e.gruppioni@inail.it
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Kontakt:
- E-Mail: e.gruppioni@inail.it
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Hauptermittler:
- Emanuele Gruppioni, PhD
-
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Amputation der oberen Gliedmaßen;
- Stabiler klinischer Zustand;
- Hautintegrität des Stumpfes;
- Alter zwischen 18 und 65 Jahren;
- Hohe Motivation zur Teilnahme am Studium und Akzeptanz des Studienzwecks;
- Unterzeichnete Einverständniserklärung.
Ausschlusskriterien:
- Klinische Instabilität;
- Dehiszenz der Amputationswunde;
- Nichterfüllung der Einverständniserklärung;
- Schwangerschaftszustand;
- Implantierte Geräte, die die TENS-Stimulation beeinträchtigen können (z. B. Herzschrittmacher);
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Grundlegende Wissenschaft
- Zuteilung: N / A
- Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Anzahl der Arme
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / ArmTeilnehmergruppe / Arm |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
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Experimental: Alle Teilnehmer
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Messung des elektrischen Muskelsignals mit HD-sEMG-Sensoren, Training eines Mustererkennungsklassifikators zur Handgestenerkennung, Verifizierung und Vergleich mit dem Stand der Technik.
Anwendung von TENS mittels nicht-invasiver oberflächlicher Elektroden auf der Stumpfhaut der Teilnehmer zur Wiederherstellung multimodaler somatotopischer Empfindungen von Mechanozeption, Nozizeption und Thermozeption.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Verbessern Sie die Dekodierung von Gesten mithilfe von HD-sEMG-Dekodierungsalgorithmen
Zeitfenster: bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 2 Jahre bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 2 Jahre
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Die Leistung von HD-sEMG-Klassifikatoren mit variabler Klassenanzahl wird in der Offline-Phase hinsichtlich der Genauigkeit der Klassifizierung und des F1-Scores bewertet.
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bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 2 Jahre bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 2 Jahre
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Erwecken Sie bei Amputierten somatische Empfindungen
Zeitfenster: bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 2 Jahre bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 2 Jahre
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Die Leistung der Stimulationsstrategie wird im Hinblick auf die Genauigkeit der Reizunterscheidung bewertet, ein Parameter, der angibt, wie oft die Versuchsperson im Vergleich zur Gesamtzahl der durchgeführten Stimulationen die vom Experimentator hervorgerufene Art der Empfindung korrekt meldet.
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bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 2 Jahre bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 2 Jahre
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Erhöhen Sie die Anzahl der zu klassifizierenden Handgriffe
Zeitfenster: bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 2 Jahre bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 2 Jahre
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Es soll die Möglichkeit untersucht werden, die Anzahl der Gesten, die durch das entwickelte Klassifizierungssystem klassifiziert werden können, im Vergleich zur Anzahl der Gesten, die durch herkömmliche prothetische Steuerungslösungen reproduziert werden können, zu erhöhen, und die Intuitivität bei der Verwendung von Klassifikatoren zur Steuerung einer polyartikulierten Prothese zu bewerten.
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bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 2 Jahre bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 2 Jahre
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Entwicklung von Kodierungsstrategien
Zeitfenster: bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 2 Jahre bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 2 Jahre
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Entwickeln Sie neue Algorithmen zur Dekodierung motorischer Absichten aus dem myoelektrischen Signal und neue Kodierungsalgorithmen für die sensorische Wiederherstellung durch nicht-invasive Stimulation und bewerten Sie die Intuitivität der entwickelten Strategien.
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bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 2 Jahre bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 2 Jahre
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- CP-PAS-01-23
- 528-2023 (Andere Kennung: Ethics Committee)
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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