Untersuchung der lokomotorischen Erwartungen für aufsteigende/absteigende Steigungen und Treppen bei Patienten mit Gliedmaßenamputationen (JCE)

Patienten mit Amputationen der unteren Gliedmaßen werden mit Prothesen ausgestattet, die mechanisch und/oder elektronisch sein können. Diese Prothesen können monoartikulär (nur das Sprunggelenk) oder biartikulär (z. B. Knie und Sprunggelenk) sein. Für amputierte Patienten werden Situationen, die trivial erscheinen mögen, wie das Steigen und Hinabsteigen von Treppen, komplex. Somit verlangsamt eine nicht amputierte Person beim Herabsteigen von Treppen den Abstieg, indem sie die Oberschenkelmuskeln anspannt, die dem amputierten Patienten offensichtlich fehlen. Aktuelle Prothesen, bekannt als "intelligente" (oder "Mikroprozessor") Prothesen, ermöglichen es, die Fortbewegung erst nach dem ersten Schritt anzupassen und den Patienten bei Auf-/Abstiegssituationen an Hängen und Treppen zu unterstützen. Die nächste technologische Herausforderung bei der Entwicklung von Geräten für die unteren Extremitäten besteht darin, diese komplexen Umgebungssituationen antizipieren zu können, um die Bewegung zu sichern und zu erleichtern, noch bevor das Hindernis überwunden oder das Gelände gewechselt wird.

Dieses Projekt plant, die lokomotorischen Erwartungen, die üblicherweise während des Gehens gemacht werden, als Mittel zur Regulierung des lokomotorischen Musters zu verwenden. Wir glauben, dass diese Erwartungshaltung situationsabhängig ist, d. h. eine besondere Erwartungshaltung beim Hinauf- oder Herabsteigen eines Abhangs oder beim Annähern an eine Treppe usw. Um diese lokomotorischen Erwartungen zu verstehen und zu beschreiben, planen wir den Einsatz neuer Techniken, die als überwachtes maschinelles Lernen bezeichnet werden. Diese ermöglichen eine Einordnung des Bewegungsverhaltens beim Gehen an Steigungen oder Treppen. In der zweiten Phase möchten wir die Eigenschaften der Bewegungen der Gelenke und der Muskeln während dieser Anpassungen genau beschreiben. Das Endziel dieser Arbeit ist die Schaffung eines autonomen Sensorsystems zur Steuerung des antizipatorischen Verhaltens einer Beinprothese.