Sicherheit und Machbarkeit von ExoNET

Das ExoNET, eine passive Roboterlösung, die eine weiche, biomimetische und elastische Alternative zur Robotik bietet, die Intelligenz im mechanischen Design verkörpert. Mehrere Gruppen haben die Leistungssteigerung unter Verwendung von Federn mit individuell abgestimmten Parametern durch Optimierung untersucht. Hier ist es möglich, ein einfaches rekonfigurierbares System zu haben, das nicht nur die Leistung unterstützen, sondern auch das Training einfacher, schneller und vollständiger machen kann. Dieser Beitrag hat das Potenzial, für die Rehabilitation neurologisch beeinträchtigter Personen klinisch bedeutsam zu sein, da dieser Vorschlag untersuchen wird, wie das motorische Lernen durch neuartige Hilfstechnologien erleichtert werden kann.

Das Hauptziel dieser Studie ist die Bewertung der Sicherheit, Durchführbarkeit und Wirksamkeit des ExoNET. Insbesondere wollen die Ermittler sehen, ob das auf Schwerkraftunterstützung abgestimmte ExoNET zu einer Verringerung der Bizepsmuskelaktivität und einer Erhöhung des Bewegungsbereichs führt. Um dieses Ziel zu erreichen, planen wir, dass die Teilnehmer Aufgabenübungen zum Greifen, Anheben der Arme und Beugen mit dem ExoNET durchführen. Um diese Ziele zu erreichen, werden wir einen tragbaren Aktivitätstracker (MiGo) verwenden, um die Anzahl der durchgeführten Aktivitäten zu erfassen, ein tragbares Oberflächen-EMG-System (Delsys) auf den Bizepsmuskeln und ein markerloses System namens Kinect (Version 2), um die Verteilung zu erfassen der Bewegung.

Die Forscher gehen davon aus, dass Personen mit Armbewegungsdefiziten nach einem Schlaganfall, die mit ExoNET-Schwerkraftkompensation behandelt werden, ihre ARAT-Messungen stärker verbessern als Kontrollpersonen, die eine Scheinbehandlung erhalten. Zweitens verbessern sich behandelte Probanden in anderen klinischen Metriken und machen mehr Bewegungen als Kontrollen.