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Entwicklung eines Echtzeitreglers zur Schätzung der Gehleistung mithilfe eines bilateralen Knöchelexoskeletts

1. Juni 2026 aktualisiert von: University of Nebraska

Controller-Entwicklung zur Ermöglichung individualisierter Unterstützung in robotischen Sprunggelenk-Exoskeletten

Diese Studie entwickelt und testet einen neuen Controller für eine robotische Knöchel-Exoskelett (Biomotum), der sich in Echtzeit anpassen kann, um Menschen beim Gehen besser zu unterstützen. Das System lernt, wie sich jede Person bewegt, und passt automatisch die Menge und den Zeitpunkt der Unterstützung an, um das Gehen leichter und effizienter zu gestalten. Durch die Verwendung von Informationen der Person, die das Gerät trägt, kann das Exoskelett schnell das für sie beste Unterstützungsniveau finden. Das langfristige Ziel ist es, eine personalisierte Gehhilfe zu schaffen, die Menschen mit Mobilitätseinschränkungen helfen kann, sich bequemer und mit weniger Aufwand zu bewegen.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Dieses Projekt zielt darauf ab, einen Echtzeit-Adaptivregler für eine robotergestützte Knöchelexoskelett (Biomotum) zu entwickeln und zu testen, der die Unterstützung für jeden Benutzer personalisiert, indem er die Stoffwechselkosten minimiert und die Muskelaktivierungsmuster während des Gehens optimiert. Mithilfe von Human-in-the-Loop-Optimierung und fortschrittlicher muskuloskelettaler Modellierung wird der Regler das Drehmoment in Größe und Timing dynamisch anpassen, um schneller als mit aktuellen Methoden eine optimale Leistung zu erzielen.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

6

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Studienorte

  • Vereinigte Staaten
    • Nebraska
      • Omaha, Nebraska, Vereinigte Staaten, 68108
        • Biomechanics Research Building, University of Nebraska at Omaha

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Erwachsene

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • in der Lage, selbstständig 10 Minuten auf einem Laufband zu gehen,
  • frei von neurologischen, kardiovaskulären, pulmonalen oder muskuloskelettalen Erkrankungen, die Gehen und Bewegung einschränken,
  • keine aktuellen Schmerzen oder Verletzungen der unteren Extremitäten,
  • in der Lage, ein Exoskelett und Sicherheitsgurt zu tragen, kann eine informierte Einwilligung geben

Ausschlusskriterien:

  • Vorgeschichte neurologischer Erkrankungen, die Gang oder Gleichgewicht beeinträchtigt haben,
  • aktuelle oder kürzliche muskuloskelettale Verletzungen oder Operationen der unteren Extremitäten,
  • chronische Schmerzen der unteren Extremitäten beim Gehen,
  • Unfähigkeit, an moderater Intensität Sport teilzunehmen,
  • benötigen ein Hilfsmittel zum Gehen,
  • jegliche metabolische oder systemische Erkrankungen, die durch Bewegung verschlimmert werden könnten

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Machbarkeit des Geräts
  • Zuteilung: N / A
  • Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Single-Arm-Studie eines personalisierten Roboter-Knöchel-Exoskelett-Controllers
Dieser Arm verwendet ein Within-Subject-Design mit zwei Methoden zur Schätzung der Stoffwechselkosten im Vergleich zur Goldstandard-Messung der Stoffwechselkosten, wobei ein einzelner Teilnehmer zwei verschiedenen Messungen unterzogen wird. Dieses Design ermöglicht einen direkten Vergleich der Auswirkungen jeder Methode (d. h. Schätzung versus Goldstandard) innerhalb derselben Person, minimiert die interindividuelle Variabilität und erhöht die statistische Aussagekraft der Analyse.
Gerät: Adaptives Drehmomentregelsystem für Sprunggelenk-Exoskelett
Diese Intervention verwendet einen robotischen Knöchel-Exoskelett, der mit einem Echtzeit-Adaptivregler ausgestattet ist, der das Plantarflexionsdrehmoment basierend auf der Gehmechanik jedes Teilnehmers anpasst. Im Gegensatz zu Standard-Exoskelett-Controllern, die feste oder vorprogrammierte Unterstützungsstufen verwenden, setzt dieses System Human-in-the-Loop-Optimierung ein, um Drehmomentgröße und -zeitpunkt während des Laufbandgehens kontinuierlich zu aktualisieren. Der Regler integriert metabolische Schätzungen, kinematische Daten und muskuloskelettale Modellierung, um individualisierte Unterstützungsmuster zu identifizieren, die den Gehaufwand verringern und die Muskelaktivierungseffizienz verbessern. Teilnehmer absolvieren mehrere Gehversuche, während der Regler die Unterstützung automatisch modifiziert, um die optimalen personalisierten Einstellungen zu bestimmen.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Erfolgreicher Echtzeitbetrieb der Roboter-Knöchel-Exoskelett-Steuerung
Zeitfenster: bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 1 Jahr
Die Machbarkeit des Geräts wird durch den erfolgreichen Echtzeitbetrieb des robotischen Sprunggelenk-Exoskeletts und des adaptiven Controllers während des Laufbandgehens bewertet. Machbarkeit ist definiert als die Fähigkeit des Controllers, basierend auf eingehenden biomechanischen und physiologischen Daten kontinuierlich assistierende Drehmomente in Echtzeit zu erzeugen, zu aktualisieren und anzuwenden, ohne Systemausfall, Unterbrechung oder sicherheitsbedingte Beendigung. Ein erfolgreicher Betrieb wird durch kontinuierliche Controller-Funktion und synchronisierte Datenerfassung über die Gehversuche hinweg bestätigt.
bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 1 Jahr

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Netto-Stoffwechselrate während des Exoskelett-unterstützten Gehens gemessen durch indirekte Kalorimetrie
Zeitfenster: bis Studienende, durchschnittlich 1 Jahr
Der Netto-Sauerstoffverbrauch (VO₂) und die Kohlendioxidproduktion (VCO₂) werden während des Laufbandgehens mittels indirekter Kalorimetrie (Cosmed K5, Cosmed USA Inc., Chicago, IL) gemessen. Die Stoffwechselrate wird unter Verwendung von Standardgleichungen während stationärer Gehbedingungen berechnet. Die Messungen werden in regelmäßigen Abständen durchgeführt, um den Stoffwechselbedarf unter verschiedenen Exoskelett-Unterstützungskonfigurationen zu charakterisieren.
bis Studienende, durchschnittlich 1 Jahr
Geschätzter Stoffwechselumsatz abgeleitet aus der Gelenkraum-Muskel-Skelett-Modellierung
Zeitfenster: bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 1 Jahr
Die geschätzte Stoffwechselrate wird aus muskuloskelettalen Modellen des Gelenkraums unter Verwendung kinematischer und kinetischer Daten abgeleitet, die während des Gehens auf dem Laufband gesammelt wurden. Die modellbasierten Schätzungen werden schrittweise berechnet, um eine indirekte Schätzung des Stoffwechselbedarfs zu liefern, die mit direkten Messungen aus der indirekten Kalorimetrie verglichen werden kann.
bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 1 Jahr
Geschätzte Muskelaktivierung der unteren Gliedmaßen abgeleitet aus gelenkraumbasierter muskuloskelettaler Modellierung
Zeitfenster: bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 1 Jahr
Die Aktivierungsmuster der unteren Gliedmaßenmuskulatur werden mithilfe von muskel-skelett-basierten Gelenkraummodellen geschätzt, die auf Bewegungsaufzeichnungs- und Bodenreaktionskraftdaten basieren, die während des Gehens auf dem Laufband erfasst wurden. Geschätzte Muskelaktivierungswerte werden schrittweise berechnet, um die neuromuskuläre Beteiligung während des exoskelettunterstützten Gangs zu charakterisieren.
bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 1 Jahr
Untere Extremität Muskelaktivität gemessen durch Oberflächen-Elektromyographie während des Gehens
Zeitfenster: bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 1 Jahr
Die Muskelaktivierung der unteren Gliedmaßen (z. B. Musculus tibialis anterior, Musculus gastrocnemius medialis, Musculus gastrocnemius lateralis, Musculus soleus) wird während des Laufbandgehens mittels Oberflächenelektromyographie (Delsys) gemessen. EMG-Signale werden kontinuierlich erfasst und verarbeitet, um Muskelaktivierungsmuster während des exoskelettunterstützten Gangs zu quantifizieren.
bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 1 Jahr
Während der Laufband-Gehversuche, die während eines einzelnen Studienbesuchs durchgeführt wurden
Zeitfenster: bis Studienabschluss, durchschnittlich 1 Jahr
Die Konvergenz der Controller-Parameter wird während Human-in-the-Loop-Optimierungsversuchen bewertet, indem Änderungen der Controller-Verstärkung und Zeitparameter über aufeinanderfolgende Gehphasen hinweg ausgewertet werden. Konvergenz ist definiert als die Stabilisierung der Controller-Parameter innerhalb eines vordefinierten Bereichs während des Optimierungsprozesses.
bis Studienabschluss, durchschnittlich 1 Jahr

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

University of Nebraska

Mitarbeiter

Madonna Rehabilitation Hospital

Ermittler

  • Hauptermittler: Farah Fallahtafti, PhD, Department of Biomechanics, University of Nebraska at Omaha

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Geschätzt)

1. Juni 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. August 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Dezember 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

5. Dezember 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

30. Januar 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

6. Februar 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

2. Juni 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

1. Juni 2026

Zuletzt verifiziert

1. Dezember 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Andere Studien-ID-Nummern

  • 0587-25-FB
  • 55136 (Andere Zuschuss-/Finanzierungsnummer: Nebraska Research Initiative)

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Beschreibung des IPD-Plans

IPD wird nicht geteilt, da direkte Messungen nur für Baseline-Messungen durchgeführt werden, die die Modellierungssoftware verwenden wird. Die verwendeten Skripte und Codes werden über Open Source geteilt, aber das beinhaltet keine Subjektdaten.

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Ja

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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