HD-sEMG を介してロボットハンド義手を制御し、TENS を介して感覚フィードバックを復元する戦略
高密度筋電図検査と経皮電気刺激による感覚フィードバックの回復に基づくロボットハンド義手の制御のための革新的戦略の開発
上肢切断は現在でも重度の障害を引き起こしています。現在市販されているプロテーゼは、切断患者の失われた機能を部分的に回復することができます。
四肢の運動能力に加えて、義肢システムは、物体との接触中に周囲環境からの感覚情報を復元することも目指す必要があります。
したがって、双方向性の人工器官を開発することが重要です。
したがって、高密度表面筋電図などの遠心性チャネルをデコードするための新しい技術と、TENS を使用して機械受容、侵害受容、および熱受容のマルチモーダルな体性感覚を返すための求心性チャネルのエンコードのための新しい技術の開発が重要であることは明らかです。患者のプロテーゼの使用を改善します。
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (推定)
30
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：Emanuele Gruppioni, PhD
- 電話番号：+390516936609
- メール：e.gruppioni@inail.it
研究場所
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BO
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Budrio、BO、イタリア、40054
- 募集
- Centro Protesi Inail
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コンタクト：
- Emanuele Gruppioni, PhD
- 電話番号：+390516936609
- メール：e.gruppioni@inail.it
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コンタクト：
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主任研究者：
- Emanuele Gruppioni, PhD
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
説明
包含基準:
- 上肢切断。
- 安定した臨床状態。
- 切り株の皮膚の完全性。
- 年齢は18歳から65歳まで。
- 研究に参加する高いレベルの動機と研究の目的の受け入れ。
- インフォームドコンセント文書に署名。
除外基準:
- 臨床的不安定性;
- 切断創の裂開。
- インフォームド・コンセントを完了していない場合。
- 妊娠の状態。
- TENS 刺激を妨げる可能性のある埋め込み型デバイス (例: ペースメーカー）;
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：基礎科学
- 割り当て：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：参加者全員
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HD-sEMG センサーによる筋肉の電気信号の測定、手のジェスチャー認識のためのパターン認識分類器のトレーニング、検証と最先端技術との比較。
参加者の断端皮膚に非侵襲性の表面電極を使用して TENS を適用し、機械受容、侵害受容、熱受容のマルチモーダルな体性感覚を回復します。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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HD-sEMG デコード アルゴリズムによるジェスチャ デコードの改善
時間枠：学習完了まで、平均 2 年 学習完了まで、平均 2 年
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可変数のクラスを使用した HD-sEMG 分類器のパフォーマンスは、分類の精度と F1 スコアの観点からオフライン段階で評価されます。
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学習完了まで、平均 2 年 学習完了まで、平均 2 年
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切断患者の体性感覚を引き出す
時間枠：学習完了まで、平均 2 年 学習完了まで、平均 2 年
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刺激戦略のパフォーマンスは、刺激識別精度の観点から評価されます。刺激識別精度は、実行された刺激の総数と比較して、被験者が実験者によって引き起こされた感覚の種類を正確に報告した回数を識別するパラメータです。
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学習完了まで、平均 2 年 学習完了まで、平均 2 年
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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分類される手の握りの数を増やす
時間枠：学習完了まで、平均 2 年 学習完了まで、平均 2 年
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従来の義肢制御ソリューションによって再現できるジェスチャーの数と比較して、開発された分類システムによって分類できるジェスチャーの数を増やす可能性を調査し、分類器を使用して多関節義肢を制御する際の直観性を評価する。
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学習完了まで、平均 2 年 学習完了まで、平均 2 年
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エンコーディング戦略の開発
時間枠：学習完了まで、平均 2 年 学習完了まで、平均 2 年
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筋電信号から運動意図を解読するための新しいアルゴリズムと、非侵襲的刺激による感覚回復のための新しいエンコードアルゴリズムを開発し、開発された戦略の直観性を評価します。
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学習完了まで、平均 2 年 学習完了まで、平均 2 年
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2024年4月23日
一次修了 (推定)
2025年12月22日
研究の完了 (推定)
2026年4月22日
試験登録日
最初に提出
2024年6月24日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年6月27日
最初の投稿 (実際)
2024年7月3日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2024年7月3日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年6月27日
最終確認日
2024年6月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。