뇌졸중 인구의 보행 역학에 대한 FES 개입의 효과

족부 하강과 관련된 편마비는 뇌졸중 생존자의 50%에서 발생하며 종종 개인의 보행 능력을 손상시킵니다. FES(Functional Electrical Stimulation) 기반 신경 보철 장치는 족저하를 교정하기 위해 개발되었습니다. 이러한 장치의 효능은 초기에 Liberson et al.에 의해 조사되었습니다. 그는 전기 자극이 마비된 사지의 기능적 움직임을 회복하는 데 도움이 될 수 있음을 입증했습니다. 발을 떨어뜨리는 보조 외에도 이러한 장치는 뇌졸중 환자의 보행 속도, 거리, 보폭 및 생리적 비용과 같은 생체 역학적 변수에서 상당한 개선을 보여주었습니다. 전기자극이 보행회복에 미치는 영향을 종합적으로 이해하기 위해서는 기능적 전기자극 중재시 보행의 동적인 측면을 분석하고 보행변동성을 측정하는 것이 중요하다. 제안된 조사에서 우리는 6개월 동안 발목과 무릎의 양측 사이클로그램을 사용하여 FES 보조 보행의 '보행 대칭'을 결정할 것입니다. 이 새로운 접근 방식은 보행 주기의 모든 인스턴스에서 대칭선에서 관절의 편차를 측정하여 균형의 역학과 복잡성을 설명하고 보행 대칭의 더 나은 측정을 제공할 것입니다. 이 결과 측정을 활용하면 발목에서 전기 자극의 역할과 이 효과가 걷는 동안 무릎과 고관절로 어떻게 변환되는지 이해할 수 있습니다. 선택적 근육 그룹의 표면 근전도(EMG)의 변화는 FES가 뇌졸중 후 근육 재훈련에 어떻게 기여할 수 있는지를 보여줄 것입니다. FES 개입의 이월 효과를 종합적으로 분석하기 위해 고급 신호 처리 알고리즘을 사용하여 EMG 신호에서 FES 아티팩트를 제거합니다. 마지막으로 패턴 분류 알고리즘을 사용하여 뇌졸중 개인의 전반적인 보행 회복 과정을 추적하고 정량화하는 고급 데이터 마이닝 기술인 PCA(Principal Component Analysis)를 사용합니다. 보행 대칭 측정 및 EMG는 기준선 및 6개월 간격에서 명확한 분리를 볼 수 있도록 통계적으로 분류됩니다. 이 분류를 통해 개입에 가장 반응이 좋았던 개인을 식별할 수 있습니다. 이 정보는 매우 중요하며 연구자와 임상의가 재활 과정을 다시 전략화할 수 있게 해줍니다. 이러한 과학적 평가는 FES 장치 또는 기술의 추가 개발 및 구현을 위한 기반을 제공하여 기본 및 임상 발견을 신경 장애를 치료하는 더 나은 방법으로 전환하려는 NINDS의 기본 목표를 지원합니다.