의지 제어를 위한 의도 인식
2024년 9월 9일 업데이트: Georgia Institute of Technology
전동 대퇴 보철물에 대한 사용자 독립적 의도 인식
이 작업은 전동 보철물을 위한 새로운 알고리즘에 초점을 맞추고 인간 대상 테스트에서 이를 테스트할 것입니다.
무릎 위를 절단한 사람은 로봇 보철물을 착용하고 걸으며 지역 사회 보행을 시뮬레이션하는 지형에서 보행합니다.
이 연구는 고급 알고리즘의 성능을 집으로 가져가는 장치와 고급 알고리즘을 사용하지 않는 로봇 시스템과 비교할 것입니다.
연구 개요
상세 설명
이 연구의 초점은 개별 환자 보행에 개인화되는 의도 인식 시스템의 배치를 돕기 위해 강화된 보철물에서 의도 인식 시스템을 자체적으로 적응시키는 제안된 새로운 인공 지능(AI) 시스템입니다.
연구자들은 자가 적응형 의도 인식 시스템을 사용하는 보철물이 보행 속도를 향상시킬 것이라는 가설을 세웠습니다.
독립적인 지역사회 보행은 경대퇴 절단(TFA)을 가진 개인에게 더 어려운 것으로 알려져 있으므로 연구는 전반적인 건강과 상관관계가 있고 기능적 의존성, 이동성 장애 및 폭포; 또한 느린 SSWS는 낮은 삶의 질(QOL), 참여 감소 및 우울증 증상과 관련이 있습니다.
자가 적응 의도 인식은 커뮤니티 설정에서 보행을 복원하고 구현을 개선할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있으며, 이는 고급 상지 보철물을 사용하는 환자의 QOL 및 장치 사용 증가와 관련이 있습니다.
이 실험에서 TFA 환자는 로봇 무릎/발목 보철물에 맞고 다양한 등급과 속도로 평지 보행, 램프 오르막 및 램프 하강을 포함하는 서킷 위를 걷게 됩니다. 자체 적응형 및 정적 사용자 독립적 시스템(제어 조건).
세 번째 조건은 환자에게 임상적으로 처방된 수동 보철 장치(매일 사용)가 동력 기술의 기준선 역할을 하도록 테스트될 것입니다.
연구자들은 자가 적응형 시스템이 환자 고유의 보행에 대한 최상의 예측을 학습하여 제어 및 기본 조건에 비해 기능 및 환자 보고 결과에서 이점을 얻을 것으로 기대합니다.
연구 유형
중재적
등록 (실제)
10
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Georgia
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Atlanta, Georgia, 미국, 30332
- Exoskeleton and Prosthetic Intelligent Controls Lab
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
18년 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
설명
포함 기준:
- 하지의 일방적 경퇴부 절단
- 18세 이상 75세 미만
- 관심 있는 모든 이동 작업을 수행할 수 있는 K3 또는 K4 수준 보행기(물리치료사 및/또는 보철기사의 평가 기준)
제외 기준:
- 심각한 신경근 또는 근골격계 장애 또는 참여를 방해하는 기타 동반 질환이 있는 개인(물리치료사 및/또는 보철기사의 평가 및 환자 자가 보고 기준)
- 실험 중 낙상의 위험이 적어 현재 임신 중인 자(환자 자기보고 기준)
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 기초 과학
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 스마트 로봇 무릎/발목 보철물
이 연구는 경대퇴 절단(단일 팔)을 가진 개인의 표본 모집단에서 수행될 것입니다.
각 참가자는 연구의 각 조건(반복 측정)으로 테스트합니다.
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개입은 이전에 팀에서 개발한 실험적인 로봇 무릎/발목 보철물입니다.
보행 성능을 향상시키는 데 사용됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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지상 자체 선택 보행 속도
기간: 1일
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이는 개인이 선호하는 지상 보행 속도를 측정하여 장치를 사용한 신체적 능력을 나타냅니다.
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1일
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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지상 보행 속도 평균 절대 오차(MAE)
기간: 1일
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이 결과는 첨단 보철물 컨트롤러의 마이크로프로세서에 내장된 기계 학습 모델이 사용자의 지상 보행 속도를 예측하는 오류입니다.
구체적으로, 평균 절대 오차(MAE)는 예측 보행 속도와 실제 보행 속도, 즉 사용자가 실제로 걷고 있는 속도 사이에서 계산됩니다.
지상 실제 측정값은 모션 캡처 시스템으로 측정되며 질량 속도 중심으로 간주됩니다.
보행 속도 예측은 50ms마다 이루어지며 가장 가까운 질량 중심 속도와 비교됩니다.
이 측정의 경우, 보행 속도 MAE가 낮을수록 사용자의 실제 보행 속도를 정의하는 정확도가 더 높음을 나타내며, 따라서 숫자가 낮을수록 결과가 향상되었음을 나타냅니다.
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1일
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런닝머신 보행 속도 평균 절대 오차(MAE)
기간: 1일
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이 결과는 첨단 보철물 컨트롤러의 마이크로프로세서에 내장된 기계 학습 모델이 런닝머신에서 사용자의 걷는 속도를 예측하는 오류입니다.
구체적으로, 평균 절대 오차(MAE)는 예측 보행 속도와 실제 보행 속도, 즉 사용자가 실제로 걷고 있는 속도 사이에서 계산됩니다.
지상 실측 측정은 실제 런닝머신 속도(런닝머신 시험용)로 측정됩니다.
보행 속도 예측은 50ms마다 이루어지며 가장 가까운 질량 중심 속도와 비교됩니다.
이 측정의 경우, 보행 속도 MAE가 낮을수록 사용자의 실제 보행 속도를 정의하는 정확도가 더 높음을 나타내며, 따라서 숫자가 낮을수록 결과가 향상되었음을 나타냅니다.
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1일
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Aaron Young, Ph.D., Georgia Institute of Technology
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2023년 9월 1일
기본 완료 (실제)
2024년 5월 23일
연구 완료 (실제)
2024년 5월 23일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 9월 8일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 9월 8일
처음 게시됨 (실제)
2022년 9월 13일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2024년 10월 2일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2024년 9월 9일
마지막으로 확인됨
2024년 8월 1일
추가 정보
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