中风踝关节机器人训练的皮质和生物力学动力学 (AbotMot)
行动不便通常是那些因中风导致慢性腿部无力的人面临的一个长期问题。 中风治疗的最新创新应用了运动学习原理,通过定期使用较弱的肢体进行活动练习来提高运动技能。 由于脚踝为正常行走和活动功能提供了关键扭矩,因此受影响脚踝的损伤对实现最佳活动能力恢复构成了主要限制。 为了解决这个问题,我们开发了一种新型踝关节机器人 (Anklebot) 来加强物理治疗,以改善中风后的行走和活动能力。 当用户无法完成动作时,此计算机控制设备会提供帮助,但如果用户处于活动状态,则不会提供帮助。
运动学习需要积极参与与任务相关的练习,以调节大脑的可塑性。 虽然自愿运动对于重塑运动控制回路很重要,但奖励和动机的大脑机制也可以发挥重要作用。 涉及奖励和动机的核心大脑网络增加了一个人对周围环境的参与,集中注意力并促使一个人接近奖励并避免惩罚。 这种参与度的增加以及与之相关的高涨情绪已被证明可以提高表现、记忆力和学习能力。
本研究的目的是调查在 3 周/3 节/周基于运动学习的训练期间使用 Anklebot 的中风患者的大脑和运动行为的反应。 将这些反应与 3 周的延迟进入期进行比较,在这段时间内参与者将执行相同时间的在家步行计划。 在为期 3 周的延迟进入步行计划之后,受试者被分为低奖励反馈组和高奖励反馈组。 低奖励反馈组接受 Anklebot 培训,仅对目标成功进行即时反馈,没有累积分数,并且与研究人员的社交互动最少。 高回报组获得累积分数和持续的社会支持,有资格在每次会议期间和研究完成时获得奖品。 所有受试者都玩游戏,因为无创脑电图和肌电图记录大脑和肌肉活动。 除了分析 Anklebot 训练前后的大脑信息外,还在第一次和最后一次机器人训练之前和之后立即评估脚踝运动控制和行走功能。
研究概览
详细说明
在获得知情同意后,这项试点研究将需要对所有受试者进行至少 11 次访问。 第一次访问将需要持续约 3 小时的筛选和资格测试,并将在老年评估诊所 (GAC) 的 VAMC(退伍军人管理局医疗中心)进行。 第二次和第三次访问将在 VAMC 人体运动性能实验室持续约 3 小时,包括收集无创脑电图、表面肌电图和心电图,以及使用脚踝机器人玩电子游戏练习脚踝运动。 此外,将在 Anklebot 训练前后评估步态和平衡功能的测量值。 在接下来的 3 周内,受试者将参加在家进行的受监控(日志)步行计划。 接下来的七次访问(训练计划)需要通过使用脚踝机器人玩视频游戏、收集运动控制数据但不收集任何电生理数据来进一步练习脚踝运动。第十一次访问(最终)与访问相同2 & 3。
访问 1:筛选评估包括审查病历、医学和神经系统检查以确定是否合格。 临床评估还将包括简易精神状态检查 (MMSE) 和流行病学研究中心 (CES-D)。 这些筛查工具的临床怀疑或证据表明可能干扰研究的痴呆症、抑郁症或其他认知缺陷将排除进一步的研究评估,并及时转介给精神病学或其他适当的健康专业人员进行进一步评估。 自动神经心理学评估指标 (ANAM) 也作为一种综合神经心理学工具进行管理,用于测量与认知功能和运动学习有关的神经心理学过程的多个方面。 此外,参与者将被要求以他们喜欢的速度在步态测量垫上步行 10 米 3 次,同时系上安全带并由经验丰富的研究助理陪同(不协助)。 这将有助于确定他们在数据分析期间分组的缺陷严重程度。 最后,由具有医学资格的工作人员进行标准的神经系统检查。
第 2 次、第 3 次和第 11 次访问:在研究登记和医学筛查之后,将使用 Anklebot 对受试者进行测试,同时记录脑电图、肌电图和心率 (ECG)。
首先,受试者将戴上一个弹力莱卡帽,里面装有 64 个由锡制成的凹陷 EEG 传感器。 参与者的皮肤将在每个传感器部位用棉签的末端轻轻磨损或摩擦,以去除油脂和死皮组织,从而建立良好的 EEG 信号传导。 皮不会破。 使用连接到注射器的钝头涂抹器,然后通过 64 个记录传感器中的每一个的开口应用 FDA 批准的无毒导电凝胶,以在记录部位的皮肤和相应的传感器之间建立凝胶的持续接触. 记录传感器也将放置在左眼上方和下方的皮肤上以监测眼球运动,以及两个耳垂上作为“非大脑”参考点。 接地电极部位将应用于额叶区域。 眼睛通道和参考点将用垫子轻轻打磨,用酒精擦拭,并准备好导电凝胶,以实现头皮和传感器表面之间的连续连接。 此外,表面 EMG 电极将应用于胫骨前肌、腓肠肌,如果需要,还会应用于麻痹腿的腓骨肌。 心电图记录的导线将双侧应用于锁骨下方的位置。
设置完成后,受试者将被要求在仪表化步态垫上行走 10 m,以记录 3 次首选和 3 次最快步行试验中的步态参数。 受试者将被要求重复这些步行任务,同时执行一项并发的认知任务,包括解决和口头报告简单算术问题的答案。 他们将佩戴步态带,并在他们走路时由研究人员密切关注,并根据需要进行坐姿休息以防止疲劳。 第二项测试将通过记录在测力板上安静站立时 30 秒的姿势摇摆试验来测量平衡控制。 三种平衡条件包括睁眼、闭眼和睁眼,同时执行一项并发的认知任务,包括解决和口头报告简单算术问题的答案。 将根据需要提供坐姿休息。
在基线功能测试之后,参与者将坐在椅子上,脚踝机器人将通过矫形膝关节支架和矫形鞋连接到他们的瘫痪腿上。 将根据需要使用垫子和缓冲垫以确保正确安装,并将护膝安装到椅子上以确保稳定性。 腿将放在带衬垫的支架上,膝盖呈 45 度角,脚可以自由移动。
设置完成后,受试者将被要求“玩”一系列电子游戏,方法是通过足底或背屈脚踝弯曲来移动计算机屏幕上的相应光标,以击中缓慢移动的目标。 第一场比赛持续约两分钟,在没有机器人协助的情况下进行,以评估受试者的基线运动控制和能力。 随后,持续约 4 分钟的 6 场比赛将提供不同级别的机器人支持,以指导或鼓励受试者完成规定的脚踝运动。 机器人支持的性质和数量将在整个会议期间有所不同,以促进短期运动学习和对麻痹脚踝的控制。 完成基于性能的训练系列后,重复进行两分钟的无协助游戏即可完成课程。 最后,将要求受试者像以前一样重复姿势摇摆和步行测试。
访问 4-10:参与者将坐在椅子上,脚踝机器人将通过矫形膝关节支架和矫形鞋连接到他们的瘫痪腿上。 将根据需要使用垫子和缓冲垫以确保正确安装,并将护膝安装到椅子上以确保稳定性。 腿将放在带衬垫的支架上,膝盖呈 45 度角,脚可以自由移动。
设置完成后,受试者将被要求“玩”一系列电子游戏,方法是通过足底或背屈脚踝弯曲来移动计算机屏幕上的相应光标,以击中缓慢移动的目标。 第一场比赛持续约两分钟,在没有机器人协助的情况下进行,以评估受试者的基线运动控制和能力。 随后,持续约 4 分钟的 6 场比赛将提供不同级别的机器人支持,以指导或鼓励受试者完成规定的脚踝运动。 机器人支持的性质和数量将在整个会议期间有所不同,以促进短期运动学习和对麻痹脚踝的控制。 完成基于性能的训练系列后,重复两分钟的无协助游戏即可完成课程。 在这些培训课程中,不会获取电生理数据,只有 Anklebot 本身获取的电机控制数据。
研究类型
注册 (实际的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习地点
-
-
Maryland
-
Baltimore、Maryland、美国、21201
- Baltimore VA Medical Center VA Maryland Health Care System, Baltimore, MD
-
-
参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
有资格学习的性别
描述
纳入标准:
- 大于 3 个月前的缺血性或出血性中风
- 残留的偏瘫步态,步态模式中可观察到不对称。
- 21 至 85 岁的女性或男性
- 完成所有常规物理治疗。
- 足够的语言和神经认知功能参与培训、测试,并给予知情同意。
- 任一方向(背侧或足底)的最小踝关节屈曲
排除标准:
- MMSE 分数 < 23(9 年级或以上)或 MMSE 分数 < 17(8 年级或以下)
- CES-D 得分 > 16
- 限制参与短期踝关节运动训练范例的骨科、慢性疼痛或严重神经肌肉疾病的临床病史。
- 严重或全面的接受性失语症会混淆可靠的测试和培训。
- 有生育潜力的女性,如果有任何自我报告的可能怀孕的机会。
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
- 主要用途:治疗
- 分配:随机化
- 介入模型:阶乘
- 屏蔽:没有任何
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的:低回报
低奖励 Anklebot 训练组:低奖励反馈组接受 Anklebot 训练,仅对目标成功进行即时反馈,没有累积分数,并且与研究团队的社交互动最少。
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阻抗控制型脚踝机器人为参与者在玩电子游戏时进行脚踝运动提供必要的帮助,用于帮助中风患者加强运动恢复
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ACTIVE_COMPARATOR:高回报
高回报 Anklebot 训练组:高回报组获得累积分数和丰富的社交互动,并有资格在每次训练期间和完成学习时获得奖品
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阻抗控制型脚踝机器人为参与者在玩电子游戏时进行脚踝运动提供必要的帮助,用于帮助中风患者加强运动恢复
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研究衡量的是什么?
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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电机控制
大体时间:3周
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归一化加加速度是运动平滑度的量度,由加加速度 [(米)/(秒的立方)] 除以峰值速度(米/秒)得出,值以 1/秒的平方为单位(即 1/s^ 2)
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3周
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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功能性步行措施
大体时间:3周
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首选的自选步行速度,以厘米/秒(即 cm/s)为单位测量。
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3周
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脑电图谱相干性估计
大体时间:3周
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脑电图一致性反映了大脑区域交流的程度。
它是通过计算指定频率带宽内区域之间的关联度得出的;它就像一个相关性,除了值的范围是从 0-1 而不是 -1 到 1,所以从技术上讲没有单位,因为它是一个系数。
较高的一致性值表明区域之间的关联性更强。
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3周
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员:Ronald N Goodman, PhD、VA Maryland Health Care System, Baltimore
出版物和有用的链接
研究记录日期
研究主要日期
学习开始
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (估计)
研究记录更新
最后更新发布 (估计)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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