外骨骼的实时神经肌肉控制
本研究的目的是利用嵌入人体肌肉组织的神经信息开发外骨骼的实时控制器。 该控制器将包含一个在线界面，该界面根据高密度肌电图（HD-EMG）记录预测人体运动，然后将其转化为功能辅助。 这项研究将在健康参与者和中风后参与者中进行。
研究人员将在现有的外骨骼中开发一种在线算法（解码器），该算法可以从 HD-EMG 记录中提取数百个运动单元（MU）尖峰活动。 MU 尖峰活动是一系列动作电位，通过其发生时间进行编码，可以访问人类运动神经代码的代表性部分。 研究人员还将开发一种命令编码器，可以从 MU 尖峰活动中预测人类意图（多关节位置和力命令），将神经信息转化为运动。 研究人员将解码器与命令编码器集成，以展示多关节下肢外骨骼的实时控制。
研究概览
详细说明
研究人员将记录健康参与者和中风后参与者在功能性任务（例如单关节运动、步态）期间最多八块下肢肌肉（比目鱼肌、腓肠肌、胫骨前肌、股直肌、股外侧肌和腿筋）的肌肉活动。 、蹲下、骑自行车）。 这些测量将为神经解码器提供下肢运动和运动的生理数据集。 然后，研究人员将应用在线深度学习方法对超过八块肌肉的 MU 尖峰活动进行分解，并开发实时神经解码器。 这将提供在人类自然下肢行为期间同时活动的数百个 MU 的实时分解。 研究人员将通过将我们的结果与黄金标准（盲源分离方法）进行比较来验证这种方法。 盲源分离算法可以将 HD-EMG 信号（MU 动作电位的卷积混合）分离或分解为各个 MU 释放其动作电位的时间。 通过分解的 MU 尖峰数据，研究人员将开发将 MU 尖峰活动转化为位置、力和外骨骼混合命令的方法，这些命令将成为实施到当前现有研究外骨骼中的命令编码器，可以预测人类意图（多关节位置和力命令）来估计任务所需的辅助水平（例如，在站立阶段添加膝盖扭矩）。
研究人员将把 MU 尖峰活动解码器与子空间投影方法结合起来，形成个体与当前研究的下肢外骨骼之间的神经实时接口，以增强运动能力。 这将成为一个集成的高分辨率人机界面，可用于实时控制外骨骼，以便以高于肌肉机电延迟（即神经命令和肌肉之间经过的时间）的速率传递命令运动力的产生。
对于实验 A，研究人员将招募健康志愿者 (n = 20) 和中风后参与者 (n = 20) 并完成单关节运动和运动任务，以通过 HD-EMG 收集肌肉活动数据。
对于实验 B，研究人员将展示我们招募健康志愿者（n = 20）和中风后参与者（n = 20）与辅助外骨骼的方法的概括。 受试者将执行单关节和运动任务来校准解码器，然后在解码器提供实时帮助的情况下重复单关节和运动任务。 中风后的参与者将重复多达 10 次，以评估解码器提取运动单位的能力的稳定性。
研究类型
注册 (估计的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习地点
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Illinois
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Chicago、Illinois、美国、60611
- Shirley Ryan Abilitylab
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
描述
健康参与者的纳入标准：
- 年龄18岁至80岁
- 无大脑和/或颅骨病变史
- 听力和视力正常，均可矫正
- 能够理解并给予知情同意
- 无神经系统疾病
- 不存在可能导致四肢异常运动的病理（例如，
- 癫痫、中风、明显的关节炎、慢性疼痛、肌肉骨骼损伤）
- 能够听懂并说英语
- 高度介于 3 英尺 6 英寸（1.1 米）和 6 英尺 9 英寸（2.1 米）之间
中风后参与者的纳入标准：
- 年龄18岁至80岁
- 超过 6 个月的单侧、幕上、缺血性或出血性中风病史
- 能够在水平地面上独立行走，允许使用辅助设备或支撑
- 如所须
- 病情稳定
- 研究期间没有计划的手术、药物治疗或门诊治疗
- 听力和视力正常，均可矫正
- 能够理解并给予知情同意
- 能够听懂并说英语
- 高度介于 3 英尺 6 英寸（1.1 米）和 6 英尺 9 英寸（2.1 米）之间
健康参与者的排除标准：
- 重量超过 220 磅
- 怀孕（通过怀孕问卷排除）
- 任何影响大脑功能的神经系统诊断或药物
- 严重头部外伤史（即长期意识丧失、神经系统损伤）
- 后遗症）
- 已知的结构性脑损伤
- 重大其他疾病（心脏病、恶性肿瘤、精神障碍）
- 非处方药物使用（根据受试者报告）
- 目前的药物滥用史（例外：目前允许使用尼古丁）
- 休闲大麻
- 失智;严重的忧郁症;或之前的神经外科手术
- 无法执行行为或运动任务
- 囚犯
中风后参与者的排除标准：
- 重量超过 220 磅
- 怀孕（通过怀孕问卷排除）
- 过去 3 个月内或计划内进行过下肢注射 Botox（肉毒杆菌毒素）
- 研究期间注射。
- 目前的药物滥用史（例外：目前允许使用尼古丁）
- 认知功能下降
- 严重失语
- 囚犯
- 并存其他神经系统疾病（例如：（帕金森病、脑外伤
- 损伤、多发性硬化症等）
- 混合性或复杂性震颤
- 严重的髋关节炎或膝关节炎
- 骨质疏松症（根据受试者报告）
- 医疗（心脏、肾脏、肝脏、肿瘤）或精神疾病
- 干扰 HD-EMG 研究程序
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：基础科学
- 分配：非随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的：健康的参与者
研究人员将观察健康参与者在功能性任务（例如做运动）期间八块下肢肌肉的肌肉活动。
单关节运动（步行、蹲下、骑自行车）。
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HD-EMG 网格将应用于感兴趣的下肢肌肉。
等长收缩包括施加关节扭矩以达到基于受试者最大自主收缩（即 25%、60%、70%、80%、90%）的预定义扭矩水平。
参与者将通过响应屏幕上显示的生物反馈来控制扭矩强度。
接头将用不合规的带子固定，以防止参与者发生任何移动。
测试的关节（即主导踝关节、膝关节或髋关节）的顺序将是随机的。
HD-EMG 网格将应用于感兴趣的下肢肌肉。
等长收缩包括移动关节以不同速度（即每秒 10 度、每秒 30 度、每秒 60 度）完成一组收缩（10-20 次收缩）。
接头将用不合规的带子固定，以防止参与者发生任何移动。
测试的关节（即主导踝关节、膝关节或髋关节）的顺序将是随机的。
HD-EMG 网格将应用于感兴趣的下肢肌肉。
多关节任务（即
步行、蹲下、骑自行车）将以给定的频率进行。
运动捕捉系统将用于同时记录关节角度和地面反作用力。
将按照“等长收缩”中所述进行相同的实验，并通过重复维持 40% 的肌肉扭矩直至无法维持收缩 5 秒来增加诱导肌肉疲劳。
将对参与者进行测量并安装双侧外骨骼，并确认使用的外骨骼有足够的运动范围。
HD-EMG 网格将应用于感兴趣的下肢肌肉。
参与者将执行单关节运动来校准解码器参数。
然后，参与者将在运动分析实验室中进行多关节活动（例如站立、蹲下、在地面或跑步机上行走、骑自行车或爬楼梯）
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实验性的：临床参与者
研究人员将观察中风后参与者在功能性任务（例如做运动）期间八块下肢肌肉的肌肉活动。
单关节运动（步行、蹲下、骑自行车）。
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HD-EMG 网格将应用于感兴趣的下肢肌肉。
等长收缩包括施加关节扭矩以达到基于受试者最大自主收缩（即 25%、60%、70%、80%、90%）的预定义扭矩水平。
参与者将通过响应屏幕上显示的生物反馈来控制扭矩强度。
接头将用不合规的带子固定，以防止参与者发生任何移动。
测试的关节（即主导踝关节、膝关节或髋关节）的顺序将是随机的。
HD-EMG 网格将应用于感兴趣的下肢肌肉。
等长收缩包括移动关节以不同速度（即每秒 10 度、每秒 30 度、每秒 60 度）完成一组收缩（10-20 次收缩）。
接头将用不合规的带子固定，以防止参与者发生任何移动。
测试的关节（即主导踝关节、膝关节或髋关节）的顺序将是随机的。
HD-EMG 网格将应用于感兴趣的下肢肌肉。
多关节任务（即
步行、蹲下、骑自行车）将以给定的频率进行。
运动捕捉系统将用于同时记录关节角度和地面反作用力。
将对参与者进行测量并安装双侧外骨骼，并确认使用的外骨骼有足够的运动范围。
HD-EMG 网格将应用于感兴趣的下肢肌肉。
参与者将执行单关节运动来校准解码器参数。
然后，参与者将在运动分析实验室中进行多关节活动（例如站立、蹲下、在地面或跑步机上行走、骑自行车或爬楼梯）
受试者可以完成地上或压敏走道上的 10 米步行测试 (10MWT)、6 分钟步行测试 (6MWT)、伯格平衡量表 (BBS) 和/或功能步态评估 (FGA)。
他们还可以完成上台阶或深蹲。
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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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步幅变异性的变化
大体时间：对于实验 B，基线和辅助机器人在参与者完成期间步幅变异性的变化，平均为 3 个月。
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步幅变异性是步幅时间的标准偏差与平均值之间的比率，以百分比表示。
变异性降低表明结果更好。
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对于实验 B，基线和辅助机器人在参与者完成期间步幅变异性的变化，平均为 3 个月。
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节奏的变化
大体时间：对于实验 B，基线和辅助机器人到参与者完成时节奏的变化，平均 3 个月。
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步频是在给定时间内所走的步数总数；常表示为每分钟。
通常，步骤数越多，结果越好。
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对于实验 B，基线和辅助机器人到参与者完成时节奏的变化，平均 3 个月。
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改变步长
大体时间：对于实验 B，基线步长的变化以及参与者完成辅助机器人时的步长变化，平均需要 3 个月。
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步长是一只脚的初始接触点与另一只脚的初始接触点之间的距离。
通常，步长越长效果越好，理想情况下左右肢的测量值相等。
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对于实验 B，基线步长的变化以及参与者完成辅助机器人时的步长变化，平均需要 3 个月。
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步幅变化
大体时间：对于实验 B，基线步长的变化以及参与者完成辅助机器人时的步长变化，平均 3 个月。
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步幅长度是同一只脚的连续初始接触点之间的距离。
左右步幅通常相等。
通常，步幅越长效果越好，理想情况下左右肢的测量值相等。
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对于实验 B，基线步长的变化以及参与者完成辅助机器人时的步长变化，平均 3 个月。
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改变姿势时间
大体时间：对于实验 B，基线和辅助机器人的站立时间在参与者完成后发生变化，平均 3 个月。
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站立时间是指一个步态周期中一个肢体的站立阶段所经过的时间量。
包括单支撑和双支撑。
四肢之间的站立时间相等是更好的结果。
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对于实验 B，基线和辅助机器人的站立时间在参与者完成后发生变化，平均 3 个月。
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踝关节、膝关节和髋关节双侧关节扭矩的变化
大体时间：对于实验 B，基线时关节扭矩的变化以及参与者完成辅助机器人时的变化，平均 3 个月。
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关节扭矩是人体肢体被动扭矩和主动扭矩的总和。
被动扭矩是由肌肉组织、肌腱和韧带拉伸时产生的张力产生的。
主动扭矩是肌肉产生的扭矩。
通常，运动过程中较低的关节扭矩是更好的结果。
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对于实验 B，基线时关节扭矩的变化以及参与者完成辅助机器人时的变化，平均 3 个月。
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外骨骼和参与者之间阻抗水平的变化
大体时间：对于实验 B，基线阻抗水平的变化以及参与者完成辅助机器人时的阻抗水平变化，平均 3 个月。
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研究人员将比较有或没有外骨骼实时控制辅助的情况下双侧臀部、膝盖和脚踝水平的阻抗（外骨骼和参与者之间产生的相互作用力）。
通常，较低的阻抗是更好的结果，因为外骨骼和人体的运动更加同步。
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对于实验 B，基线阻抗水平的变化以及参与者完成辅助机器人时的阻抗水平变化，平均 3 个月。
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10WMT 变化
大体时间：对于实验 B，基线和参与者完成之间的变化平均为 3 个月。
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10 米步行测试 (10MWT) 是步态速度的常见临床测量方法。
参与者将被引导以自己选择的舒适速度行走。
参与者将被定位在起跑线上，并被指示步行整个 10 米的距离，同时治疗师计算中间 6 米的距离。
计时路线前后的距离旨在最大限度地减少加速和减速的影响。
时间将使用秒表记录并记录到百分之一秒（例如：2.46 秒）。
测试将以自行选择的速度进行两次，其间有足够的休息。
应记录两次的平均值。
然后将重复测试，要求参与者以快速但安全的速度行走。
将使用适当的辅助装置、支撑以及物理治疗师提供的最少量的身体帮助。
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对于实验 B，基线和参与者完成之间的变化平均为 3 个月。
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6MWT 变化
大体时间：对于实验 B，基线和参与者完成之间的变化平均为 3 个月。
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6 分钟步行测试 (6MWT) 测量参与者在六分钟内可以在室内平坦、坚硬的表面上行走的距离。
该测试是对功能运动能力的可靠且有效的评估，并用作有氧能力和耐力的次最大测试。
测试是自定进度的。
测试过程中允许参与者停下来休息；但是，计时器不会停止。
如果参与者无法完成时间，则会记录停止时间并记录提前停止的原因。
将使用适当的辅助装置、支撑以及物理治疗师提供的最少量的身体帮助。
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对于实验 B，基线和参与者完成之间的变化平均为 3 个月。
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Berg平衡量表的变化
大体时间：对于实验 B，基线和参与者完成之间的变化平均为 3 个月。
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Berg 平衡量表 (BBS) 是一项包含 14 项的测试，按 5 分制顺序评分。
它测量临床环境中的功能平衡，包括静态和动态任务（例如坐、站、从坐到站的转变、单脚站立、从地板上取回物体），在此期间参与者必须保持平衡。
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对于实验 B，基线和参与者完成之间的变化平均为 3 个月。
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FGA 的变化
大体时间：对于实验 B，基线和参与者完成之间的变化平均为 3 个月。
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功能步态评估 (FGA) 是一项包含 10 项的测试，按四分制评分。
分数越高表明跌倒风险降低。
它测量临床环境中步行任务（例如快速行走、向后行走、跨过障碍物）期间的动态平衡和姿势稳定性。
允许患者使用辅助装置来处理某些物品。
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对于实验 B，基线和参与者完成之间的变化平均为 3 个月。
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员：Jose L Pons, Ph.D、Shirley Ryan Abilitylab
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
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