假体控制的意图识别
2024年9月9日 更新者：Georgia Institute of Technology
动力经股假肢的用户独立意图识别
这项工作将专注于动力假肢的新算法，并在人体受试者测试中测试这些算法。
膝盖以上截肢的人将使用机器人假肢行走，并在模拟社区步行的地形上行走。
该研究将高级算法的性能与他们带回家的设备以及不使用高级算法的机器人系统进行比较。
研究概览
详细说明
这项工作的重点是提出一种新颖的人工智能 (AI) 系统，以自适应动力假肢中的意图识别系统，以帮助部署针对个体患者步态进行个性化设置的意图识别系统。
研究人员假设使用我们的自适应意图识别系统的假肢将提高步行速度。
众所周知，独立的社区行走对于经股截肢 (TFA) 患者更具挑战性，因此该研究将测量自选步行速度 (SSWS)，它与整体健康相关，是功能依赖、行动障碍和下降;此外，缓慢的 SSWS 与较低的生活质量 (QOL)、参与度下降和抑郁症状相关。
自适应意图识别在恢复社区环境中的步态和改善体现方面具有巨大潜力，这与使用高级上肢假肢的患者的 QOL 改善和设备使用增加有关。
在这个实验中，TFA 患者将安装机器人膝关节/踝关节假体，并继续在一个回路上行走，包括以不同坡度和速度水平行走、斜坡上升和斜坡下降，同时研究人员使用 3D 生物力学和完成时间自适应和静态用户独立系统（控制条件）。
第三种情况，将对患者临床规定的被动假肢装置（每天使用）进行测试，以作为动力技术的基线。
研究人员希望自适应系统能够学习对患者独特步态的最佳预测，从而在功能和患者报告的结果方面优于对照和基线条件。
研究类型
介入性
注册 (实际的)
10
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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Georgia
-
Atlanta、Georgia、美国、30332
- Exoskeleton and Prosthetic Intelligent Controls Lab
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-
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
18年 至 75年 (成人、年长者)
接受健康志愿者
不
描述
纳入标准：
- 下肢单侧经股截肢术
- 年龄在 18 至 75 岁之间，包括在内
- 可以执行所有感兴趣的运动任务的 K3 或 K4 级步行者（基于理疗师和/或假肢师的评估）
排除标准：
- 患有任何严重的神经肌肉或肌肉骨骼疾病或其他会干扰参与的合并症的人（基于理疗师和/或修复师的评估以及患者的自我报告）
- 由于在实验期间跌倒的轻微风险而目前怀孕的个人（根据患者自我报告）
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：基础科学
- 分配：不适用
- 介入模型：单组作业
- 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：智能机器人膝关节/踝关节假肢
这项研究将在进行经股截肢（单臂）的样本人群中进行。
每个参与者将测试研究的每个条件（重复测量）。
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该干预是该团队先前开发的实验性机器人膝/踝假肢。
它用于改善步行步态性能。
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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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地上自选步行速度
大体时间：1天
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这测量了个人首选的地面步行速度，表明他们使用设备的身体能力。
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1天
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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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地面步行速度平均绝对误差 (MAE)
大体时间：1天
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这个结果是嵌入我们先进假肢控制器微处理器中的机器学习模型预测用户在地面上的行走速度的错误。
具体来说，平均绝对误差 (MAE) 是在预测步行速度和地面真实步行速度或用户实际步行速度之间计算的。
地面实况测量由运动捕捉系统测量并作为质心速度。
每 50 毫秒进行一次步行速度预测，并与最近的质心速度进行比较。
对于此测量，较低的步行速度 MAE 表明定义用户真实步行速度的准确性更高，因此较低的数字表明结果有所改善。
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1天
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跑步机行走速度平均绝对误差 (MAE)
大体时间：1天
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这个结果是嵌入我们先进假肢控制器微处理器中的机器学习模型预测用户在跑步机上行走速度的错误。
具体来说，平均绝对误差 (MAE) 是在预测步行速度和地面真实步行速度或用户实际步行速度之间计算的。
地面实况测量是通过跑步机的真实速度来测量的（用于跑步机试验）。
每 50 毫秒进行一次步行速度预测，并与最近的质心速度进行比较。
对于此测量，较低的步行速度 MAE 表明定义用户真实步行速度的准确性更高，因此较低的数字表明结果有所改善。
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1天
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 首席研究员：Aaron Young, Ph.D.、Georgia Institute of Technology
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2023年9月1日
初级完成 (实际的)
2024年5月23日
研究完成 (实际的)
2024年5月23日
研究注册日期
首次提交
2022年9月8日
首先提交符合 QC 标准的
2022年9月8日
首次发布 (实际的)
2022年9月13日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年10月2日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年9月9日
最后验证
2024年8月1日
更多信息
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