通过 HD-sEMG 控制机械手假肢并通过 TENS 恢复感觉反馈的策略
基于高密度肌电图和经皮电刺激恢复感觉反馈的机械手假肢控制创新策略的开发
时至今日，上肢截肢仍然会造成严重的残疾；目前市场上的假肢能够部分恢复截肢者失去的功能。
除了肢体的运动能力外，假肢系统还应该致力于恢复与物体接触时周围环境的感觉信息。
因此，开发双向假肢非常重要。
因此，显然，开发用于解码传出通道的新技术（例如高密度表面肌电图）和用于编码传入通道传入的新技术，以使用 TENS 返回机械感受、伤害感受和热感受的多模态体感感觉，对于改善患者对假肢的使用。
研究概览
研究类型
介入性
注册 (估计的)
30
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。
学习联系方式
- 姓名：Emanuele Gruppioni, PhD
- 电话号码：+390516936609
- 邮箱：e.gruppioni@inail.it
学习地点
-
-
BO
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Budrio、BO、意大利、40054
- 招聘中
- Centro Protesi Inail
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接触：
- Emanuele Gruppioni, PhD
- 电话号码：+390516936609
- 邮箱：e.gruppioni@inail.it
-
接触：
-
首席研究员：
- Emanuele Gruppioni, PhD
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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
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
描述
纳入标准：
- 上肢截肢；
- 临床状况稳定；
- 残端皮肤完整性；
- 年龄在18岁至65岁之间；
- 高度参与研究的动机并接受研究的目的；
- 签署知情同意书。
排除标准：
- 临床不稳定；
- 截肢伤口裂开；
- 未填写知情同意书；
- 怀孕状态；
- 可能干扰 TENS 刺激的植入设备（例如 起搏器）；
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：所有参与者
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使用 HD-sEMG 传感器测量肌肉电信号，训练用于手势识别的模式识别分类器，验证并与现有技术进行比较。
通过无创浅表电极在参与者的残肢皮肤上应用 TENS，以恢复机械感受、伤害感受和热感受的多模态躯体感觉。
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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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通过HD-sEMG解码算法改进手势解码
大体时间：完成学习，平均 2 年 完成学习，平均 2 年
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具有可变类别数量的 HD-sEMG 分类器的性能将在离线阶段根据分类准确性和 F1-Score 进行评估。
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完成学习，平均 2 年 完成学习，平均 2 年
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引起截肢者的躯体感觉
大体时间：完成学习，平均 2 年 完成学习，平均 2 年
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刺激策略的性能将根据刺激辨别准确性进行评估，该参数确定受试者正确报告实验者引起的感觉类型的次数与执行的刺激总数相比。
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完成学习，平均 2 年 完成学习，平均 2 年
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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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增加要分类的手握数量
大体时间：完成学习，平均 2 年 完成学习，平均 2 年
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与传统假肢控制解决方案可再现的手势数量相比，探索增加已开发的分类系统可分类的手势数量的可能性，并评估使用分类器控制多关节假肢的直观性。
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完成学习，平均 2 年 完成学习，平均 2 年
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编码策略的开发
大体时间：完成学习，平均 2 年 完成学习，平均 2 年
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开发用于从肌电信号解码运动意图的新算法和用于通过非侵入性刺激恢复感觉的新编码算法，并评估所开发策略的直观性。
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完成学习，平均 2 年 完成学习，平均 2 年
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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。
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)
2024年4月23日
初级完成 (估计的)
2025年12月22日
研究完成 (估计的)
2026年4月22日
研究注册日期
首次提交
2024年6月24日
首先提交符合 QC 标准的
2024年6月27日
首次发布 (实际的)
2024年7月3日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年7月3日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年6月27日
最后验证
2024年6月1日
更多信息
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