MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1109/tnsre.2025.3578776

Медицинская библиотека · IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society · 2025

Повышение эффективности гибридных экзоскелетов путем пространственного распределения асинхронной стимуляции и ультразвуковых измерений усталости.

Iyer Ashwin, Ganesh Vidisha, Singh Mayank, Filer William, Cleveland Christine, Sharma Nitin

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАМашинный перевод · не проверен

Аннотация

В настоящем документе предлагается новаторский подход - пространственно распределенная асинхронная стимуляция (СДАС), призванная повысить устойчивость к усталости мышц с электрическими стимуляторами для содействия мобильности у лиц с травмой спинного мозга, инсультом и множественным склерозом. Основное внимание в исследовании уделяется модуляции интенсивности стимуляции на многоразовых распределенных электродах с помощью феноменологической модели SDAS в целях повышения производительности мышц. Для разработки оптимальных профилей силы SDAS для слежения за распространением колена используется подход, основанный на модели прогнозируемого контроля (MPC). Исследование также устанавливает тесную корреляцию между измерениями штамма мышцы квадрицепса на основе Ультразвука (США) и параметром усталости модели. Модель расширена для прогнозирования неизометрического расширения колена и интегрирована с получаемой США обратной связью с квадрицепсом, чтобы контролировать шаг с гибридным экзоскелетом. Полученные результаты свидетельствуют о том, что оптимизированные измерения параметров СДАС и получаемой США усталости в пространственно разделенных мышечных районах в ходе СМАС могут эффективно замедлить усталость и увеличить выходную мощность мышц. В этом исследовании подчеркивается важное значение подхода, основанного на модели замкнутой системы SDAS, и интеграции полученных от США отзывов при разработке новой технологии оказания помощи в борьбе с усталостью на основе SDAS.

Для цитирования: Iyer Ashwin, Ganesh Vidisha, Singh Mayank, Filer William, Cleveland Christine, Sharma Nitin. Enhancing Hybrid Exoskeleton Performance With Spatially Distributed Asynchronous Stimulation and Ultrasound Imaging-Based Fatigue Measurements.. IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering : a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. 2025. DOI: 10.1109/tnsre.2025.3578776.
Название и аннотация на языке оригинала

Enhancing Hybrid Exoskeleton Performance With Spatially Distributed Asynchronous Stimulation and Ultrasound Imaging-Based Fatigue Measurements.

This paper introduces an innovative approach, Spatially distributed asynchronous stimulation (SDAS), designed to enhance the fatigue resistance of electrically stimulated muscles for mobility assistance in individuals with spinal cord injury (SCI), stroke, and multiple sclerosis. The study focuses on modulating stimulation intensity in multiple distributed electrodes through a phenomenological model of SDAS to increase muscle power output. A model predictive control (MPC) approach is used to design optimal SDAS intensity profiles for knee extension tracking. The study also establishes a strong correlation between Ultrasound (US)-derived strain measurements of the quadriceps muscle and the model's fatigue parameter. The model is extended to predict non-isometric knee extension and integrated with US-derived feedback from the quadriceps muscle to control stepping with the hybrid exoskeleton. The results demonstrate that the optimized SDAS inputs and US-derived fatigue measurements of spatially separated muscle regions during SDAS can effectively delay fatigue and increase muscle power output. This study underscores the importance of a model-based closed-loop SDAS approach and the integration of US-derived feedback in the design of a novel fatigue-resistant SDAS-based gait assistance technology.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.