Выбор математической модели походки человека для применения в реабилитационных устройствах
https://doi.org/10.29001/2073-8552-2022-644
Аннотация
В связи с прогрессированием заболеваний опорно-двигательного аппарата и роста количества травм позвоночника все большую актуальность приобретает применение многофункциональных реабилитационных комплексов отечественной разработки для функциональной терапии этих состояний.
Цель исследования: анализ существующих моделей походки человека и выбор модели, подходящей для оптимального конструкторского и инженерного решения мехатронного реабилитационного комплекса, воздействующего на нижние конечности человека.
Материал и методы. Проведен анализ существующих технических решений реабилитационных комплексов, краткий обзор основных подходов изучения походки человека, сделан выбор модели, приведено ее подробное описание для реализации в рамках разработки роботизированного реабилитационного комплекса функциональной терапии.
Результаты. В результате проведенных исследований были получены данные о положении ног в процессе походки, проведена визуализация процесса ходьбы для выявления недостатков выбранной модели. Выбранная модель реализована в экспериментальном образце реабилитационного комплекса.
Заключение. В дальнейшем необходимо доработать модель и провести сравнение с моделью, основанной на машинном обучении, и наиболее реалистичный вариант использовать в реабилитационных комплексах.
Об авторах
В. В. Вороной
Новосибирский государственный технический университет
Россия
Россия
Вороной Вадим Владимирович, канд. техн. наук, доцент кафедры систем сбора и обработки данных
630073, Новосибирск, пр-т К. Маркса, 20
Д. П. Верховод
Новосибирский государственный технический университет
Россия
Россия
Верховод Дмитрий Павлович, младший научный сотрудник, Центр технологического превосходства
630073, Новосибирск, пр-т К. Маркса, 20
Список литературы
1. Fuchs E., Flügge G. Adult neuroplasticity: more than 40 years of research. Neural. Plast. 2014;2014:541870. DOI: 10.1155/2014/541870.
2. Cheng P.-Y., Lai P.-Y. Comparison of exoskeleton robots and end-effector robots on training methods and gait biomechanics. Intelligent Robotics and Applications: 6th International Conference, ICIRA 2013, Busan, South Korea, September 25–28, 2013, Proceedings, Part I 6. Springer; 2013: 258–266. DOI: 10.1007/978-3-642-40852-6_27.
3. REHA Technology G-EOL Brochure. Electronic resource. URL: https://rehatechnology.com/wp-content/uploads/181130a_Brochure_G-EOL_En_Web_cm_in.pdf (16.11.2023).
4. Hocoma Lokomat Pro. Functional Robotic Gait Therapy. URL: https://www.hocoma.com/solutions/lokomat/ (17.11.2023).
5. Motorika High-Level Gait Training Platform – ReoAmbulator. URL: https://motorika.com/reoambulator (17.11.2023) .
6. Morone G., Iosa M., Tamburella F., Muzzioli L., Pisotta I., Moreno J.C. et al. An EMG pattern comparison of exoskeleton vs. end-effector robotic device for assisted walking training. In book: Replace, Repair, Restore, Relieve – Bridging Clinical and Engineering Solutions in Neurorehabilitation: Proceedings of the 2nd International Conference on NeuroRehabilitation (ICNR2014), Aalborg, 24-26 June, 2014. Springer; 2014:563–567. DOI: 10.1007/978-3-319-08072-7_82.
7. Simis M., Sato J.R., Santos K., Fregni F., Battistella L.R. Using functional near infrared spectroscopy (FNIRS) to assess the effect of transcranial direct-current stimulation (TDCS) on spinal cord injury patient, during robot-assisted gait. Ann. Phys. Rehabil. Med. 2018;61(Suppl.):e80–e81. DOI: 10.1016/j.rehab.2018.05.172.
8. Cunningham D.A., Rechnitzer P.A., Pearce M.E., Donner A.P. Determinants of self-selected walking pace across ages 19 to 66. J. Gerontol. 1982;37(5):560–564. DOI: 10.1093/geronj/37.5.560.
9. Fang J., Vuckovic A., Galen S., Conway B.A., Hunt K.J. Foot trajectory approximation using the pendulum model of walking. Med. Biol. Eng. Comput. 2014;52(1):45–52. DOI: 10.1007/s11517-013-1117-7.
10. Козлов В.И. (ред.). Анатомия человека: учеб. для студ. инст. физ. культ. Москва: Физкультура и спорт; 1978:187.
11. Bortole M., del-Ama A.J., Rocon E., Moreno J.C., Brunetti F., Pons J.L. A robotic exoskeleton for overground gait rehabilitation. 2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation. IEEE; 2013:3356–3361. DOI: 10.1109/ICRA.2013.6631045.
12. Beyaert C., Vasa R., Frykberg G.E. Gait post-stroke: Pathophysiology and rehabilitation strategies. Neurophysiol. Clin. 2015;45(4–5):335–355. DOI: 10.1016/j.neucli.2015.09.005.
13. Asano F., Yamakita M., Kamamichi N., Luo Z.-W. A novel gait generation for biped walking robots based on mechanical energy constraint. IEEE Transactions on Robotics and Automation. 2004;20(3):565–573. DOI: 10.1109/TRA.2004.824685.
14. Rokbani N., Alimi A. M. IK-PSO, PSO inverse kinematics solver with application to biped gait generation. International Journal of Computer applications (IJCA). 2012;58(22):33–39. DOI: 10.48550/arXiv.1212.1798.
15. Onyshko S., Winter D.A. A mathematical model for the dynamics of human locomotion. J. Biomech. 1980;13(4):361–368. DOI: 10.1016/0021-9290(80)90016-0.
16. Mochon S., McMahon T.A. Ballistic walking. J. Biomech. 1980;13(1):49–57. DOI: 10.1016/0021-9290(80)90007-x.
17. Cavagna G.A., Kaneko M. Mechanical work and efficiency in level walking and running. J. Physiol. 1977;268(2):467–481. DOI: 10.1113/jphysiol.1977.sp011866.
Рецензия
Для цитирования:
Вороной В.В., Верховод Д.П. Выбор математической модели походки человека для применения в реабилитационных устройствах. Сибирский журнал клинической и экспериментальной медицины. 2023;38(4):231-235. https://doi.org/10.29001/2073-8552-2022-644
For citation:
Voronoy V.V., Verhovod D.P. Selection of human gait mathematical model for use in rehabilitation devices. Siberian Journal of Clinical and Experimental Medicine. 2023;38(4):231-235. (In Russ.) https://doi.org/10.29001/2073-8552-2022-644
Просмотров:
290
.png)
Послать статью по эл. почте 