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Purdue ExoMIND手套开源分享
张霞
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描述
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ExoMind Glove 是一款配备 7 个加速度计的可穿戴设备，用于量化前臂、手腕和手指的角度。此外，带有导电织物电极的 EMG 固定在设备的套筒中，以监测肌肉活动。手套装有一个 Ardiuno 101，它运行一个交互式程序，通过动作提示用户，以测量运动范围并检测物理治疗师可以使用的肌肉活动。
问题：在美国，有 143,000 人因中风而失去了惯用手。其中，大约有 93,000 人在经过 6 个月的治疗后仍未能成功恢复他们的手部功能。专家认为，这种缺乏恢复的原因是缺乏数据。缺乏数据导致成功率低，因为 (1) 这些中心的护理报销取决于可量化的结果，(2) 如果没有具体数据来量化患者的进展，则无法确定最佳培训强度，以及 (3) 患者在没有具体证据表明他们正在取得进展的情况下失去动力。
解决方案：作为回应，Purdue MIND 创造了 ExoMIND 手套。该手套将通过以下方式满足已确定的需求：(1) 促进创建治疗进展的定量报告以允许完全报销，(2) 使物理治疗师能够识别和解决患者治疗中的特定缺陷，以及 (3) 提供为努力重新使用双手的患者提供机器人康复解决方案。
差异化：由于这些设备对患者康复的关注范围狭窄，其他利益相关者，特别是急症护理中心的需求，尚未得到充分解决。ExoMIND Glove 首次尝试在该市场上为急性护理中心提供整体分析报告，以跟踪患者在急性康复护理期间的康复进展。
最终设计原型
我们的解决方案采用七个魔术贴环形加速度计和一个织物双极电极 EMG 传感器，统一在一个可调节的手套中，该手套可滑过用户的前臂和手部，以方便使用。该手套配备了一个 EMG 传感器，该传感器用导电银织物缝入设备中，以舒适地测量由骨骼前臂肌肉产生的电活动。该 EMG 传感器连接到安装在设备顶部的中央外壳单元（即面包板）。安装在 3D 打印单元中的五个环形加速度计安装在用户的每个指尖上，以测量手指的相对位置。其余两个加速度计通过分析手背上的一个加速度计相对于用户前臂中央外壳单元中的加速度计的位置来测量手腕运动。所有加速度计都连接到中央外壳单元，而不会妨碍用户的运动范围。中央外壳单元中包含一个 Arduino 101，它与一个软件配对，该软件实现一个交互式程序，引导用户正确使用 ExoMIND 手套。
最终设计文件
加速度计
加速度计的电路是通过 Eagle 软件在定制印刷电路板 (PCB) 上设计和开发的，并发送到 OSHPark 进行打印以供使用。由于这些标准，MPU6050 被用于所有加速度计。加速度计通过使用固定在患者手背侧的参考加速度计检测每个指尖相对于闭合拳头的基线位置的角度变化。必须使用这些值来测量每个手指的运动范围，以便医生或物理治疗师可以通过识别哪些手指或锻炼类型需要更直接的关注来量化和个性化治疗。用户需要一个简单的交互式程序来引导用户正确使用设备，以确保准确的读数和清晰的显示结果。
肌电图
EMG 的模拟前端 (AFE) 和双极电极是通过 Altium 软件在定制印刷电路板 (PCB) 上设计和开发的。AFE 和电极设计必须足够小，以便舒适地佩戴在包裹前臂的腕托内，并过滤 70 Hz - 1590 Hz 范围之外的频率，同时将差分信号放大 1000 倍以满足设计规范。干电极由缝合到支架中的医用级镀银 (76%) 尼龙 (45%) 弹性纤维织物组成。在功能上，EMG 监测在中风患者上肢康复期间感兴趣的锻炼期间活跃的特定肌肉群。为了实现这一点，Purdue MIND 设计了一个 AFE，它带有 AD623 仪表放大器和 TLC227 运算放大器，由 3.0 驱动。7V 锂离子聚合物电池和分压器，可有效提供参考电压（即 1.65V），去除常见噪声，通过带通有源滤波器进行过滤，并放大在旋前圆肌、桡侧腕屈肌等肌肉纤维上记录的生物电信号，掌长肌和尺侧腕屈肌（图2）。从前臂获取生物电信号可以量化患者的肌肉力量。这些值必须用于获得每次锻炼的肌肉活动量度，以便物理治疗师可以通过确定哪些区域和锻炼需要更直接的关注来量化和个性化治疗。用户必须需要一个简单的交互式程序来引导用户正确使用设备，以确保准确的读数和清晰的显示结果。
更多信息：
问题描述
在美国，每年有 795,000 人患有中风 [1]。这些患者中约有 318,000 名需要在急性卒中康复中心进行康复治疗 [2]。经过 6 个月的护理，65% 的因中风而失去手部灵活性的患者仍未恢复执行日常日常任务的能力 [3]。在访问了不同的康复中心、采访了康复专家并进行了研究后，Purdue MIND 的一个多学科学生团队了解到，由于缺乏定量数据，该疗法的有效性通常会停滞不前 [3]。缺乏数据导致成功率低，因为 (1) 这些中心的护理报销取决于可量化的结果，
项目目标声明
作为回应，Purdue MIND 学生动员到三个多学科设计团队（即电力、材料和编程）并创建了 ExoMIND 手套。这种手套将允许更多患者在中风引起的损伤后恢复手部的功能使用，方法是：(1) 促进治疗进展的定量报告的创建，以允许完全报销，(2) 使物理治疗师能够识别和解决特定问题患者治疗方面的缺陷，以及 (3) 为努力重新使用双手的患者提供机器人康复解决方案。使用两类传感器来实现这些目的：惯性测量单元（IMU 或加速度计）和肌电图（EMG）。加速度计测量手腕和每个手指的运动范围增加的百分比。EMG 允许对肌肉活动进行定量测量，以便可以创建每个手指在治疗期间的弯曲和收缩强度的详细记录。最终设计将总共 8 个传感器（即 7 个加速度计和 1 个 EMG）集成到一个微控制器中，以量化手指实现的 180° 运动范围的百分比，并通过集成在支架中的柔软可穿戴干电极 EMG 监测肌肉活动。ExoMIND Glove 是第一个能够通过康复机器人提供的当前疗法为无法重新使用手的患者提供的技术，同时使急性康复中心能够获得全额报销服务。
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