2023. 12. 3. 23:51ㆍ카테고리 없음
functional eletrical stimulation(자극) (FES) bike race 는 cybathlon에서 spinal cord injury(SCI)환자가 자신의 마비된 근육을 이용해 robotic bike를 운행하는 것이다. 이 article에서, 세 가지의 근육 피로를 관리하는 방법을 제시한다. 1) 피로 예측에 기반한 자극-제어 계획 2) 인간-차량 스마트 인터페이스 3) 근육 비대 프로그램. 피로-보상 알고리즘 없이, 파일럿이 오직대략 2분 안에 근육 피로 때문에 200m를 달성했다. 하지만, 제안된 방법으로, 파일럿이 오직 3달간의 훈련 이후 3분 53초에 1200m를 달성했다.
[introduction]
FES bike race는 SCI를 가진 사람이 자신의 근육을 사용할 수 있는 유일한 race이다. 근육의 주기적인 사용은 심혈관같은 건강과 연관된 문제의 위험을 낮출 수 있다. 이 차량은 SCI환자들에게 재활 뿐만 아니라 이동 목적으로도 사용된다. 부드럽고 지속적인 페달링에서, 많은 연구들은 인간 kinematics와 dynamics를 연구했다. 하지만, 근육 피로와 관절 강성과 같은 요소들은 인간 kinematics와 dynamics를 연구할 때 고려되야 한다. 특별히, FES재활 중 근육 수축은 SCI환자들에게 빠른 근육 피로를 유발한다.
[FES control scheme]
전기적 자극으로 근육이 수축하고, 이것이 페달 움직임을 만들어낸다. 만약 지속적인 자극이 가해지면, 근육이 자극에 적응하고 점점 덜 응답할 것이다. 그러므로, 부드러운 페달 모션을 유지하기 위해서, 증가된 근육의 자극 역치를 능가하기 위해 전지적 자극의 증가가 필요하다. 하지만, 환자들은 고통을 느낄수 없고 리부에 안좋은 영향을 미치므로 제한적으로밖에 증가된다. 지속적인 페달 움직임을 위해서, 전략적으로 자극을 점진적으로 올려야 하는 것이 중요하다. low-level control은 부드러운 페달 모션을 생성하기 위해서, 인간의 dynamics 시뮬레이션에 의해 결정된 자극 패턴을 조정한다. high-level control은 지속적인 페달 모션을 위해서 자극받기 위한 전극을 선택하고 자극의 강도를 결정한다. 근육 조건을 모니터하면서 자극 제어를 수행하기 위해, 이상적인 muscle FI(Fatigue Index)를 만들었다. 이에 기반해, high-level control을 위한 두 단계의 전략을 설립했다.
[Design of Stimulation-Pedaling Phase]
human dynamics optimization tool(OpenSim, SimTK)를 이용해서, 자극 패턴을 생성하기 위한 수학적 모델을 만들었다. 지속적인 페달링을 위해서, 근육의 해부학적 지식과 자전거의 dynamics를 고려해서 각각의 골격 근육에 자극을 하는 것은 중요하지만 어렵다. 효율적인 자극 전달을 위해서, 네갈래근과 햄스트핑의 자극을 통해 구부리기/늘리기를 활성화하는 것이 알맞다. 자극 결과를 분석해, 각각의 지속적인 페달링에 알맞은 knee joint muscle group 의 힘을 바탕으로, 자극 패턴을 결정했다.
fig1대로, 대퇴골 직장(RF)과 복강 내복근(MG)가 주요한 근육이다. 안전과 안정성을 고려해 자전거 시스템에 사용된 고정된 발목 부츠 디자인 때문에, 복강 내복근은 페달링에 포함되지 않았다. ... 자전거의 crank-angle에 고려한 자극 phase가 fig2에 표시됨.
[Stimulation Algorithm Based on FI]
다리가 너무 연장되었을 때 stuck motion이 발생할 수 있다. 이는 다른 근육에 초과의 하중을 주어서, 근육 피로를 증가시킨다. 예를 들어, 오른쪽 다리의 stuck motion을 없애기 위해, 왼쪽 다리의 knee extension이 필요하다. 제안된 muscle FI 는 다리근육의 입력 전류, 크랭크 속도, 사이클 당 남은 주기, controller gain으로 이루어진다.
fig3대로, 대퇴 사두근의 3개의 개별적인 근육이 비슷한 역할을 한다, 종아리를 hip joint에서 구부리고, knee joint에서 팽창하는 것과 같이, 그들이 만들어내는 퍼포먼스는 근육 위치에 따라 다르다.
low-level control에서 우리는 미리학습된 자극 phase와 파라미터를 결정해서 single cycle에서 부드러운 페달을 가능하게 한다. 게다가, 평균 페달 각속도와 페달 힘을 기반으로 결정된 비대칭한 오른쪽,왼쪽 페달 모션의 각속도를 보상하기 위해, 비대칭 제어 전략을 사용한다. high-level control에서 비대칭 제어와 함께 두 단계 전략을 사용한다. reference FI 모델을 사용해서, 지속적인 사이클 모션을 유지학 위해, 근육의 상태를 예측하고 자극의 위치와 크기를 제어할 수 있다.
[Validation(확인) of the Two-Stage Strategy]
대퇴사두근에 대한 전기적은 자극은 하나의 단계 제어에서는 선형적으로 증가한 반면에, 두 단계 전략에서는 예측된 FI 회귀 모델에 따라 증가했다. 그러므로 FI 값들을 계산해 FI 모델을 만들었다. 만약 예측된 FI 값이 이 FI 회귀 모델에서 제공된 값보다 높다면, 현재 단계가 교대로 두 단계 사이에서 변화한다, 파일럿이 단계 변화를 제어하지 않아도 되게 하기 위해. 한 단계 경우에 거리는 3분에 200m지만, 두 단계의 경우 지속적인 페달 모션이 달성되었다. 우리는 자극과 거리를 기반으로 제안된 두-단계 전략의 효과를 확인하였다. 밀집한 자극보다 적은 자극으로도, 전기적 자극의 분산성이 근육 피로의 완화의 현저한 효과를 보여줬다. 그러므로, 근육 피로가 완화되는 것을 확인했고 지속적인 페달 움직임에 장애물이 없다.
fig6은 FI 모델에 기반한 두 단계 전략의 효과를 보여준다. 시간-기반 두 단계 전략에서, 근육의 전술한 특성을 고려해 단계는 설정된 시간에 따라 변했다. 시간-기반 전략이 사용될 때, 단계2의 전기 자극이 20초동안 유지됬고, 그 후 단계1이 10초동안 유지되었다. 결과적으로, 6분에서 10분까지 최대 자극 117mA가 가해졌음에도 불구하고, 파일럿은 1138m를 주행하였다. 대조적으로, FI-기반 전략이 사용되었을 때, 파일럿은 오직 10분동안만 최대 자극 103mA와 함께 1379m를 주행했다. 즉, 주어진 시간에 따라 자극을 바꾸는 것보다 근육 피로 상태에 따라 자극 크기와 위치를 바꾸는 것이 효율적이다. 그러므로, FI-기반 두 단계 전략은 파일럿에게 페달 리듬을 상대적으로 높게 유지하도록 하고, 그것은 낮은 전기 자극으로 더 먼 거리를 주행할 수 있게 한다.
[FES Bike System]
[FES Control System]
이는 두개의 FES 기기, 메인 PC, 두개의 깔창(insole) 힘 센서와 sensor controller, absolute 엔코더로 이루어졌다.
sensor controller 는 absolute 엔코더에 의해 기록된 crank angle과 신발 안에 위치한 힘-감지 센서에 의한 페달 힘을 전달받는다. 메인 PC가 이 센서 데이터를 전달받고 FES controller에 보내져야 할 적절한 control signal을 계산한다.
[Smart Wearable Interface and Efficient Power Transmission]
ankle joint를 수직으로 유지하고 발이 페달에서 미끄러지는 것을 방지하기 위해, 의학적 부츠가 부착되었다. 3도 정도의 기울어진 쐐기 블럭이 페달과 발사이에 설치되어 다리가 몸에서 멀어지는 것을 방지했다. 이는 파일럿을 부상의 고통에서 예방하고 여분의 토크를 유발하는 피로를 감소시킴으로서 사이클링 효율성을 증가시킨다. user-friendly crank는 쉽게 crank 높이를 조절할 수 있다. 이상적인 crank 위치를 결정하기 위해, OpenSim을 이용해 정적인 최적화를 진행하고, ADAMS를 이용해 inverse dynamics를 계산했다, 두 주요 변수의 감소를 고려하면서 : 크랭크 토크와 근육 힘은 크랭크 위치에 직접적으로 영향을 미친다. 전체적으로, 시뮬레이션을 통해 최소한의 joint torque와 근육 힘 감소를 고려해, crank 위치를 최적화했다.
[Cybathlon 2020]
cybathlon FES bike에 처음으로 출전한 팀들 중 유일하게 1200m race를 완주했다.
[Discussion]
[Human–Vehicle Interaction Using the FI]
FI는 근육 피로 때문에 같은 전기자극 아래에서 근육 강도 감소의 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 이 방법으로, 근육 피로는 정량적으로 계산되었고, 이 index에 기반해 페달 모션을 위해 근육을 선택하고, 자극의 강도를 조절할 수 있다. 결과적으로, 두-단계 전략과 함께 효율적으로 lap time을 줄였다. 그러나, 파일럿의 매일매일의 신체적 컨디션등으로부터 reference 피로를 결정하는 것은 어렵다. 대중화를 위해, 젖산농도, 심박수, 허벅지 둘레값을 이용해 자동적으로 개선된 피로 모델을 생성하는 것이 필요하다.
[FES Bike as a Rehabilitation Device]
cybathlon 2020을 위해 개발된 FES 자전거는 다리가 마비된 파일럿의 근육 강도를 증가시킴으로서 lap time을 줄였다. 파일럿의 하반신 근육이 수 년동안 활성화되지 않았기에, 이는 강화되었고, 피가 잘 통하게 되었고, 일상생활에 에너지 있는 삶을 제공했다. 게다가, 증가된 근육 강도는 비장애인의 경우보다 강하게 보였다. 이러한 결과는, FES 자전거로의 사이클링은 장애인의 신체적, 심리적 웰빙의 긍정적 효과를 제공한다. 비슷하게, 나이들거나 마비인 환자들을 재활하기 위해, 특정 영역의 근육은 FES 자전거를 탈 때 다리 움직임에 따른 적절한 FES 신호를 적용함으로서 도움받거나 훈련될 수 있다. 미래에는. 환자들이 부드럽고, 지속적인 페달 모션을 제공하는 제안된 전략을 적용함으로서 우리의 FES 자전거를 이용해 개선된 재활을 경험하길 바란다.
[Conclusions]
FES 자전거를 오랜 시간동안 밖에서 타는 것은 효율성과 지속적인 페달 모션을 요구한다. 비연속적인 phase를 포함한 불충분한 페달링은 빠른 근육 피로를 유발한다. 결과적으로, 이동과-연관된 장애를 가진 환자들을 위해, FES 자전거를 편리하게 장기간 이용하기 위해, 인간과 FES 자전거의 상호작용의 조사가 필요하다. 이 논문에서, 부드럽고 지속적인 페달 모션을 위한 세 가지 방법이 제안되었다. FES에서, 페달 모션 중 각 근육을 위한 시뮬레이션 결과에 기반한 개인화된 자극 phase가 생성되었다. 게다가, 근육 피로 상태를 관찰할 수 있는, FI 모델에 기반한 두-단계 전략을 사용할 때, 10분 이상 가능할 때 더 빠르고 지속적인 페달 모션이 가능하다. 강도 강화 프로그램이 근육 허용량을 늘리기 위해집과 실험실에서 진행되었다. 훈련 일정은 FI를 이용해 조정되었고, 증가된 근육 강도와 운동 능력은 심박수, 젖산 농도, 허벅지 둘레 등과 같은 파라미터에 기반해 확인되었다. SCI환자에 의한 제안된 방법의 적용은 빠르고 성공적으로 단기간(3-4달)안에 근육 피로를 감소시킨다. 왜냐하면 이 대회의 FES자전거 시스템은 우리 파일럿을 위해 최적화되었기에, 다른 사람을 위해 일반화가 필요하다. 우리의 실험적인 FES자전거가 지속가능하고 접근가능한 이동 기기가 되기 위해, 사람과 로봇의 협력으로 인한 시너지를 생성해 낼 수 있는 하이브리드 컨트롤 시스템을 조사하고 있다.