Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-2324
Main Title: Controlled FES-assisted gait training for hemiplegic stroke patients based on inertial sensors
Translated Title: Regelung des FES-unterstützten Gangtrainings für halbseitig gelähmte Patienten nach Schlaganfall unter Verwendung von Inertialsensoren
Author(s): Negard, Nils-Otto
Advisor(s): Raisch, Jörg
Granting Institution: Technische Universität Berlin, Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik
Type: Doctoral Thesis
Language: English
Language Code: en
Abstract: Ein Schlaganfall führt in der Regel zu massiven Störungen des zentralen Nervensystems und oftmals zur Invalidität des Betroffenen. Als Folge der Hirnschädigungen kommt es häufig zur Beeinträchtigung motorischer und sensorischer Funktionen, zu Ausfällen in der Sprache sowie zu einer gestörten Wahrnehmung. Ein einseitiger Schlaganfall bezüglich des Gehirns führt in der Regel zu einer halbseitigen Lähmung der gegenüberliegenden Körperseite. Die Lähmung kann dabei vollständig oder teilweise (paretisch) sein. Ein wichtiger Bestandteil in der Rehabilitation nach Schlaganfall stellt die Mobilisierung der Patienten dar. Die Unterstützung des Gehens mittels Funktioneller Elektrischer Stimulation (FES) der paretischen Muskeln wurde erstmals von Liberson et al. 1961 bei Schlaganfallpatienten mit Fußheberschwäche praktiziert. Die Stimulation wurde dabei mittels eines einfachen Fußkontaktschalters getriggert. Der Elektrostimulation lassen sich sowohl prothetische als auch ein therapeutische Effekte nachweisen. Die Dissertation beschäftigt sich mit der technologischen Entwicklung und Erforschung eines neuartigen Therapiesystems für das FES-unterstützte Gangtraining bei Schlaganfallpatienten. Das Training findet auf einem Laufband mit teilweiser Gewichtsentlastung des Patienten statt. Grundlage der Entwicklung ist ein Inertialsensorsystem bestehend aus zwei Miniaturinertialsensoren, die an beiden Schuhen des Patienten angebracht sind. Jeder Sensor besteht aus 3 Beschleunigungs- und 3 Winkelratensensoren mit orthogonaler Anordnung. Im Rahmen dieser Arbeit wurden Algorithmen entwickelt zur Gangphasenerkennung und zur Schätzung der Orientierung sowie der Raumtrajektorie des Fußes basierend auf den Inertialsensordaten. Unter Ausnutzung der gewonnenen Informationen wurde eine geregelte mehrkanalige funktionelle Elektrostimulation realisiert, bei der die Stimulation mit dem Gang exakt synchronisiert ist und ausgewählte Gangparameter, wie z.B. der Grad der Fußhebung, gezielt beeinflusst werden können. Das Gangphasenerkennung mit Intertialsensoren erlaubt die Unterscheidung von 4 Gangphasen (Belastungsantwort, Standphase (Fußflachphase), Vorschwungphase und Schwungphase) sowie die Registrierung von 3 Gangereignissen (initialer Bodenkontakt, Ablösung von Ferse und Zehen vom Boden). Der entwickelte Algorithmus funktioniert robust für verschiedene Patienten ohne individuelle Anpassungen. Die Sensoren müssen lediglich in Zeitabständen von mehreren Monaten kalibriert werden. Am Patienten ist keine Kalibrierung der Sensoren notwendig, so dass das System nach einer einfachen Montage der Sensoren an den Außenseiten der Schuhe sofort einsatzbereit ist. Die Gangphasenerkennung mittels Interialsensoren wurde in einer klinischen Studie mit 5 Schlaganfallpatienten erfolgreich getestet und die Ergebnisse mit einem kommerziellen Gangphasenerkennungssystem mit Drucksensoren unter der Fußsohle verglichen. Neben der exakten zeitlichen Synchronisation der Elektrostimulation mit dem Gang erlaubt das entwickelte System auch eine gezielte Anpassung der Stimulationintensität, um gewünschte Sollwerte für ausgewählte Gangparameter zu realisieren. Bei dem vorgestellten Regelungskonzept werden nach jedem Schritt die gemessenen Kenngrößen des Ganges mit den Sollvorgaben verglichen. Anschließend werden die Stimulationsintensitäten für den nächsten Schritt angepasst. Während eines Schrittes werden die Stimulationsintensitäten konstant gehalten. Um die Machbarkeit einer solchen Regelung zu demonstrieren, wurden experimentelle Untersuchungen mit einem Schlaganfallpatienten mit ausgeprägter Fußheberschwäche durchgeführt. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass ein hochgenaues und zuverlässiges System zur Gangphasenerkennung und Bewegungsschätzung mittels Inertialsensoren realisiert werden konnte. Für den späteren klinischen Einsatz spricht ferner die einfache und schnelle Anbringung der Sensoren am Patienten. Das System eignet sich sehr gut für die Regelung der Elektrostimulation beim Gangtraining von Schlaganfallpatienten.
Stroke is one of the leading causes to disability in the western world. The effects of stroke are many and in many cases include impairment of motor, sensory input, emotion, language, perception and cognitive functions. Impairment of motor functions usually involves paralysis or paresis on one side of the body. One crucial component in rehabilitation following a stroke is the restoration of mobility of which walking is an essential part. For almost 50 years Functional Electrical Stimulation (FES) has been applied to restore motor function and to improve gait. In 1961 Liberson used functional electrical stimulation to elicit the withdrawal reflex during the swing phase. This work is concerned with the technological development of a new system for FES-assisted gait training for stroke patients. The system is based on an inertial sensor system consisting of 2 inertial sensor units mounted to each foot. Algorithms for estimation of foot orientation, detection of gait phases and estimation of movement parameters as well as strategies for multichannel FES-assisted gait training have been developed. The algorithm for gait phase detection uses all possible information from one inertial sensor to detect four distinct gait phases. The gait phases are represented as states in a state machine and the transitions are governed by logical functions. The detection system was validated by use of an insole foot pressure measurement system. In experiments involving five hemiplegic subjects, it was found that the detection system worked robustly, meaning that all gait phases were detected and no critical failure in the phase detection occurred. Based on the gait phase detection algorithm and the estimation of foot orientation, an algorithm for estimation of movement parameters like step length and foot clearance was developed. The method takes into account known constraints of the movement, like initial and end conditions in order to improve the accuracy. The estimated movement parameters were compared with measurement from an optical motion analysis system for 5 stroke patients walking on a treadmill. The results showed that the movement parameters could be estimated from inertial sensor data with a high accuracy. Furthermore, on basis of the gait phase detection algorithm, a multichannel stimulation strategy for stroke patients walking on a treadmill was developed and implemented in a laboratory set-up. Gait analysis measurements with an optical motion analysis system for two stroke patients showed that the electrical stimulation had an immediate positive effect on the gait pattern. Furthermore, a closed-loop strategy was derived in order to control movement parameters the estimated by the inertial sensor system. By evaluating the movement parameters after a completed stride the stimulation intensity was found for the next stride. The closed-loop strategy was successfully tested in simulation. In experiments with one stroke patient having a drop foot, the strategy was successfully applied to control the maximum sagittal angle of the foot by stimulation of tibialis. In summary, inertial sensors have proven to be suitable for the exact control of FES-assisted gait training in a clinical environment. The developed system is reliable, robust, easy to mount on a patient and does not require re-calibration before use.
URI: urn:nbn:de:kobv:83-opus-24858
http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/2621
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-2324
Exam Date: 18-Nov-2009
Issue Date: 18-Dec-2009
Date Available: 18-Dec-2009
DDC Class: 620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Subject(s): FES
Gangtraining
Inertialsensoren
FES
Gait training
Inertial Sensors
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