Abstract
Objective : Conventional therapy approaches for stroke survivors have required considerable demands on therapist's effort and patient's expense. Thus, new robotics rehabilitation therapy technologies have been proposed but they have suffered from less than optimal control algorithms. This article presents a novel technical healthcare solution for the real-time, simultaneous and propositional myoelectric control for stroke survivors' upper limb robotic rehabilitation therapy. Methods : To implement an appropriate computational algorithm for controlling a portable rehabilitative robot, a linear regression model was employed, and a simple game experiment was conducted to identify its potential of clinical utilization. Results : The results suggest that the proposed device and computational algorithm can be used for stroke robot rehabilitation. Conclusion : Moreover, we believe that these techniques will be used as a prominent tool in making a device or finding new therapy approaches in robot-assisted rehabilitation for stroke survivors.
목적 : 본 연구에서는 뇌졸중 환자의 치료 효과를 증진시키기 위한 방법으로, 로봇 기반에 연속적이며, 실시간으로 환자의 의지에 따른 표면 근전도 신호에 비례한 제어가 가능한 최적 알고리즘을 구현 및 재활로봇과 PC소프트웨어에 적용기술을 개발하였다. 연구방법 : 뇌졸중 환자의 치료를 위한 재활로봇 제어 알고리즘 개발을 위해서 본 연구에서는 선형 재귀모델을 이용하였다. 또한, 이를 PC 소프트웨어에 적용하여 실제 근전도 신호에 비례하여 게임을 진행할 수 있도록 환경을 구축하였으며, 이를 활용하여 모의 훈련을 진행하였다. 결과 : 모의실험 결과 실제 움직인 위치와 선형 재귀모델로부터 추정된 위치의 결과가 상당히 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 또한 3명의 피험자를 대상으로 실험 한 결과, 3번의 각기 다른 시도에 따라 훈련이 진행되면서 그 결과가 좋아짐을 확인할 수 있었다. 결론 : 본 연구에서는 재활로봇에 적용 가능한 실시간으로 동작하는 근전도에 비례한 움직임을 유도해 낼 수 있는 선형 재귀 모델을 개발하였다. 또한, 이를 활용한 소프트웨어도 함께 구축하여 그 활용 가능성이 높음을 확인하였다. 향후 실제 재활로봇에 적용하여 자가-재활 및 원격재활 로봇에 기본 알고리즘으로 널리 활용될 수 있을 것이라 기대된다.