Purpose: Scar contracture influence the outcome of burn patients significantly. This study aims to investigate the feasibility of robot-assisted training for the lower extremity rehabilitation of burn patients. Methods: This pilot study was conducted on 7 burn patients for 8 weeks between January 2019 and November 2019. Two of 7 patients withdrew from this study because one had skin abrasion on the legs which thigh fastening devices were applied on and the other was not participate in the assessment at 4 weeks after training. Final 5 patients received gait training with SUBAR® and numeric rating scale (NRS), 6-minutes walking test, and range of motion in flexion and extension of knee and ankle joint were evaluated before training, 4 weeks and 12 weeks after training. Results: The subjects had a mean age of 51.8±98 years, mean total burn surface area of 30.8±13.7%, mean duration from injury to 1st assessment of 102.8±39.3 days. Anyone of 5 patients did not have musculoskeletal or cardiovascular side effects such as increased or decreased blood pressure or dizziness. The significant improvement in NRS, gait speed, and range of motion in knee extension and ankle plantarflexion after robotic training (all P<0.05). Conclusion: Robot-assisted training could be feasible for the rehabilitation of burn patients and it could improve muscle strength and range of motion in lower extremities, and gait function.
Purpose: This systematic review aims to determine whether robot-assisted training is more effective in gait training for persons with subacute hemiparetic stroke. Methods: This study adopted a systematic review study design focused on subacute hemiparetic stroke, and four core academic databases were searched until June 11, 2021, for relevant studies, including PubMed, Embase, the Cochrane Library, and ProQuest Central. The review included randomized controlled trials (RCTs) evaluating the effects of robotic-assisted training on gait performance in persons with a diagnosis of subacute hemiparetic stroke. The selected RCT studies were qualitatively synthesized based on the population, intervention, comparison, outcome, settings, and study design (PICOS-SD). Results: The study selected five RCTs involving 253 subacute hemiparetic stroke patients and performing robotic-assisted gait training using the following devices: the Lokomat, Morning Walk, Walkbot, ProStep Plus, or Gait Trainer II. Five RCTs were eligible for the meta-analysis after quantitative synthesis, and the results showed that the robot-assisted gait training group had a greater gait performance than the control group based on the 10-meter walk test, Berg balance scale, Rivermed mobility index, functional ambulation category, and modified Barthel index. Conclusion: The results of this study showed that the gait performance of subacute hemiparetic stroke patients changes throughout robot-assisted gait training, but there were no indications that any of the clinically relevant effects of robot-assisted training are greater than those of conventional gait training. Further, the small sample size and different therapeutic intensities indicate that definitive conclusions could not be made.
Conventional gait rehabilitation requires at least three therapists in a traditional rehabilitation training program. Several robots have been developed to reduce human burden and increase rehabilitation efficacy. In this study, we present a lower-limb wearable robot (WA-H) for gait rehabilitation of hemiplegia patients, and propose a protocol of 12 weeks gait rehabilitation training program using WA-H. To identify the efficacy of the robot and protocols, we conducted a clinical study with two actual hemiplegia patients and observed a chronological change of ambulation ability through four assessments. We discovered the progression of results by 6 minute walking test, TUGT (Timed Up and Go Test), SPPB (Short Physical Performance Battery), BBS (Berg Balance Test), and Fugl-Meyer score. The torques generated in the normal side and paralyzed side of the patient became similar, indicating rehabilitation. The result also showed the walking of the paralysis patient improved and imbalance motion had considerable improved performance.
This research deals with posture optimization for humanoid robot against external forces using genetic algorithm and neural network. When the robot takes a motion to push an object, the torque of each joint is generated by reaction force at the palm. This study aims to optimize the posture of the humanoid robot that will change this torque. This study finds an optimized posture using a genetic algorithm such that torques are evenly distributed over the all joints. Then, a number of different optimized postures are generated from various the reaction forces at the palm. The data is to be used as training data of MLP(Multi-Layer Perceptron) neural network with BP(Back Propagation) learning algorithm. Humanoid robot can find the optimal posture at different reaction forces in real time using the trained neural network include non-training data.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5496-5521
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2018
Object detection and tracking is the basic capability of mobile robots to achieve natural human-robot interaction. In this paper, an object tracking system of mobile robot is designed and validated using improved multiple instance learning algorithm. The improved multiple instance learning algorithm which prevents model drift significantly. Secondly, in order to improve the capability of classifiers, an active sample selection strategy is proposed by optimizing a bag Fisher information function instead of the bag likelihood function, which dynamically chooses most discriminative samples for classifier training. Furthermore, we integrate the co-training criterion into algorithm to update the appearance model accurately and avoid error accumulation. Finally, we evaluate our system on challenging sequences and an indoor environment in a laboratory. And the experiment results demonstrate that the proposed methods can stably and robustly track moving object.
최근의 프로그래밍 패러다임은 객체지향프로그래밍과 이를 기반으로 하는 비주얼프로그래밍이 주류를 이루고 있다. 그러나 객체지향프로그래밍은 기존의 구조적프로그래밍기법에 비하여 개념이 어렵고 복잡하여 IT 관련학과 학생들을 교육하기에 어려움이 많았다. 본 연구에서는 학생들이 다양한 입출력 장치를 부착하고 로봇제어가 가능한 트레이닝 키트를 사용하여 객체지향 프로그래밍 학습 의욕 고취와 동기를 유발할 수 있도록 Java 가상머신을 내장한 Java 로봇 트레이닝 키트를 설계하고 구현하였다. 개발된 Java 로봇 트레이닝 키트는 USB 인터페이스로 컴퓨터와 통신 가능하며, 다양한 입출력 장치와 DC 모터 및 서보모터를 구동할 수 있는 범용 입출력 포트를 내장하여 교육용 로봇제작과 응용프로그래밍 실습이 가능하다. 따라서 IT 융합시대를 맞이하여 학문과 전공간의 벽이 낮아지고 창의 공학적 객체지향 프로그래밍언어 교육의 도입이 필요한 시점에서 본 연구에서 개발한 Java 로봇 트레이닝 키트가 많은 기여를 할 것으로 기대된다.
PURPOSE: The present research examined the effects of progressive robot-assisted step training on the strength of the lower extremity and gait speed of an individual with stroke through changes between the baseline and the intervention stage (1, 3, 6, 9, and 12 months). METHODS: A single-subject (A-B) design was performed for a chronic stroke patient aged 70 years old. The robot-assisted step training was conducted three times a week during 12 months (40 minutes/session), and the assessment was conducted a total of seven times between the baseline and the intervention (No. 1, 3, 6, 9, and 12 months) to determine the effect of the intervention. RESULTS: As a result of the intervention, the muscle strength at the lower extremity of the paralysis side increased by the greatest extent 12 months after the intervention compared to the baseline, and the gait speed via the 10-meter walk test was increased as well. CONCLUSION: Long-term robot-assisted step training might be an effective intervention for improving the strength of the paretic lower extremity muscles and gait speed in stroke patients with difficulty walking independently. Further studies with sufficient sample sizes and a randomized control group will be needed to evaluate the long-term effects of robotic stepping rehabilitation.
Purpose : This study was performed to evaluate the effects of virtual reality combined robot assist gait training (VRG) on improvement of balance and respiratory function in chronic stroke patients. Methods : A single-blind, randomized controlled trial (RCT) was conducted with 35 chronic stroke patients. They were randomly allocated 2 groups; VRG group (n=18) and conservative treatment group (CG; n=17). The VRG group received 30 minutes robot assisted gait training combined virtual reality training, robot assisted gait training was conducted in parallel using a virtual reality device (2 sessions of 15 minutes in a 3D-recorded walking environment and 15 minutes in a downtown walking environment). In the conservative treatment group, neurodevelopmental therapy and exercise therapy were performed according to the function of stroke patients. Each group performed 30 minutes a day 3 times a week for 8 weeks. The primary outcome balance and respiratory function were measured by a balance measurement system (BioRescue, Marseille, France), Berg balance scale, functional reach test for balance, Spirometry (Cosmed Micro Quark, Cosmed, Italy) for respiratory function Forced vital capacity (FVC), forced expiratory volume in 1 second (FEV1), and maximum expiratory volume (PEF) were measured according to the protocol. The measurement were performed before and after the 8 weeks intervention period. Results : Both groups demonstrated significant improvement of outcome in balance and respiratory function during intervention period. VRG revealed significant differences in balance and respiratory function as compared to the CG groups (p<.05). Our results showed that VRG was more effective on balance and respiratory function in patients with chronic stroke. Conclusion : Our findings indicate that VRG can improve balance and respiratory function, highlight the benefits of VRG. This study will be able to be used as an intervention data for recovering balance and respiratory function in chronic stroke patients.
The rehabilitation training robots for treating the upper limbs of stroke patients were mainly focused on the upper proximal treatment of it, but recently studies of the distal parts of the upper limbs for rehabilitation of the hand is making some progress even though it is still a small number so far. In this paper, we present the hand robot for the rehabilitation training of stroke patients that is the fingertip contact-typed mechanism, and it has also equipped with the wrist rehabilitation unit to be worked like human hand that enables any movements through mutual cooperation by fingers while picking up or grasping objects. The robot that is presented for this purpose supports the movement of fingers with 5-DoF and the wrist with 3-DoF that moves independently, and operates with a structure that allows the joints of the wrist and fingers to be collaborated organically together to each other. Also, hereby the simulation and evaluation test on its robot mechanism are performed to ensure that fingers with 5-DoF and the wrist with 3-DoF of the serial kinematical mechanism are designed to comply with or exceed ROM for ADL.
목적 : 본 연구에서는 상지 로봇 치료가 아급성기 뇌졸중 환자의 상지기능에 단기적으로 미치는 영향을 알아보는 것이었다. 연구방법 : 본 연구는 뇌졸중 편마비 진단을 받고 1회 1시간씩 상지 로봇 치료와 과제 지향적 훈련(task-oriented training)를 받았던 환자 20명의 의무기록을 이용한 후향적 연구로서, 중재 전/후의 3차원 동작분석검사 결과 값을 토대로 두 중재간의 변화량을 비교 하였다. 결과 분석은 기술 통계와 대응표본 t검정을 사용하여 결과 값을 파악 하였다. 결과 : 연구 결과 상지 로봇 치료를 한 경우 팔 뻗기를 하는 동안 팔굽관절 움직임의 순발력, 효율성, 부드러움에서 향상을 보였으며, 과제 지향적 훈련(task-oriented training)과 비교 하였을 때 팔굽관절의 부드러움에서 유의한 차이를 보였다(p<.05). 결론 : 단기적 상지 로봇 치료는 아급성기 뇌졸중 환자의 팔뻗기 시 팔굽관절 움직임에 효과를 보였으며, 추후 장기적인 연구를 통해 상지 기능의 움직임 개선에 대한 효과 입증이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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