Rehabilitation Engineering

Population ageing has major consequences and implications in all areas of our daily life as well as other important aspects, such as economic growth, savings, investment and consumption, labour markets, pensions, property and care from one generation to another. Additionally, health and related care, family composition and life-style, housing and migration are also affected. Given the rapid increase in the aging of the population and the further increase that is expected in the coming years, an important problem that has to be faced is the corresponding increase in chronic illness, disabilities, and loss of functional independence endemic to the elderly (WHO 2008). For this reason, novel methods of rehabilitation and care management are urgently needed. This book covers many rehabilitation support systems and robots developed for upper limbs, lower limbs as well as visually impaired condition. Other than upper limbs, the lower limb research works are also discussed like motorized foot rest for electric powered wheelchair and standing assistance device

Robotics 2010

Without a doubt, robotics has made an incredible progress over the last decades. The vision of developing, designing and creating technical systems that help humans to achieve hard and complex tasks, has intelligently led to an incredible variety of solutions. There are barely technical fields that could exhibit more interdisciplinary interconnections like robotics. This fact is generated by highly complex challenges imposed by robotic systems, especially the requirement on intelligent and autonomous operation. This book tries to give an insight into the evolutionary process that takes place in robotics. It provides articles covering a wide range of this exciting area. The progress of technical challenges and concepts may illuminate the relationship between developments that seem to be completely different at first sight. The robotics remains an exciting scientific and engineering field. The community looks optimistically ahead and also looks forward for the future challenges and new development

Mining the brain to predict gait characteristics: a BCI study

Tese de mestrado integrado em Engenharia Biomédica e Biofísica, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, em 2018A locomoção é uma das atividades mais comuns e relevantes da vida quotidiana, sendo que envolve a ativação dos sistemas nervoso e músculo-esquelético. Os distúrbios da locomoção são comuns principalmente na população idosa, sendo que frequentemente estão associados a uma diminuição da qualidade de vida. A ocorrência destes distúrbios aumenta com a idade, estimando-se que aproximadamente 10% das pessoas com idades entre 60 e 69 anos sofram de algum tipo de distúrbio da locomoção, enquanto esse número aumenta para mais de 60% em pessoas com idade superior a 80 anos. Os padrões da locomoção são influenciados por doenças, condições físicas, personalidade e humor, sendo que um padrão anormal ocorre quando uma pessoa não é capaz de andar da maneira usual, maioritariamente devido a lesões, doenças ou outras condições subjacentes. As causas dos distúrbios da marcha incluem condições neurológicas e músculo-esqueléticas. Um grande número de condições neurológicas pode causar um padrão de marcha anormal, como por exemplo um acidente vascular cerebral, paralisia cerebral ou a doença de Parkinson. Por outro lado, as causas músculo-esqueléticas devem-se principalmente a doenças ósseas ou musculares. A avaliação ou análise da marcha, inclui a medição, descrição e avaliação das variáveis que caracterizam a locomoção humana. Como resultado, este estudo permite o diagnóstico de várias condições, bem como avaliar a progressão da reabilitação e desenvolver estratégias de intervenção. Convencionalmente, a marcha é estudada subjetivamente com protocolos observacionais. No entanto, recentemente foram desenvolvidos métodos mais objetivos e viáveis. Os métodos de análise da marcha podem ser classificados em laboratoriais ou portáteis. Embora a análise baseada em laboratório utilize equipamentos especializados, os sistemas portáteis permitem o estudo da marcha em ambientes naturais e durante atividades da vida diária. A análise laboratorial da marcha é baseada principalmente em informações de imagem e vídeo, embora sensores de piso e placas de força também sejam comuns. Por outro lado, os sistemas portáteis consistem em um ou vários sensores, ligados ao corpo. A adaptação da locomoção é um dos mais relevantes conceitos na análise da mesma, sendo que a sua origem e dinâmica neuronal têm sido amplamente estudadas nos últimos anos. A adaptação da marcha reflete a capacidade de um sujeito em mudar de velocidade e direção, manter o equilíbrio ou evitar obstáculos. Em termos da reabilitação neurológica, a adaptação da locomoção interfere na dinâmica neuronal, permitindo que os pacientes restaurem certas funções motoras. Atualmente, os dispositivos robóticos para membros inferiores e os exoesqueletos são cada vez mais usados não só para facilitar a reabilitação motora, mas também para apoiar as funções da vida diária. No entanto, a sua eficiência e segurança depende da sua eficácia em detetar a intenção humana de mover e adaptar a locomoção. Recentemente, foi demonstrado que o ritmo auditivo tem um forte efeito no sistema motor. Consequentemente, a adaptação tem sido estudada com base em ritmos auditivos, onde os pacientes seguem tons de estimulação para melhorar a coordenação da marcha. A imagem motora (MI), uma prática emergente em BCI, ou interface cérebro-máquina, é definida como a atividade de simular mentalmente uma determinada ação, sem a execução real do movimento. O desempenho da classificação da MI é importante para desenvolver ambientes robustos de interface cérebro-máquina, para neuro-reabilitação de pacientes e controle de próteses robóticas. O desempenho da classificação da MI é importante para desenvolver ambientes robustos de interface cérebro-máquina, para neuro-reabilitação de pacientes e controle de próteses robóticas, uma vez que, estudos anteriores, concluíram que realizar uma sessão de MI ativa parcialmente as mesmas regiões cerebrais que o desempenho da tarefa real. Inicialmente, a tarefas de MI centravam-se apenas nos movimentos dos membros superiores, no entanto, recentemente, estas começaram também a focar-se nos movimentos dos membros inferiores, de modo a estudar a locomoção humana. A deteção da intenção motora em tarefas de MI enfrenta vários desafios, mesmo para duas classes (esquerda / direita, por exemplo), sendo que um dos principais desafios se deve ao número, localização e tipo de elétrodos de EEG usados. Recentemente, um número crescente de estudos investigou a atividade cerebral durante a locomoção humana. Esses estudos, baseados maioritariamente no EEG, encontraram várias relações entre regiões cerebrais e ações ou movimentos específicos. Por exemplo, concluiu-se que a atividade cerebral aumenta durante a caminhada ou a preparação para caminhar e que a potência nas bandas μ e β diminui durante a execução voluntária do movimento. Em termos de adaptação da marcha, foi demonstrado que a atividade eletrocortical varia de acordo com a tarefa motora executada. Recentemente, as Interfaces Cérebro-Máquina permitiram o desenvolvimento de novas terapias de reabilitação para restaurar as funções motoras em pessoas com deficiências na locomoção, envolvendo o SNC para ativar dispositivos externos. Na primeira parte desta tese, foram realizadas várias tarefas de MI, juntamente com os movimentos reais dos membros inferiores, de modo a comparar o desempenho da classificação de um sistema wireless de 16 elétrodos secos com um sistema wireless de 32 elétrodos com gel condutor. A extração e classificação das características do sinal foram também avaliadas com mais de um método (LDA e CSP). No final, a combinação de um filtro beta passa-banda com um filtro RCSP mostrou a melhor taxa de classificação. Embora durante a aquisição do EEG todos os canais tenham sido utilizados, durante os métodos de processamento, foram escolhidas duas configurações específicas, onde os elétrodos foram selecionados de acordo com sua posição relativamente ao córtex motor. Desde modo, infere-se que uma seleção cuidada da localização dos elétrodos é mais importante do que ter um denso mapa de elétrodos, o que torna os sistemas EEG mais confortáveis e de fácil utilização. Os resultados mostram também a viabilidade do uso doméstico de sistemas de elétrodos secos com um reduzido número de sensores, e a possibilidade de diferenciar entre as tarefas de MI (esquerda e direita), para ambos os membros, com uma precisão relativamente alta. Por outro lado, a segunda parte desta tese apresenta um esquema de adaptação da marcha em ambientes naturais. De modo a avaliar a adaptação da marcha, os sujeitos seguem um tom rítmico que alterna entre três modos distintos (lento, normal e acelerado). As características da locomoção foram extraídas com base numa câmara RGB, sendo que os sinais de EEG foram monitorados simultaneamente. De seguida, estas características bem como as informações do tempo de reação foram utilizadas para extrair as etapas de adaptação da marcha versus etapas de não adaptação. De modo a remover os artefactos presentes no EEG, devidos maioritariamente ao movimento do sujeito, o sinal for filtrado com uma filtro passa-banda e sujeito a uma análise de componentes independentes (ICA). Posteriormente, as características de adaptação da marcha do EEG foram investigadas com base em dois problemas de classificação: i) classificação dos passos em direito ou esquerdo e ii) etapas de adaptação versus não adaptação da marcha. As características foram extraídas com base em padrões espaciais comuns (CSP) e padrões espaciais comuns regularizados (RCSP). Os resultados mostram que é possível discriminar com sucesso a adaptação versus não adaptação com mais de 90% de precisão. Este procedimento permite a monitoração dos participantes em ambientes mais realistas, sem a necessidade de equipamentos especializados, como sensores de pressão. Este método demonstrou que é possível detetar a adaptação com mais de 90% de precisão, quando os participantes tentam adaptar sua velocidade de marcha para uma velocidade maior ou menor.Gait adaptation is one of the most relevant concepts in gait analysis and its neuronal origin and dynamics has been extensively studied in the past few years. In terms of neurorehabilitation, gait adaptation perturbs neuronal dynamics and allows patients to restore some of their motor functions. In fact, lower-limbs robotic devices and exoskeletons are increasingly used to facilitate rehabilitation as well as supporting daily life functions. However, their efficiency and safety depend on how well they can detect the human intention to move and adapt the gait. Motor imagery (MI), an emerging practise in Brain Computer Interface (BCI), is defined as the activity of mentally simulating a given action, without the actual execution of the movement. MI classification performance is important in order to develop robust brain computer interface environments for neuro-rehabilitation of patients and robotic prosthesis control. In the first section of this thesis, it was performed a number of motor imagery tasks along with actual movements of the limbs to compare the classification performance of a dry 16-channel and a wet, 32-channel, wireless (Electroencephalography) EEG system. Results showed the feasibility of home use of dry electrode systems with a small number of sensors, and the possibility to discriminate between left and right MI tasks for both arms and legs, with a relatively high accuracy. The second part of this thesis presents a gait adaptation scheme in natural settings. This procedure allows the monitorization of subjects in more realistic environments without the requirement of specialized equipment such as treadmill and foot pressure sensors. Gait characteristics were extracted based on a single RGB camera, and EEG signals are monitored simultaneously. This method demonstrated that it is possible to detect adaptation steps with more than 90% accuracy, when subjects tries to adapt their walking speed to a higher or lower speed

Application of angular rate gyroscopes as sensors in electrical orthoses for foot drop correction

EThOS - Electronic Theses Online ServiceGBUnited Kingdo

Biomechatronics: Harmonizing Mechatronic Systems with Human Beings

This eBook provides a comprehensive treatise on modern biomechatronic systems centred around human applications. A particular emphasis is given to exoskeleton designs for assistance and training with advanced interfaces in human-machine interaction. Some of these designs are validated with experimental results which the reader will find very informative as building-blocks for designing such systems. This eBook will be ideally suited to those researching in biomechatronic area with bio-feedback applications or those who are involved in high-end research on manmachine interfaces. This may also serve as a textbook for biomechatronic design at post-graduate level

Wearable Movement Sensors for Rehabilitation: From Technology to Clinical Practice

This Special Issue shows a range of potential opportunities for the application of wearable movement sensors in motor rehabilitation. However, the papers surely do not cover the whole field of physical behavior monitoring in motor rehabilitation. Most studies in this Special Issue focused on the technical validation of wearable sensors and the development of algorithms. Clinical validation studies, studies applying wearable sensors for the monitoring of physical behavior in daily life conditions, and papers about the implementation of wearable sensors in motor rehabilitation are under-represented in this Special Issue. Studies investigating the usability and feasibility of wearable movement sensors in clinical populations were lacking. We encourage researchers to investigate the usability, acceptance, feasibility, reliability, and clinical validity of wearable sensors in clinical populations to facilitate the application of wearable movement sensors in motor rehabilitation

User Mobility Detection using Foot Force Sensors and Mobile Phone GPS.

PhDA user (or human) mobility context is defined as a type of user context that describes a type of whole body posture (e.g., standing versus sitting) and/or a type of travel or transportation mode (e.g., walking, cycling, travel by bus, etc). Such a context can be derived from low-level sensor data and spatial contexts, including location coordinates, 3D-orientation, direction (with respect to magnetic north), velocity and acceleration. Different value-added services can be adapted to users’ mobility contexts such as assessing how eco-friendly our travel is, and adapting travel information services such as maps to different transportation modes. Current sensor-based methods for user mobility detection have several key limitations: narrow range of recognition, coarse user mobility recognition capability, and low recognition accuracy. In this thesis, a new Foot-Force and GPS (FF+GPS) sensor method is proposed to overcome these challenges that leverages a set of wearable FF sensors in combination with mobile phone GPS. The novelty of this approach is that it provides a more comprehensive recognition capability in terms of reliably recognising various fine-grained human postures and transportation modes. In addition, by comparing the new FF+GPS method with both an accelerometer (ACC) method (62% accuracy) and an ACC+GPS based method (70% accuracy) as baseline methods, it obtains a higher accuracy (90%) with less computational complexity, when tested on a dataset obtained from ten individuals. In addition, the new FF+GPS method has been further extended and evaluated. More specifically, the trade-off between the computation and resources needed to support lower versus higher number of features and sensors has been investigated. The improved FF+GPS method reduced the number of classification features from 31 to 12, reduced the number of FF sensors from 8 to 4, and reduced the use of GPS in mobility activity recognition