Phục hồi chức năng vai ngoài xương: 10 bước

2024 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2024-01-30 13:32

Vai là một trong những bộ phận phức tạp nhất trên toàn bộ cơ thể con người. Các khớp của nó và khớp vai cho phép vai có nhiều chuyển động của cánh tay và do đó khá phức tạp để mô hình hóa. Do đó, việc phục hồi chức năng của vai là một vấn đề y học cổ điển. Mục tiêu của dự án này là thiết kế một robot giúp phục hồi chức năng.

Robot này sẽ có dạng một bộ xương ngoài với các cảm biến khác nhau sẽ đo các thông số liên quan để mô tả chuyển động của cánh tay và sau đó sẽ so sánh kết quả thu được với cơ sở dữ liệu để đưa ra phản hồi ngay lập tức về chất lượng chuyển động vai của bệnh nhân.

Thiết bị có thể được nhìn thấy trên các hình ảnh ngay trên. Bộ xương ngoài này được cố định trên dây nịt mà bệnh nhân đeo. Ngoài ra còn có dây đai để gắn cánh tay của thiết bị vào cánh tay của bệnh nhân.

Chúng tôi là sinh viên của Khoa Kỹ thuật Brussels (Bruface) và chúng tôi có một nhiệm vụ cho khóa học Cơ điện tử 1: thực hiện một dự án từ danh sách gợi ý mà từ đó chúng tôi chọn robot phục hồi vai.

Các thành viên của Cơ điện tử 1 Nhóm 7:

Gianluca Carbone

Ines Henriette

Pierre Pereira Acuna

Radu Rontu

Thomas Wilmet

Bước 1: Vật liệu

- Máy in 3D: nhựa PLA

- Máy cắt laser

- MDF 3mm: bề mặt 2m²

- 2 gia tốc kế MMA8452Q

- 2 chiết áp: PC20BU

- Vòng bi: Đường kính trong 10 mm; Đường kính ngoài 26mm

- Ray dẫn hướng tuyến tính: chiều rộng 27mm; chiều dài tối thiểu 300 mm

- Dây đai lưng và dây đai

- Arduino Uno

- Cáp Arduino: 2 bus cho Alimentation (3, 3V Accelerometer và 5V Potientiometer), 2 bus để đo gia tốc kế, 1 bus cho khối lượng. (breadboard):

- Vít:

Đối với vòng bi: bu lông và đai ốc M10, Đối với kết cấu nói chung: bu lông và đai ốc M3 và M4

Bước 2: Ý tưởng chính

Để giúp phục hồi chức năng vai, thiết bị này có mục đích giúp phục hồi chức năng vai sau các động tác cơ bản tại nhà với nguyên mẫu.

Các chuyển động mà chúng tôi đã quyết định tập trung vào khi thực hiện các bài tập là: bắt cóc phía trước (bên trái trên hình) và xoay người bên ngoài (bên phải).

Nguyên mẫu của chúng tôi được trang bị các cảm biến khác nhau: hai gia tốc kế và hai chiết áp. Các cảm biến này gửi đến máy tính các giá trị của các góc của cánh tay và của cẳng tay từ vị trí thẳng đứng. Các dữ liệu khác nhau sau đó được vẽ trên cơ sở dữ liệu đại diện cho chuyển động tối ưu. Biểu đồ này được thực hiện trong thời gian thực để bệnh nhân có thể so sánh trực tiếp chuyển động của mình với chuyển động cần lấy, và do đó có thể tự điều chỉnh sao cho gần với chuyển động hoàn hảo nhất có thể. Phần này sẽ được thảo luận trong bước cơ sở dữ liệu.

Kết quả được vẽ cũng có thể được gửi đến một nhà vật lý trị liệu chuyên nghiệp có thể giải thích dữ liệu và đưa ra một số lời khuyên thêm cho bệnh nhân.

Nói thêm về quan điểm thực tế, vì vai là một trong những khớp phức tạp nhất của cơ thể con người, nên ý tưởng là để ngăn chặn một số chuyển động nhất định để tránh nhận ra chuyển động xấu, để nguyên mẫu chỉ có thể cho phép những chuyển động này hai chuyển động.

Hơn nữa, thiết bị sẽ không khớp hoàn toàn với giải phẫu của bệnh nhân. Điều này có nghĩa là trục quay của bộ xương ngoài không khớp hoàn toàn với trục của vai bệnh nhân. Điều này sẽ tạo ra các mô-men xoắn có thể làm vỡ thiết bị. Để bù đắp cho điều đó, một bộ đường ray đã được thực hiện. Điều này cũng cho phép nhiều bệnh nhân đeo thiết bị.

Bước 3: Các bộ phận khác nhau của thiết bị

Trong phần này, bạn có thể tìm thấy tất cả các bản vẽ kỹ thuật của các phần chúng tôi đã sử dụng.

Nếu bạn muốn sử dụng của riêng mình, hãy quan tâm đến thực tế là một số chi tiết phải chịu các ràng buộc cao: ví dụ như trục của ổ trục có thể bị biến dạng cục bộ. Nếu được in 3D, chúng phải được làm với mật độ cao và đủ dày để ngăn không bị vỡ.

Bước 4: Lắp ráp - Backplate

Trên video này, bạn có thể thấy thanh trượt được sử dụng để điều chỉnh một trong các DOF (hướng dẫn tuyến tính vuông góc với tấm nền). Thanh trượt đó cũng có thể được đặt trên cánh tay, nhưng giải pháp được trình bày trên video cho kết quả lý thuyết tốt hơn trên phần mềm 3D, để kiểm tra chuyển động của nguyên mẫu.

Bước 5: Lắp ráp - Bắt cóc khớp nối

Bước 6: Lắp ráp - Khớp xoay ngoài

Bước 7: Lắp ráp cuối cùng

Bước 8: Sơ đồ cắt

Giờ đây, nguyên mẫu được lắp ráp đã sửa chữa đúng lệch vai và quản lý để theo dõi chuyển động của bệnh nhân cùng với hai hướng mong muốn, đã đến lúc bắt đầu phần theo dõi và đặc biệt là phần điện của dự án.

Vì vậy, các máy đo gia tốc sẽ nhận được thông tin về gia tốc cùng với mọi hướng của kế hoạch và một mã sẽ tính toán các góc thú vị khác nhau từ dữ liệu đo được. Các kết quả khác nhau sẽ được gửi đến tệp matlab thông qua Arduino. Sau đó, tệp Matlab vẽ kết quả theo thời gian thực và so sánh đường cong thu được với cơ sở dữ liệu về các chuyển động có thể chấp nhận được.

Kết nối các thành phần với Arduino:

Đây là biểu diễn sơ đồ của các kết nối khác nhau giữa các phần tử khác nhau. Người dùng nên cẩn thận rằng các kết nối phụ thuộc vào mã được sử dụng. Ví dụ, đầu ra I1 của cảm biến gia tốc thứ nhất được kết nối với đất trong khi đầu ra của thứ hai được kết nối với 3,3V. Đây là một trong những cách để phân biệt hai gia tốc kế theo quan điểm của Arduino.

Sơ đồ đấu dây:

Màu xanh lá cây - Thông số gia tốc kế

Màu đỏ - đầu vào A5 của Arduino để thu thập dữ liệu từ gia tốc kế

Màu hồng - đầu vào A4 của Arduino để thu thập dữ liệu từ gia tốc kế

Đen - Mặt đất

Màu xám - Các phép đo từ chiết áp đầu tiên (trên trục quay bắt cóc phía trước)

Màu vàng - Các phép đo từ chiết áp thứ hai (trên trục xoay ngoài)

Màu xanh lam - Biến đổi chiết áp

Bước 9: Cơ sở dữ liệu

Bây giờ máy tính nhận được các góc, máy tính sẽ giải thích chúng.

Đây là ảnh đại diện cho cơ sở dữ liệu đã chọn. Trên cơ sở dữ liệu này, các đường cong màu xanh đại diện cho vùng chuyển động có thể chấp nhận được và đường cong màu đỏ đại diện cho chuyển động hoàn hảo. Cần nhấn mạnh rằng cơ sở dữ liệu tất nhiên là mở cho các sửa đổi. Tốt nhất, các thông số của cơ sở dữ liệu nên được thiết lập bởi một nhà vật lý trị liệu chuyên nghiệp để tư vấn về các thông số phục hồi chức năng tối ưu thực tế.

Chuyển động tối ưu được chọn ở đây màu đỏ, dựa trên kinh nghiệm và sao cho cánh tay đạt 90 ° trong 2,5 giây, tương ứng với tốc độ góc không đổi là 36 ° / s, (hoặc 0,6283 rad / s).

Vùng chấp nhận được (màu xanh lam) đã được thiết kế với chức năng từng mảnh 3 thứ tự trong trường hợp này cho cả ranh giới trên và ranh giới dưới. Các chức năng bậc cao cũng có thể được coi là để cải thiện hình dạng của các đường cong hoặc thậm chí là độ phức tạp của bài tập. Trong ví dụ này, bài tập rất đơn giản: 3 lần lặp lại chuyển động từ 0 đến 90 °.

Đoạn mã sẽ vẽ biểu đồ kết quả của một trong các cảm biến - cảm biến được quan tâm đưa ra bài tập phục hồi chức năng - trên cơ sở dữ liệu này. Trò chơi bây giờ dành cho bệnh nhân là điều chỉnh tốc độ và vị trí của cánh tay sao cho cánh tay của họ nằm trong vùng màu xanh lam, phạm vi chấp nhận được và càng gần đường cong màu đỏ càng tốt, chuyển động hoàn hảo.