Stroke is the leading cause of adult disability in the world and has an enormous emotional and socioeconomic impact on patients, families and health services. Over 80% of stroke patients experience a hemiplegic disorder. I present a robot-assisted bimanual shoulder flexion rehabilitation system with surface electromyography (sEMG) for hemiplegic patients after stroke. This thesis reports hardware design, controller with impedance compensation of actuator using disturbance observer (DOB) for back-drivable operation, and sEMG signal processing to obtain de-sired assistive torque were also reported. Then, 4 modes of motion (passive, mirror image, shared, voluntary) were suggested for appropriate training platform suit for the various statuses of patients and levels of individual recovery. The assistive system driven by combination of bimanual mirror imaging motion and sEMG in order to induce conti-nuous voluntary stimulation to muscle and nerve of the patients.
The performance of impedance compensation and assistive operation of the system with sEMG were verified by experiments with healthy participants. DOB decreased resistive torque by 99% from the open loop performance and shoulder torque was estimated from sEMG using linear regression (CORR=0.960 0.011, NRMSE=7.31 1.32%) and artificial neural network (ANN) (CORR=0.986 0.005, NRMSE=6.96 1.08%) methods for making system input based on user’s motion intension. Every mode had under 6% NRMSE motion error in experiment for healthy without discomforts or resistance in shoulder motion of mirror part. For the clinical test, 2 participants (62 yrs/male, 57yrs/female) stoke onset from 4 months had exercised with this system during 4 months. Since sEMG signals from paretic parts were not detected, only mode 1, 2 (continuous passive motion, mirror image motion) were conducted. Incensement of passive range of motion (PROM), mitigated shoulder spasticity due to shoulder-hand syndrome and stabilization of shoulder joint were founded commonly. This system is expected to help to recover functionality of neural/musculoskeletal system to hemiplegic patients.
뇌졸중은 세계적으로 성인의 운동 장애를 가장 빈번히 야기하는 원인이며, 환자와 가족 그리고 보건 의료체계에 지대한 영향을 미친다. 80% 이상의 뇌졸중 환자가 편마비 운동장애를 겪게 된다. 건부의 움직임과 환부의 움직임을 동기화하는 거울상 운동이 뇌졸중 후 신경계/근골격계 회복에 긍정적인 영향을 미친다는 결과를 바탕으로, 구조적 취약성을 가진 어깨 관절 굴곡에 거울상 운동을 적용할 수 있는 재활 플랫폼을 개발하였다. 환부의 자발적인 움직임을 유도하는 표면 근전도 신호 기반의 운동 모드를 제공하여 하나의 시스템으로 장기간 동안 환자 상태에 따라 효과적인 운동을 수행할 수 있도록 설계하였다. 건부의 움직임에서 기어나 기구부 등에 의한 저항을 상쇄시키기 위해 외란 관측기를 이용하였고, 저항 토크가 99% 이상 감소하는 효과를 얻었다. 환부의 제어 입력으로 사용하기 위해 표면 근전도 신호로부터 토크/각도를 추정한 후, 표면 근전도 신호의 비율을 조정하면서 거울상 운동을 수행하는 실험을 통해 시스템을 검증하였다. 마지막으로 뇌졸중 후 4개월 된 편마비 환자와 4개월간의 임상실험을 통해 관절 가동 범위 증가, 관절 안정성 향상, 관절 강성 감소 등의 효과를 확인하였다. 임상실험 기간 내 환자 환부의 수의적 운동이 불가하여 표면 근전도 신호를 이용한 운동 모드는 적용되지 않았으므로 환자군의 약한 표면 근전도 신호에 대해서도 강건한 시스템인지 추가 검증이 요구된다. 본 연구가 상지부의 물리적 인간-로봇 상호작용을 통한 재활 및 거동 보조에 기초적인 연구로써 후속 연구의 발판이 되길 기대한다.
