用于手部康复和辅助的软体机器人装置:叙述回顾

简介

一些神经系统疾病对手部功能的削弱作用促使了康复机器人设备的发展，旨在恢复这些患者的手部功能。为了克服以前传统机器人的缺点，软机器人由于其固有的安全性，不复杂的设计，以及增加可移植性和有效性的潜力，正在迅速成为一种替代方案。虽然有几个小组已经开始设计设备，但很少有设备取得了足够的进展，能够提供临床证据来证明其设计的治疗能力。因此，对以前尝试过的设备进行全球回顾，可以促进下一步开发新的和改进的设备，以获得软机器人在手部功能障碍中的康复效果的临床证据。

方法

在SportDiscus, Pubmed, Scopus和Web of Science上进行了文献检索，以获得与手部康复软机器人设备设计相关的文章。制定了设备关键设计元素的框架，以简化构建它们的各种方法的比较。该框架包括对可移植性、安全特性、用户意图检测方法、驱动系统、总自由度、独立执行器数量、设备重量、评估指标和康复模式的趋势分析。

结果

在本研究中，根据我们开发的框架来比较不同的设计方面，共识别和总结了代表44种独特设备的62篇文章。到目前为止，最常见的设备类型是使用气动驱动器来引导手指屈伸。然而，我们的框架元素的其余部分产生了更多不同的结果。因此，总结了这些结果，并强调了许多设计选择的优点和缺点及其基本原理。

结论

在过去的3年里，用于手部康复应用的软体机器人设备发展迅速。这些主要是临床前研究原型，展示了本分析中开发的框架中强调的广泛的技术解决方案。为了使这些设备进入临床试验阶段，在执行器的设计、安全性和实施方面还需要做更多的工作。我们的目标是，这篇综述将指导未来的开发人员通过各种设计考虑因素，以便为手部损伤患者开发更好的设备。

想象一下，当你的手被限制使用时，你在系鞋带或穿裤子。现在想象一下，如果这种限制是永久性的，会对你的日常生活产生什么样的影响。进行日常生活活动的能力(ADL)高度依赖于手部功能，这使得手部障碍患者执行日常生活活动的能力下降，生活质量下降。不幸的是，手往往是身体最后接受康复的部分。

根据2015年的一项全国健康访谈调查，美国约有470万成年人发现“很难或不能抓住或处理小物体”[1］．手部损伤常见于神经和肌肉骨骼疾病，如关节炎、脑瘫、帕金森病和中风。与这些疾病相关的运动障碍患病率的总结见表1．幸运的是，身体康复已被证明可以通过重复的孤立运动来促进运动恢复[2，3.，4，5］．这主要是由于神经可塑性——大脑通过建立新的神经连接来自我重组的能力。因此，职业治疗师和物理治疗师试图利用神经可塑性，通过反复锻炼来重新映射大脑中的运动功能。然而，目前尚未就促进神经可塑性的最佳模式和剂量达成共识[6］．此外，康复成功在很大程度上依赖于患者参加治疗的能力，这可能会受到治疗频率、持续时间或费用的影响。机器人设备可以增加重复锻炼的机会。因此，它们已被开发和研究，作为一种辅助疗法，以改善患者的获取、依从性和后续康复工作的结果。对这些设计的概述和不同方法之间的比较将有助于这些工具的未来开发。

人们认为机器人设备用于康复目的的好处包括:更强烈和更长的治疗疗程，扩大运动的反馈机制，减少治疗时间的自动化疗程，基于运动损伤程度的患者特定治疗的自动化，以及更精确的运动功能测量[7］．尽管有这些优势，Maciejasz等人对超过120个用于上肢的机器人康复设备进行了全面综述，但未能找到足够的临床证据证明其优于传统疗法[8］．他们的综述还包括一项对接受机器人训练的中风患者的试验的荟萃分析，该分析表明，虽然运动损伤得到了改善，但执行adl的能力没有得到改善。缺乏临床证据可能是由于传统机器人由硬材料(主要是金属)组成，这些材料提供了一个刚性框架，以辅助运动功能。这些设备的刚性结构可能降低了它们的仿生特性，从而阻碍了机器人的治疗潜力。这可能包括减少在非驱动方向上的运动，如手指外展，或者可能包括在运动过程中与手指解剖轴不对齐的刚性旋转轴。

相比之下，软体机器人是由易于变形的材料制成的，如液体、凝胶和软聚合物，由于它们增加了顺应性和多功能性，同时符合人体轮廓，因此具有更好的仿生质量。缺乏刚性部件消除了对非驱动自由度的约束，还减少了关节对准问题，从而可以防止关节损伤[9］．此外，软机器人可能更轻，设计更简单，使它们更容易携带，并开辟了在家康复的可能性。这将使患者可以在舒适的家中进行训练，可能会降低整体康复成本。家庭康复也可以提高患者的依从性，导致更积极的治疗过程，并有望改善结果。

软机器人设备已被开发用于身体大多数主要关节的康复应用，包括脚踝、膝盖、肩膀、肘部和手腕[10，11，12，13，14］．已经有很多人尝试设计这些用于手部康复应用的软机器人设备，但几乎没有临床证据支持任何特定的设计方案。因此，对设备进行详细的审查将有助于未来的开发人员了解以前设计的成功和缺点。本文旨在通过回顾以往手部软体机器人装置的设计，促进手部康复软体机器人装置的发展。

搜索策略

本文通过在SportDiscus、Pubmed、Scopus和Web of Science上使用各自的受控词汇表进行文献搜索，检索与软机器人和手部康复相关的术语。每个数据库都使用了使用布尔运算符和通配符的适当语法，以包括更广泛的可能使用了替代拼写或同义词的文章(表2)．

在从每个数据库获得初步搜索结果后，使用以下纳入和排除标准进一步缩小文献搜索范围:

入选标准:

• 该设备描述的是一个软体机器人:在机器人-人类界面上没有刚性组件，也没有对关节运动施加物理约束的最小刚性组件

• 该装置旨在促进手部至少一个手指关节的运动

• 这篇论文是一篇用英语写的科学文章，作者可以阅读

排除标准:

• 该设备在机器人-人类界面上包含刚性组件，可以合理地对关节运动施加物理约束

• 该设备专注于其他关节，不包括手指

• 关于该设备设计的信息不足，因此分析不清楚

• 该装置原打算用作义肢

虽然有许多旨在康复身体其他主要关节的设备，但它们没有包括在本次综述中，因为手的运动学很复杂，因此设计考虑更加独特。此外，取代人体解剖的假体装置被认为有不同于康复重点的设计考虑，因此同样被排除在外。最后，在缩小搜索结果范围后，还筛选了每篇文章的参考部分，以寻找符合搜索条件但之前未识别出的任何设备。这些参考文献是本综述的最终设备来源。

比较框架

为了指导大量器件的分析，开发了一个通用框架(图2)。1)，将每个设备的基本组件以及这些组件之间的基本交互概念化。尽管在现实中，不同组件之间的精确交互比所描述的要复杂得多，但并不是所有的交互都对分析立即至关重要，并且可能会妨碍比较的清晰度。相反，描述主要设计组件的原理图允许在设计这些机器人的各种技术解决方案之间进行轻松比较，这将提供对当前发展状态的洞察，并有助于指导该领域未来的工作。我们对原理图的讨论分为两部分:第一部分涉及机器人设备的设计，第二部分涉及设备如何与环境相互作用。

软体机器人装置

框架的第一部分处理这些设备的设计，进一步分解为两个基本功能单元:控制单元和可穿戴矫正法．从控制单元在美国，开发这部分设备需要考虑很多设计因素，它们可能相当复杂，其中的微妙之处很难在许多设备中总结出来。因此，分析控制单元侧重于一些基本特征，这将有助于这些设备推进到下一步的发展。这些特征包括可移植性、安全机制和用户意图检测模式。为了进一步澄清，在这种情况下，可移植性被定义为设备在患者家中使用的能力，无需临床医生或技术人员的帮助。这是因为家庭康复已被证明对功能和心理表现有益[15)，理想情况下会导致更短但更有效的治疗方案。其次是安全机制，它通常以一些反馈信号的形式告诉控制单元对这些机器人来说，关闭设备是很重要的，以便在设备开始故障时为患者提供某种形式的保护。最后，用户意图检测模式是监测患者试图移动他们的手并将其发送到设备的任何信号控制单元来增强运动。这种反馈控制不仅可以促进康复过程中的神经可塑性，而且还可以对机器人运动和临床结果恢复进行客观评估。因此，不同模式之间的比较可以推动未来的康复策略。

与设备设计有关的框架的另一半是可穿戴矫正法，这被认为是必须与手接触才能操作的最小设备。这一部分的讨论分为两个相关的部分:驱动系统和人机界面。驱动系统被定义为用于引导手指关节运动的机械系统。设计这些系统的各种方法都有固有的优点和缺点，需要理解，因为它们直接影响人机界面。该接口将涵盖每个设备的总自由度(DOF)，独立控制的驱动器数量，以及手部矫形器的重量。对于这些装置，每个远端指间关节、近端指间关节和掌指关节的屈伸DOF将被计算为1 DOF。指间关节、掌指关节和腕掌关节屈伸时，拇指分别计算为1个自由度。在设计中提到关节的外展/内收时也要计算在内。设备的重量只包括设备戴在手上的部分，重量应小于0.5 kg [16]以减少任何可能妨碍受损患者手部活动的不必要重量。

环境

该框架的最后一个组件主要关注这些设备的与环境的互动．本节的上半部分将重点介绍用于评估这些设备的不同指标。所有这些设备都是独一无二的，并且已经在许多方面进行了评估，但没有真正的标准来进行比较。因此，对已经完成的研究的分析可以通过理解最常用的度量来帮助指导未来的开发人员进行实验。这将有助于这些设备之间的比较，并提供一种监测这些设备进展的方法。本节的后半部分致力于观察这些设备打算实施的康复类型的趋势。这包括主动抵抗(AR)、持续被动运动(CPM)、特定任务训练(TST)和虚拟现实(VR)。这些术语的词汇表见表3.．假设所有这些设备都可以提供主动帮助(当患者试图进行手部运动时提供帮助)和被动帮助(当患者处于空闲状态时提供帮助)，因此没有特别包括这些设备。分析设备之间的这种趋势将有助于阐明在康复应用中选择不同训练方式的理由。

虽然这个框架没有解决构建软机器人设备的确切技术，但它的实用性在于它对设备设计的各个方面进行了划分，从而便于在构建这些设备的不同方法之间进行比较。

文献收集

这篇综述的最终搜索查询于2017年11月10日完成。共有62篇文章，代表44种独特的设备被确定为本概述。文章选择程序的摘要可以在图中看到。2．

组件开发概述

表中显示了用于此分析的所有设备的摘要，根据其驱动类型分组4．表中还包括根据上述框架对每个设备进行分析的结果。对于有多个出版物的工作组，如果设备的设计明显不同，则分别进行分析。那些对以前设计的改进被分组在一起，并使用最新的设备迭代进行分析。

这些数据根据它们的驱动类型进行分组，以便便于比较。确定的执行机构类型包括:电缆系统，气动系统和液压系统。每种类型的驱动器的流行率分布见图。3.．电缆系统是指那些使用电缆连接远端指骨，并在施加张力时指导手指屈伸的系统。这是为了模拟手部屈肌和伸肌的肌腱系统。气动系统是那些使用加压空气通过与手接触的驱动器引起手指弯曲和/或伸展的系统。液压系统与此类似，但使用某种流体而不是空气来给执行器加压。

软体机器人装置设计

可移植性

所分析的44个设备中有20个(45%)在设计时考虑到了可移植性。在这些便携式设备中，85%是在过去3年发布的，这表明这种家庭康复的趋势是最近才出现的。考虑到通过家庭康复可能获得的众多好处，我们预计开发完全能够在患者自己家中操作而不需要临床医生或技术人员的设备将成为越来越大的趋势。除了便携性之外，由于采用了由电池供电的紧凑控制单元，我们还观察到一些设备是可移动的。需要澄清的是，便携式设备并不一定是可移动的，因为一些便携式设备是由墙上的插座供电的，但仍然可以在患者家中使用。移动性使用户可以在自由移动的环境中为设备供电，这使得他们的ADL比挂在墙上的插座有更多的帮助。这使得设备作为辅助设备有了进一步的应用。然而，目前还不清楚在康复成功方面拥有这种移动性的好处是什么，因此应该阐明，以确定它是否是这些康复设备的理想特性。另一方面，更清楚的是可移植性如何影响结果，应该在尽可能多的设备中努力实现，以便将来的评估来验证这些声明。

安全输入

在安全措施方面，44个设备中只有12个(27%)实施了明确的安全机制形式，考虑到机器人安全的重要性，这一比例低于预期。其他设备可能在其设备的控制算法中内置了安全预防措施，但这些算法的细节超出了本文的分析范围。相反，本讨论的重点是那些已经实施并在文献中报道的附加安全措施。表中列出了每种安全机制及其可预见的优点和缺点5．安全条款的缺乏也可能是由于许多设备处于早期阶段，这些设备很少在人体上进行过测试，因此在其设计中安全性还不是主要问题。然而，对当前方法的简要讨论可能仍然有助于指导这些设备的未来发展。在所有设备中出现的一个普遍趋势是希望减少可穿戴矫形器上的组件。通过将安全机制整合到控制单元中，任何额外的重量都可以减轻患者受损的手，这对于康复过程非常理想。例如，考虑用于监测与一定弯曲程度相对应的压力值的气动执行器。虽然通过调节压力等次要指标来推断安全性很容易实现，但应该注意的是，患者的可变性应被考虑在内，并可能影响安全性指标。例如，与轻度损伤患者相比，关节非常僵硬的严重损伤患者可能有更高的压力阈值。另一方面，许多设备能够直接测量关节弯曲，例如通过弯曲传感器或应变传感器，并使用这些信息来调节手指的驱动。只要这些传感器不增加手部的重量或阻碍手指的运动，这可能是监测这些设备以防止对患者造成伤害的有效方法。 Additionally, in terms of safety considerations, only one device had multiple forms of feedback modalities [17］．该装置不仅对装置的驱动程度有一定的影响，而且对装置的电气故障也有一定的影响。虽然该设备最初并不是为康复目的而设计的，但这种多模态的安全形式将有利于康复机器人设备。总之，有效的安全机制对于这些设备的未来迭代是绝对必要的。

反馈输入

与传统康复相比，检测用户手部运动意图的能力是这些机器人设备的主要优势，但目前，只有约30%(13/44)的设备报告了这一功能。已调查的反馈模式分布如图所示。4．有些设备主要是作为辅助设备开发的，因此检测用户意图不一定是优先考虑的，这可能有助于解释为什么能够检测意图的设备相对较少。尽管如此，本节将重点介绍目前已经尝试过的方法。其中包括手指或手腕上的弯曲和压力传感器、脑电图(EEG)读数、表面肌电图(sEMG)读数和语音激活。对这些模式及其相对优点和缺点的描述见表6．这些模式之间的主要区别是它们沿运动路径检测意图的位置(图。5)．在靠近运动路径末端的地方检测用户意图，例如通过测量关节运动，很容易实现并获得可靠的信号。然而，它要求患者有一些剩余的功能，并要求手部周围有额外的硬件，这可能会影响设备的重量或动态。另一方面，通过脑电图在通路开始时进行信号检测可能会扩展到完全瘫痪患者，但由于需要大量电极和密集的信号处理，实现起来要复杂得多。相反，表面肌电信号在可靠的信号采集和易于实现方面是一种妥协，并解释了为什么它是检测用户意图最广泛使用的方法(50%的设备有反馈)。其中一种设备将表面肌电信号与语音识别相结合，以进一步增强检测意图，使其成为唯一一种具有多模态方法的设备。这可能为进一步加强康复过程的其他组合提供可能性。无论如何，似乎有一个缓慢的趋势，至少有一种反馈模式，以检测用户意图伴随着机器人增强的意图。

人机界面

在这篇综述中，每个设备的总自由度分布可以在图中看到。6．最常见的方法是总自由度为15(18/ 44,41%)，这通常意味着所有5位数字都要屈伸。当每一个数字都被激活时，这使得手的功能更加强大。其次最常见的趋势是总自由度为3或9(各为8/44,18%)。具有3个总自由度的设备是那些限制在个位数的设备，通常意味着作者正在台架测试他们的执行器设计，这不是他们的机器人设备的端点。另一方面，具有9个总自由度的设备被设计成只驱动执行某些基本任务(如捏捏或抓取)绝对必要的数字。这有助于减轻设备在手上的重量，但它对康复能力的影响并没有立即显现出来。最后，少数设备使用总自由度为12(6/ 44,14%)，这通常意味着除拇指外的所有手指都是屈伸的。这通常是由于拇指的复杂ROM需要一个单独的，独特的驱动器。考虑到拇指在抓取等日常动作中的重要性，我们预计会有更多的设备开始将拇指整合到设备中。 In addition to total DOF, we believe that the number of independent actuators was worth including in the analysis as the unique combinations and designs utilizing differing number of actuators was able to influence certain elements of the device’s performance. While the most common setups included using one actuator per digit or one actuator per entire device, there are a number of devices that used other unique combinations. For example, the Power Assist Glove by Toya et al. used one actuator to control the thumb, one actuator to control all the other MCP joints, one actuator to control both the DIP and PIP joints of the 2nd and 3rd digits, and a final actuator to control both the DIP and PIP joints of the 4th and 5th digits [18］．这有助于区分手的具体动作，比如抓和捏。不幸的是，有太多独特的设计，不能在这里简要总结，所以我们建议我们的读者参考表4作为这些设备的参考。同样，执行器本身的独特设计方法及其随之而来的弯曲动力学也值得观察，但很难在这里全面总结。

就这些设备的可穿戴部分的重量而言，所有报告重量的设备都在先前确定的0.5 kg要求之内。一个例外包括机器人手套，但是，由于该设备不是作为康复设备设计的，因此在本节中被排除在外。没有报告体重的小组可能处于开发早期，仍专注于执行器设计，他们的系统还没有可穿戴原型。每个类别的设备的平均重量的比较可以在图中看到。7．在这一点上，由于样本量小，对组的统计分析不会产生显著的结果。然而，我们预计目前的趋势将继续下去，电缆和气动系统将比液压系统更轻。这可能是由于每种类型的驱动系统的机械和结构要求以及建造它们所需的材料。尽管趋势不大，但所有这些设备都在重量限制之内，因此这并不被视为一个值得关注的领域。未来的工作还可能考虑这些设备的大小或轮廓及其对功能的影响。目前，未来的开发人员应该继续努力尽可能地减轻设备的重量，以减轻患者手上不必要的重量，并促进更理想的康复环境。

与环境的互动

评价方法

表中给出了观察到的各种指标的索引和简要描述7．由于本节关注的是观察可应用于所有设备的指标，因此排除了为具体评估独特设计元素而进行的实验结果。因此，报告的列表由以前使用的指标组成，这些指标既可以应用于所有这些设备，也可以应用于整个设备类别(电缆或气动系统)。在这个分析中，我们包含了设备报告的最常见的指标进行比较:输入力和抓取力(扩展设备的扩展扭矩)。设备间的ROM报告不够一致，因此没有包括在内，但我们认为这是一个值得衡量的指标，因为它有助于了解设备是否根据每个关节的解剖ROM执行。除了这些指标，许多实验也已经开始包括运动轨迹分析。了解手指-机器人串联的运动路径可以为ROM测量提供有用的补充，以量化是否实现正确的解剖运动。另一项统计数据，捏力，在实验中很少被报道，因为只有少数设备能够区分这种运动。然而，捏是表演ADL的一个重要部分，所以应该包括在可能的情况下。最后，速度或驱动时间是另一个开始流行的指标，因为执行时间过长的设备可能会导致患者满意度和依从性下降。 Adherence to these commonly reported statistics should provide a method of comparison of these devices and allow a way to track the progression of the field of soft robotics in rehabilitation.

康复模式

本分析中使用的许多设备主要是作为辅助设备开发的，或仍处于康复设备开发的早期，几乎没有定量数据报告。然而，在这些设备打算实施的康复模式的方向上仍有一个总的趋势。目前，任务特定训练(TST)是最常见的讨论形式，因为它旨在让患者开始恢复手部功能。TST通常是第一个康复练习之一，很可能继续成为机器人康复的主要内容。其次常见的训练方式是持续被动运动(CPM)，它可能会继续流行，因为它易于实施和功能功效。CPM专注于改善活动范围和恢复力量，这是康复过程中合乎逻辑的下一步。最后，主动抵抗(AR)是最不常见的锻炼，可能是因为它代表康复的最后阶段之一:力量训练。随着越来越多的设备进入评估阶段，AR练习预计会越来越受欢迎。理想情况下，这些机器人设备应该包含所有这些练习，以便有一个更完整的康复方案。这种对全面康复计划的需求可能部分地激发了虚拟现实(VR)系统的发展[19，20.)，其中包括许多这类练习。虚拟现实康复的主要好处是它能让患者更多地参与进来，这应该会导致更积极的参与和更好的结果。虽然据报道只有两种设备使用了VR，但随着越来越多关于其功效的信息浮出水面，这一研究领域正受到更多关注。

自大约10年前用于手部康复的软体机器人设备出现以来，该领域发展迅速。在建立临床前研究原型设计的概念验证方面已经取得了重大进展，临床试验是下一个合乎逻辑的目标。但对于许多设备来说，还需要做更多的工作来完善执行器的设计和反馈，以最大限度地提高患者的安全和康复效果。

基于器件的关键特性和文献中这些细节的可用性，开发了一个框架来比较这些器件。从控制单元在美国，我们只看到一些设备开始考虑可移植性，但我们预计随着该领域的发展，这一数字将稳步增长，因为人们已经意识到在家康复的好处。同样，安全性似乎并不是许多设备的主要问题，但随着越来越多的设备转向人体测试，我们预计它将变得更加相关。这一分析可以作为那些希望将安全功能(或我们框架的任何其他元素)纳入其设备的人的参考。我们希望它也可以作为已经实施的不同反馈机制的指南，这些机制作为促进机器人独特康复的方式正在取得进展。论我们的概念化可穿戴矫正法，我们已经注意到一种趋势，即生产气动系统以及力求增加总自由度和独立执行器数量的设备。对于后者，这可能允许辅助特定手部动作的能力。本节还包括对这些设备重量的简要调查，这些设备的重量完全在所有设备的限制范围内。此外，我们的框架还包括对设备的与环境的互动．这包括一些更常见或更相关的指标的索引，这些指标已被用于评估这些设备，我们希望可以指导未来的实验，并促进设备功能之间的比较。我们还简要讨论了在这些设备中所考虑的不同康复模式的作用，我们希望未来的开发人员在进行临床试验时能够考虑到这一点。

就所有需要考虑的因素而言，所分析的设计标准列表远远不够详尽。尽管如此，通过突出关键设计特征以及它们的一些优点和缺点，提出了开发这些设备的不同解决方案。我们希望这篇对目前设计手部康复软机器人设备的方法的综述将为未来的开发人员提供有用的资源，并促进该领域的发展。

分布:

日常生活活动

基于“增大化现实”技术:

活跃的阻力

CPM:

连续被动运动

下降:

远端指间

脑电图:

脑电描记法

MCP:

掌指的

皮普:

近端指间

罗:

活动范围

摘要:

表面肌电图

结核菌素:

具体任务培训

虚拟现实:

虚拟现实

作者要特别感谢Dr. Caroline Jansen为手稿提供了重要的修订。作者也要感谢Muthu Wijesundara博士和Mahdi Hagshenas-Jaryani博士分享了他们在该领域的专家意见，这有助于构建本综述的发展，使其对未来的开发人员、研究人员和临床医生有用。

资金

这项工作得到了北德克萨斯大学健康科学中心的支持。

数据和材料的可用性

支持本文结论的数据集包含在本文中。

作者及隶属关系

1. 德克萨斯骨科医学学院，北德克萨斯大学健康科学中心，3500 Camp Bowie大道，沃思堡，76107，德克萨斯州，美国

   Chia-Ye楚

2. 家庭和操作医学系，北德克萨斯大学健康科学中心，3500 Camp Bowie大道，沃斯堡，76107，德克萨斯州，美国

   丽塔·帕特森

贡献

CC负责论文的审稿、框架的制定、数据的处理和手稿的起草。RMP监督了项目，为评审提供了重要的指导和结构，并对手稿进行了重要的修改。两位作者都阅读并批准了最终的手稿。

相应的作者

对应到丽塔·帕特森．

伦理批准并同意参与

不适用。

发表同意书

不适用。

相互竞争的利益

作者宣称他们之间没有竞争利益。

出版商的注意

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