Robotic Rehabilitation After Stroke - A Modular System for Training Distal Upper Limb Functions

Schlaganfall ist die fu ̈hrende Ursache fu ̈r erworbene Behinderungen. Dabei besteht ein Bedarf an neuen Behandlungsmo ̈glichkeiten fu ̈r eine effektivere Rehabilitation bei akzeptablen Kosten. In der vorliegende Dissertation wird ein neuartiges Rehabilita- tionssystem beschrieben, das eine kostengu ̈nstige, portable und patientenspezifische robotische Rehabilitation ermo ̈glicht und die traditionellen Therapiemo ̈glichkeiten auch beim Einsatz in der Heimrehabilitation erweitert. Das entwickelte System ist modular aufgebaut und besteht aus zwei Hauptmodulen, welche das Training einer Vielzahl von wichtigen Bewegungen der distalen oberen Extremita ̈ten ermo ̈glichen, die u ̈blicherweise nach einem Schlaganfall beeintra ̈chtigt sind. Das erste Modul namens m·ReSR trainiert Supination/Pronation, Dorsalextension und fingerbezogene rotatorische Bewegungen. Die erste Designiteration umfasst die Implementierung einer Reibungs- und Tra ̈gheitskompensation und wurde in einer vorla ̈ufigen Studie zur Bestimmung wichtiger Parameter fu ̈r die Anwendung eines Rehabilitationsparadigmas angewendet. Patienten- sowie Therapeutenru ̈ckmeldun- gen unterstu ̈tzten die Weiterentwicklung. Maßgefertigte Elektronik erlaubt in der zweiten Iteration eine Verbesserung der Drehmomentmessung und -regelung. Ein damit verbundener Verzicht auf teure Kraftmomentensensoren reduziert die Sys- temkosten erheblich. Die hohe Flexibilta ̈t des modularen Aufbaus der Hard- und Software ermo ̈glicht es, m·ReSR fu ̈r die Erweiterung eines Rehabilitationsroboters des Toronto Rehabilitation Institute anzupassen, um diesem einen weiteren Freiheitsgrad zu ermo ̈glichen. Das zweite Modul namens m·ReSX ist ein Exoskelett, das sich auf das Trai- ning von Greifbewegungen und Feinmanipulation spezialisiert und eine innovative Parametrisierung zur Gro ̈ßnanpassung des Exoskeletts an Handformen beinhaltet. Die Einfu ̈hrung geeigneter Parameter in das CAD-Modell und die Verwendung von 3D-Druckern ermo ̈glichen die Herstellung individualisierter Exoskelette. Pra ̈zise angepasst an die Anatomie des Benutzers ko ̈nnen Fehlausrichtungen reduziert wer- den ohne mu ̈hsame mechanische Anpassungsvorrichtungen verwenden zu mu ̈ssen. Die Anpassungsqualita ̈t kann bereits vor dem 3D-Druck durch eine neuartige Evaluation- smethode untersucht werden. Neben einer quantitativen Untersuchung der Param- etermessungen konnten Projizierungen von 2D-Darstellungen der CAD-Modelle auf Bilder der Ha ̈nde schon eine gute Abscha ̈tzung u ̈ber das Endresultat liefern. Die er- folgreiche Vorevaluation wurde durch das Anprobieren der hergestellten Exoskelette an einer Schlaganfallpatientin und einem gesunden Probanden besta ̈tigt. Desweit- eren wurden verschiedene Gelenkwinkelsensoren evaluiert. Mit einem Maximalwert der Wurzeln der mittleren quadratischen Fehler aller Experimente von 1,89◦ zeigte die Evaluierung, dass die Sensoren sehr genau sind und sogar eine ho ̈here Genauigkeit als ein spezialisierter Goniometer fu ̈r die Gelenkwinkelmessung von Fingern aufweisen. Seilzu ̈ge werden zur U ̈bertragung der Kraft von entfernt platzierten Motoren einge- setzt. Die Seilkraft kann akkurat geregelt werden, so dass Unterstu ̈tzung und Wider- stand auf die Finger an die Fa ̈higkeiten der Patienten angepasst werden ko ̈nnen. Dazu wurde ein Modell aufgestellt, um die Motorencoder zur Messung von Gelenkwinkeln einzusetzen. Um die Anzahl der kostenintensiven Aktoren zu reduzieren, wurde ein spezielles Getriebe entwickelt, das die Verteilung des Drehmoments von einem Mo- tor auf vier Finger mit unabha ̈ngigem Bewegungstraining ermo ̈glicht. Fu ̈r dieses Erweiterungsmodul wurde ein Patent beantragt.