机器人康复治疗中躯干姿势的分析

A. Mancisidor, Asier Brull, A. Zubizarreta, Itziar Cabanes, Eva Portillo, Ana del Pozo Rodríguez, Rakel Berriozabalgoitia
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Con la intencion de evaluar su uso, se han llevado a cabo diferentes pruebas experimentales con un grupo de 25 personas sanas. Los resultados muestran que el software propuesto funciona correctamente al medir el movimiento del tronco. EnglishThe knowledge of the trunk posture of patients with reduced mobility during rehabilitation therapies, allows better analysis of their recovery state and decrease the recovery times. However, most of upper limb rehabilitation robots are not capable to measure the posture of the trunk. In view of this situation, this work presents an innovate rehabilitation software that allows to therapist to know trunk and affected limb postures of the patient and estimate the percentage of movement performed with the trunk. The proposed software has been implemented in the UHP upper limb rehabilitation robot. Different experimental tests have been carried out with a group of 25 healthy people to demonstrate the validity of the approach. The results show that the proposed software performs correctly when measuring trunk movement.","PeriodicalId":444871,"journal":{"name":"Actas de las XXXIX Jornadas de Automática, Badajoz, 5-7 de septiembre de 2018","volume":"48 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-03-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Análisis de la postura del tronco en terapias de rehabilitación mediante robots\",\"authors\":\"A. Mancisidor, Asier Brull, A. Zubizarreta, Itziar Cabanes, Eva Portillo, Ana del Pozo Rodríguez, Rakel Berriozabalgoitia\",\"doi\":\"10.17979/spudc.9788497497565.0001\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"espanolConocer la postura del tronco de los pacientes durante las terapias de rehabilitacion, permite al terapeuta realizar un analisis mas exhaustivo de su estado de recuperacion funcional y adecuar los ejercicios a sus necesidades. 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摘要

了解患者在康复治疗期间躯干的姿势,治疗师可以对患者的功能恢复状态进行更详尽的分析,并根据患者的需要调整练习。然而,大多数上肢康复机器人没有能力监测用户的躯干姿势。在这种情况下,这项工作提出了一个创新的康复软件,允许治疗师知道病人的躯干的位置,受影响的肢体的位置和躯干的运动百分比。提出的软件已在超高压上肢康复机器人上实现。为了评估它的使用,对25名健康人进行了不同的实验测试。结果表明,所提出的软件在测量躯干运动时工作正常。在康复治疗过程中,了解活动能力降低的患者的躯干姿势,可以更好地分析他们的康复状态,缩短康复时间。然而,大多数上肢康复机器人无法测量后腿的姿势。在这种情况下,这项工作提出了一种创新的康复软件,使治疗师能够了解病人的躯干和受影响的肢体姿势,并估计用躯干进行的运动的百分比。该软件已在超高压上肢康复机器人中实现。对25名健康人群进行了不同的实验测试,以证明该方法的有效性。The results show that The -软件内容correctly when measuring trunk运动。
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espanolConocer la postura del tronco de los pacientes durante las terapias de rehabilitacion, permite al terapeuta realizar un analisis mas exhaustivo de su estado de recuperacion funcional y adecuar los ejercicios a sus necesidades. Sin embargo, la mayoria de los robots de rehabilitacion de miembros superiores, no poseen la capacidad de monitorizar la postura del tronco de los usuarios. Ante esta situacion, este trabajo presenta un innovador software de rehabilitacion que permite al terapeuta conocer la postura del tronco del paciente, la posicion de la extremidad afectada y el porcentaje de movimiento realizado con el tronco. El software propuesto se ha implementado en el robot de rehabilitacion de extremidades superiores UHP. Con la intencion de evaluar su uso, se han llevado a cabo diferentes pruebas experimentales con un grupo de 25 personas sanas. Los resultados muestran que el software propuesto funciona correctamente al medir el movimiento del tronco. EnglishThe knowledge of the trunk posture of patients with reduced mobility during rehabilitation therapies, allows better analysis of their recovery state and decrease the recovery times. However, most of upper limb rehabilitation robots are not capable to measure the posture of the trunk. In view of this situation, this work presents an innovate rehabilitation software that allows to therapist to know trunk and affected limb postures of the patient and estimate the percentage of movement performed with the trunk. The proposed software has been implemented in the UHP upper limb rehabilitation robot. Different experimental tests have been carried out with a group of 25 healthy people to demonstrate the validity of the approach. The results show that the proposed software performs correctly when measuring trunk movement.
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