Diese Arbeit wurde zum Teil durch die National Institutes of Health unter Grants RHD064968A, zum Teil von der National Science Foundation unter Grants 0931820, 1149385 Gewähren, und Grant 1361549 zum Teil von der National Institute on Disability and Rehabilitation Forschung unter Grants H133G120165 unterstützt und. Die Autoren danken Lin Du, Ding Wang und Gerald Hefferman an der Universität von Rhode Island, und Michael J. Nonnenkloster an der Nonnen Orthesen und Prothesen Technology, LLC, für die tolle Anregung und Unterstützung in dieser Studie.

1. Plattform für die Umsetzung des Neuronale Kontrolle von Powered Oberschenkelprothesen Ein Engineering-Plattform wurde in dieser Studie zur Durchführung und Bewertung neuronalen Steuerung von Geräten und Beinprothesen entwickelt. Die Hardware enthalten einen Desktop-PC mit 2,8 GHz und 4 GB RAM, ein Multifunktionsdatenerfassungsplatine mit den beiden Analog-Digital-Wandler (ADCs) und Digital-Analog-Wandler (DACs), eine Motorsteuerung, digitale I / Os und eine prototypische angetriebene Oberschenkelprothese in unserer Gruppe 12 ausgelegt. Die analogen Sensoreingänge wurden zuerst von den ADCs digitalisiert und in die Desktop-PC für die Signalverarbeitung gestreamt. Der DAC für Regelausgang des Gleichstrommotors in Prothese durch eine Motorsteuereinheit anzutreiben. Digital I / Os wurden verwendet, um Aktivieren / Deaktivieren der Motorsteuerung. Die Prothese versorgt wurde dem Desktop-PC angebunden und angetrieben von einem 24-V-Stromversorgung. Die Software wurde in Ad programmiertntwicklung Umgebung für die virtuelle Instrumentierung auf dem Desktop PC. Die Entwicklungsumgebung wurde auf der virtuellen Instrumentierung, die effektiv kombiniert eine benutzerdefinierte Software-und Hardware-Plattform, die maßgeschneiderte Umsetzung basiert. Durch die Verwendung der Struktur eines graphischen Blockdiagramm, verschiedene modulare Funktionsknoten einfach und effizient durchgeführt und aktualisiert wird. Um die Funktion der Plattform für Online-Steuerung von Geräten und künstlichen Beine zu zeigen, wurde vorläufig entworfen Prothesensteuerung auf dieser Plattform implementiert. Das Steuersystem inklusive eines neuronalen Steuerung und eine Grenz Controller. Das neuronale Steuerung bestand aus unseren früheren NMI entwickelt, basierend auf neuromuskuläre mechanischen Fusion, die Aktivitätsmodus des Benutzers erfasst. Das neuronale Steuerung als High-Level-Regler wurde hierarchisch mit der Eigenkontrolle für Motorsteuerbeinprothese verbunden. Die Architektur des control-Software auf der Plattform ist in Fig. 1 veranschaulicht das NMI enthält zwei Teile:. offline Trainingsmodul und Online-Test-Modul. Die Offline-Trainingsmodul wurde entwickelt, um Trainingsdaten zu sammeln und bauen die Klassifizierer in NMI. Die gesammelten Mehrkanal-Oberflächen-EMG-Signale und mechanische Messungen wurden zunächst vorverarbeitet und in kontinuierliche Schiebefenster segmentiert. In jedem Fenster, wurden Funktionen, die die Signalmuster charakterisieren extrahiert und dann in einen Merkmalsvektor fusioniert. Der Merkmalsvektor in jedem Fenster wurde mit Aktivität Modi (Klassen) und Phase-Index auf der Grundlage der Durchführung von Aktivitäten der Prothesennutzer und den Staaten der Prothese während der Datensammlung Ausbildung gekennzeichnet. Die markierten Merkmalsvektoren wurden dann verwendet, um eine Phase-abhängige Muster Klassifikator, der mehrere Unter Klassifizierer mit individuell Phasen korreliert enthält bauen. Der Klassifikator erstellt wurde gerettet und eine Online-Test-Modul für den späteren Online-Auswertung übergeben. &lt;/ P&gt; Der Online-Test-Modul wurde verwendet, um Online-Bewegung erkennen Absicht Benutzers und schalten die Aktivität Modi in Eigen Controller. Das Mehrkanal-neuromuskuläre und mechanische Messungen wurden gleichzeitig in den Online-Test-Modul gestreamt und in Merkmalsvektoren umgewandelt. Dann wurden die Merkmalsvektoren in der phasenabhängigen Klassifizierer, die bereits im Offline-Schulungsmodul aufgebaut wurde zugeführt. Basierend auf der aktuellen Phase, in Eigen Controller wurde der entsprechende Unter Klassifikator eingeschaltet und verwendet werden, um die Absicht des Benutzers zu erkennen. Die Klassifizierung Ausgabe wurde weiter nachbearbeitet und Eigen Controller gesendet, um die Aktivität wechseln. Ein endlicher Automat (FSM) auf Basis Impedanzsteuerung wurde für die Eigenkontrolle von Geräten und künstlichen Beine implementiert. Die Impedanzsteuerung erzeugte Soll-Drehmomentausgabe der Kniegelenke. Die endlichen Automaten angepasst die gemeinsame Impedanz nachder aktuelle Stand der Durchführung der Aktivität. Für die Fortbewegung Aktivitäten (dh Niveau-Boden-Gehen und Rampe Aufstieg / Abstieg), bestand aus fünf Staaten entsprechend fünf Gangphasen die FSM: Flexionswiderstand (STF), Haltung Erweiterung (STE), Pre-Schaukel (PSW), schwenken Flexion ( SWF), und Swing-Erweiterung (SWE); für statische stehend, enthalten die FSM zwei Phasen: Gewichtsbelastung (WB) und nicht belasteten (NWB). Die Übergänge zwischen den Staaten wurden von der Bodenreaktionskraft-und Kniegelenk-Position ausgelöst. Der Übergang zwischen den Modi Aktivität wurde durch die Ausgabe von der Online-Testmodul gesteuert. Für alle drei Module oben diskutiert wurden grafische Benutzerschnittstelle (GUI) gebaut, die Experimentatoren im Labor leicht einstellen Regelparameter, Überwachung der Systemleistung und führen Experimente Auswertung erlaubt. 2. Versuchsaufbau <ol><li> Oberflächen Elektromyographie (sEMG) Oberflächen-EMG-Signale von der Oberschenkelmuskulatur des Amputierten subjectR17; s Stumpf werden mit einem Funk EMG Erfassungssystem aufgezeichnet. Die gezielten Oberschenkelmuskulatur enthalten die Rectus femoris (RF), vastus laeralis (VL), vastus medialis (VM), Bizeps femoris lang (BFL), Sartorius (SAR), semitendinosus (SEM) und Adduktor (ADM). Es ist bemerkenswert, dass gerade gezielt den spezifischen Muskel ist nicht notwendig, weil die verwendete 8 Mustererkennungsalgorithmus in NMI sucht Aktivierungsmuster von mehreren Muskeln, um den Aktivitätsmodus zu erkennen. Solange die gemessene neuromuskuläre Steuerinformationen für Hüft-und Kniesteuerung ist ausreichend, Cross-Gespräche unter EMG-Aufnahmen haben wenig Einfluss auf die NMI-Leistung. <ol><li> Stellen Sie das Thema Hip Flexion / Extension, Hüftadduktion / Entführung, und versuchen, sich zu biegen / erweitern das Kniegelenk amputiert, als er im Stehen ist durchzuführen. </li><li> Ungefähre und bestimmen die Lage der Elektrodenplatzierungen durch Muskel Palpation eined Prüfung der EMG-Aufnahmen. </li><li> Betten Sie die Elektroden in einem neu gestalteten EMG-Elektroden-Socket-Schnittstelle, wie in Abbildung 2 dargestellt, sowohl für den Komfort des Subjekts und zuverlässige Elektrode-Haut-Kontakt. </li></ol></li><li> Mechanische Messungen von Powered Prothese Die von einem 6-DOF-Wägezelle aus der Prothesenstange gemessenen mechanischen Bodenreaktionskräfte und Momente werden mit EMG-Signale verschmolzen, um die Bewegung der Absicht der Person zu erkennen. Zusätzlich ist ein Potentiometer im Bereich des Kniegelenks instrumentiert, um das Kniegelenk Winkel zu messen und einen Codierer zu dem Gleichstrommotor verbunden ist, um Kniewinkelgeschwindigkeit zu berechnen. Diese Messungen werden als die Rückmeldungen für die Eigenkontrolle verwendet. <ol><li> Montieren Sie einen sechs-Grad-Freiheit Lastzelle auf der Prothesenstange. </li><li> Ausrichten der X-Achse, Y-Achse und Z-Achse der Wägezelle mit der medio-lateralen Richtung anterior-posterior-Richtung und superoinferior Richtung der Prothese jeweilsly. </li></ol></li><li> Labor-Umgebung einrichten Um die neuronalen Steuerung von Geräten und künstlichen Beine auf Oberschenkelamputierte zu bewerten, wurde ein Hindernis-Parcours im Labor aufgebaut, wie in Abbildung 3 dargestellt. Die Testumgebung enthielt eine 5-m gerade Gehweg, ein 4-m lange Rampe mit einer Neigung Winkel von 8 º und einem Niveau mit der Rampenplattform sicher befestigt ist. Entlang der Rampe wurden Handläufe installiert, um die Sicherheit der Person zu verbessern. Darüber hinaus wurde ein Deckenschienensystem mit einem Auffanggurt bereitgestellt, um das Thema aus während des Experiments fallen zu schützen. </li></ol> 3. Versuchsprotokoll Diese Studie wurde mit Zustimmung des Institutional Review Board (IRB) an der Universität von Rhode Island und mit Einwilligung des rekrutiert Thema durchgeführt. Ein männlicher einseitigen Oberschenkelamputierten (Ursache der Amputation: Trauma, Alter: 57 Jahre, Dauer der Amputation: 32 Jahree) in dieser Studie rekrutiert. Das Verhältnis zwischen der Länge des Stumpfes (mit dem distalen Ende des Restgliedes, gemessen von der Sitzbeinhöcker) zu der Länge des nicht beeinträchtigt Seite (zum Oberschenkel Epicondylus gemessen von der Sitzbeinhöcker) betrug 51%. Das Thema trägt eine mikroprozessorgesteuerte Knieprothese durch einen Saug-Suspension-Buchse in seinem täglichen Leben. Vor dem Experiment in dieser Studie erhielten dieses Thema mehrere Trainingseinheiten von einem Physiotherapeuten geleitet, um das Thema auf die angetriebene Gerät anpassen und kalibrieren die gewünschte Impedanz in jedem Aktivitätsmodus zu lassen. <ol><li> Betreff Vorbereitung <ol><li> Messen des Subjekts Gewicht, Höhe, und notieren Sie seine Geschlecht und Alter. </li><li> Stellen Sie das Thema auf seine eigene Kurzschlüsse in einer privaten Vorbereitungsraum gebracht. </li><li> Setzen Sie eine Größe ausgestattete Auffanggurt zu dem Thema und es an der Deckenschienensystem. </li></ol></li><li> Vorbereitung für die EMG-Aufnahme <ol><li> Wählen sieben voll aufgeladen drahtlosen EMG-Sensoren und schalten Sie sie ein. </li><li> Legen Sie die EMG-Sensoren in der kundenspezifischen Ansaugstutzen an vorbereiteten Standorten. Notieren Sie sich die Auftragsnummer der Sensoren und verbinden sie mit EMG Standorten. </li><li> Reinigen Sie die Haut des Subjekts Stumpf mit Isopropyl-Alkohol-Pads. </li><li> Assist das Thema Anziehen der Saugstutzen und überprüfen, ob der Sockel ist fest mit Stumpf Person angebracht. </li><li> Schalten Sie den Echtzeit-EMG analogen Daten-Streaming-Software. </li><li> Stellen Sie das Thema Hip Flexion / Extension, Hüftadduktion / Entführung, und Knie-Flexion / Extension durchführen und prüfen, EMG-Signale an die EMG Elektrodenkontakt-und Datenübertragung zu überprüfen. </li></ol></li><li> Ausrichtung und Erst-Kalibrierung von Powered Prothetik Bein <ol><li> Weisen Sie den Gegenstand in einer stehenden Position bleiben, während Sie eine assis Walker. </li><li> Befestigen Sie die angetriebene Prothese am Saugstutzen mit einer Pyramide Anpassungtor. Einstellen einer Solldrehschrauben auf dem Adapter, bis die Position der Prothese geometrisch mit der Buchse ausgerichtet ist. Dieses Verfahren wurde durch ein Orthopädietechniker durchgeführt. </li><li> Stellen Sie das Thema, um die Prothese vom Boden heben und Kalibrierung des Lastzelle auf der Prothesenstange. </li><li> Weisen Sie das Thema in die Praxis zu Fuß auf verschiedenen Terrains (zB Level-Boden-, Rampen-Aufstieg, Abstieg und Rampe), wenn das Tragen der angetriebenen Beinprothese. Dieses Verfahren wird fortgesetzt, bis das Thema ist sich sicher, in zu Fuß mit dem angetriebenes Gerät und liefert konsistente Gangmuster in jeder Aktivität Leistung. </li></ol></li><li> Trainingsdatenerfassung für die Schulung der Klassifizierer in NMI <ol><li> Weisen Sie den Gegenstand auf der Startposition eines vordefinierten Wanderweg stehen, wie in Abbildung 3 dargestellt. </li><li> Schalten Sie die Stromversorgung Prothese und laden Sie die Parameter in die intrinsische Controller. </li><li> Führen Sie einen Datensammlung Ausbildung comComputerprogramm und den Eigenkontrolle zu stehen Modus, indem Sie die &quot;Standing&quot;-Taste auf der grafischen Benutzeroberfläche (GUI). </li><li> Start der Datenerhebung durch Klicken auf die Schaltfläche &quot;Start Recording&quot; auf GUI. Weisen Sie den Gegenstand in stehender Position für 5 Sekunden zu bleiben. </li><li> Weisen Sie das Motiv in seiner / ihrer selbst gewählten bequeme Wandergeschwindigkeit auf über ebenem Boden gehen; in der gleichen Zeit, klicken Sie auf die Schaltfläche &quot;Walking&quot; im GUI vor toe-off der führende Bein des Themas und stellen die Eigenkontrolle auf Ebene Fuß-Boden-Modus. </li><li> Wenn das Thema wurde an den Rand der Rampe Aufstieg nähert, klicken Sie auf die Schaltfläche &quot;Ramp Aufstieg&quot; auf der GUI vor der Zehenablösung des Prothesen Bein Schritt auf der Rampe und schalten Sie die Eigenkontrolle zu Aufstiegsmodus Rampe. Zur Sicherheit, dass sich das Motiv ein Geländer beim Gehen auf einer Rampe zu verwenden. </li><li> Wenn das Objekt an das Ende der Rampe kommt, klicken Sie auf die Schaltfläche &quot;Walking&quot;wieder, bevor die Ferse des Sprungbeinprothese auf der Ebene Plattform und schalten Sie die Prothese Eigenkontrolle auf Ebene-Boden-Gehen-Modus. </li><li> Am Ende der Laufstrecke, weisen Sie den Gegenstand zu stoppen und bleiben in stehender Position. Zur gleichen Zeit, klicken Sie auf die Schaltfläche &quot;Standing&quot; vor dem Doppelstandphase und schalten Sie die Eigenkontrolle zurück zu stehen-Modus. </li><li> Nach ca. 5 Sekunden beenden Datenerhebung durch Klicken auf die Taste &quot;Stop&quot;. Etiketten gesammelten Daten als &quot;Trainingsdatensatz 1&quot;. </li><li> Wiederholen Sie den Vorgang, wenn das Thema 3.4.4-3.4.9 Spaziergänge in einer umgekehrten Weg zurück zum Ausgangspunkt; der einzige Unterschied besteht darin, den Eigenkontrolle zur Rampe Abstieg Modus, wenn das Motiv geht auf den nach unten Rampe. </li><li> Wiederholen 3.4.4-3.4.10 bis zehn komplette Trainingsdatensätze werden gesammelt. Überprüfen Sie die Signalqualität der gesammelten Trainingsdatensatz. </li><li> Lassen Sie das Thema, um eine Ruhezeit nach th habene Datensammlung Sitzung. </li><li> Trainieren Sie die Mustererkennung in Klassifizierer NMI über offline Trainingsmodul (Abbildung 1). Verwenden Sie die gesammelten EMG-und mechanische Signale, die Aktivitätsarten (Klassen) während der Trainingsverfahren beschriftet und detektierten Phasen, die phasenabhängige Muster Klassifizierer bauen. Parameter speichern der Klassifizierer automatisch für spätere Online-Test-Session. </li></ol></li><li> Online-Prüfung von Neural Powered Kontrolle der Oberschenkelprothese <ol><li> Weisen Sie den Gegenstand an den Ausgangspunkt der Laufstrecke stehen. </li><li> Schalten Sie die Stromversorgung Prothese. Laden Sie den Klassifikator trainiert, um Online-Test-Modul und die Parameter der Eigen Controller. </li><li> Weisen Sie den Gegenstand, um die Testversuche in einer stehenden Position zu beginnen, dann kontinuierlich Übergang zu Level-Boden-Walking, Walking Rampe, Niveau-Boden-Gehen, und schließlich zu stoppen und beenden diese Prüfung am Ende des Laufweges. Weisen Sie den unterführen jede Aktivität in einem gemütlichen Tempo. Lassen Ruhezeiten zwischen Studien Müdigkeit zu vermeiden. </li><li> Bei jedem Test-Studie zeigen die Aktivität Modi der Prothese und Kniegelenkwinkel Messwerte auf einem TV-Monitor. Speichern Sie alle Messungen und Steuerausgänge für die spätere Auswertung Zweck. </li><li> Wiederholen Sie die Schritte, bis 3.5.1-3.5.4 zehn komplette Test-Studien fertig sind. </li></ol></li></ol>

<ol>
	<li>Martinez-Villalpando, E. C., Herr, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Agonist-antagonist+active+knee+prosthesis:+a+preliminary+study+in+level-ground+walking.">Agonist-antagonist active knee prosthesis: a preliminary study in level-ground walking.</a> J Rehabil Res Dev. 46, 361-373 (2009).</li><li>Sup, F., Bohara, A., Goldfarb, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Design+and+Control+of+a+Powered+Transfemoral+Prosthesis.">Design and Control of a Powered Transfemoral Prosthesis.</a> Int J Rob Res. 27, 263-273 (2008).</li><li>Au, S., Berniker, M., Herr, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Powered+ankle-foot+prosthesis+to+assist+level-ground+and+stair-descent+gaits.">Powered ankle-foot prosthesis to assist level-ground and stair-descent gaits.</a> Neural Netw. 21, 654-666 (2008).</li><li>Hargrove, L. J., Simon, A. M., Lipschutz, R. D., Finucane, S. B., Kuiken, T. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Real-time+myoelectric+control+of+knee+and+ankle+motions+for+transfemoral+amputees.">Real-time myoelectric control of knee and ankle motions for transfemoral amputees.</a> JAMA. 305, 1542-1544 (2011).</li><li>Ha, K. H., Varol, H. A., Goldfarb, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Volitional+control+of+a+prosthetic+knee+using+surface+electromyography.">Volitional control of a prosthetic knee using surface electromyography.</a> IEEE Trans Biomed Eng. 58, 144-151 (2011).</li><li>Huang, H., Kuiken, T. A., Lipschutz, R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+strategy+for+identifying+locomotion+modes+using+surface+electromyography.">A strategy for identifying locomotion modes using surface electromyography.</a> IEEE Trans Biomed Eng. 56, 65-73 (2009).</li><li>Huang, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Continuous+Locomotion+Mode+Identification+for+Prosthetic+Legs+based+on+Neuromuscular-Mechanical+Fusion.">Continuous Locomotion Mode Identification for Prosthetic Legs based on Neuromuscular-Mechanical Fusion.</a> IEEE Trans Biomed Eng. 58, 2867-2875 (2011).</li><li>Zhang, F., Dou, Z., Nunnery, M., Huang, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Real-time+implementation+of+an+intent+recognition+system+for+artificial+legs.">Real-time implementation of an intent recognition system for artificial legs.</a> Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2011, 2997-3000 (2011).</li><li>Zhang, F., Huang, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Source+Selection+for+Real-time+User+Intent+Recognition+towards+Volitional.">Source Selection for Real-time User Intent Recognition towards Volitional.</a> Control of Artificial Legs IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics. PP, (2013).</li><li>Liu, M., Datseris, P., Huang, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+prototype+for+smart+prosthetic+legs:+analysis+and+mechanical+design.">A prototype for smart prosthetic legs: analysis and mechanical design.</a> Proceedings of the International Conference on Control, Robotics and Cybernetics. , 139-143 (2011).</li></ol>

Keine Interessenskonflikte erklärt.

Ein Engineering-Plattform wurde in dieser Studie die einfache Implementierung, Optimierung und Entwicklung wahr neuronalen Steuerung von Geräten und Prothesen entwickelt. Die gesamte Plattform wurde in einem virtuellen Instrumentierung basierte Entwicklungsumgebung programmiert und auf einem Desktop-PC implementiert. Die Steuersoftware wurde von mehreren unabhängigen und austauschbaren Modulen zusammengesetzt ist, in denen jeweils eine bestimmte Funktion ausgeführt wurde (dh NMI Absicht Erkennung und Eigenko...

Powered Beinprothesen haben zunehmende Aufmerksamkeit sowohl in der kommerziellen Markt-und Forschungsgemeinschaft 1,2 3-5 gewonnen. Im Vergleich zu herkömmlichen passiven Beinprothesen, motorisierte Gelenkprothesen haben den Vorteil, dass der unteren Gliedmaßen Amputierte, effizienter zu Aktivitäten, die schwierig oder unmöglich sind, wenn das Tragen passiven Geräten durchzuführen. , Derzeit ist jedoch glatte und nahtlose Übergang Aktivität (zB von Level-Boden Fuß zu Treppen Aufstieg) immer noch ein schwieriges Thema für angetriebene Beinprothese Nutzer. Diese Schwierigkeit ist vor allem aufgrund des Fehlens einer Anwender-Maschine-Schnittstelle, &quot;lesen&quot; kann die Bewegung der Absicht des Benutzers und stellen Prothese Steuerparameter, um den Benutzern zu ermöglichen, nahtlos den Aktivitätsmodus sofort. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, sind verschiedene Ansätze in der Gestaltung der Benutzer-Maschine-Schnittstelle erforscht. Wobei NMI basierend auf Elektromyographie (EMG-Signale) hat ein großes Potenzial zur intuitiven Steuerung von Geräten und Beinprothesen ermöglichen demonstriert. Zwei aktuelle Studien berichteten 6,7 Decodierung der beabsichtigten Bewegung des fehlenden Knie des Oberschenkelamputierte durch die Überwachung der EMG-Signale von Rest Muskeln während einer sitzenden Position aufgezeichnet. Au et al. 5 verwendeten EMG-Signale gemessen von Rest Schaft Muskeln zu zwei Fortbewegungsarten (Niveau-Boden-Gehen und Treppensteigen) von einem Unterschenkelamputierten zu identifizieren. Huang et al. 8 schlug eine phasenabhängige EMG Mustererkennung Ansatz, der sieben Tätigkeitsarten mit etwa 90% Genauigkeit erkennen kann als auf zwei Oberschenkelamputierte demonstriert. Um die Intent-Erkennungsleistung besser zu verbessern, wurde ein NMI basierend auf neuromuskuläre mechanischen Fusion in unserer Gruppe 9 konzipiert und online auf Oberschenkelamputierte tragen passive Beinprothesen für Vorsatz Anerkennung 10,11 bewertet. Das NMI eindeutig identifizieren kanngeplanten Tätigkeiten und des Benutzers Vorhersage der Aktivität Gänge 9, die möglicherweise nützlich für neuronale Steuerung von Geräten und künstlichen Beinen war. Die aktuelle Frage, die sich uns, wie wir unsere NMI in die Prothese Kontrollsystem, um eine intuitive Bedienung zu ermöglichen und Prothese zu gewährleisten die Sicherheit des Benutzers zu integrieren. Entwicklungs wahr neural gesteuerte künstliche Beine erfordert eine flexible Plattform im Labor für die einfache Implementierung und Optimierung von Prothesensteueralgorithmen. Daher ist das Ziel dieser Untersuchung, um eine flexible Plattform Technik zum Testen und Optimieren der Prothese Steueralgorithmen in unserem Labor entwickelt melden. Darüber hinaus werden neue Versuchsaufbau und das Protokoll für die Auswertung der neural-gesteuerte Stromversorgung Oberschenkelprothesen bei Patienten mit Amputationen der unteren Extremitäten sicher und effizient präsentiert. Die Plattform und die Versuchsplanung in dieser Studie präsentierten könnte die Zukunft Ent profitierenwicklung der wahren neural-kontrollierte, angetrieben künstlichen Beinen.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="823">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:248px;">Trigno Wireless EMG Sensors</td>
			<td style="width:221px;">Delsys, Inc.</td>
			<td style="width:143px;">7</td>
			<td style="width:211px;"></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:248px;">Trigno Wireless EMG Base Station</td>
			<td style="width:221px;">Delsys, Inc.</td>
			<td style="width:143px;">1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:248px;">Multi-functional DAQ card (PCI-6259)</td>
			<td style="width:221px;">National Instruments, Inc.</td>
			<td style="width:143px;">1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:248px;">Potentiometer (RDC503013A)</td>
			<td style="width:221px;">ALPS Electric CO., LTD</td>
			<td style="width:143px;">1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:248px;">Encoder (MR series)</td>
			<td style="width:221px;">Maxon Precision Motors, Inc.</td>
			<td style="width:143px;">1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Motor controller (ADS50/10)&#160;</td>
			<td style="width:221px;">Maxon Precision Motors, Inc.</td>
			<td style="width:143px;">1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:248px;">24 V Power Supply (DPP480)</td>
			<td style="width:221px;">TDK-Lambda Americas, Inc.</td>
			<td style="width:143px;">1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:248px;">6 DOF Load Cell (Mini58)</td>
			<td style="width:221px;">ATI Industrial Automation</td>
			<td style="width:143px;">1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:248px;">Ceiling Rail System</td>
			<td style="width:221px;">RoMedic, Inc.</td>
			<td style="width:143px;">1</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:248px;">NI LabView 2011</td>
			<td style="width:221px;">National Instruments, Inc.</td>
			<td style="width:143px;">1</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

engineering platform and experimental protocol for design and evaluation of a neurally-controlled powered transfemoral prosthesis

Um eine intuitive Bedienung von Geräten und künstlichen Beine zu ermöglichen, wird eine Schnittstelle zwischen Anwender und Prothese, die Bewegung der Absicht des Benutzers erkennen kann, gewünscht. Eine neuartige neuronale-Maschine-Schnittstelle (NMI), basierend auf neuromuskuläre mechanischen Fusion in unserer früheren Studie entwickelt hat ein großes Potenzial, um die beabsichtigte Bewegung der Oberschenkelamputierte genau zu identifizieren, demonstriert. Doch diese Schnittstelle noch nicht mit einer angetriebenen Beinprothese für echte neuronale Steuerung integriert. Ziel dieser Studie war zu berichten, (1) eine flexible Plattform zu implementieren und zu optimieren neuronalen Steuerung von Geräten und Unterschenkelprothese und (2) ein Versuchsaufbau und-Protokoll, um neuronale Prothese Kontrolle bei Patienten mit Amputationen der unteren Extremitäten beurteilen. Zunächst wird eine Plattform auf der Basis eines PC und einer visuellen Programmierumgebung entwickelt wurden, um die Prothese Regelalgorithmen, einschließlich NMI Trainingsalgorithmus, NMI Online-Test-Algorithmus und Eigenkontrollalgorithmus zu implementieren. Um zu demonstrieren, dieFunktion der Plattform, die in dieser Studie das NMI auf der Grundlage neuromuskuläre mechanischen Fusion wurde hierarchisch mit intrinsischer Kontrolle eines prototypischen Oberschenkelprothese integriert. Ein Patient mit einer einseitigen Oberschenkelamputation wurde rekrutiert, um unsere implementiert neuronalen Steuerung auswerten bei der Durchführung von Aktivitäten, wie Stehen, Level-Boden-Gehen, Rampe Aufstieg, Abstieg und Rampe kontinuierlich im Labor. Eine neuartige Versuchsaufbau und Protokoll wurden, um die neue Prothesensteuerung sicher und effizient zu testen, entwickelt. Die vorgestellte Proof-of-Concept-Plattform und Versuchsaufbau und Protokoll könnte die zukünftige Entwicklung und Anwendung von neural-gesteuerte Stromversorgung künstlichen Beine zu helfen.

4a zeigt sieben Kanäle des Oberflächen-EMG-Signale von der Oberschenkelmuskulatur von Stumpf des Patienten gemessen wird, wenn er Hüfte Flexion / Extension durchgeführt, wie in Protokoll 3.2.6 beschrieben. Abbildung 4b zeigt sechs Gangzyklen der EMG-Signale aufgezeichnet, wenn das Thema ging auf ein Niveau-Boden-Wanderweg, während Protokoll 3.3.4. Aus dieser Figur ist ersichtlich, dass die neu gestalteten EMG-Elektroden-Socket-Schnittstelle können gute Qualität von Oberflächen-E...

Watch this Scientific Journal Video about Engineering Platform and Experimental Protocol for Design and Evaluation of a Neurally-controlled Powered Transfemoral Prosthesis at JoVE.com

Engineering Platform and Experimental Protocol for Design and Evaluation of a Neurally-controlled Powered Transfemoral Prosthesis

Neural-Maschine-Schnittstellen (NMI) wurden entwickelt, um Bewegungsmodus des Benutzers zu identifizieren. Diese NMI sind potentiell nützlich für neuronale Steuerung von Geräten und künstlichen Beinen, aber noch nicht vollständig nachgewiesen. Dieses Papier präsentiert (1) unsere Engineering-Plattform entwickelt, für die einfache Implementierung und Entwicklung von neuronalen Steuerung für Motorbeinprothesen und (2) einem Versuchsaufbau und Protokoll in einer Laborumgebung zu neural gesteuerte künstliche Beine auf Patienten mit Amputationen der unteren Extremitäten sicher beurteilen und effizient.

Technische Plattform und experimentelles Protokoll für Entwurf und Evaluation eines Neural-kontrollierten Powered Oberschenkelprothese

To enable intuitive operation of powered artificial legs, an interface between user and prosthesis that can recognize the user's movement intent is ...

engineering-platform-experimental-protocol-for-design-evaluation

Research

JoVE Journal

Bioengineering

16.2K Aufrufe.  North Carolina State University & University of North Carolina at Chapel Hill.  Neural-Maschine-Schnittstellen (NMI) wurden entwickelt, um Bewegungsmodus des Benutzers zu identifizieren. Diese NMI sind potentiell nützlich für neuronale Steuerung von Geräten und künstlichen Beinen, aber noch nicht vollständig nachgewiesen. Dieses Papier präsentiert (1) unsere Engineering-Plattform entwickelt, für die einfache Implementierung und Entwicklung von neuronalen Steuerung für Motorbeinprothesen und (2) einem Versuchsaufbau und Protokoll in einer Lab...

Serie: Engineering Platform and Experimental Protocol for Design and Evaluation of a Neurally-controlled Powered Transfemoral Prosthesis

Environmentally-controlled Microtensile Testing of Mechanically-adaptive Polymer Nanocomposites for ex vivo Characterization

Implantable microdevices are gaining significant attention for several biomedical applications1-4. Such devices have been made from a range of materials, each offering its own advantages and shortcomings5,6. Most prominently, due to the microscale device dimensions, a high modulus is required to facilitate implantation into living tissue. Conversely, the stiffness of the device should match the surrounding tissue to minimize induced local strain7-9. Therefore, we recently developed a new class of bio-inspired materials to meet these requirements by responding to environmental stimuli with a change in mechanical properties10-14. Specifically, our poly(vinyl acetate)-based nanocomposite (PVAc-NC) displays a reduction in stiffness when exposed to water and elevated temperatures (e.g. body temperature). Unfortunately, few methods exist to quantify the stiffness of materials in vivo15, and mechanical testing outside of the physiological environment often requires large samples inappropriate for implantation. Further, stimuli-responsive materials may quickly recover their initial stiffness after explantation. Therefore, we have developed a method by which the mechanical properties of implanted microsamples can be measured ex vivo, with simulated physiological conditions maintained using moisture and temperature control13,16,17. 
To this end, a custom microtensile tester was designed to accommodate microscale samples13,17 with widely-varying Young's moduli (range of 10 MPa to 5 GPa). As our interests are in the application of PVAc-NC as a biologically-adaptable neural probe substrate, a tool capable of mechanical characterization of samples at the microscale was necessary. This tool was adapted to provide humidity and temperature control, which minimized sample drying and cooling17. As a result, the mechanical characteristics of the explanted sample closely reflect those of the sample just prior to explantation.
The overall goal of this method is to quantitatively assess the in vivo mechanical properties, specifically the Young's modulus, of stimuli-responsive, mechanically-adaptive polymer-based materials. This is accomplished by first establishing the environmental conditions that will minimize a change in sample mechanical properties after explantation without contributing to a reduction in stiffness independent of that resulting from implantation. Samples are then prepared for implantation, handling, and testing (Figure 1A). Each sample is implanted into the cerebral cortex of rats, which is represented here as an explanted rat brain, for a specified duration (Figure 1B). At this point, the sample is explanted and immediately loaded into the microtensile tester, and then subjected to tensile testing (Figure 1C). Subsequent data analysis provides insight into the mechanical behavior of these innovative materials in the environment of the cerebral cortex.

Environmentally-controlled Microtensile Testing of Mechanically-adaptive Polymer Nanocomposites for ex vivo Characterization

A method is discussed by which the in vivo mechanical behavior of stimuli-responsive materials is monitored as a function of time. Samples are tested ex vivo using a microtensile tester with environmental controls to simulate the physiological environment. This work further promotes understanding the in vivo behavior of our material.

Umweltfreundliche kontrollierten Microtensile Testing von mechanisch-adaptive Polymer-Nanokomposite für<em&gt; Ex vivo</em&gt; Charakterisierung

Implantable microdevices are gaining significant attention for several biomedical applications1-4. Such devices have been made from a range of materials, ...

Forschung

Biotechnik

Design of a Biaxial Mechanical Loading Bioreactor for Tissue Engineering

We designed a loading device that is capable of applying uniaxial or biaxial mechanical strain to a tissue engineered biocomposites fabricated for transplantation. While the device primarily functions as a bioreactor that mimics the native mechanical strains, it is also outfitted with a load cell for providing force feedback or mechanical testing of the constructs. The device subjects engineered cartilage constructs to biaxial mechanical loading with great precision of loading dose (amplitude and frequency) and is compact enough to fit inside a standard tissue culture incubator. It loads samples directly in a tissue culture plate, and multiple plate sizes are compatible with the system. The device has been designed using components manufactured for precision-guided laser applications. Bi-axial loading is accomplished by two orthogonal stages. The stages have a 50 mm travel range and are driven independently by stepper motor actuators, controlled by a closed-loop stepper motor driver that features micro-stepping capabilities, enabling step sizes of less than 50 nm. A polysulfone loading platen is coupled to the bi-axial moving platform. Movements of the stages are controlled by Thor-labs Advanced Positioning Technology (APT) software. The stepper motor driver is used with the software to adjust load parameters of frequency and amplitude of both shear and compression independently and simultaneously. Positional feedback is provided by linear optical encoders that have a bidirectional repeatability of 0.1 &mu;m and a resolution of 20 nm, translating to a positional accuracy of less than 3 &mu;m over the full 50 mm of travel. These encoders provide the necessary position feedback to the drive electronics to ensure true nanopositioning capabilities. In order to provide the force feedback to detect contact and evaluate loading responses, a precision miniature load cell is positioned between the loading platen and the moving platform. The load cell has high accuracies of 0.15% to 0.25% full scale.

We designed a novel mechanical loading bioreactor that can apply uniaxial or biaxial mechanical strain to a cartilage biocomposite prior to transplantation into an articular cartilage defect.

Entwurf eines Biaxiale Mechanische Belastung Bioreaktor für Tissue Engineering

We  designed a loading device that is capable of applying uniaxial or biaxial  mechanical strain to a tissue engineered biocomposites fabricated for  ...

A Protocol for Bioinspired Design: A Ground Sampler Based on Sea Urchin Jaws

Bioinspired design is an emerging field that takes inspiration from nature to develop high-performance materials and devices. The sea urchin mouthpiece, known as the Aristotle's lantern, is a compelling source of bioinspiration with an intricate network of musculature and calcareous teeth that can scrape, cut, chew food and bore holes into rocky substrates. We describe the bioinspiration process as including animal observation, specimen characterization, device fabrication and mechanism bioexploration. The last step of bioexploration allows for a deeper understanding of the initial biology. The design architecture of the Aristotle's lantern is analyzed with micro-computed tomography and individual teeth are examined with scanning electron microscopy to identify the microstructure. Bioinspired designs are fabricated with a 3D printer, assembled and tested to determine the most efficient lantern opening and closing mechanism. Teeth from the bioinspired lantern design are bioexplored via finite element analysis to explain from a mechanical perspective why keeled tooth structures evolved in the modern sea urchins we observed. This circular approach allows for new conclusions to be drawn from biology and nature.

A protocol for bioinspired design is described for a sampling device based on the jaws of a sea urchin. The bioinspiration process includes observing the sea urchins, characterizing the mouthpiece, 3D printing of the teeth and their assembly, and bioexploring the tooth structure.

Ein Protokoll für Bioinspirierte Entwurf: Ein Boden Sampler Basierend auf Seeigel Jaws

Bioinspired design is an emerging field that takes inspiration from nature to develop high-performance materials and devices. The sea urchin mouthpiece, ...

A Microfluidic Platform for High-throughput Single-cell Isolation and Culture

Studying the heterogeneity of single cells is crucial for many biological questions, but is technically difficult. Thus, there is a need for a simple, yet high-throughput, method to perform single-cell culture experiments. Here, we report a microfluidic chip-based strategy for high-efficiency single-cell isolation (~77%) and demonstrate its capability of performing long-term single-cell culture (up to 7 d) and cellular heterogeneity analysis using clonogenic assay. These applications were demonstrated with KT98 mouse neural stem cells, and A549 and MDA-MB-435 human cancer cells. High single-cell isolation efficiency and long-term culture capability are achieved by using different sizes of microwells on the top and bottom of the microfluidic channel. The small microwell array is designed for precisely isolating single-cells, and the large microwell array is used for single-cell clonal culture in the microfluidic chip. This microfluidic platform constitutes an attractive approach for single-cell culture applications, due to its flexibility of adjustable cell culture spaces for different culture strategies, without decreasing isolation efficiency.

Here, we present a protocol for isolating and culturing single cells with a microfluidic platform, which utilizes a new microwell design concept to allow for high-efficiency single cell isolation and long-term clonal culture.

Ein Mikrofluidik-Plattform für Hochdurchsatz-Einzelzell-Isolierung und Kultur

Studying the heterogeneity of single cells is crucial for many biological questions, but is technically difficult. Thus, there is a need for a simple, yet ...

An Experimental and Finite Element Protocol to Investigate the Transport of Neutral and Charged Solutes across Articular Cartilage

Osteoarthritis (OA) is a debilitating disease that is associated with degeneration of articular cartilage and subchondral bone. Degeneration of articular cartilage impairs its load-bearing function substantially as it experiences tremendous chemical degradation, i.e. proteoglycan loss and collagen fibril disruption. One promising way to investigate chemical damage mechanisms during OA is to expose the cartilage specimens to an external solute and monitor the diffusion of the molecules. The degree of cartilage damage (i.e. concentration and configuration of essential macromolecules) is associated with collisional energy loss of external solutes while moving across articular cartilage creates different diffusion characteristics compared to healthy cartilage. In this study, we introduce a protocol, which consists of several steps and is based on previously developed experimental micro-Computed Tomography (micro-CT) and finite element modeling. The transport of charged and uncharged iodinated molecules is first recorded using micro-CT, which is followed by applying biphasic-solute and multiphasic finite element models to obtain diffusion coefficients and fixed charge densities across cartilage zones.

We propose a protocol to investigate the transport of charged and uncharged molecules across articular cartilage with the aid of recently developed experimental and numerical methods.

Eine experimentelle und Finite-Elemente-Protokoll den Transport von neutralen und geladenen gelösten Stoffen durch Gelenkknorpel zur Untersuchung

Osteoarthritis (OA) is a debilitating disease that is associated with degeneration of articular cartilage and subchondral bone. Degeneration of articular ...

Microfluidic Platform with Multiplexed Electronic Detection for Spatial Tracking of Particles

Microfluidic processing of biological samples typically involves differential manipulations of suspended particles under various force fields in order to spatially fractionate the sample based on a biological property of interest. For the resultant spatial distribution to be used as the assay readout, microfluidic devices are often subjected to microscopic analysis requiring complex instrumentation with higher cost and reduced portability. To address this limitation, we have developed an integrated electronic sensing technology for multiplexed detection of particles at different locations on a microfluidic chip. Our technology, called Microfluidic CODES, combines Resistive Pulse Sensing with Code Division Multiple Access to compress 2D spatial information into a 1D electrical signal. In this paper, we present a practical demonstration of the Microfluidic CODES technology to detect and size cultured cancer cells distributed over multiple microfluidic channels. As validated by the high-speed microscopy, our technology can accurately analyze dense cell populations all electronically without the need for an external instrument. As such, the Microfluidic CODES can potentially enable low-cost integrated lab-on-a-chip devices that are well suited for the point-of-care testing of biological samples.

We demonstrate a microfluidic platform with an integrated surface electrode network that combines resistive pulse sensing (RPS) with code division multiple access (CDMA), to multiplex detection and sizing of particles in multiple microfluidic channels.

Mikrofluidik-Plattform mit Multiplexed elektronische Sensoren für Raumverfolgung von Partikeln

Microfluidic processing of biological samples typically involves differential manipulations of suspended particles under various force fields in order to ...

A Protocol for Decellularizing Mouse Cochleae for Inner Ear Tissue Engineering

In mammals, mechanosensory hair cells that facilitate hearing lack the ability to regenerate, which has limited treatments for hearing loss. Current regenerative medicine strategies have focused on transplanting stem cells or genetic manipulation of surrounding support cells in the inner ear to encourage replacement of damaged stem cells to correct hearing loss. Yet, the extracellular matrix (ECM) may play a vital role in inducing and maintaining function of hair cells, and has not been well investigated. Using the cochlear ECM as a scaffold to grow adult stem cells may provide unique insights into how the composition and architecture of the extracellular environment aids cells in sustaining hearing function. Here we present a method for isolating and decellularizing cochleae from mice to use as scaffolds accepting perfused adult stem cells. In the current protocol, cochleae are isolated from euthanized mice, decellularized, and decalcified. Afterward, human Wharton&#39;s jelly cells (hWJCs) that were isolated from the umbilical cord were carefully perfused into each cochlea. The cochleae were used as bioreactors, and cells were cultured for 30 days before undergoing processing for analysis. Decellularized cochleae retained identifiable extracellular structures, but did not reveal the presence of cells or noticeable fragments of DNA. Cells perfused into the cochlea invaded most of the interior and exterior of the cochlea and grew without incident over a duration of 30 days. Thus, the current method can be used to study how cochlear ECM affects cell development and behavior.

The goal of this protocol is to demonstrate an effective method to decellularize and decalcify mouse cochleae for utilization as scaffolds for tissue engineering applications.

Ein Protokoll für einem Maus Cochleae für das Innenohr Tissue Engineering

In mammals, mechanosensory hair cells that facilitate hearing lack the ability to regenerate, which has limited treatments for hearing loss. Current ...

A Novel Surgical Technique As a Foundation for In Vivo Partial Liver Engineering in Rat

Organ engineering is a novel strategy to generate liver organ substitutes that can potentially be used in transplantation. Recently, in vivo liver engineering, including in vivo organ decellularization followed by repopulation, has emerged as a promising approach over ex vivo liver engineering. However, postoperative survival was not achieved. The aim of this study is to develop a novel surgical technique of in vivo selective liver lobe perfusion in rats as a prerequisite for in vivo liver engineering. We generate a circuit bypass only through the left lateral lobe. Then, the left lateral lobe is perfused with heparinized saline. The experiment is performed with 4 groups (n = 3 rats per group) based on different perfusion times of 20 min, 2 h, 3 h, and 4 h. Survival, as well as the macroscopically visible change of color and the histologically determined absence of blood cells in the portal triad and the sinusoids, is taken as an indicator for a successful model establishment. After selective perfusion of the left lateral lobe, we observe that the left lateral lobe, indeed, turned from red to faint yellow. In a histological assessment, no blood cells are visible in the branch of the portal vein, the central vein, and the sinusoids. The left lateral lobe turns red after reopening the blocked vessels. 12/12 rats survived the procedure for more than one week. We are the first to report a surgical model for in vivo single liver lobe perfusion with a long survival period of more than one week. In contrast to the previously published report, the most important advantage of the technique presented here is that perfusion of 70% of the liver is maintained throughout the whole procedure. The establishment of this technique provides a foundation for in vivo partial liver engineering in rats, including decellularization and recellularization.

A Novel Surgical Technique As a Foundation for In Vivo Partial Liver Engineering in Rat

We establish a novel surgical technique for an in vivo single liver lobe perfusion model in rat as a prerequisite for further studying in vivo partial liver engineering in the future.

Eine neuartige Operationstechnik als Grundlage für In Vivo teilweise Leber Engineering in der Ratte

Organ engineering is a novel strategy to generate liver organ substitutes that can potentially be used in transplantation. Recently, in vivo liver ...

Design and Synthesis of a Reconfigurable DNA Accordion Rack

DNA nanostructure-based mechanical systems or DNA nanomachines, which produce complex nanoscale motion in 2D and 3D in the nanometer to &#229;ngstr&#246;m resolution, show great potential in various fields of nanotechnology such as the molecular reactors, drug delivery, and nanoplasmonic systems. The reconfigurable DNA accordion rack, which can collectively manipulate a 2D or 3D nanoscale network of elements, in multiple stages in response to the DNA inputs, is described. The platform has potential to increase the number of elements that DNA nanomachines can control from a few elements to a network scale with multiple stages of reconfiguration.
In this protocol, we describe the entire experimental process of the reconfigurable DNA accordion rack of 6 by 6 meshes. The protocol includes a design rule and simulation procedure of the structures and a wet-lab experiment for synthesis and reconfiguration. In addition, analysis of the structure using TEM (transmission electron microscopy) and FRET (fluorescence resonance energy transfer) is included in the protocol. The novel design and simulation methods covered in this protocol will assist researchers to use the DNA accordion rack for further applications.

We describe the detailed protocol for design, simulation, wet-lab experiments, and analysis for a reconfigurable DNA accordion rack of 6 by 6 meshes.

Design und Synthese eines rekonfigurierbaren DNA-Akkordeon-Racks

DNA nanostructure-based mechanical systems or DNA nanomachines, which produce complex nanoscale motion in 2D and 3D in the nanometer to &#229;ngstr&#246;m ...

A Microfluidic Platform for Stimulating Chondrocytes with Dynamic Compression

Mechanical stimuli are known to modulate biological functions of cells and tissues. Recent studies have suggested that compressive stress alters growth plate cartilage architecture and results in growth modulation of long bones of children. To determine the role of compressive stress in bone growth, we created a microfluidic device actuated by pneumatic pressure, to dynamically (or statically) compress growth plate chondrocytes embedded in alginate hydrogel cylinders. In this article, we describe detailed methods for fabricating and characterizing this device. The advantages of our protocol are: 1) Five different magnitudes of compressive stress can be generated on five technical replicates in a single platform, 2) It is easy to visualize cell morphology via a conventional light microscope, 3) Cells can be rapidly isolated from the device after compression to facilitate downstream assays, and 4) The platform can be applied to study mechanobiology of any cell type that can grow in hydrogels.

This article provides detailed methods for fabricating and characterizing a pneumatically actuating microfluidic device for chondrocyte compression.

Eine mikrofluidische Plattform zur Stimulierung von Chondrozyten mit dynamischer Kompression

Mechanical stimuli are known to modulate biological functions of cells and tissues. Recent studies have suggested that compressive stress alters growth ...