JoVE Logo

Войдите в систему

Для просмотра этого контента требуется подписка на Jove Войдите в систему или начните бесплатную пробную версию.

В этой статье

  • Резюме
  • Аннотация
  • Введение
  • протокол
  • Результаты
  • Обсуждение
  • Раскрытие информации
  • Благодарности
  • Материалы
  • Ссылки
  • Перепечатки и разрешения

Резюме

Этот протокол описывает робота для реабилитации верхних конечностей, который обеспечивает интеллектуальную обратную связь в четырех режимах. Эти режимы улучшают функцию и гибкость верхних конечностей, тем самым улучшая качество жизни пациентов.

Аннотация

Нарушения мозгового кровообращения, широко известные как инсульты, представляют собой распространенное неврологическое событие, приводящее к значительным нарушениям здоровья верхних конечностей, тем самым глубоко влияя на повседневную деятельность людей и снижая качество их жизни. Традиционные методы реабилитации для восстановления верхних конечностей после инсульта часто затрудняются ограничениями, включая усталость терапевта и пациента, зависимость от отдельных методологий обучения и отсутствие устойчивой мотивации. Для решения этих проблем в данном исследовании представлен робот для реабилитации верхних конечностей, который использует интеллектуальное управление движением с обратной связью для улучшения терапевтических результатов. Система отличается способностью динамически регулировать направление и величину силовой обратной связи на основе обнаружения спастических движений во время упражнений, тем самым предлагая индивидуальный терапевтический опыт. Эта система оснащена четырьмя различными режимами тренировки, интеллектуальной оценкой диапазона движений суставов и возможностью персонализации программ тренировок. Кроме того, он обеспечивает захватывающий интерактивный игровой процесс в сочетании с комплексными мерами безопасности. Этот многогранный подход не только повышает вовлеченность и заинтересованность участников по сравнению с традиционными протоколами реабилитации, но и демонстрирует значительное улучшение функциональности верхних конечностей и повседневной деятельности пациентов с гемиплегией. Система является примером передового инструмента в реабилитации верхних конечностей, предлагая синергетическое сочетание точности, персонализации и интерактивного взаимодействия, тем самым расширяя терапевтические возможности, доступные для выживших после инсульта.

Введение

Инсульт, определяемый как острое неврологическое событие, вызванное закупоркой или разрывом сосудов головного мозга, прерываетмозговое кровообращение1, занимая второе место по значимости причиной смерти и являясь основным фактором долгосрочной инвалидности во всем мире. В первый день после инсульта до 80% выживших испытывают дисфункцию верхних конечностей, а 30-66% все еще сталкиваются с проблемами через шесть месяцев. Через год люди с нарушениями развития верхних конечностей сообщают о повышенной тревожности, снижении качества жизни и снижении уровня счастья3. Более того, к 16 месяцам после инсульта только около 60% лиц с гемиплегией, нуждающихся в стационарной реабилитации, достигают функциональной независимости в основных повседневных действиях, при этом лица, страдающие сенсорными, моторными и зрительными нарушениями, значительно больше зависятот поддержки лиц, осуществляющих уход. Кроме того, дисфункция верхних конечностей препятствует использованию рук, особенно при повышенном мышечном напряжении среди ослабленных сгибателей и разгибателей во время физических нагрузок5.

Несмотря на различные реабилитационные усилия, эффективное лечение травм верхних конечностей у выживших после инсульта представляет собой сложную задачу6. Высокоинтенсивное обучение повторяющимся задачам показало оптимальные результаты, но требует значительного участия терапевта, что приводит к высоким затратам и логистическому бремени7. Поэтому необходимы недорогие вмешательства, которые не увеличивают нагрузку на терапевтов и при этом повышают интерес пациентов к обучению. Робот для реабилитации верхних конечностей может служить альтернативным лечением для поощрения высокоинтенсивных упражнений и снижения зависимости от терапевтов1. Это недавно разработанная роботизированная система для реабилитации верхних конечностей с интеллектуальной обратной связью (см. Таблицу материалов). Устройство может выводить объективные показатели (такие как скорость, крутящий момент, диапазон движения, положение и т. д.) для оценки и мониторинга улучшений пациентов и настройки лечения в соответствии с различной степенью двигательных нарушений. Он обладает высокой консистенцией и воспроизводимостью для широкого использования. Кроме того, убедительные доказательства подтверждают высокую интенсивность, частое повторение и ориентированные на задачу тренировки для облегчения восстановления моторики после инсульта8.

С другой стороны, реабилитационные роботы представляют собой относительно новый вспомогательный подход к лечению с такими преимуществами, как высокая безопасность идолговечность. Американская ассоциация инсульта недавно выпустила рекомендации, в которых сообщается, что роботизированная моторная тренировка может помочь пациентам улучшить двигательную функцию и подвижность после инсульта в дополнение ктрадиционной терапии. В статье 2018 года в Journal of Rehabilitation Medicine сообщалось, что сочетание роботизированного обучения с традиционной реабилитацией может значительно улучшить двигательную функцию верхних конечностей у пациентов с инсультом, что оправдывает клиническоепродвижение. Система включает в себя четыре режима тренировки: тренировка с постоянной скоростью, тренировка с усилителем, активная тренировка и тренировка с отягощениями, а также может проводить оценку диапазона движений суставов. Обзор роботизированной реабилитации пациентов с подострым инсультом показал, что роботизированные вмешательства значительно улучшили функции верхних конечностей, особенно в работе плеча, локтя и предплечья, что оценивалось с помощью измерения функциональной независимости и шкалы оценки Фугля-Мейера. Эти вмешательства также улучшили повседневную жизнедеятельность, улучшив качество жизни10.

Данное исследование направлено на оценку эффективности реабилитационного робота с интеллектуальной обратной связью в реабилитации двигательных функций верхних конечностей у пациентов с ранней постинсультной гемиплегией, обеспечивая научную основу для стратегий реабилитации пациентов с инсультом и гемиплегией.

протокол

Данное исследование было одобрено этическим комитетом Первой аффилированной больницы Чжэцзянского университета, Китай, и все протоколы исследований были сформулированы в соответствии с принципами Хельсинкской декларации. Все пациенты предоставили письменное информированное согласие на участие в данном исследовании. В исследовании приняли участие 24 пациента с гемиплегией верхних конечностей, которые были госпитализированы в реабилитационное отделение Первой аффилированной больницы Чжэцзянского университета с января 2023 года по июнь 2023 года. Критериями включения были: первый ишемический или геморрагический инсульт, подтвержденный нейровизуализацией (КТ или МРТ), в возрасте от 45 до 75 лет, в течение 6 месяцев после начала, нарушение двигательной функции верхних конечностей и односторонняя гемиплегия (оценка Фугля-Мейера для верхних конечностей, FMA-UE ≤40)12,13, модифицированная шкала Ашворта ≤214, мини-обследование психического состояния (MMSE) >20 (указывающее на адекватную когнитивную функцию)15, и клинически стабильное состояние с хорошо контролируемыми основными заболеваниями и подписанным информированным согласием. Критериями исключения были: нестабильное внутричерепное состояние, когнитивные и языковые нарушения, подвывих плеча, нарушение подвижности плеча/локтя/запястья, тяжелая спастичность (Ashworth 3-4) и нарушение зрения. Подробная информация о роботе и программном обеспечении, использованном в этом исследовании, приведена в Таблице материалов.

1. Дизайн исследования

  1. Сгенерируйте случайное число с помощью программного обеспечения SAS, чтобы разделить всех пациентов на две группы: экспериментальные и контрольные, каждая из которых содержит 12 пациентов.
  2. Проведите первоначальную оценку двигательной функции верхних конечностей и способности к самообслуживанию с использованием FMA-UE12, шкалы Брунстрома (BRS)16 и модифицированного индекса Бартеля (MBI)17 с помощью слепого реабилитолога.
  3. Назначайте базисную лекарственную терапию всем пациентам на протяжении всего исследования, уделяя особое внимание контролю артериального давления, управлению уровнем глюкозы в крови, регуляции липидов в крови, профилактике судорог и т. д.
  4. Обеспечьте контрольной группе 30 минут регулярных тренировок по реабилитации верхних конечностей ежедневно, включая активную и пассивную тренировку суставов, укрепление мышц и упражнения на движения пальцев18.
    1. Кроме того, включите 30 минут обучения шлифовальной доске ежедневно19. Предложите специализированную терапию дисфункции нижних конечностей, афазии, дисфагии и других функциональных расстройств по мере необходимости профессиональными терапевтами, проводимую пять раз в неделю в течение восьми недель.
  5. Предложите экспериментальной группе такую же 30-минутную рутинную реабилитационную терапию верхних конечностей, как и контрольной группе, ежедневно, в дополнение к 30-минутной тренировке робота для реабилитации верхних конечностей ежедневно. Обеспечить эквивалентную терапию для других функциональных расстройств, как и в контрольной группе.

2. Конкретные этапы операции робота для реабилитации верхних конечностей

  1. Оценка диапазона движений суставов и способности к управлению моторикой
    1. Попросите пациента сесть перед роботом, держа грудную клетку на расстоянии одного удара от платформы (рисунок 1).
    2. Положите пораженную руку на конечный процессор робота и используйте перчатки и бандажи для фиксации запястья и кисти, чтобы предотвратить соскальзывание во время тренировки.
    3. Попросите пациента максимально отодвинуть плечо и вытянуть его как можно дальше.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Прибор автоматически записывает траекторию движения руки пациента для определения диапазона активных движений суставов пациента.
    4. Положите здоровую руку на пораженную руку и максимально двигайте пораженным плечом с помощью здоровой стороны.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Прибор регистрировал траекторию движения руки пациента и получал пассивный диапазон движений суставов. Терапевт может помочь в измерении пассивного диапазона движений, если у пациента имеется двустороннее нарушение подвижности.
    5. Установите параметры оценки моторного контроля, включая целевое время повторения, время однократного упражнения и время однократного расслабления.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Параметры оценки двигательного контроля были установлены терапевтом в соответствии с оценкой пациента FMA-UE12баллов и еженедельными оценками с использованием встроенной системы оценки робота, такими как увеличение сложности для участников с лучшей силой верхних конечностей, увеличение количества повторений и сокращение времени отдыха, для более точной оценки двигательного контроля пациента.
    6. Управляйте движением целевой точки в разных направлениях в соответствии с траекторией движения и направлением, отображаемым на экране.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Прибор будет оценивать способность пациента к управлению моторикой в соответствии с двигательными характеристиками пациента.
  2. Выбор режима тренировки
    1. Выбирайте режим изокинетической пассивной тренировки, если мышцы верхних конечностей пациента не могут сокращаться вообще или имеют лишь небольшое сокращение (BRS 1-2).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Робот обеспечивает полную помощь в управлении пораженной верхней конечностью для выполнения упражнения по тренировке пассивного движения.
    2. Выберите режим тренировки вспомогательных движений , если верхняя конечность пациента может выполнять частичное движение сустава, но движение очень слабое, а способность к произвольному движению слабая (BRS 3).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Система может обеспечить соответствующую вспомогательную силу в режиме реального времени в соответствии с фактической степенью силы пациента и вызвать активное участие верхней конечности пациента в наибольшей степени в течение всего тренировочного процесса для формирования правильного режима движения.
    3. Выберите активный режим тренировки, если сила мышц верхних конечностей пациента может производить большую силу или частичное сопротивление (BRS 4).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Робот может еще больше усилить основную двигательную способность верхней конечности пациента.
    4. Выберите режим тренировки с отягощениями для дальнейшего повышения точности и контроля прицеливания верхней конечности пациента, если сила верхней конечности пациента уже сильна и он может противостоять большему сопротивлению (BRS 5-6).
  3. Выбор обучающих процедур
    1. Выберите процедуру обучения, отметив, что система предоставляет более 10 интересных игровых программ, чтобы пациенты могли испытать различные сцены виртуальной реальности и интерактивные впечатления, что значительно повышает энтузиазм пациентов к тренировкам (Рисунок 2).
  4. Настройка параметров игры
    1. Установите время тренировки в зависимости от физического состояния пациента, которое в целом может составлять около 10-20 минут.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Если сила верхних конечностей пациента хорошая, увеличьте время однократной тренировки, чтобы улучшить переносимость физических нагрузок. Если у пациента слабая сила верхних конечностей, выберите более короткую тренировку и позвольте пациенту завершить программу тренировки за несколько занятий.
    2. Установите диапазон движений в соответствии с оцененным диапазоном движений сустава, выбрав полный диапазон, средний диапазон или малый диапазон движений.
    3. Установите траекторию активности в соответствии с характеристиками мышечной силы плеча пациента, выбрав подходящую траекторию активности для нацеливания и укрепления слабых мышц.
    4. Установите значение силовой помощи или сопротивления в соответствии с мышечной силой пациента.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Во время тренировочного процесса инструмент также может автоматически регулировать усилитель и силу трения в соответствии с фактической силовой обратной связью пациента.
    5. Установите порог защиты с помощью технологии механической обратной связи, чтобы определить, когда сила пациента достигает порога, указывающего на спазмы (проявляющиеся в виде дискомфорта, резкого повышения мышечного тонуса или аномальной скованности и блокировки суставов). Устройство подаст сигнал тревоги и немедленно остановится, чтобы обеспечить безопасность тренировки пациента.
  5. Специфический процесс обучения
    ПРИМЕЧАНИЕ: Пациенты обучаются 2-3 игровым предметам в день, и различные игровые предметы могут регулярно меняться.
    1. Участвуйте в работе овощной фермы: На виртуальной ферме попросите пациента управлять маленькими ручками, чтобы схватить фрукты и овощи и собрать как можно больше звезд.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Это упражнение в первую очередь нацелено на диапазон движений при сгибании и разгибании локтя и запястья.
    2. Участвуйте в защите базы: В сцене виртуальной военной базы попросите пациента точно управлять яблочком, чтобы выстрелить во всех уничтоженных монстров.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Это упражнение направлено на улучшение мышечного контроля в области локтя и запястья, повышение точности стрельбы.
    3. Играйте в цветные вышибалы: На разных дорогах и препятствиях попросите пациента управлять мячом, чтобы избежать препятствий разных цветов для получения золотых монет.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Это упражнение включает в себя движения плечами, локтями и запястьями для улучшения мышечной силы и подвижности суставов.
    4. Перемещайтесь по «Звездным войнам»: В виртуальном пространстве попросите пациента управлять положением самолета, чтобы стрелять, чтобы уничтожить вирус, избегая при этом движения и вражеских атак, тренируя мышечную выносливость и силу реакции.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Эта тренировка повышает выносливость верхних конечностей, скорость реакции и точность, а также улучшает координацию и силу локтей и плеч.
    5. Участвуйте в качественном мяче: Попросите пациента управлять мячом, чтобы достичь и остаться в яблочке; Чем ближе мяч к яблочку, тем выше счет.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Это упражнение тренирует сгибание локтя, разгибание, приведение плеча, отведение и активирует бицепсы и трицепсы для точного контроля.
    6. Играйте в супер пинг-понг: В среде виртуального мяча попросите пациента управлять доской для пинг-понга, чтобы ударить по мячу и поиграть в настольный теннис с противником. Сложность повышена и улучшена, а также тренируются реакция и зрительно-моторная координация.
    7. Участвуйте в мире блоков: попросите пациента управлять стрельбой в яблочко, чтобы разрушать блоки, следите за вражескими атаками и собирайте как можно больше монет, тренируйте стратегию мышления и зрительно-моторную координацию.
    8. Игра в мяч: Попросите пациента управлять мячом, чтобы коснуться цели; Мяч забит, следите за вражескими атаками, и соберите как можно больше монет.
    9. Участвуйте в легендарном стрелке: попросите пациента держаться за рукоятку и непрерывно прикладывать усилие в направлении стрелы. Мышечные группы верхних конечностей изометрически сокращаются, и сила накапливается для стрельбы для уничтожения цели.

3. Порядок действий

  1. Оцените всех пациентов на FMA, BRS и MBI повторно после 8 недель обучения у того же реабилитолога.
  2. Введите все данные в программу для статистического анализа. Используйте парный выборочный t-критерий для внутригруппового сравнения и два независимых выборочных t-критерия для межгруппового сравнения. Рассмотрим P < 0,05 как статистически значимый.

Результаты

В исследование было включено 24 пациента, которые были случайным образом распределены либо в контрольную, либо в экспериментальную группу (Таблица 1). Статистически значимой разницы между двумя группами по полу, возрасту, длительности заболевания или типу инсульта не было (P

Обсуждение

Основываясь на предыдущихисследованиях20, в этом исследовании используется комплексный подход, сочетающий роботизированные тренировки для реабилитации верхних конечностей с традиционными терапевтическими методами восстановления после инсульта. Текущие результаты сви...

Раскрытие информации

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов или раскрытии финансовой информации, связанной с этим исследованием.

Благодарности

Мы также благодарны медицинским работникам и сотрудникам Первой аффилированной больницы Чжэцзянского университета за их поддержку и сотрудничество на протяжении всего исследовательского процесса.

Материалы

NameCompanyCatalog NumberComments
Upper Limb Rehabilitation Robot[Fourier M2]Shanghai Fourier Intelligence, ChinaArmMotus M2The upper limb intelligent force feedback motion control training system [M2] is a new generation of upper limb intelligent force feedback rehabilitation robot training system independently developed by Shanghai Fourier Intelligence. Based on core technologies such as force feedback, this training system can sense the patient's force and whether there is any spasticity when the patient completes the predetermined action, and then change the power assist or resistance of the device itself, so as to improve the upper limb motor dysfunction. Through goal-oriented training, M2 endows games with training, increases the enthusiasm of patients, and more effectively exercises the gross motor function and cognitive function of patients' upper limbs.
SAS softwareSAS Institutehttps://www.sas.com/en_in/home.html
SPSS softwareIBMversion 26https://www.ibm.com/products/spss-statistics

Ссылки

  1. Chinembiri, B., Ming, Z., Kai, S., Xiu Fang, Z., Wei, C. The fourier m2 robotic machine combined with occupational therapy on post-stroke upper limb function and independence-related quality of life: A randomized clinical trial. Top Stroke Rehabil. 28 (1), 1-18 (2021).
  2. Raghavan, P. Upper limb motor impairment after stroke. Phys Med Rehabil Clin N Am. 26 (4), 599-610 (2015).
  3. Chien, W. T., Chong, Y. Y., Tse, M. K., Chien, C. W., Cheng, H. Y. Robot-assisted therapy for upper-limb rehabilitation in subacute stroke patients: A systematic review and meta-analysis. Brain Behav. 10 (8), e01742 (2020).
  4. Stinear, C. M., Lang, C. E., Zeiler, S., Byblow, W. D. Advances and challenges in stroke rehabilitation. Lancet Neurol. 19 (4), 348-360 (2020).
  5. Basu, A. P., Pearse, J., Kelly, S., Wisher, V., Kisler, J. Early intervention to improve hand function in hemiplegic cerebral palsy. Front Neurol. 5, 281 (2014).
  6. Wade, D. T., Langton-Hewer, R., Wood, V. A., Skilbeck, C. E., Ismail, H. M. The hemiplegic arm after stroke: Measurement and recovery. J Neurol Neurosurg Psychiatry. 46 (6), 521-524 (1983).
  7. French, B., et al. Repetitive task training for improving functional ability after stroke. Cochrane Database Syst Rev. , (2007).
  8. Zhang, L., Jia, G., Ma, J., Wang, S., Cheng, L. Short and long-term effects of robot-assisted therapy on upper limb motor function and activity of daily living in patients post-stroke: A meta-analysis of randomized controlled trials. J Neuroeng Rehabil. 19 (1), 76 (2022).
  9. Stein, J. Robotics in rehabilitation: Technology as destiny. Am J Phys Med Rehabil. 91 (11 Suppl 3), S199-S203 (2012).
  10. Zengin-Metli, D., Özbudak-Demir, S., Eraktaş, &. #. 3. 0. 4. ;., Binay-Safer, V., Ekiz, T. Effects of robot assistive upper extremity rehabilitation on motor and cognitive recovery, the quality of life, and activities of daily living in stroke patients. J Back Musculoskelet Rehabil. 31 (6), 1059-1064 (2018).
  11. Xu, D., Dongyan, Y. Clinical study of upper limb intelligent feedback rehabilitation robot combined with conventional rehabilitation therapy to improve upper limb motor function in stroke patients. Chinese J Rehab Med. 28, 11-17 (2018).
  12. Gladstone, D. J., Danells, C. J., Black, S. E. The fugl-meyer assessment of motor recovery after stroke: A critical review of its measurement properties. Neurorehabil Neural Repair. 16 (3), 232-240 (2002).
  13. Fugl-Meyer, A. R., Jääskö, L., Leyman, I., Olsson, S., Steglind, S. The post-stroke hemiplegic patient. 1. A method for evaluation of physical performance. Scand J Rehabil Med. 7 (1), 13-31 (1975).
  14. Vidmar, T., Goljar Kregar, N., Puh, N. Reliability of the modified Ashworth scale after stroke for 13 muscle groups. Arch Phys Med Rehabil. 104 (10), 1606-1611 (2023).
  15. Folstein, M. F., Folstein, S. E., Mchugh, P. R. #34;Mini-mental state". A practical method for grading the cognitive state of patients for the clinician. J Psychiatr Res. 12 (3), 189-198 (1975).
  16. Naghdi, S., Ansari, N. N., Mansouri, K., Hasson, S. A neurophysiological and clinical study of Brunnstrom recovery stages in the upper limb following stroke. Brain Inj. 24 (11), 1372-1378 (2010).
  17. Leung, S. O., Chan, C. C., Shah, S. Development of a Chinese version of the modified Barthel index-- validity and reliability. Clin Rehabil. 21 (10), 912-922 (2007).
  18. Tong, Z. Chinese rehabilitation guidelines for stroke (2011 edition). Chin J Rehabil Theory Pract. 18, 301-318 (2012).
  19. Takebayashi, T., et al. Assessment of the efficacy of reogo-j robotic training against other rehabilitation therapies for upper-limb hemiplegia after stroke: Protocol for a randomized controlled trial. Front Neurol. 9, 730 (2018).
  20. Budhota, A., et al. Robotic assisted upper limb training post-stroke: A randomized control trial using combinatory approach toward reducing workforce demands. Front Neurol. 12, 622014 (2021).
  21. Mousavi Hondori, H., Khademi, M., Dodakian, L., Cramer, S. C., Lopes, C. V. A spatial augmented reality rehab system for post-stroke hand rehabilitation. Stud Health Technol Inform. 184, 279-285 (2013).
  22. Cipresso, P., Serino, S., Pedroli, E., Gaggioli, A., Riva, G. A virtual reality platform for assessment and rehabilitation of neglect using a kinect. Stud Health Technol Inform. 196, 66-68 (2014).
  23. Avola, D., Cinque, L., Foresti, G. L., Marini, M. R. An interactive and low-cost full body rehabilitation framework based on 3d immersive serious games. J Biomed Inform. 89, 81-100 (2019).
  24. Cordella, F., et al. Hand motion analysis during robot-aided rehabilitation in chronic stroke. J Biol Regul Homeost Agents. 34 (5 Suppl 3), 45-52 (2020).
  25. Airò Farulla, G., et al. Vision-based pose estimation for robot-mediated hand telerehabilitation. Sensors (Basel). 16 (2), 208 (2016).
  26. Soekadar, S. R., Witkowski, M., Vitiello, N., Birbaumer, N. An EEG/EOG-based hybrid brain-neural computer interaction (bnci) system to control an exoskeleton for the paralyzed hand. Biomed Tech (Berl). 60 (3), 199-205 (2015).
  27. Zhang, J., Wang, B., Zhang, C., Xiao, Y., Wang, M. Y. An EEG/EMG/EOG-based multimodal human-machine interface to real-time control of a soft robot hand. Front Neurorobot. 13, 7 (2019).
  28. Rakhtala, S. M., Ghayebi, R. Real-time control and fabrication of a soft robotic glove by two parallel sensors with mbd approach. Med Eng Phys. 100, 103743 (2022).
  29. Tang, X., Xinyu, T. . Cloud-based scenario interactive rehabilitation training and assessment system. , (2019).
  30. Park, J. The effect of task-oriented training on the muscle activation of the upper extremity in chronic stroke patients. J Phys Ther Sci. 28 (4), 1384-1386 (2016).
  31. Dongyan, X., Rujin, T., Jue, L., Gang, L., Yulian, Z. Clinical study on the improvement of upper limb motor function in stroke patients by combining upper limb intelligent feedback rehabilitation robot with conventional rehabilitation treatment. J Rehab Med. 28 (02), 11-17 (2018).
  32. Haiyan, Z., Fangchao, W., Jianhua, L., Zhiping, L. Effect of upper limb robot-assisted training on upper limb function in stroke patients. Chinese J Sports Med. 38 (10), 859-863 (2019).
  33. Ichikawa, A., et al. Stimulus-related 20-hz activity of human cortex modulated by the way of presenting hand actions. Neurosci Res. 58 (3), 285-290 (2007).
  34. Zhang, H., Haiyan, Z. The effects of upper limb rehabilitation robot-assisted training on upper limb function in stroke patients. Chinese J Sports Med. 38, 859-863 (2019).

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на использование текста или рисунков этого JoVE статьи

Запросить разрешение

Смотреть дополнительные статьи

JoVE211

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Исследования

Образование

О JoVE

Авторские права © 2025 MyJoVE Corporation. Все права защищены