Проектирование и разработка 3D системы реабилитации шеи: Предварительный прототип, сочетающий производство и точности измерения
Х. Ф. Джамиль
, А. Алазави
, А. И. Махмуд
Резюме: Цель: Цель настоящего исследования – изучить эффективность предлагаемого устройства реабилитации для помощи пациентам, которые испытывают боль в шее, с точки зрения повышения мышечной силы и увеличения диапазона движений. Материал и методы: Предложенный прототип устройства реабилитации реализован с использованием блока питания, микроконтроллера и трехмерного сборочного блока, который может выполнять четыре терапевтических маневра по алгоритму управления. Производительность предлагаемого прототипа была измерена в соответствии со следующими показателями его преимуществ: точность движения, время отклика и согласованность. Корень из среднеквадратичной ошибки (RMSE) также была измерена в диапазоне нагрузки без нагрузки, средней нагрузки (2 кг) и полной нагрузки (5 кг). Результаты: Результаты показали среднюю точность 88,6%, среднее время отклика 2,6 секунды и среднюю относительную стабильность 7,96%. Кроме того, нагрузочные тесты подтвердили конструкцию с изменениями веса (дети или взрослые), где была измерена 1,05 степень RMSE при полной нагрузке. Обсуждение: Результаты подтверждают, что система имеет многообещающую начальную эффективность для реабилитации шеи и поддержки пациентов во время восстановления после операций или несчастных случаев. Согласно предварительным результатам, эффективность устройства может быть улучшена путем проведения дополнительных экспериментов с более широкой популяцией пациентов. Пользователям с запущенными или сложными травмами шеи требуется дополнительное тестирование для оценки воздействия устройства на различные состояния здоровья и понимания реакций при различных типах острых или хронических повреждений. Выводы: Прототип был протестирован на здоровых людях для безопасного моделирования необходимых движений. Кроме того, модель все еще находится на ранних стадиях разработки и еще не прошла достаточных испытаний, чтобы обеспечить ее полную безопасность для использования на пациентах с фактическими повреждениями шеи. Необходимы последующие исследования эффективности системы посредством клинических оценок, и указывается на разработку сложных алгоритмов тренировок, которые объединили бы технологию биосенсирования с приложениями для смартфонов для улучшения интерактивности и удаленного наблюдения.
Ключови думи: Вспомогательное медицинское устройство; Точность движения; Реабилитация шеи; Анализ времени отклика
| Литература: (click to open/close) | [1] Popescu, A., Lee, H., 2020. Neck pain and lower back pain. Medical Clinics 104(2), 279–292. https://doi.org/10.1016/j.mcna.2019.11.003
[2] Genebra, C. V. D. S., et al., 2017. Prevalence and factors associated with neck pain: a population-based study. Brazilian Journal of Physical Therapy 21(4), 274–280. https://doi.org/10.1016/j.bjpt.2017.05.005
[3] Nikolova, G., Dantchev, D., 2025. Mathematical modelling of the human head and neck: problems and possible solutions. Series on Biomechanics, 39(1), 33–43. Institute of Mechanics, Bulgarian Academy of Sciences. https://doi.org/10.7546/SB.01.04.2025
[4] Ibrahem, M. E.-H., et al., 2022. Implementation and evaluation of a dynamic neck brace rehabilitation device prototype. Journal of Healthcare Engineering 2022(1), 6887839. https://doi.org/10.1155/2022/6887839
[5] Koszulinski, A., et al., 2023. Optimal design and experimental validation of a cable-driven parallel robot for movement training of the head–neck joint. Robotics 12(1), 18. https://doi.org/10.3390/robotics12010018
[6] Lingampally, P. K., Selvakumar, A. A., 2019. Kinematic and workspace analysis of a parallel rehabilitation device for head–neck injured patients. FME Transactions 47(3). https://doi.org/10.5937/fmet1903405L
[7] Babu, R. D., et al., 2022. Design and development of a 3D printable neck brace – A finite element approach. Journal of Clinical & Diagnostic Research 16(9). https://doi.org/10.7860/JCDR/2022/57066.16975
[8] Olabi, A. G., Abbas, Q., Shinde, P. A., Abdelkareem, M. A., 2023. Rechargeable batteries: Technological advancement, challenges, current and emerging applications. Energy 266, 126408. https://doi.org/10.1016/j.energy.2022.126408
[9] Li, Y., Stroe, D. I., Cheng, Y., Sheng, H., Sui, X., Teodorescu, R., 2021. On the feature selection for battery state of health estimation based on charging–discharging profiles. Journal of Energy Storage 33, 102122. https://doi.org/10.1016/j.est.2020.102122
[10] Dhanalakshmi, C. S., Madhu, P., Hemachandran, M. N., Muthukumar, M. V., Arvinth, L. H., 2021. Design and fabrication of robotic arm for the assembly of phase selector switch. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, India, 1059(1), 012032. https://doi.org/10.1088/1757-899X/1059/1/012032
[11] Faisal, M., Hannan, M. A., Ker, P. J., Rahman, M. S. B. A., Mollik, M. S., Mansur, M. B., 2020. Review of solid-state transfer switch on requirements, standards, topologies, control, and switching mechanisms: Issues and challenges. Electronics 9(9), 1396. https://doi.org/10.3390/electronics9091396
[12] Zhang, X., Wang, T., Bao, H., Hu, Y., Bao, B., 2022. Stability effect of load converter on source converter in a cascaded buck converter. IEEE Transactions on Power Electronics 38(1), 604–618. https://doi.org/10.1109/TPEL.2022.3199234
[13] Alsabah, M. S. M., Aljarah, N. M. A., Jameel, H. F., 2023. Design and implementation of experimental training board multi-medical sensors for educational purposes. AIP Conference Proceedings, Iraq, 2804(1). https://doi.org/10.1063/5.0154846
[14] Szczepanski, R., Tarczewski, T., Niewiara, L. J., Stojic, D., 2021. Identification of mechanical parameters in servo-drive system. IEEE 19th International Power Electronics and Motion Control Conference (PEMC), Poland, 566–573. https://doi.org/10.1109/PEMC48073.2021.9432595
[15] Atherton, D., 2020. Analysis and design of relay control systems. In: CAD for Control Systems, CRC Press, 367–394. https://doi.org/10.1201/9781003067146
[16] Zhou, Y., Shi, H., Chen, Q.-W., Ru, T., Zhou, G., 2021. Investigation of the optimum display luminance of an LCD screen under different ambient illuminances in the evening. Applied Sciences 11(9), 4108. https://doi.org/10.3390/app11094108
[17] Sharma, D., Jain, R., Sharma, R., Shan, B. P., Shiney, O. J., 2023. Machine learning-based BPM/Pulse interval predictor of human being using ATMega328p-based development board. Materials Today: Proceedings 80, 3898–3908. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.07.411
[18] Negru, N., Leba, M., Rosca, S., Marica, L., Ionica, A., 2019. A new approach on 3D scanning-printing technologies with medical applications. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Romania, 572(1), 012049. https://doi.org/10.1088/1757-899X/572/1/012049
[19] Fritzing program, "https://fritzing.org," 4 March 2024. [Online]. Available: https://fritzing.org
[20] OnShape, "https://www.onshape.com/en/." 25 May 2024. [Online]. Available: https://www.onshape.com/en/
[21] Nikolova, G. S., Tsveov, M. S., Dantchev, D. M., Kiriazov, P. K., 2021. CAD design of a new 3D geometrical model of the human body. Series on Biomechanics, Institute of Mechanics, Bulgarian Academy of Sciences,
35(4), 41–49. http://jsb.imbm.bas.bg/page/en/details.php?article_id=477
[22] Angelova, S., Raykov, P., Petrov, E., Raikova, R., 2021. A prototype of an active elbow orthosis: Problems of mechanical design and orthosis control. Series on Biomechanics, Institute of Mechanics, Bulgarian Academy of Sciences, 35(2), 3–11. http://jsb.imbm.bas.bg/page/en/details.php?article_id=491
[23] Henderson, J., Condell, J., Connolly, J., Kelly, D., Curran, K., 2021. Reliability and validity of clinically accessible smart glove technologies to measure joint range of motion. Sensors 21(5), 1555. https://doi.org/10.3390/s21051555
[24] von Ende, C. N., 2020. Repeated-measures analysis: growth and other time-dependent measures. In: Design and Analysis of Ecological Experiments, Chapman and Hall/CRC, 113–137. https://doi.org/10.1201/9781003059813
[25] Hussey, I., Drake, C. E., 2020. The Implicit Relational Assessment Procedure demonstrates poor internal consistency and test–retest reliability: A meta-analysis. https://doi.org/10.31234/osf.io/ge3k7
[26] González-García, M., Weber, J., Sandoz, B., Peldschus, S., 2025. Muscle control algorithm to simulate voluntary head–neck movements during avoidance manoeuvres using an occupant active human body model. IRCOBI
Conference, Germany, IRC-25-93. Available: https://www.ircobi.org/wordpress/downloads/irc25/pdf-files/2593.pdf
[27] Brooks, J. O., Gangadharaiah, R., Rosopa, E. B., Pool, R., Jenkins, C., Rosopa, P. J., et al., 2024. Using the functional object detection—advanced driving simulator scenario to examine task combinations and age-based performance differences: A case study. Applied Sciences 14(24), 11892. https://doi.org/10.3390/app142411892
|
|
| Дата на публикуване: 2026-03-23
(Price of one pdf file: 25.00 EUR)
