“脑卒中”又称“中风”、“脑血管意外”,调查显示,脑卒中已成为我国第一位死亡原因,也是中国成年人残疾的首要原因。随着人工智能、大数据、VR技术的飞速发展,尤其是医疗机器人——“神经康复机器人系统”的问世将有望缓解这一疾病。
6月12日,入选中科院STS双创引导项目的“神经康复机器人系统关键技术研究及产业化应用”项目负责人,中国科学院宁波材料技术与工程研究所所属慈溪生物医学工程研究所左国坤研究员接受了本网独家专访,讲述了一个利用医疗机器人技术进行产业化转变的创新故事。
康复机器人,将改变传统治疗方法
据《中国脑卒中防治报告2016》统计,目前全国总共约1600万闹卒中患者,每年新增患者250万,死亡患者160万。
“随着老龄化的不断加剧,偏侧肢体运动障碍、认知障碍、语言障碍等症状的脑卒中疾病随之增加。”左国坤在接受采访时表示,入选中科院STS双创引导项目一年来,团队聚焦任务,围绕着“手功能康复”的重大临床需求,完成了从需求分析到产品样机的全流程自主研发。可以促进大脑受损功能区域重建 “机器人神经康复中心”随之而生。
在治疗师等专业资源匮乏的情况下,如何让康复机器人改变传统治疗手段,提升治疗效果?成为业界普遍关注的难点之一。左国坤介绍,在传统康复治疗过程中,康复治疗师与临床医师劳动强度非常大,而一般患者主动通过训练去康复的意愿并不是太高,这这恰恰是神经康复机器人所能弥补的环节。
左国坤认为,大量的重复功能导向运动可以促进CNS受损功能区域的重建,而机器人可以提供神经重塑所需的条件:大量的、可重复的、高一致性的、以功能为导向的运动辅助,不仅可以有效解决传统康复治疗过程中的难点问题,而且在研究运动、认知、言语功能障碍之间的内在联系及康复规律、外部环境对神经重塑的影响也起到积极作用。
创新突破,运动+认知+综合虚拟环境
冰冻三尺非一日之寒。
2010年10月,左国坤带领团队成立康复与辅助机器人团队,从最简单的技术开发入手,经过实验室不断的尝试和创新,最终确定康复机器人需要从运动、认知、言语、综合虚拟环境等不同纬度入手。
左国坤介绍,首先是要融合康复任务的虚拟场景。模拟实际生活场景,在视听觉提示基础上融合触力觉提示,可以充分激发患者主动参与康复的意愿;其次是个性化的康复。在传统的主被动、助动和抗阻康复训练模式基础上,引入了机器人示教功能,实现了肩肘等关节运动轨迹个性化定制;第三是精准的安全预警机制。提供视觉、听觉和触力觉警示,精准的状态监测与迁移,提升了患者使用安全感、安心感;最后是思行合一的人机融合技术。基于目标轨迹和人体运动意图、意图与柔顺控制之间的物理关系与数学模型,实现了人与任务、患肢与机器人的融合控制。
另外,许多脑卒中患者腿部无力、平衡能力差,康复机器人可以为脑卒中患者提供具有支持功能的辅助康复训练,提升患者生活自理能力。
“非侵入式精准神经康复”,让受损神经自然生长
康复机器人的核心功能是什么?在左国坤看来,随着人工智能、大数据、物联网、VR等技术的飞速发展,机器人在医疗领域扮演的角色应该不仅仅只是助手这么简单,更重要的是通过医疗机器人去提升医疗水平,解决行业痛点。
“传统的医疗手段往往都是通过打针、吃药来进行药物治疗,但是非侵入式精准神经康复,可以让受损神经自然生长。”左国坤告诉记者,尽管神经调控也需要一些药物的手段,但是康复机器人的最终目的还是想通过不打针、不吃药的方式来进行精准治疗康复。他形象的举例说:“小孩子成长,是通过一系列教育、学习等辅助训练,去促进婴幼儿神经的生长发育。康复机器人也可以通过外部的辅助训练,激发成千上万相关区域的神经元,重建受损神经功能”。
为此,在整个“机器人神经康复中心”中,他们对基于虚拟现实技术的视、听、触力觉及多感觉刺激融合对于大脑运动皮层激活效果进行研究发现,视听触力觉融合的多感觉刺激可增强对于运动皮层的激活效果。
VR虚拟场景融合,让患者边做游戏边康复
“手是人们日常生活中,使用最多、最重要的肢体部位”。左国坤介绍,目前,针对手腕功能三自由度康复训练系统的原理样机已经完成。他们以手功能神经康复的基础研究为指导,完成了手部康复训练样机研制,并将已有的研究成果末端牵引上肢康复设备作为操纵杆和触力觉提示设备与弧幕立体投影虚拟场景融合,有效提升了用户视听觉临场感与沉浸感。
简言之,就是让患者可以以游戏的方式轻松进行康复训练。比如,在游戏训练中,患者要通过扭动腰和骨盆,就像打保龄球一样,进行重复训练。让患者在反复练习中不感到枯燥乏味,反而有一种挑战自我的乐趣。通过“互联网+”,医生还可以远程在线分析患者的康复情况,为其制订进一步的训练方案。
此外,左国坤还透露,他们还通过VR与机器人的深度融合,实现了多源VR诱导脑电与认知功能重建、基于运动想象的神经重塑VR的设计、基于增强现实的防步态冻结眼睛、高度智能的镜像手部康复设备等功能和产品样机。(完)
【人物档案】左国坤,京都大学信息学博士。高级研究员,中国科学院大学博士生导师,主要研究方向为人体特性与人机融合,意图识别与主动康复,虚拟现实与个性化神经康复。通过人体姿势捕捉、脑波分析等医工结合方法研究病理条件下的人体行为变化规律并逆向研究脑损伤患者的“非侵入式”神经调控机制与康复技术手段;先后承担过多项省市重大科技攻关项目,并作为子课题负责人参与了“十二五”国家科技支撑计划项目。累计申请国内外发明专利达70余项,学术论文40余篇,指导培养硕、博研究生20余人。积极探索在一定时期内完成技术熟化和成果转移的科技创新模式。
(原文发布于2018年6月14日中国科技网)
【原文链接】http://www.stdaily.com/rgzn/yiliao/2018-06/14/content_681288.shtml