Personalizzazione della terapia robotica : sviluppo e validazione di un algoritmo automatico basato su elettromiografia

Brain stroke outcomes are correlated with alteration of the alternate/coordinated rhythmic control of the muscles activation in the lower limbs, resulting in reduced inter-segmental coordination capability compared to a physiological pattern of gait. In recent years, it has been developed robotic exoskeletons for overground training of gait in subjects with central nervous system disorders (e.g., Ekso, ReWalk, Indego). Robotic exoskeletons offer not only a structural adjustment of the kinematic compatibility, but also an interface for adjusting the parameters that characterize the assistance action. Choosing these parameters represents a crucial point in the neurological patient's rehabilitation path to address the correct recovery of the target function. Surface electromyography (sEMG) is a valid tool for quantifying the interaction between subject and exoskeleton; the use of numerical processing methods of the electromyographic signal allows to identify changes in muscle activity during the calibration session of the device. The aim of this thesis is to develop an algorithm for the electromyographic signal analysis in order to support the clinical decision-making procedure during the calibration of the wearable exoskeleton Ekso GT.

Gli esiti di ictus cerebrale sono correlati con un’alterazione del controllo ritmico alternato/coordinato dell'attivazione dei principali distretti muscolari degli arti inferiori con conseguente ridotta capacità di coordinazione inter-segmentaria propria di un fisiologico pattern di deambulazione. Negli ultimi anni sono stati sviluppati esoscheletri robotizzati indossabili per assicurare un training del cammino over-ground in soggetti affetti da patologie del sistema nervoso centrale (e.g., Ekso, ReWalk, Indego). Gli esoscheletri robotizzati offrono, oltre che una regolazione delle componenti strutturali per garantire la compatibilità cinematica, un’interfaccia per la regolazione dei parametri caratterizzanti l’azione di assistenza. La scelta di tali parametri rappresenta un punto cruciale dell’iter riabilitativo del paziente neurologico per indirizzare un corretto recupero della funzione target. L’elettromiografia di superficie (sEMG) è un valido strumento per quantificare l’interazione tra soggetto ed esoscheletro; l’impiego di metodi di elaborazione numerica del segnale elettromiografico permette di identificare le variazioni di attività muscolare durante la sessione di definizione dei parametri dell’esoscheletro. Scopo del presente lavoro è quello di sviluppare un algoritmo di analisi del segnale elettromiografico per il supporto alla decisione clinica nell’identificazione dei parametri di regolazione dell’esoscheletro robotizzato indossabile Ekso GT.