A multi-channel rule-based control system for gait assisted by functional electrical stimulation

The 80% of stroke survivors develops a walking disability; despite rehabilitative efforts, 35% of post-stroke subjects with initial paralysis of the lower limb do not recover useful walking function. Among the different rehabilitation approaches to favour post-stroke gait rehabilitation, FES has shown to improve activity performance and participation after stroke. This thesis work fits into the context of functional electrical stimulation, specifically in its rehabilitative application to recover motor functions in stroke patients. In particular, it introduces a rule-based control for a multi-channel FES-assistive gait training system. The system includes two fundamental elements: an instrumented insole equipped with pressure sensors and a 6D inertial measurement unit, and a multichannel electrical stimulator which allows a distributed and asynchronous stimulation. Real-time signals provided from a sensorized insole are processed by a gait segmentation algorithm to detect five gait events and split each gait cycle in five phases: Terminal Swing, Heel Contact, Mid-Stance, Push-Off, Initial Swing. This algorithm is implemented as a state machine, in which each phase defines a state, and moving from one phase to another determines a transition between states. The rule-based control of the system results in a If-Then strategy: If a rule (gait event) occurs, Then a stimulation sequence is activated. Thus, the stimulator firmware must first verify the occurrence of the gait events, and then it has to send the electric pulses to the surface electrodes positioned on the paretic leg of the patient. The stimulation involves the activation of four muscular groups: quadriceps (vastus lateralis) as knee extensor, hamstring as knee flexor, anterior tibialis as dorsal flexor, and gastrocnemius as plantar flexor. A graphic user interface was developed to communicate directly with the stimulator and perform the calibration of the system. The GPD algorithm was validated using the recordings of 10 stroke patients: it was able to detect all the phases across all the steps of each subject and the validation results were in line with the timing and accuracy requirements that the stimulation demands. Moreover, the FES-assistive gait training system was tested on one healthy subject as proof of concept. This test demonstrated that the stimulation did not prevent the subject to walk normally: the basic stimulation pattern selected didn’t counteract the physiological muscles activity, but seemed to work in synergy with it. The next step is to perform a feasibility study on stroke patients to evaluate the FES-assistive gait training system usability in a clinical environment.

L'ictus è una delle maggiori cause di disabilità nel mondo occidentale. L'80% di coloro che sopravvivono ad un ictus sviluppano una disabilità motoria. Nonostante gli sforzi a livello riabilitativo, il 35% dei soggetti colpiti da ictus e colpiti da un'iniziale paralisi dell'arto inferiore non recuperano un'attività motoria tale da permettere una capacità deambulatoria sufficiente. Tra i diversi approcci riabilitativi volti ad offrire una riabilitazione della funzione locomotoria, la stimolazione elettrica funzionale ha dimostrato di migliorare le capacità motorie del soggetto post-ictus. Questo lavoro si inserisce nell'ambito della stimolazione elettrica funzionale, in particolar modo nella sua applicazione riabilitativa per il recupero di funzioni motorie in pazienti colpiti da ictus. Tale lavoro introduce un sistema multicanale di assistenza del cammino con un controllo a stati finiti e basato sulla stimolazione elettrica funzionale. Il sistema comprende due elementi fondamentali: uno stimolatore multicanale, e una soletta sensorizzata dotata di sensori pressori e un’unità IMU 6D. I segnali forniti in real-time da una soletta sensorizzata vengono processati da un algoritmo di segmentazione del passo che individua cinque eventi e divide il ciclo del passo in cinque diverse fasi: Terminal Swing, Heel Contact, Mid-Stance, Push-Off, Initial Swing. Questo algoritmo è implementato come una macchina a stati, in cui ogni fase del passo rappresenta uno stato, e il passaggio da una fase all’altra rappresenta una transizione tra stati. Il controllo a stati finiti del sistema è basato su espressioni con logica If-Then: se si verifica un evento durante il passo, allora viene attivata una sequenza di stimolazione. Dunque, il firmware dello stimolarore deve occuparsi prima di verificare se una transizione si è verificata o meno, e successivamente deve inviare gli impulsi elettrici agli elettrodi di superficie posizionati sull'arto paretico del paziente. La sequenza di stimolazione coinvolge l'attivazione di quattro distinti gruppi muscolari: i quadricipiti (vastus lateralis) come estensori del ginocchio, il tendine del ginocchio come flessore del ginocchio, il tibiale anteriore come flessore dorsale e il gastrocnemio come flessore plantare. Un'interfaccia grafica per l'utente è stata sviluppata per comunicare direttamente con lo stimolatore e per effettuare la calibrazione del sistema. L'algoritmo di segmentazione del passo è stato validato utilizzando dati del cammino registrati su 10 pazienti post-ictus: esso è stato in grado di individuare tutti gli eventi di tutti i passi, e le prestazioni dell’algoritmo risultate della validazione sono in linea con i requisiti di tempo e accuratezza richiesti dalla stimulazione. Inoltre, il proof of concept del sistema di assistenza del cammino è stato effettuato su un soggetto sano. Questo test ha dimostrato che la stimolazione non ha impedito al soggetto di camminare normalmente: la sequenza di stimolazione selezionata infatti non ha contrastato l'attività muscolare fisiologica, ma ha lavorato in sinergia. Il prossimo passo è di effettuare un feasibility study su pazienti post-ictus per valutare la funzionalità del sistema anche in un ambiente clinico.