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Tesi etd-07202019-163118

Type of thesis
Perfezionamento
Author
VALLE, GIACOMO
URN
etd-07202019-163118
Title
Feedback sensoriale intraneurale per protesi di mano: nuove strategie di codifica e valutazione delle performance a lungo termine Intraneural sensory feedback for hand prostheses: new encoding strategies and long-term performance assessment
Scientific disciplinary sector
ING-INF/06
Course
INGEGNERIA - Biorobotics
Committee
relatore Prof. MICERA, SILVESTRO
Keywords
  • amputati di arto superiore
  • Feedback sensoriale
  • interfacce neurali
  • nervo periferico
  • protesi bionica
  • stimolazione intraneurale
  • tatto
Exam session start date
;
Availability
parziale
Abstract
La presente tesi si inserisce all’interno di un’attività di ricerca svolta presso il laboratorio di Ingegneria Neurale Transazionale (TNE) e relativa allo sviluppo e la valutazione di algoritmi di stimolazione intraneurale dei nervi periferici, al fine di restituire il feedback sensoriale in pazienti amputati che utilizzano protesi bioniche di arto superiore. <br>L’obiettivo del presente lavoro consiste nello sviluppo di paradigmi di stimolazione elettrica dei nervi periferici capaci di restituire sensazione tattili in maniera naturale, in grado di migliorare le performance di utilizzo della protesi, nonché la sua integrazione nello schema e nell’immagine corporea di pazienti amputati. <br>Gli algoritmi sviluppati nascono da uno studio accurato del sistema tattile e dei suoi processi di codifica dell’informazione e utilizzano tecnologie impiantabili per la connessione uomo-macchina (i.e. interfacce neurali). Infatti, la stimolazione è intraneurale, ovvero fornita attraverso elettrodi impiantati direttamente nei nervi dell’amputato a stretto contatto con le fibre sensoriali. Questa tecnologia è stata integrata in una protesi bidirezionale in grado di fornire un controllo motorio e feedback sensoriale in tempo reale. I benefici clinici di questa nuova tecnologia sono stati valutati in diversi pazienti trans-radiali che hanno utilizzato la protesi robotica sensorizzata per lungo tempo (i.e. 6 mesi). La valutazione ha coinvolto molti aspetti chiave per le protesi di arto superiore: capacità motorie, effettivi cognitivi, integrazione multisensoriale, caratteristiche delle sensazioni restituite, incorporamento nello schema corporeo e modificazioni dell’arto fantasma compreso la valutazione sul dolore. Il lavoro ha inoltre coinvolto l’utilizzo e lo sviluppo di modelli computazionali ‘ibridi’ per l’ottimizzazione dei paradigmi di stimolazione e dell’interfacce neurali.<br><br>The PhD dissertation is part of a research activity carried out at the Translational Neural Engineering (TNE) laboratory concerning the development and evaluation of intraneural stimulation algorithms of peripheral nerves, in order to restore sensory feedback in amputees using bionic upper limb prostheses.<br>The objective of the present work consists in the development of paradigms of electrical stimulation of peripheral nerves capable of restoring tactile sensations in a natural way, able to improve the performance of use of the prosthesis, as well as its integration in the scheme and in the body image of amputees.<br>The developed algorithms are born from an accurate study of the tactile system and its information coding processes and use implantable technologies for the man-machine connection (i.e. neural interfaces). In fact, the stimulation is intraneural, that is provided through electrodes implanted directly in the nerves of the amputee in close contact with the sensory fibers. This technology has been integrated into a bidirectional prosthesis capable of providing motor control and sensory feedback in real time. The clinical benefits of this new technology have been evaluated in several trans-radial patients who have used the sensorized robotic prosthesis for a long time (i.e. 6 months). The evaluation involved many key aspects for upper limb prostheses: motor skills, cognitive effects, multisensory integration, characteristics of restored sensations, incorporation into the body schema and modifications of the phantom limb including pain assessment. The work also involved the use and development of “hybrid” computational models for the optimization of stimulation paradigms and neural interfaces.<br>
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