Dillinger, H. (2017). Auto-adaptive adjustment of a microprocessor-controlled knee prosthesis [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2017.38164
Das Ziel der vorliegenden Arbeit umfasst die Entwicklung und Implementierung von Algorithmen zur autoadaptiven Einstellung der Parameter eines mikroprozessorgesteuerten Kniegelenkes. Die Parameter sind der maximale Kniewinkel in der Schwungphasenbeugung, das Körpergewicht und die Standphasenflexionsdämpfung. Diese müssen bis dato manuell durch den Orthopädietechniker eingestellt werden. Die Automatisierung dieser Abläufe stellt eine Vereinfachung und Hilfestellung für den Orthopädietechniker dar. Daraus soll sich eine verbesserte Versorgung und eine Komfortsteigerung für den Patienten ergeben. Zunächst wurden Gangmuster von Patienten mit suboptimalen Einstellungen vermessen. Ausgehend von Videoanalysen und Sensorsignalen wurden Algorithmen formuliert, die die Einstellwerte sukzessive auf einen optimalen Wert anpassen. Diese Algorithmen wurden in den Mikrocontroller implementiert und unter normalem Einsatz des Gelenkes getestet. Überdies wurden anhand mechanischer Ersatzmodelle Aussagen über die Bewegungsabläufe getroffen, die bei veränderten Einstellwerten auftreten. Die Gleichungen wurden mit Maple erstellt und in Matlab simuliert.
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This thesis aims at the development and implementation of algorithms for auto-adaptive adjustments of parameters of a microprocessor controlled knee prosthesis. Parameters included are maximum knee flexion angle during swing phase, body mass and stance phase flexion damping. These parameters had to be adjusted manually so far. The automatic adjustment is a simplification of the set-up tasks done by the orthopaedic. Therefore it supports a better patient care and an increase of comfort for the patient. The behaviour of patients with suboptimal parameter settings was evaluated using gait analysis. Based on video recordings and sensor signals, algorithms were formulated which successively adapt the parameters to an optimal value. These algorithms were implemented in the microcontroller and were tested during normal usage of the prosthesis. In addition, mathematical models were developed using Maple and were simulated in Matlab to study the influence of different parameter settings on the movement patterns during the swing phase of the prosthesis.
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Zusammenfassung in deutscher Sprache Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers