评估肌肉痉挛的力敏感手套

上图：左边的传感器是一个力敏电阻矩阵的例子，右边的图像代表一个单点力敏电阻。两个传感器都具有灵活的形状因子，并且可以在不同的形状和不同的力或压力范围内定制。图片由Tekscan提供。

 

结合FSR技术的智能医疗训练设备

 

当你考虑到在医疗领域中执行力交换的无数种方式时，有无数的应用来获取力反馈，从而挑战和发展医疗专业人员的技能。以下示例共享了真实世界和概念训练设备，这些设备利用FSR技术作为收集力驱动数据的关键组件。

 

示例1：评估肌肉痉挛的力敏感手套

 

改良的Ashworth量表是目前医院测量住院患者肌肉僵硬程度的标准，通常用于确定患者是否需要更多或更少的抗痉挛药物。医生将手动力施加到患者的肌肉或关节上，并分配零到四个数字指定零，这意味着没有增加肌肉张力，而四表示受影响的区域在屈曲或伸展中是刚性的。

 

然而，修改后的Ashworth量表是一种最终的主观评价方法，它可以根据医生的不同而有所不同，甚至在一天中的不同时刻在同一个医生中有所不同。

 

最近，一组研究人员开发了一种嵌入FSRs矩阵的训练手套，用来测量医生移动病人肢体所需的能量。该系统被编程为根据用户施加的力分配一个修改后的Ashworth等级。然后根据训练手套获得的力反馈数据对训练中的医生对患者的评估进行评分，从而逐步建立一个更量化的标准来评估肌肉痉挛。

 

例2：用触觉反馈训练外科技术

 

由于最近外科技术的进步，外科医生正在学习新的手术方法，使他们少“动手”。这些手术系统中的许多包含了自动化或机器人技术，这些技术仍然依赖于外科医生做出精确的动作，尽管他们通常无法传递触觉反馈。

 

加州大学洛杉矶分校高级外科和介入技术中心（CASIT）的一个研究小组最近开发了一种外科训练系统，其中包括植入机器人抓握器远端的FSRs。来自每个传感器的力被转换成比例压力，然后传递给一个基于气囊的触觉反馈系统，外科医生可以用手指感觉到。更大的握力会导致气球膨胀，从而促使外科医生在飞行中调整机器人的握力。

 

例3：紧急情况下的EMT培训

 

当一个人呼吸困难，需要心肺复苏时，心肺复苏可能会无意中施加过多或过少的力量。正因为如此，一个力敏感的心肺复苏训练设备被开发出来，以帮助培训医疗专业人员在正确的节奏对病人施加正确的压力。

 

心肺复苏假人通常用于培训医学专业人员的心肺复苏技术，但许多不包括方法来量化应用的力量。为了解决这一局限性，一家医疗器械公司开发了嵌入FSRs的训练垫，作为一种在应用CPR时捕捉和量化力反馈的方法。

 

心肺复苏训练垫连接到一个软件程序和数字监视器，可以测量力输出和压缩频率。软件模块也为接受心肺复苏的不同类型的病人编程。例如，学生评估的是他们对儿童或老年患者和成年患者实施适当心肺复苏的能力。

 

例4：提高手动诊断能力

 

虽然每个病人都是独一无二的，但医疗专业人员都经过培训，以发现可能预示严重健康问题的异常情况。这尤其是在乳房触诊评估中，有一个更高的风险，即在影像学上经常看不到的可触诊的病灶。

 

在国家癌症研究所的支持下，开发了MammaCare PAD培训平台，教医生进行有效的乳房触诊检查。该垫设计有一个fsr矩阵，用于定位和中继每平方厘米内超过1000级的检查压力。开发了一个软件程序，用于MammaCare PAD在用户对乳房模型施加力时传递力反馈。

 

使用MammaCare PAD，接受培训的医疗专业人员可以即时反馈其手动检查患者的能力。