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Bioingegneria della riabilitazione
01NEIMV
A.A. 2020/21
Lingua dell'insegnamento
Italiano
Corsi di studio
Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Biomedica - Torino
Organizzazione dell'insegnamento
| Didattica | Ore |
|---|---|
| Lezioni | 48 |
| Esercitazioni in laboratorio | 12 |
Docenti
| Docente | Qualifica | Settore | h.Lez | h.Es | h.Lab | h.Tut | Anni incarico |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Gazzoni Marco | Professore Ordinario | IBIO-01/A | 48 | 0 | 0 | 0 | 10 |
Collaboratori
Didattica
| SSD | CFU | Attivita' formative | Ambiti disciplinari | ING-INF/06 | 6 | B - Caratterizzanti | Ingegneria biomedica |
|---|
2020/21
L’ingegneria della riabilitazione è una branca dell’ingegneria che applica i principi della scienza e dell'ingegneria 1) allo sviluppo di soluzioni tecnologiche e dispositivi per aiutare le persone con disabilità e 2) al supporto del recupero delle funzioni fisiche e cognitive perse a causa di malattia o infortunio. L’obiettivo di questo corso è quello di introdurre gli studenti al campo dell'ingegneria della riabilitazione e alle moderne tecnologie utilizzate per migliorare la qualità della vita delle persone con disabilità e per il recupero da traumi. Durante il corso gli studenti saranno introdotti ai principi fondamentali e alle basi della progettazione di strumenti medici, sensori e attuatori utilizzati nella riabilitazione motoria. Saranno presi in considerazione i seguenti argomenti: metodi di valutazione della funzione motoria, ortesi e protesi, stimolazione elettrica funzionale, tecniche di riabilitazione emergenti (robotica in riabilitazione, realtà virtuale).
Rehabilitation engineering is the use of engineering science and principles to 1) develop technological solutions and devices to assist individuals with disabilities, and 2) aid the recovery of physical and cognitive functions lost because of disease or injury. The aims of this course are to introduce the students to the field of rehabilitation engineering and to the modern technologies used to improve the quality of life of individuals with disabilities, and those recovering from trauma.
During the course the students will be introduced to the fundamental principles and design considerations of medical instruments, sensors and actuators used in motor rehabilitation. The following topics will be considered: orthotics and prosthetics, functional electrical stimulation, motor function evaluation and training technologies, emerging techniques in motor rehabilitation (rehabilitation robotics, virtual reality).
Il corso ha come obiettivi principali quelli di 1) fornire agli studenti le conoscenze sull’applicazione di scienza e tecnologia alla riabilitazione motoria e sensoriale; 2) incoraggiare l'acquisizione di competenze scientifiche generali come l'analisi e la discussione di informazioni e dati scientifici.
Al termine di questo corso, lo studente deve avere:
1. un buon livello di conoscenza dei principi della bioingegneria applicati alla riabilitazione motoria;
2. la conoscenza in una ampia gamma di tecnologie utilizzate nella riabilitazione motoria;
3. conoscenze tecniche e buone capacità di problem solving e di pensiero critico per intraprendere attività di ricerca e sviluppo
Al termine di questo corso, lo studente dovrebbe essere in grado di:
1. Applicare le conoscenze dell’ingegneria al campo della riabilitazione
2. Spiegare le principali categorie delle tecnologie riabilitative e le caratteristiche di base di ogni categoria.
3 . Analizzare uno scenario per selezionare una categoria appropriata di tecnologia riabilitativa.
4. Sviluppare iniziative di auto-apprendimento (analisi e revisione della letteratura scientifica) e integrare le conoscenze apprese per risolvere problemi.
5. Applicare quanto appreso in aula a situazioni nuove.
The course will 1) provide students the knowledge on application of science and technology to sensory and motor rehabilitation; 2) encourage the acquisition of general scientific skills such as analysis and discussion of scientific information and data.
At the conclusion of this course, the student should have:
1. good level of knowledge of the bioengineering principles applied to motor rehabilitation;
2. knowledge in a range of technologies used in motor rehabilitation;
3. technical knowledge and good skills in problem solving and critical thinking to undertake research and development
At the conclusion of this course, the student should be able to:
1. Apply fundamental knowledge of engineering in rehabilitation
2. Explain the basic categories of rehabilitation technology and the basic characteristics of each category.
3.. Analyze a case scenario to select an appropriate category of rehabilitation technology.
4. Develop self-learning initiatives (analysis and review of research literature) and integrate learned knowledge for problem solving
5. Apply what was learned in the classroom to novel situations.
Buona conoscenza degli argomenti trattati nei corsi di fisica, elettrotecnica, elettronica e fisiologia con elementi di anatomia umana.
Students must be familiar with the arguments presented in the courses of physics, electric circuits, electronics, and physiology with elements of human anatomy
Il corso tratta i seguenti argomenti principali:
• Introduzione all'ingegneria della riabilitazione.
• Panoramica delle principali patologie che portano a limitazioni sensori-motorie.
• Analisi del movimento. Panoramica delle tecnologie.
• Sistemi opto-elettronici. Calibrazione. Sistemi a marker attivi e passivi. Protocolli comuni per il posizionamento dei marker. Sistemi di riferimento locali, tecnico ed anatomico. Stima degli angoli articolari. Esempi.
• EMG di superficie in riabilitazione. Generazione e prelievo. EMG in condizioni dinamiche, problematiche. Stima degli istanti di attivazione. Stima della fatica. Accenni a metodi avanzati di EMG di superficie.
• Attuatori utilizzati nella riabilitazione motoria. Muscoli artificiali: McKibben, leghe a memoria di forma (SMA). • Ortesi e protesi per arti inferiori e arti superiori. Classificazione. Metodi di controllo. Controllo mioelettrico classico e basato su pattern. Accenni a metodi avanzati.
• Ausili per la locomozione e il superamento delle barriere architettoniche.
• Stimolazione elettrica funzionale (FES). Tipologie di FES. Applicazioni nelle lesioni del SNC. Tipologie di stimolatori, configurazione degli elettrodi di stimolazione, forme d’onda di stimolazione, patterns di stimolazione. Sistemi di controllo della stimolazione. Esempi di FES per il dropfoot, grasping ed incontinenza.
• Tecnologie per il training e la riabilitazione di capacità motorie e cognitive. Biofeedback, Serious game, Realtà virtuale e aumentata.
• Tecniche emergenti in riabilitazione motoria: robotica riabilitativa.
The content of this course covers the following topics:
• Introduction to rehabilitation engineering.
• Overview of diseases and injuries of the CNS leading to sensory-motor impairment
• Movement analysis. Overview of technologies.
• Optoelectronics systems. Calibration. Active and passive markers. Protocols for marker positioning. Local reference frames, technical and anatomical frames. Joint angle estimation. Examples.
• Surface EMG in rehabilitation. sEMG detection. EMG in dynamic conditions, main issues. Activation interval estimation. Fatigue estimation. Advanced methods in sEMG.
• Actuators in motor rehabilitation. Artificial muscles: McKibben and shape memory alloys (SMA).
• Lower limb and upper limb orthotics and prosthetics. Classification. Control methods. Conventional and “pattern based” myoelectric control. Introduction to advanced methods.
• Assistive devices for locomotion and architectural barriers overcoming.
• Functional Electrical Stimulation (FES). FES techniques. Applications in CNS injuries. Types of stimulators, configuration of the stimulation electrodes, stimulation waveforms, stimulation patterns. Stimulation control systems. Examples of FES for dropfoot, grasping and incontinence.
• Technologis for the training and recovery of motor and cognitive functions. Biofeedback, Serious games, Virtual reality, augmented reality.
• Emerging techniques in motor rehabilitation: Rehabilitation robotics.
Il corso è organizzato in lezioni frontali, esercitazioni in aula e in laboratorio. I laboratori verranno svolti in squadre di quattro studenti e vengono distribuiti lungo il corso dell’insegnamento. I laboratori sono svolti al calcolatore utilizzando MATLAB come strumento di sviluppo di algoritmi di elaborazione di dati. Il programma dei laboratori verte sull’approfondimento delle nozioni teoriche apprese a lezione, in particolare verranno implementati metodi visti a lezione applicati a dati reali.
The course is organized in lectures, exercise classes and laboratories. Laboratories will be carried out in teams. The laboratories will be focused on the implementation of the methods described during the course using MATLAB and their application to real data.
Materiale didattico fornito dal docente durante il corso
Libro: Introduction to Neural Engineering for Motor Rehabilitation, D Farina, W Jensen, M Akay (Editors)
Teaching material provided during the course
Introduction to Neural Engineering for Motor Rehabilitation, D Farina, W Jensen, M Akay (Editors)
Modalità di esame: Prova scritta tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo; Elaborato progettuale in gruppo;
L'esame intende verificare la conoscenza delle tecnologie descritte a lezione e verificare le capacità di problem solving. Consta di una prova scritta e un tesina.
La prova scritta, della durata di 60 minuti, comprende nove domande a risposta guidata e due domande/esercizi a risposta aperta. Nel corso della prova non è consentita la consultazione di appunti, testi a stampa o qualunque altro materiale.
Le 9 domande a risposta guidata sono volte ad accertare le conoscenze generali relative alle tematiche trattate nel corso. Per ogni domanda sono proposte 4 possibili risposte di cui una sola giusta. Ad ogni risposta esatta viene attribuito 1 punto, ad ogni risposta non data vengono attribuiti 0 punti, ad ogni risposta errata viene attribuito un punteggio negativo pari a 0,25 punti. Il massimo punteggio ottenibile è quindi pari a 9.
Le 2 domande/esercizi a risposta aperta sono volte ad accertare la conoscenza degli aspetti specifici degli argomenti trattati a lezione ed indicati nel programma dell'insegnamento. Alle due domande/esercizi è attribuito un punteggio massimo pari a 18 punti. Il punteggio massimo ottenibile nella prova scritta è dunque 27.
Durante il corso gli studenti dovranno svolgere una tesina su dati sperimentali forniti dal docente a gruppi di tre/quattro persone. Il tema della tesina verrà definito durante il corso. Alla tesina sarà attribuito un punteggio massimo di 6 punti.
Il voto finale (massimo 33) è ottenuto sommando la votazione ottenuta nella prova scritta (massimo 27 punti) e la valutazione ottenuta per la tesina sperimentale (max 6 punti) per un massimo di 33 punti. Agli studenti che ottengano un voto maggiore di 30.5 verrà attribuita la lode
Exam: Computer-based written test using the PoliTo platform; Group project;
The exam aims to verify the knowledge of the technologies described during the lessons and the problem solving skills of the student. The exam consists of a written test and a laboratory work.
The written test lasts 60 minutes and comprises nine closed-answer questions and 2 questions/exercises covering the entire program. During the exam students are not allowed to use handouts, textbooks or any other material.
The nine closed-answer questions are aimed at verifying the general knowledge of the topics covered during the course. For each question, 4 possible answers are proposed (only one is correct). The nine closed-answer questions are evaluated up to 9 points as follows: each right answer increases the score by 1 point, each wrong answer decreases the score by 0,25 points, each question without an answer does not modify the score. The two open questions/exercises are evaluated up to 18 points. The maximum score of the written test is then 27.
During the course, students must carry out a small projects on experimental data working in groups of 3/4 students. The topic will be common to all groups and will be defined during the course. It will be evaluated between 0 and 6 points.
The final mark is obtained by summing the scores obtained in the written test (max 27) and in the small project (max 6) for a maximum of 33 points. If the final score is higher than 30.5 the exam is passed with Laude.
Modalità di esame: Prova scritta (in aula); Prova scritta tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo; Elaborato progettuale in gruppo;
L'esame intende verificare la conoscenza delle tecnologie descritte a lezione e verificare le capacità di problem solving. Consta di un esame scritto e una tesina.
La prova scritta della durata di 60 minuti comprende nove domande a risposta guidata e due domande/esercizi a risposta aperta. Nel corso della prova non è consentita la consultazione di appunti, testi a stampa o qualunque altro materiale.
Le 9 domande a risposta guidata sono volte ad accertare le conoscenze generali relative alle tematiche trattate nel corso. Per ogni domanda sono proposte 4 possibili risposte di cui una sola giusta. Ad ogni risposta esatta viene attribuito 1 punto, ad ogni risposta non data vengono attribuiti 0 punti, ad ogni risposta errata viene attribuito un punteggio negativo pari a 0,25 punti. Il massimo punteggio ottenibile è quindi pari a 9.
Le 2 domande/esercizi a risposta aperta sono volte ad accertare la conoscenza degli aspetti specifici degli argomenti trattati a lezione ed indicati nel programma dell'insegnamento. Alle due domande/esercizi è attribuito un punteggio massimo pari a 18 punti. Il punteggio massimo ottenibile nella prova scritta è dunque 27.
Durante il corso gli studenti dovranno svolgere una tesina su dati sperimentali a gruppi di tre/quattro persone. Il tema della tesina verrà definito durante il corso. Alla tesina sarà attribuito un punteggio massimo di 6 punti.
Il voto finale (massimo 33) è ottenuto sommando la votazione ottenuta nella prova scritta (massimo 27 punti) e la valutazione ottenuta per la tesina sperimentale (max 6 punti) per un massimo di 33 punti. Agli studenti che ottengano un voto maggiore di 30.5 verrà attribuita la lode
Exam: Written test; Computer-based written test using the PoliTo platform; Group project;
The exam aims to verify the knowledge of the technologies described during the lessons and the problem solving skills of the student. The exam consists of a written test and a laboratory work.
The written test lasts 60 minutes and comprises nine closed-answer questions and 2 questions/exercises covering the entire program. During the exam students are not allowed to use handouts, textbooks or any other material.
The nine closed-answer questions are aimed at verifying the general knowledge of the topics covered during the course. For each question, 4 possible answers are proposed (only one is correct). The nine closed-answer questions are evaluated up to 9 points as follows: each right answer increases the score by 1 point, each wrong answer decreases the score by 0,25 points, each question without an answer does not modify the score. The two open questions/exercises are evaluated up to 18 points. The maximum score of the written test is then 27.
During the course, students must carry out a small projects on experimental data working in groups of 3/4 students. The topic will be common to all groups and will be defined during the course. It will be evaluated between 0 and 6 points.
The final mark is obtained by summing the scores obtained in the written test (max 27) and in the small project (max 6) for a maximum of 33 points. If the final score is higher than 30.5 the exam is passed with Laude.