L’accident vasculaire cérébral est l’une des principales causes d’invalidité non traumatique dans le monde, touchant plus de 15 millions de personnes chaque année, dont environ les trois quarts souffrent de déficiences fonctionnelles à long terme. Il est donc crucial de développer des programmes de réadaptation à long terme susceptibles de favoriser le réapprentissage moteur, d’améliorer la plasticité neuronale et de restaurer la fonction motrice quotidienne. La réadaptation assistée par robot, qui combine neurosciences, biomécanique et systèmes de contrôle avancés, apparaît comme une approche très prometteuse.
Ces dernières années, les robots de rééducation de type exosquelette qui permettent une interaction distribuée entre plusieurs articulations ont gagné en popularité en raison d’améliorations supplémentaires des capacités motrices des membres supérieurs. Quelques exemples marquants de tels robots incluent ArmeoPower, ANYexo et EXO-UL8. Ils emploient des stratégies de contrôle qui optimisent l’intervention robotique et maximisent la participation active des patients. Cependant, peu de systèmes existants intègrent simultanément la détection d'intention de mouvement, la génération de trajectoire souhaitée et la personnalisation du niveau d'assistance pour une neurorééducation efficace et efficiente.
Dans le cadre d'une innovation, une équipe de chercheurs chinois, dirigée par le professeur Zeng-Guang Hou du Laboratoire clé d'État des systèmes d'intelligence artificielle multimodaux (MAIS), de l'Institut d'automatisation de l'Académie chinoise des sciences, a développé CASIA-EXO, un exosquelette des membres supérieurs, et a proposé une stratégie de contrôle passionnante pour l'apprentissage moteur dans la neurorééducation du patient dans la boucle après un AVC. Leurs nouvelles découvertes ont été publiées dans le volume 12, numéro 8 du Journal IEEE/CAA d'Automatica Sinica le 20 août 2025. L'équipe comprend les chercheurs Chen Wang et Liang Peng du MAIS.
Selon le professeur Hou, « CASIA-EXO est un système biomimétique à cinq degrés de liberté exosquelette que comprend trois articulations de rotation adoptant une disposition oblique et deux articulations de rotation colocalisation dans une chaîne en série. Sa dynamique est modélisée et linéarisée pour identifier des paramètres inconnus intégrés dans les mécanismes de l'épaule, du coude et du poignet.
Suite à la modélisation, les chercheurs proposent une nouvelle stratégie de contrôle du patient dans la boucle pour l'entraînement de rééducation pour la récupération motrice après un AVC.
« Cela consistes de la planification de trajectoire basée sur l’intention et de l’adaptation des interventions basée sur la performance. Alors qu'une intention basée sur un oscillateur estimateur quantifie les exigences d'entraînement variables dans le temps et intègre les lois invariantes des schémas de mouvement normaux dans la génération de trajectoires multi-articulaires, le système adaptatif basé sur la performance. modification de l'algorithmes les niveaux d'assistance et de résistance pendant la rééducation assistée par robot, qui peuvent améliorer la participation active de sujets présentant différents niveaux de déficience, » explique le Dr Wang.
L'équipe de recherche a mené diverses expériences pour démontrer l'efficacité du système proposé, dans lequel 10 sujets en bonne santé étaient assis sur une chaise avec leur bras dominant couplé à CASIA-EXO et se passaient les caisses en bois puis les ramenaient à l'aide d'un écran de réalité virtuelle. Ils ont constaté que leur nouvelle stratégie de contrôle individualisait progressivement la trajectoire d'entraînement et le niveau d'intervention en fonction des besoins changeants et des capacités motrices du sujet, facilitant ainsi la rééducation assistée par robot en boucle fermée. Par conséquent, la coopération étroite entre la planification de la trajectoire et l’adaptation de l’intervention peut faciliter le plus naturellement possible le réapprentissage moteur et la récupération fonctionnelle chez les patients présentant des déficiences motrices.
Cette avancée souligne le potentiel de CASIA-EXO à offrir une rééducation plus sûre, plus intelligente et plus personnalisée aux survivants d'un AVC.
