Gait Asymmetry from Unilateral Weakness and Improvement With Ankle Assistance: a Reinforcement Learning based Simulation Study

Título: Assimetria da Marcha decorrente de Fraqueza Muscular Unilateral e Melhoria com Assistência de Tornozelo: Um Estudo de Simulação Baseado em Aprendizado por Reforço

1. Problema

A fraqueza muscular unilateral é uma condição comum em patologias como AVC, paralisia cerebral, lesões ortopédicas e sarcopenia relacionada à idade. Esta condição frequentemente leva a uma marcha assimétrica, caracterizada por tempos de apoio desiguais, carregamento desbalanceado dos membros e coordenação inter-liminar prejudicada. Essa assimetria está associada a um maior custo metabólico, risco aumentado de quedas e sobrecarga do membro saudável, elevando o risco de lesões a longo prazo.
Embora exoesqueletos vestíveis existam para auxiliar a marcha, muitos sistemas atuais utilizam perfis de torque pré-definidos ou estratégias de controle baseadas em regras que exigem ajuste manual. Essas abordagens muitas vezes falham em adaptar-se a diferentes níveis de incapacidade ou às estratégias compensatórias individuais. Além disso, a maioria das pesquisas foca na redução do esforço, sem priorizar explicitamente a restauração da simetria da marcha.

2. Metodologia

O estudo propõe um framework de simulação musculoskeletal baseado em Aprendizado por Reforço (RL) para quantificar os efeitos da fraqueza e avaliar estratégias de assistência.

• Framework de Controle (MyoAssist): Utilizou-se um modelo humano 3D com 26 músculos da parte inferior do corpo acoplado a um dispositivo de exoesqueleto de tornozelo. O sistema emprega uma arquitetura multi-agente onde uma política humana gera ativações musculares e uma política de exoesqueleto gera comandos de torque assistivo.
• Algoritmo: O treinamento foi realizado utilizando o algoritmo PPO (Proximal Policy Optimization).
  • Fase 1: Treinamento de uma política de locomoção basal para condições normais (100% de força).
  • Fase 2: Aprendizado por transferência para simular fraqueza unilateral progressiva na perna direita (escalas de força $\alpha$: 0.75, 0.50, 0.25).
  • Treinamento Conjunto: Para a condição de 50% de força, o agente humano e o agente do exoesqueleto foram otimizados conjuntamente para aprender uma política de assistência no tornozelo direito.
• Modelagem da Fraqueza: A fraqueza foi implementada reduzindo a força isométrica máxima dos músculos da perna direita, mantendo a esquerda intacta.
• Métricas de Avaliação: A simetria foi quantificada através de:
  • Assimetria Temporal: Duração da fase de apoio (stance time) e tempo de descolamento do pé (toe-off).
  • Assimetria Cinemática: Índice de Simetria (SI) baseado na amplitude de movimento (ROM) das articulações (quadril, joelho, tornozelo) e coeficiente de correlação de Pearson ($r$) entre as trajetórias dos membros.
  • Forças de Contato: Distribuição de carga entre os pés.

3. Contribuições Principais

• Framework de Simulação-Learning: Estabelecimento de um fluxo de trabalho baseado em simulação e aprendizado que permite o desenvolvimento e avaliação controlada de controladores de exoesqueleto antes de experimentos com pacientes.
• Quantificação da Progressão da Assimetria: Demonstração sistemática de como a redução gradual da força muscular unilateral degrada a coordenação inter-liminar e a simetria da marcha, com foco específico na articulação do tornozelo.
• Estratégia de Assistência Adaptativa: Validação de que um controlador de RL pode aprender a fornecer assistência no tornozelo que melhora a simetria cinemática e temporal, mesmo sem uma função de recompensa explícita para "simetria" (a simetria emergiu como resultado da otimização da marcha).

4. Resultados

• Efeito da Fraqueza: O aumento da fraqueza unilateral resultou em assimetrias temporais e cinemáticas progressivamente maiores.
  • A articulação do tornozelo foi a mais afetada. O Índice de Simetria (SI) do tornozelo degradou-se de +6.4% (100% de força) para -47.1% (25% de força).
  • A correlação entre as trajetórias dos membros caiu de $r=0.974$ para $r=0.889$ no tornozelo sob condições severas.
  • Houve uma redistribuição clara de carga para o membro não afetado (pé esquerdo suportando mais força).
• Eficácia da Assistência (Condição de 50% de Força):
  • A assistência do exoesqueleto no tornozelo melhorou significativamente a simetria cinemática em comparação com a condição não assistida.
  • O SI do tornozelo reduziu sua magnitude de -25.8% para -18.5%.
  • A correlação das trajetórias do tornozelo aumentou de $r=0.948$ para $r=0.966$.
  • O tempo de descolamento (toe-off) também se tornou mais alinhado entre os membros.
  • Limitação da Assistência: Embora a cinemática e o tempo tenham melhorado, a simetria de carregamento (força de contato) não foi restaurada. A força de pico continuou a ser maior no membro não afetado, indicando que a assistência apenas no tornozelo é insuficiente para reequilibrar a carga corporal total.

5. Significado e Conclusão

O estudo demonstra que a fraqueza muscular unilateral gera padrões de marcha assimétrica que mimetizam condições clínicas reais (como hemiplegia pós-AVC). A abordagem baseada em RL permite que o sistema aprenda estratégias de assistência adaptativas que melhoram a coordenação inter-liminar e a simetria cinemática.

No entanto, os resultados indicam que a assistência isolada no tornozelo, embora benéfica para a coordenação e o tempo da marcha, não é suficiente para restaurar completamente a simetria de carga. Isso sugere que, para uma reabilitação mais completa, podem ser necessárias estratégias de assistência multi-articular ou de corpo inteiro que abordem a mecânica do quadril e do joelho, além do controle do centro de massa. O framework proposto serve como uma plataforma robusta para testar severidade de lesões e estratégias assistivas antes da validação em humanos.