At the beginning of this project it was known that functional electrical stimulation (FES) rowing was technically feasible, but no studies on health benefits had been conducted and it was unclear what levels of fitness could be reliably attained by spinal cord injured (SCI) users. This thesis shows that training with the first-generation of the FES-rowing system (RowStim II), seven paraplegics achieved high V02peak values (21.0 - 27.9 ml-kg-1-min-1) and a significant (10%) increase in V02peak. This was also found to significantly improve insulin sensitivity and leptin levels but it had no significant effect on lipid profiles or body composition, possibly caused by technological limitations of the RowStim 11. However, training volumes were positively correlated with improvements in lipid profile and body composition. This motivated further technical development of the RowStim to enable paraplegics to train harder and longer. The development included a more stable seat configuration with redesigned trunk retaining straps, a rigid low friction carriage/brake system, improved leg stabiliser, improved stimulation control and a gravity-assisted return phase. This RowStim III has enabled paraplegics to participate in the British (2004, 2005 and 2006) and World Indoor Rowing Championships (2006). The rowers have achieved higher exercise intensities (26.8 -31.0 ml. kg- I .min-1) and increased exercise volumes (1,150 kcal-week-1) with the RowStim III. Such levels of physical activity, which are difficult to achieve for paraplegics using traditional exercises, are correlated with significant health benefits in the able-bodied. Preliminary results suggest that perfusion of the quadriceps muscle during FES-rowing might limit the exercise time in novice rowers. Other preliminary data from pressure mapping indicate that there is a dynamic pattern during FES-rowing, which might reduce the risk for pressure sores during FES-rowing. This thesis shows that FES-rowing is now a rapidly developing exercise modality, which has been shown to enable safe and well-tolerated exercise for individuals with SCI. It can offer unprecedented levels of cardiovascular fitness, competitive challenges and potentially important health benefits.

Spinal cord injury and stroke affect many people each year and can result in the loss of muscle function. Current research attempts to correct muscle paralysis through the use of mechanical braces or through open-loop stimulation methods. However, prosthetic systems that use closed-loop control strategies can offer improved functionality by accounting for the changing dynamics associated with the human body and external disturbances. In particular, closed-loop functional electrical stimulation (FES) offers the possibility of moving paralyzed muscles in a predetermined manner, allowing a paraplegic individual to regain the ability to perform some tasks. An experimental setup was designed for the development and testing of a closed-loop FES control system, as well as the characterization of muscle properties. Due to the complexities associated with using a human subject, an inverted pendulum model is utilized for this preliminary study. This model is a basic engineering control problem often used when studying postural control in humans. In particular, electrical stimuli will be applied to the gastrocnemius muscle of a frog in order to produce a contraction force that will drive an inverted pendulum and maintain its desired angle. The stimulation signal will be determined by control algorithms applied through the use of Matlab® and implemented in real-time with a data acquisition system. This setup will help provide an understanding of the muscle behavior and can be used to establish the validity of proposed controller methods.

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La stimulation éléctrique fonctionnelle (SEF) peut améliorer de manière significative la mobilité des blessés médullaires ainsi que la stabilité et la prévention des effets secondaires. Dans le domaine de la SEF pour les membres inférieurs, le couple articulaire doit être fournie de façon appropriée pour effectuer le mouvement prévu afin de maintenir l'équilibre postural. Toutefois, les changements d'état du muscle telle que la fatigue musculaire est une cause majeure qui dégrade ses performances. En outre, la plupart des patients, dont la blessure médulaire est complète, n'ont pas le retour sensorielle qui permet de détecter la fatigue. De plus, et les capteurs de couples in-vivo ne sont pas disponibles à l'heure actuelle. Les systèmes conventionnels de commande SEF sont soit en boucle ouverte ou en boucle fermée mais cependant pas assez robustes aux changements d'état du muscle. L'objectif de cette thèse est le développement de la prédiction du couple articulaire et de la commande en boucle fermée afin d'améliorer les performances de la commande SEF en termes de précision, de robustesse et de sécurité pour les patients. Afin de prédire le couple articliare induit de la SEF, l'électromyographie (EMG) induit est utilisée pour corréler l'activité musculaire éléctrique et mécanique. Bien que la fatigue musculaire représente une variation dans le temps, une dépendance aux sujets et aux protocoles, la méthode proposée d'identification adaptative, basée sur le filtre de Kalman, est capable de prédire le couple articlaire variant dans le temps de manière systématique. La robustesse de la prédiction du couple articulaire a été evaluée lors d'une tâche de suivi de la fatigue en expérimentation chez des sujets blessés médullaires. Les résultats montrent une bonne performance de suivi des variations d'état des muscles en présence de fatigue et face à d'autres perturbations. Basée sur les performances de precision de la méthode prédictive proposée, une nouvelle stratégie de commande utilisant le retour EMG, "EMG-Feedback Predictive Control (EFPC)", est proposée afin de contrôler de manière adaptative les séquences de stimulation en compensant la variation dans le temps de l'état du muscle. De plus, cette stratégie de commande permet explicitement d'éviter d'appliquer une stimulation excessive aux patients, et de générer les séquences de stimulation appropriées pour obtenir la trajectoire désirée des couples articulaires.

La stimulation électrique fonctionnelle (SEF) a le potentiel de fournir une amélioration active aux blessés médullaires en termes de mobilité, de stabilité et de prévention des effets secondaires.Dans le domaine des système SEF pour les membres inférieurs, le couple articulaire adéquat doit être fournie de façon appropriée pour effectuer le mouvement prévu et maintenir l'équilibre postural. Toutefois, les changements d'état du muscle tels que la fatigue musculaire est une cause majeure qui dégrade ses performances. En outre, la plupart des patients, dont la blessure médullaire est complète, n'ont pas le retour sensorielle qui permet de détecter la fatigue et les capteurs de couples in-vivo ne sont pas disponible à l'heure actuelle. Les systèmes conventionnels de commande SEF sont soit en boucle ouverte ou pas assez robustes aux changements d'état du muscle. L'objectif de cette thèse est le développement de la prédiction du couple articulaire et la commande en boucle fermée afin d'améliorer les performances de la commande SEF en termes de précision, de robustesse et de sécurité pour les patients.Afin de prédire le couple articulaire induit de la SEF, l'électromyographie (EMG) induit est utilisé pour corréler l'activité musculaire électrique et mécanique. Bien que la fatigue musculaire représente une variation dans le temps, une dépendance aux sujets et aux protocoles, la méthode proposée d'identification adaptative, basée sur le filtre de Kalman, est capable de prédire le couple articulaire variant dans le temps de manière systématique. La robustesse de la prédiction du couple articulaire a été évaluée lors d'une tâche de suivi de la fatigue en expérimentation chez des sujets blessés médulaires.Les résultats montrent une bonne performance de suivi des variations d'état des muscles en présence de fatigue et face à d'autres perturbations. Basé sur les performances de précision de la méthode prédictive proposée, une nouvelle stratégie de commande basée sur le retour EMG, «EMG-Feedback Predictive Control» (EFPC), est proposée afin de contrôler de manière adaptative les séquences de stimulation en compensant la variation dans le temps de l'état du muscle. De plus, cette stratégie de commande permet explicitement d'éviter d'appliquer une stimulation excessive aux patients, et de générer les séquences de stimulation appropriées pour obtenir la trajectoire désirée des couples articulaires. / Functional electrical stimulation (FES) has the potential to provide active improvement to spinal cord injured (SCI) patients in terms of mobility, stability and side-effect prevention. In the domain of lower limb FES system, elicited muscle force must be provided appropriately to perform intended movement and the torque generation by FES should be accurate not to lose the posture balance. However, muscle state changes such as muscle fatigue is a major cause which degrades its performance. In addition, most of the complete SCI patients don't have sensory feedback to detect the fatigue and in-vivo joint torque sensor is not available yet. Conventional FES control systems are either in open-loop or not robust to muscle state changes. This thesis aims at a development of joint torque prediction and feedback control in order to enhance the FES performance in terms of accuracy, robustness, and safety to the patients.In order to predict FES-induced joint torque, evoked-Electromyography (eEMG) has been applied to correlate muscle electrical activity and mechanical activity. Although muscle fatigue represents time-variant, subject-specific and protocol-specific characteristics, the proposed Kalman filter-based adaptive identification was able to predict the time-variant torque systematically. The robustness of the torque prediction has been investigated in a fatigue tracking task in experiment with SCI subjects. The results demonstrated good tracking performance for muscle variations and against some disturbances.Based on accurate predictive performance of the proposed method, a new control strategy, EMG-Feedback Predictive Control (EFPC), was proposed to adaptively control stimulation pattern compensating to time-varying muscle state changes. In addition, this control strategy was able to explicitly avoid overstimulation to the patients, and conveniently generate appropriate stimulation pattern for desired torque trajectory.