研究人員已開發(fā)出用于解碼神經(jīng)肌肉信號(hào)的新技術(shù)，以控制動(dòng)力，假肢手腕和手部。這項(xiàng)工作依賴于計(jì)算機(jī)模型，這些模型非常類似于前臂，手腕和手中的自然結(jié)構(gòu)的行為。該技術(shù)還可用于開發(fā)用于諸如游戲和計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(CAD)的應(yīng)用的新計(jì)算機(jī)接口設(shè)備。

該技術(shù)在早期測試中運(yùn)作良好，但尚未進(jìn)入臨床試驗(yàn) - 使其遠(yuǎn)離商業(yè)可用性數(shù)年。這項(xiàng)工作由北卡羅來納州立大學(xué)聯(lián)合生物醫(yī)學(xué)工程項(xiàng)目和北卡羅來納大學(xué)教堂山分校的研究人員領(lǐng)導(dǎo)。

目前最先進(jìn)的假肢依靠機(jī)器學(xué)習(xí)來創(chuàng)建假體控制的“模式識(shí)別”方法。這種方法要求用戶“教導(dǎo)”設(shè)備識(shí)別肌肉活動(dòng)的特定模式并將其轉(zhuǎn)化為命令 - 例如打開或關(guān)閉假手。

“模式識(shí)別控制要求患者經(jīng)歷漫長的假體訓(xùn)練過程，”北卡羅來納州立大學(xué)和北卡羅來納大學(xué)教堂山分校聯(lián)合生物醫(yī)學(xué)工程項(xiàng)目教授He(Helen)Huang說。“這個(gè)過程既乏味又費(fèi)時(shí)。

“我們希望專注于我們已經(jīng)了解的人體，”黃先生說，他是一篇關(guān)于這項(xiàng)工作的論文的高級(jí)作者。“這不僅對(duì)用戶更直觀，而且更可靠，更實(shí)用。

“這是因?yàn)槊慨?dāng)你改變你的姿勢時(shí)，你的神經(jīng)肌肉信號(hào)就會(huì)產(chǎn)生相同的手/手腕動(dòng)作。因此，完全依靠機(jī)器學(xué)習(xí)意味著教導(dǎo)設(shè)備多次做同樣的事情;一次針對(duì)每種不同的姿勢，一次針對(duì)何時(shí)你很汗，而不是你，等等。我們的做法繞過了大部分。“

相反，研究人員開發(fā)了一種用戶通用的肌肉骨骼模型。研究人員將肌電圖傳感器放在六名身體強(qiáng)壯的志愿者的前臂上，準(zhǔn)確地跟蹤他們用手腕和手進(jìn)行各種動(dòng)作時(shí)發(fā)送的神經(jīng)肌肉信號(hào)。然后，該數(shù)據(jù)用于創(chuàng)建通用模型，該模型將這些神經(jīng)肌肉信號(hào)轉(zhuǎn)換為操縱動(dòng)力假體的命令。

“當(dāng)有人失去一只手時(shí)，他們的大腦就像手還在那里一樣聯(lián)網(wǎng)，”黃說。“所以，如果有人想拿起一杯水，大腦仍會(huì)將這些信號(hào)發(fā)送到前臂。我們使用傳感器接收這些信號(hào)，然后將這些信號(hào)傳送到計(jì)算機(jī)，然后將其送入虛擬肌肉骨骼模型該模型取代了肌肉，關(guān)節(jié)和骨骼，計(jì)算了手和手腕仍然整體時(shí)會(huì)發(fā)生的運(yùn)動(dòng)。然后將數(shù)據(jù)傳遞到假肢手腕和手部，以協(xié)調(diào)的方式執(zhí)行相關(guān)運(yùn)動(dòng)。方式和實(shí)時(shí) - 更接近流動(dòng)，自然運(yùn)動(dòng)。

“通過結(jié)合我們對(duì)生成運(yùn)動(dòng)背后的生物過程的知識(shí)，我們能夠?yàn)槎鄠€(gè)用戶生成一種新型的假肢神經(jīng)接口，包括本研究中的截肢者，并且在不同的手臂姿勢下是可靠的，”Huang說。

研究人員認(rèn)為潛在的應(yīng)用并不僅限于假肢裝置。

“這可以用來為身體健全的人開發(fā)計(jì)算機(jī)接口設(shè)備，”黃說。“例如用于游戲玩法或用于操縱CAD程序中的對(duì)象的設(shè)備。”

在初步測試中，健全和截肢志愿者都能夠使用模型控制的界面來執(zhí)行所有必需的手和手腕運(yùn)動(dòng) - 盡管只需要很少的訓(xùn)練。

“我們目前正在尋找具有經(jīng)橈動(dòng)脈截肢的志愿者，以幫助我們進(jìn)一步測試該模型以進(jìn)行日常生活活動(dòng)，”Huang說。“在進(jìn)行臨床試驗(yàn)之前，我們希望得到用戶的額外反饋。

“要明確的是，我們還有幾年的時(shí)間才能將其用于臨床用途，”Huang強(qiáng)調(diào)說。“而且很難預(yù)測潛在的成本，因?yàn)槲覀兊墓ぷ髦饕性谲浖?，截肢者的大部分成本都在?shí)際運(yùn)行程序的硬件中。但是，該模型與現(xiàn)有的假肢裝置兼容。”

研究人員還在探索將機(jī)器學(xué)習(xí)納入通用肌肉骨骼模型的想法。

“我們的模型使假肢使用更加直觀和可靠，但機(jī)器學(xué)習(xí)可以讓用戶通過讓程序了解每個(gè)人的日常需求和偏好，并在長期內(nèi)更好地適應(yīng)特定用戶，從而獲得更細(xì)微的控制，”Huang說。