Yeni algoritmalar, üst ekstremite amputeleri için protezleri geliştiriyor

Marketin en üst rafındaki bir şeye uzanmak ya da yatmadan önce dişlerimizi fırçalamak birçok insanın düşünmeden yapabileceği işlerdir. Ancak aynı görevleri yapmak, bir protez cihazı kullanan üst ekstremite amputeleri için daha fazla zihinsel çaba gerektirebilir.

NSF-finanse edilen araştırmacıları Teksas A&M ÜniversitesiMaryam Zahabi liderliğindeki , protez kullanan bireylere uygulanan zihinsel talebe ilişkin içgörü sağlamak için makine öğrenimi algoritmaları ve hesaplamalı modeller üzerinde çalışıyor. Bu modeller, bu protez cihazlarda mevcut arayüzü iyileştirecektir.

Araştırmacılar, elektromiyografi tabanlı bir insan-makine arayüzü kullanan protezler üzerinde çalışıyorlar. Elektromiyografi, kaslardaki elektriksel aktiviteyi kaydeden bir tekniktir. Bu elektriksel aktivite, arayüzü tetikleyen ve onları benzersiz bir komut modeline çeviren sinyaller üretir.

Bu komutlar, kullanıcının protez cihazını hareket ettirmesini sağlar. Ancak bu tür protezlerin kullanılması, üst ekstremite amputeleri için – basit, günlük görevleri yerine getirmek için bile – zihinsel olarak yorucu olabilir.

Zahabi, “Amerika Birleşik Devletleri’nde 100.000’den fazla üst ekstremite amputasyonu olan insan var.” Dedi. “Şu anda, EMG tabanlı insan-makine arayüzlerindeki hangi özelliklerin, farklı görevleri yerine getirirken hastaların bilişsel yükünü azaltmada yardımcı olduğuna dair çok az kılavuz var.”

Sanal gerçeklik ve sürüş simülasyonları aracılığıyla farklı arayüz prototiplerini test etmek, araştırmacıların bu arayüzleri oluşturan mühendislere rehberlik etmelerini sağlayacaktır. Bu, amputeler için daha iyi protezlere ve EMG tabanlı yardımcı insan-makine arayüzlerini kullanan diğer teknolojik gelişmelere yol açacaktır.

Araştırmada Texas A&M ile işbirliği yapan Kuzey Karolina Eyalet Üniversitesi ve Florida Üniversitesi bulunmaktadır.