Die Entwickler haben ein vollautomatisches System geschaffen, das im Normalfall lernt
„In diesem System lernen der Benutzer und das System gleichzeitig voneinander. Dies hat das Potenzial, den Komfort und die Zuverlässigkeit von Roboterprothesen zu verbessern“, sagt Yeng.
Forschungsergebnisse in der Zeitschrift veröffentlichtIEEE Transactions on Biomedical Engineering wurden in einer virtuellen Umgebung validiert. Sie wurden mit aktuell bestehenden Systemen verglichen. Nach erfolgreichen Tests testete das Forschungsteam die Benutzeroberfläche und die hochmoderne Prothese am Imperial College London. Die Entwickler baten einen Amputierten, die Wäscheklammern zu bewegen: Tests wie dieser werden häufig von Physiotherapeuten verwendet, um die Funktion der oberen Gliedmaßen zu beurteilen.
Eine moderne Armprothese, die durch Muskelaktivierung gesteuert wird. Aalto-Universität
Die Systemfunktionalität wurde durch kontrollierte und standardisierte Tests untersucht, aber die Benutzerbedürfnisse lassen sich am besten durch qualitative Längsschnittstudien ermitteln.
„Für die zukünftige Entwicklung ist es sehr wichtig, die Zusammenarbeit mit medizinischen Zentren und Anwendern von Prothesen fortzusetzen“, sagt Yeng.
Menschen, denen die oberen Gliedmaßen amputiert wurdenkann eine Roboterprothese steuern, indem er die verbleibenden Muskeln zusammenzieht. Die Verbindung, an der die Prothese die vom Muskel erzeugten elektrischen Signale aufnimmt, wird als myoelektrische Schnittstelle bezeichnet. Die fortschrittlichsten Prothesen verwenden maschinelle Lernalgorithmen, um diese benutzergenerierten Signale zu interpretieren. Diese Bindungen sind jedoch oft sehr empfindlich gegenüber äußeren Faktoren wie Schweiß und werden mit der Zeit schwächer. Um dieses Problem zu lösen, bietet die Forschungsgemeinschaft verschiedene Algorithmen an, die sich besser an veränderte Umstände anpassen können.
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