Los desarrolladores han creado un sistema totalmente automatizado que aprende en el proceso normal.
“En este sistema, el usuario y el sistema aprenden simultáneamente el uno del otro. Esto tiene el potencial de mejorar la comodidad y la confiabilidad de las prótesis robóticas”, dice Yeng.
Resultados de la investigación publicados en la revista.Las transacciones IEEE sobre ingeniería biomédica han sido validadas en un entorno virtual. Se compararon con los sistemas existentes actualmente. Después de las pruebas exitosas, el equipo de investigación probó la interfaz de usuario y la prótesis de última generación en el Imperial College de Londres. Los desarrolladores le pidieron a un amputado que moviera las pinzas para la ropa: los fisioterapeutas utilizan ampliamente pruebas como esta para evaluar la función de las extremidades superiores.
Una prótesis de brazo moderna controlada por activación muscular. Universidad Aalto
La funcionalidad del sistema se ha estudiado a través de pruebas controladas y estandarizadas, pero las necesidades de los usuarios se identifican mejor a través de estudios longitudinales cualitativos.
“Para el desarrollo futuro, es muy importante continuar la cooperación con los centros médicos y los usuarios de prótesis”, dice Yeng.
Personas a las que les han amputado los miembros superiorespuede controlar una prótesis robótica contrayendo los músculos restantes. La conexión donde la prótesis recoge las señales eléctricas producidas por el músculo se conoce como interfaz mioeléctrica. Las prótesis más avanzadas utilizan algoritmos de aprendizaje automático para ayudar a interpretar estas señales generadas por el usuario. Sin embargo, estos enlaces suelen ser muy sensibles a factores externos, como la transpiración, y se debilitan con el tiempo. Para resolver este problema, la comunidad de investigación ofrece varios algoritmos que pueden adaptarse mejor a las circunstancias cambiantes.
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