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假肢

引导形象©Evan Dougherty,密歇根工程

结合手术和人工智能的新技术正在给人们肢体截肢能够用他们的思想控制假肢,正如实时控制。

该技术是密歇根大学的研究人员的工作,最近发表了一个在“科学翻译医学”中,将他们的成功详细说明,用它用手或下臂截肢治疗人。

改善假肢手

人们已经用假肢取代了他们缺失的身体部位米尼亚尼亚州但是,传统上,许多设备在很大程度上是化妆品,功能有限。

在20世纪40年代开始发生变化,当德国物理学生重新启动重新开始肌电器假体,一种可以将电信号从一个人的残余肢体中的外周神经转化为其假体的命令转换为其假体的命令。

“直到我们完全恢复能够身体的手动运动,我们不会停止努力。”

Cindy Chestek.

例如,如果一个人具有肌电假肢手合同的二头肌,则设备可以将其神经产生的信号转化为制作拳头的命令。

如今,大多数肌电假体使用放置在残留肢体的皮肤上的电极来拾取神经信号,但该方法可以产生限制弱信号假肢

研究人员尝试了其他技术,可以最大化来自周围神经的信号,但根据嗯队,每个都有缺点,从神经结束周围的瘢痕组织的生产到需要侵袭性手术。

据报道,UM团队的技术可以提高信号强度,同时避免现有方法的陷阱。

更强的信号

对于他们的学习,UM研究人员通过手语移植到患者残留肢体中的几个神经的结束时进行一部分健康肌肉。

在三个月的过程中,神经末梢锁定在肌肉移植物上,研究人员被称为再生周围神经界面(RPNI)。

然后,其中两个研究参与者同意让研究人员将电极直接植入RPNIS。当他们思考移动他们的时候假肢以某种方式手,电极拾取了信号。

“为了我的知识,与所有先前的结果相比,我们看到了从神经中记录的最大电压,”研究员Cindy Chestek在A中说新闻发布。“在以前的方法中,您可能会获得5个微伏或50微伏 - 非常小的信号。我们已经看到了第一个毫伏(1000微伏)信号。”

“所以现在我们可以访问与单独拇指运动相关的信号,多人自由拇指运动,单独的手指,”她继续。“这为一个是上肢假肢用户的人开辟了一个全新的世界。”

更好的假肢控制

然而,捕获信号只是第一步。

接下来,UM团队通过自定义内置的机器学习程序向信号馈线,该程序将它们翻译成参与者的精确运动假肢手。

“这是我们第一次尝试过的工作,”Chestek说。“对参与者没有学习。所有学习都在我们的算法中发生。这与其他方法不同。”

“这就像你再次握手。它让你回到了一个正常感。“

乔·汉密尔顿

在测试期间,参与者能够将每个手指移动到假肢手单独,拿起块,甚至玩游戏“摇滚,纸,钳子”(假肢不能形成传统的剪刀运动,所以球队必须即兴发布)。

“这就像你再次掌握,”参与者Joe Hamilton在新闻发布中表示。“你可以用那只手与真正的手做任何事情做任何事情。它让你回到了一个正常的感觉。”

该团队现在正在寻找额外的审判参与者,希望他们的技术将有一天在实验室外提供。

“这将是一切的方式,但我们不会在我们完全恢复能够恢复健身的手动运动之前停止工作,”Chestek说。“这是神经治疗方法的梦想。”

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