211service.com
Et implantat bruker maskinlæring for å gi amputerte kontroll over protesehender
Joe Hamilton, en deltaker i University of Michigan RPNI-studien, bruker sinnet til å kontrollere en DEKA-protesehånd for å plukke opp en liten blokk Evan Dougherty | University of Michigan Engineering
Forskere har jobbet for å gjøre tankekontrollerte proteser til en realitet i minst et tiår. I teorien kan en kunstig hånd som amputerte kan kontrollere med sinnet gjenopprette deres evne til å utføre alle slags daglige oppgaver, og dramatisk forbedre deres levestandard.
Men til nå har forskere møtt en stor barriere: de har ikke vært i stand til å få tilgang til nervesignaler som er sterke eller stabile nok til å sende til det bioniske lemmet. Selv om det er mulig å få denne typen signal ved hjelp av et hjerne-maskin-grensesnitt, er prosedyren for å implantere en invasiv og kostbar. Og nervesignalene som bæres av de perifere nervene som vifter ut fra hjernen og ryggmargen er for små.
Et nytt implantat kommer rundt dette problemet ved å bruke maskinlæring for å forsterke disse signalene. En studie publisert i Science Translational Medicine i dag, fant ut at det fungerte for fire amputerte i nesten ett år. Det ga dem god kontroll over protesehendene og lot dem plukke opp miniatyrspilleklosser, gripe gjenstander som brusbokser og spille stein, papir, saks.
Det er første gang forskere har registrert millivoltsignaler fra en nerve - langt sterkere enn noen tidligere studie.
Styrken til dette signalet tillot forskerne å trene algoritmer for å oversette dem til bevegelser. Første gang vi slo den på, fungerte det umiddelbart, sier Paul Cederna, professor i biomekanikk ved University of Michigan, som ledet studien . Det var ikke noe gap mellom tanke og bevegelse.
Prosedyren for implantatet krever at en av den amputertes perifere nerver kuttes og sys opp til muskelen. Nettstedet helbreder, utvikler nerver og blodårer i løpet av tre måneder. Elektroder implanteres deretter på disse stedene, slik at et nervesignal kan registreres og sendes videre til en håndprotese i sanntid. Signalene gjøres om til bevegelser ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer (de samme typene som brukes for hjerne-maskin-grensesnitt).
Amputerte som hadde på seg protesehånden var i stand til å kontrollere hver enkelt finger og svinge tommelen, uavhengig av hvor nylig de hadde mistet lemmen. Nervesignalene deres ble registrert i noen minutter for å kalibrere algoritmene til deres individuelle signaler, men etter det fungerte hvert implantat umiddelbart, uten behov for å kalibrere på nytt i løpet av de 300 dagene med testing, ifølge studieleder Cynthia Chestek, en medarbeider. professor i biomedisinsk ingeniørfag ved University of Michigan.
Det er bare en proof-of-concept-studie, så det krever ytterligere testing for å validere resultatene. Forskerne rekrutterer amputerte til en pågående klinisk studie, finansiert av DARPA og National Institutes of Health.