Новации в протезировании кистей рук

Дата публикации: 04 сентября 2023

Ученые НИУ ВШЭ создали модель декодирования движений пальцев для протезов кисти нового поколения. Она позволит не только брать предметы, но и жестикулировать, используя движения каждого пальца

«Сегодня практически любой медицинский прибор – это специализированный компьютер. Важнейшей областью является сейчас применение цифровых технологий для решения проблем людей с ограниченными возможностями, и здесь наблюдается существенный прогресс», – отметил Игорь Агамирзян, директор Школы инноватики и предпринимательства НИУ ВШЭ, научный руководитель проекта.

Стажер-исследователь Центра биоэлектрических интерфейсов НИУ ВШЭ Анна Макарова рассказала, что на сегодняшний день протезы для людей, которые пережили ампутацию или родились с аплазией кисти, далеки от идеала. У многих самых современных биоэлектрических протезов кисти достаточно примитивная система управления, основанная на использовании всего лишь двух крупных мышц на предплечье. Механизм протеза преобразует электрические сигналы последовательного напряжения и расслабления мышц в команды, которые набираются как двоичный код в программировании. Это не происходит интуитивно, человек учится пользоваться протезом, как учился бы программировать с помощью единиц и нулей.

Таким образом, протез может сформировать от одного до десяти схватов, но движения каждого отдельного пальца на таких устройствах на данный момент не используются. Изучение возможности восстановления точных движений по активности мышц является необходимым условием для создания системы управления протезом нового поколения.

«Последние работы показывали, что если использовать различные методы машинного обучения, то у здоровых людей восстанавливаются движения отдельных пальцев даже по поверхностным сигналам мышц. Мы решили выяснить, возможно ли это у людей с ампутацией», – рассказала Анна Макарова, стажер-исследователь Центра биоэлектрических интерфейсов НИУ ВШЭ.

Ученые создали модель декодирования движений пальцев и подобрали оптимальные гиперпараметры, дающие наилучшую точность декодирования на данных, полученных в эксперименте с участием здоровых испытуемых. Для записи ЭМГ-активности (ЭМГ-электромиография) они использовали беспроводной 8-канальный браслет и шлем виртуальной реальности. Экспериментальная среда включала в себя виртуальное окружение с возможностью захвата и сохранения координат отдельных пальцев. Испытуемые были проинструктированы выполнять симметричные движения двумя руками, что позволяло получать данные о совершаемых движениях в случае прохождения эксперимента испытуемым с ампутацией.

Точность модели, примененной к данным испытуемого с врожденным отсутствием кисти, составила 50%, а к данным испытуемого, пережившего ампутацию во взрослом возрасте, – 71%.

Это многообещающие результаты и хорошая перспектива для дальнейших исследований и улучшений модели, отметила Анна Макарова. В следующем году работа будет продолжена совместно с МИЭМ НИУ ВШЭ.

Источник информации: пресс-служба НИУ ВШЭ

Поделиться: