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自学习仿生手可能催生新一代假肢

科技 2020-04-10 12:15:01

这种新型假肢通过机器学习来解读大脑活动发出的肌肉信号,从而使动作更加自然。

伦敦帝国理工学院(Imperial College London)和哥廷根大学(University of Gottingen)的科学家利用机器学习来改善假肢手的性能。

在五名截肢者身上测试了他们的原型后,他们发现新的基于机器学习的控制系统在提供自然流畅的运动方面要比目前可用的技术要好得多。

研究人员称,这一发表在《科学机器人》杂志上的发现可能会催生“新一代假肢”。

帝国理工学院生物工程系的资深作者达里奥·法里纳教授说:“在设计仿生肢体时,我们的主要目标是让患者像控制自己的生物肢体一样自然地控制它们。”这项新技术让我们离这个目标又近了一步。”

机器学习

目前的技术是通过一些肌肉信号直接控制假体马达。

这种新型仿生手是与帝国理工学院(Imperial)和哥廷根大学(University of Gottingen)合作开发的,它使用一个人机界面来解释病人的意图,并向假肢发送指令。

它包含8个电极,从病人的残肢上接收微弱的电信号,然后将其放大,并将其发送到安装在假肢上的微型计算机上。

然后,微型计算机运行机器学习算法来解释这些信号,然后命令手部的马达按照病人想要的方式移动。

患者发现他们可以同时或分别轻松地转动手腕和张开手。他们还发现,这些动作比他们习惯的传统仿生肢体要自然得多。

除了功能类型外,患者还可以独立于其他动作控制个体的运动速度。例如,病人可以慢慢地转动手,但同时迅速地把手打开。研究人员说,这是感觉自然的动作的基本组成部分。

在使用之前,患者和仿生手都经过了训练,因此机器学习算法可以“学习”如何解释他们独特的电子信号。法里纳教授希望在未来的原型中消除这种需求,而不牺牲个性化到特定的病人。

法里纳教授说:“这种新型仿生手不仅更自然,而且在日常功能方面也比目前病人使用的仿生手更好。”

“根据这项临床研究,我们希望在三年内将这种药物投放市场。”

研究人员目前正在努力加强对手部的控制,包括移动单个手指的能力,并通过在患者体内无线传输信号来消除对电极的需求。

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