Warning: Undefined array key "bio" in /home/techwatch/domains/test.bits-chips.nl/public_html/wp-content/plugins/wpcodebox2/src/Runner/QueryRunner.php(126) : eval()'d code on line 13
Author:
Reading time: 1 minute
Onderzoekers van de Universiteit Twente hebben samen met collega’s uit Londen en Denemarken een methode ontwikkeld die de besturing van armprotheses sterk kan verbeteren. Amputatiepatiënten sturen hun geactueerde protheses in de regel aan met elektroden op het intacte deel van de arm, die de spiersignalen meten. Met behulp van machinelearning kunnen specifieke patronen van spieractiviteit vertaald worden naar gewenste armbewegingen. Dat is echter niet altijd even trefzeker, want er is veel ruis op het signaal.
In het nieuwe werk gebruiken de onderzoekers een gedetailleerde biomechanische simulatie van de geamputeerde arm, inclusief alle spieren, pezen en gewrichten en de krachten die erop werken. Dit model vertaalt de gemeten signalen direct naar een gewenste beweging.
De methode werd uitgeprobeerd op drie intacte proefpersonen en een amputatiepatiënt. Daaruit bleek de aanpak een stuk robuuster dan de machinelearning-methode; proefpersonen kunnen zich zich gewoon de gewenste beweging voorstellen, in plaats van dat ze een patroon moet ‘genereren’. De auteurs plannen nu een klinisch onderzoek onder een groot aantal patiënten om de methode verder uit te werken.
