Medikaynak Search
ÜYE OL ÜYE GİRİŞ
Medikaynak Menü
ÜYE OLUN / GİRİŞ YAPIN Medikaynak Icon
Medikaynak Rxmediapharma RxMediaPharma

Günümüzde kullanılmakta olan son teknoloji ürünü protezler, protez kontrolüne "hareket paterni tanıma" yaklaşımı yaratmak için makine öğrenimine güvenmektedir. Bu yaklaşım, kullanıcıların belirli bir kas aktivitesini tanıması için cihaza bu hareketleri "öğretmesini" ve bunları bir protez elin açılması veya kapatılması gibi komutlara çevirmesini gerektirir. Ne yazık ki bu süreç hem sıkıcı hem de zaman alıcı olabilir. Makine öğrenimindeki önemli bir sorun duruşunuzu her değiştirdiğinizde, aynı el / el bileği hareketini değiştirmek için nöromüsküler sinyalleriniz de değişir. Sadece makine öğrenimine güvenmek, cihaza aynı şeyi birden çok kez yapmayı öğretmek anlamına gelir yani her bir duruşa ve terli olup olmadığınıza göre değişen şekilde sürekli tekrar öğretmek gerekir.

Bunun yerine, araştırmacılar, bir kullanıcı jenerik, kas iskelet modeli geliştirdi. Araştırmacılar, elektromiyografi sensörlerini altı gönüllünün ön kollarına yerleştirdiler ve bilekleri ve elleri ile çeşitli eylemler gerçekleştirdiklerinde tam olarak hangi nöromüsküler sinyallerin gönderildiğini izlediler. Bu veriler daha sonra, bu nöromüsküler sinyaller enerjili protezleri manipüle eden komutlara dönüştüren jenerik model oluşturmak için kullanıldı.

Ön Testlerde Başarı Elde Edildi

Birisi bir elini kaybedince, beyni eli hala varmış gibi algılar. Örneğin bir bardak su almak istiyorsa, beyin yine de bu sinyalleri ön koluna gönderir. Bu sinyalleri almak için sensörleri kullanan araştırmacılar sonra bu verileri sanal kas iskelet modelini besleyen bir bilgisayara aktardılar. Model, el ve el bileği hala tam ise, kasların, eklemlerin ve kemiklerin yerini hesaplar. Daha sonra bu verileri protez bileğe ve eline aktarır. Ön testlerde gerek ampute olan katılımcılar gerekse de elleri sağlam olan katılımcılar tüm gerekli el ve el bileği hareketlerini protez aracılığıyla yapmayı başardılar.  Ancak yine de protezin ticari halinin oluşturulması için çok sayıda test yapılması gerekiyor ve bu da yıllar alacaktır. Araştırmacılar ayrıca, makine öğrenimini jenerik kas-iskelet modeline dahil etme fikrini araştırıyorlar.

Medikaynak Referanslar

Pan L. et al. Myoelectric Control Based on A Generic Musculoskeletal Model: Towards A Multi-User Neural-Machine Interface. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2018; 1 DOI: 10.1109/TNSRE.2018.2838448

+ Tüm Referansları Göster