过去几十年来,假肢技术取得了令人难以置信的进步,改变了肢体丧失者的生活。假肢曾经只是最基本、最基本的设备,如今已成为高度复杂的设备,不仅可以恢复肢体活动能力,还可以提高截肢者的生活质量、独立性和自信心。从配备先进机器人的仿生肢体到专为跑步或游泳等特定活动设计的假肢,假肢领域的创新正在突破肢体丧失者所能实现的极限。本文探讨了假肢技术的突破性创新、它们对肢体活动能力的影响,以及它们如何使截肢者重新获得独立并更充分地参与生活 [1]。
摘要背景:目前的肌电假肢缺乏本体感受信息,依靠视觉进行控制。随着非侵入性振动触觉或电触觉反馈的出现,感觉替代技术正在不断发展,但大多数系统都是为抓握或物体辨别而设计的,很少有系统在截肢者身上进行在线控制测试。这项研究的目的是评估一种新型振动触觉反馈对健康受试者和肱骨水平上肢截肢参与者虚拟肘部肌电控制准确性的影响。方法:16 名健康参与者和 7 名肱骨截肢者在不同的反馈条件下对虚拟手臂进行肌电控制:仅视觉 (VIS)、仅振动 (VIB)、视觉加振动 (VIS + VIB) 或根本没有反馈 (NO)。通过离散和前后运动期间的角度误差来评估到达精度。使用 NASA-TLX 问卷评估健康参与者的工作量,并在实验结束时根据偏好对反馈条件进行排序。结果:NO 中的到达误差高于 VIB,表明与无反馈相比,我们的振动触觉反馈提高了性能。VIS 和 VIS + VIB 条件表现出相似的性能水平,产生的错误比 VIB 低。因此,视觉对于保持良好的性能仍然至关重要,这不会因添加振动触觉反馈而改善或恶化。与 VIB 相关的工作量高于 VIS 和 VIS + VIB,两者之间没有差异。62.5% 的健康受试者更喜欢 VIS + VIB 条件,并将 VIS 和 VIB 分别排在第二和第三位。
假肢自最初主要用于美容以来,已经取得了长足的进步。现在,它们能够通过执行日常生活活动所需的基本技能,让截肢者重新获得独立。然而,用于特殊功能的假肢很少见,尤其是像舞蹈这样复杂的活动。目前最先进的舞蹈假肢缺乏足够的机制来让表演者改变她的姿势。可以改变脚踝角度的产品价格昂贵,而且它们的复杂性使得更多东西损坏的可能性更大。我们项目的目标是为舞者创造一种简单轻便的膝下假肢,并能够改变脚的姿势。我们的设计致力于将艺术与科学相结合,开发出一种低成本、高功能的下肢假肢,让截肢舞者重返舞台。
根据思想或大脑信号为这些人开发新的假肢界面的机会[3]。BCI的基本思想是将用户产生的大脑活动模式转化为相应的命令[1]。bcis系统避免了传统的通信渠道,即肌肉和言语,它们通过将大脑活动实时转化为命令,提供人脑和物理设备之间的直接通信和控制。BCI使用非侵入性的脑电图传感器从大脑中获取信号,这是一种相对较低的成本解决方案,并且还避免了危险的侵入性手术,其中将电极放置在大脑内,称为植入物。EEG技术假设由受试者头皮上的电极记录脑波[3]。该系统包括四个不同的阶段。正在提取原始的脑电波,处理信号,将其分类为不同的命令信号,并将其连接到假肢。基于EEG的BCI系统可以实施以克服假肢问题。 基于EEG的大脑控制的假肢是一个BCI系统,它使用脑电波作为命令信号来控制假肢的动作。 实施的这个BCI系统与定期的人类控制的动作相同。 该系统将检测可用作命令信号的脑电波,以控制屈曲和伸展的假肢运动。 屈曲和延伸取决于受试者的浓度水平和眼睛眨眼。 假体的控制取决于一个人的思想集中和集中精力的能力。基于EEG的BCI系统可以实施以克服假肢问题。基于EEG的大脑控制的假肢是一个BCI系统,它使用脑电波作为命令信号来控制假肢的动作。实施的这个BCI系统与定期的人类控制的动作相同。该系统将检测可用作命令信号的脑电波,以控制屈曲和伸展的假肢运动。屈曲和延伸取决于受试者的浓度水平和眼睛眨眼。假体的控制取决于一个人的思想集中和集中精力的能力。这可以通过几天的培训来实现。本文介绍的项目旨在使用EEG Neuro-Feedback技术通过大脑活动来开发可控制的低成本和多功能人类的假肢。
厄瓜多尔约有 215,156 人患有肢体残疾,其中近一半的残疾率在 30% 至 49% 之间,相当一部分人没有肢体。此外,截肢病例激增,这一趋势与糖尿病患病率上升有关,根据国际糖尿病联合会 (IDF) 的数据,到 2021 年,糖尿病患病率预计将达到 5.37 亿。虽然存在假肢解决方案,但它们可能会产生高昂的成本或限制运动,即使价格更实惠。因此,提出了一种替代方案:肌电上肢假肢。这种假肢将通过肌电图和脉搏血氧饱和度信号进行操控,利用人工智能方法。采用多层神经网络模型,该模型由一个输入层、四个隐藏层和一个输出层组成,对用户运动意图的预测准确率高达 93%。对于 AI 模型训练,记录并仔细检查了来自 EMG 和 PPG 传感器的数据,从而将类别从四个压缩为三个。该模型嵌入在 ESP32 C3 DevKit-M1 开发板中,开源蓝图促进了假肢的创建,并辅以用于电子集成的补充组件。该模型在预测类别方面达到了 93% 的准确率,而假肢的续航时间约为三个小时,售价 295 美元,可处理各种轻量级物体。
根据国家矫形与假肢研讨会(TNOP)的数据,2011年至2013年间,需要该研讨会服务的患者需求增加了71%,其中膝盖以下截肢(经胫骨截肢) )增长最快,需求增幅达186.5%。为了满足这一需求,TNOP 和私人诊所采用不同质量和价格的假肢装置,这些假肢装置不一定适合每个患者的具体需求,因为它们是标准组件,不允许进行充分调整以确保患者满意度。针对这一问题,哥斯达黎加理工学院应用人体工学实验室(ergoTEC)自2012年开始对此课题进行研究,并于2016年开始开发并开发出第一批低成本3D打印假肢部件(脚、支架)。插座),通过采用新技术和新材料,旨在使这些设备适应患者的功能和生理需求。在研究第一阶段和第二阶段,开发了 3D 打印假肢部件,并根据 ISO 31028 和 ISO 22675 标准进行了结构验证。根据第一阶段研究的验证和结果,提出以下问题。如何确保 ergoTEC 中设计的假肢组件(脚
视觉皮层电刺激有可能恢复盲人的视力。到目前为止,视觉皮层假肢的效果有限,因为没有假肢能够恢复完整的视力,但由于无线和技术的进步,该领域在最近几年重新引起了人们的兴趣。然而,为了实现这些新设备所期望的治疗效果,仍有许多科学和技术挑战需要解决。其中一个主要挑战是对大脑本身的电刺激。在这篇综述中,我们从电气的角度分析了基于电极的视觉皮层假肢的结果。我们首先简要介绍关于电极-组织界面和电刺激安全性的已知信息。然后,我们重点介绍假肢视觉的心理物理学以及视觉皮层电刺激与光幻视感知之间相互作用的最新进展。最后,我们讨论了视觉皮层电刺激和电极阵列设计在开发新一代可植入皮层视觉假肢方面所面临的挑战和前景。
摘要 在本研究中,我们介绍了一种市售肌电假肢(Myobock ©,奥托博克)的改进版本,旨在为该设备提供基于脑机接口 BMI 的感觉运动控制。新系统使用用户的脑电图 (EEG) 信号以及手镯产生的振动作为输入,手镯包含振动马达,其频率与安装在假指尖的力敏电阻 (FSR) 测量的力成正比。在对七名健全人和四名截肢受试者进行实验期间,三种不同特征提取方法 (CSP、WD、GSO) 的四种组合已用于构建由两种具有不同电极数量的不同记录系统收集的 EEG 信号的特征向量。然后测试了三种机器学习算法(人工神经网络、具有线性和径向基函数核的支持向量机)的分类/预测性能。报告的结果为使用无线 BMI 来控制肌电假肢的主要运动类型提供了概念证明,即使用电极较少的 EEG 系统而不是研究级系统。
摘要:本研究探讨了为受伤或截肢后的患者实施智能假肢的可能性。脑机技术允许在大脑和外部设备之间获取和发送信号。然而,上肢假肢是一种相当复杂的工具,因为手本身具有非常复杂的结构,由多个关节组成。最复杂的关节无疑是位于拇指根部的鞍状关节。您需要展示足够的解剖学知识来构建一个易于使用且尽可能类似于人手的假肢。使用合适的软件创建合适的控制系统也很重要,以便与脑机接口轻松协同工作。因此,本工作中提出的解决方案由三部分组成,分别是:Emotiv EPOC + Neuroheadsets,由伺服器和 Arduino UNO 板(带专用软件)组成的控制系统,以及在三维图形程序 Blender 中制作并使用 3D 打印机打印的手假肢模型。这种由大脑信号控制的手部假肢可以帮助截肢后的残疾人和残肢部位神经支配受损的人。
建模的假肢插座(PS)的应力响应模式表明,PS的应力响应能力基于内部施加的插座压力的边界条件和插座的固定远端。根据PALF纤维体积,最小应力反应分别为12.2 MPa和15.1 MPa。PS中的应力导致图2所示的变形行为。总而言之,与整洁的树脂相比,PALF复合材料显示出较高的应力和变形反应。结果表明,新的PALF复合材料可能会根据PALF体积分数和树脂类型而有利于假肢应用。