Forschungs- & Entwicklungsinformationsdienst der Gemeinschaft - CORDIS

Optimierung myoelektrischer Prothesen kommt voran

In der Prothesentechnik hat man bereits deutliche Fortschritte erzielt - aber komplexe Bewegungen konnten bislang noch nicht realisiert werden. EU-finanzierte Forscher arbeiteten in den Bereichen moderne Signalverarbeitung, maschinelles Lernen und Mustererkennung, um den Status quo bei den myoelektrischen Systeme zu verändern.
Optimierung myoelektrischer Prothesen kommt voran
Bei myoelektrischen Prothesen nutzt man elektrische Signale von den Muskeln, um die Bewegung künstlicher Gliedmaßen zu steuern. Die meisten kommerziellen myoelektrischen Steuerungssysteme, die in Prothesen zum Einsatz kommen, können nur einen Freiheitsgrad (DOF) auf einmal zuverlässig steuern, was Nutzerakzeptanz und Leistungsvermögen einschränkt.

Die Wissenschaftler des von der EU geförderten Projekts AMYO (Advanced myoelectric control of prosthetic systems) mit Erfahrungen in multidisziplinären Gebieten arbeiteten an verbesserter Signalerfassung, Signalverarbeitung und Mustererkennung, um mehrere Freiheitsgrade auf zuverlässige Weise steuern zu können. Ihr großes Ziel war es, die Marktreife zu sicherzustellen.

Während der ersten Projekthälfte analysierte das Team den aktuellen Stand der Technik bei der myoelektrischen Prothesensteuerung. Man stellte mangelnde Robustheit als das Haupthindernis fest, das einer kommerziellen Anwendung im Wege steht. Auf Grundlage dieses Resultats entwickelten die Forscher an Amputationsstümpfe angepasste Elektromyogrammelektroden, um eine bessere Signalerfassung zu gewährleisten.

Die Wissenschaftler konzipierten außerdem moderne Signalverarbeitungsverfahren unter Nutzung von neurophysiologischer Modellierung und Prinzipien des maschinellen Lernens, um eine intuitive, verhältnismäßige und gleichzeitige Steuerung in zwei Freiheitsgraden zu erzielen.

Das System wurde sowohl an intakten Gliedmaßen wie auch Stümpfen erprobt. Im Vergleich zu den heute üblichen myoelektrischen Prothesen konnte eine bedeutende Leistungssteigerung gezeigt werden. Die Testresultate unterstrichen jedoch auch die Notwendigkeit einer weiter zu verbessernden Zuverlässigkeit.

Um die Nutzer auf effektive Weise zu trainieren, erdachte man bei AMYO ein neuartiges Schulungssystem auf Basis von Leistung und psychometrischen Maßnahmen.

Die Projektergebnisse fanden wurden über sieben wissenschaftlichen Publikationen Verbreitung.

AMYO konnte Zuverlässigkeit und Robustheit des myoelektrischen Steuersystems mit zwei Freiheitsgraden deutlich erhöhen. Weitere Verbesserungen und eine schnelle Kommerzialisierung sollten Millionen von Prothesenbenutzern Erleichterung verschaffen.

Ein wesentlicher Vorteil besteht darin, dass die AMYO-Technologie auch an andere Hilfsgeräte, etwa an orthopädische Hilfsmittel und Neurorehabilitationsmittel, angepasst werden kann, bei denen Mensch-Maschine-Schnittstellen erforderlich sind.

Verwandte Informationen

Schlüsselwörter

myoelektrische Prothesen, Prothese, prothetisch, Signalverarbeitung, maschinelles Lernen, Mustererkennung
Folgen Sie uns auf: RSS Facebook Twitter YouTube Verwaltet vom Amt für Veröffentlichungen der EU Nach oben