Phantomarm-Modell für Prothesensteuerung

Vielversprechender Ansatz verspricht eine natürlichere Nutzung als Maschinenlernen

Enschede (pte004/19.11.2018/06:15) – Ein Team unter Leitung der University of Twente http://utwente.nl/de hat einen neuen Ansatz entwickelt, um Armprothesen per Gedanken zu steuern. Die Forscher setzen darauf, den Phantomarm zu modellieren und zu beurteilen, wie die Muskelsignale des verbliebenen Stumpfes diesen bewegen würden. Das soll Amputierten ermöglichen, Prothesen quasi ganz natürlich zu nutzen, statt diese wie bei auf Maschinenlernen beruhenden Ansätzen mühsam trainieren zu müssen.

Einfach nur bewegen

Ein gängiger Ansatz, um Prothesen mit Gedanken zu steuern, ist, statt unmittelbaren Gehirnsignalen die dadurch bedingte elektrische Aktivität von noch vorhandenen Muskeln per Elektromygrafie (EMG) zu messen. Bislang ist üblich, dass Algorithmen lernen, bestimmten EMG-Mustern bestimmte Bewegungen zuzuordnen. Doch das ist für die Betroffenen relativ mühsam und nur bedingt zuverlässig, da beispielsweise Ermüdung EMG-Muster verändern und somit die Steuerung unpräzise machen kann. Das Team, zu dem auch Forscher von Imperial College London http://imperial.ac.uk und Universität Aalborg http://en.aau.dk gehören, will mit seinem Ansatz solche Einschränkungen beseitigen.

Dem Team ist es gelungen, ein digitales Modell des verlorenen Arms zu erstellen. Der virtuelle Phantomarm spiegelt dabei Muskeln, Sehnen und Gelenke genau wider. Wenn ein Nutzer sich vorstellt, seinen verlorenen Arm zu bewegen, erlauben EMG-Messungen am verbleibenden Arm abzuschätzen, wie sich der Modellarm bewegen würde. Dabei ist klar: nur eine sinnvolle Bewegung kann eine korrekte Interpretation des EMGs sein. Somit erlaubt das Phantomarm-Modell eine Bewegung vorherzusagen, die dann von der Prothese in Echtzeit ausgeführt wird. Das verspricht eine sehr natürliche Steuerung ohne die aufwendige Trainingsphase maschinenlernender Systeme.

Ermutigender Ersttest

Die natürliche Steuerung könnte auch helfen, dass sich Prothesen eher wie ein Teil des eigenen Körpers anfühlen. Allerdings befindet sich der Ansatz noch in einem frühen Entwicklungsstadium. Neben drei gesunden Testpersonen hat bislang nur ein Armamputierter das System getestet. Dieser konnte laut Universität Twente mit dem Ansatz ein breites Bewegungsspektrum ausführen, das mit modernsten Ansätzen normalerweise eine Herausforderung wäre – ein vielversprechendes Ergebnis. Die Forscher planen nun eine klinische Studie mit einer großen Zahl an Patienten durchzuführen.

Markus Golla
Über Markus Golla 5140 Artikel
Diplomierter Gesundheits- und Krankenpfleger, Studiengangsleitung (FH) und Vortragender im Bereich Gesundheits- und Krankenpflege, Kommunikation & Projektmanagement, Pflegewissenschaft BScN (Absolvent UMIT/Wien), Kommunikationstrainer & Incentives-Experte, Masterstudent Pflegewissenschaft (UMIT/Hall)

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