自己栄養のための義肢の皮質制御
Meel Velliste1, Sagi Perel, M Chance Spalding
1Department of Neurobiology, School of Medicine, E1440 BST, Lothrop Street, University of Pittsburgh, Pittsburgh, Pennsylvania 15213, USA.
Nature
|May 30, 2008
まとめ
研究者らは,猿に脳活動でロボットアームを制御できるようにし,自己栄養などのタスクを身体に組み込まれた義肢で制御できるようにした. この脳と機械のインターフェースの進歩は,カーソル制御を超えて,自然な腕と手の機能を回復する方向に進んでいます.
科学分野:
- 神経科学は神経科学である.
- バイオメディカルエンジニアリング
- ロボット工学 ロボット工学 ロボット工学
背景:
- 腕の動きを表現するために,運動皮質の活動パターンはよく確立されています.
- 現在,Brain-Machine Interface (BMI) は,主にバーチャル環境におけるカーソル制御のために皮質信号を使用しています.
- 麻痺や四肢喪失を患っている人の腕と手の機能を回復することは,依然として大きな課題です.
研究 の 目的:
- モーター皮質信号を用いた多関節義肢装置の体内制御を実証する.
- 脳が制御する義肢の腕を通して,物理的な環境とリアルタイムの相互作用を可能にします.
- 肢体の動きの機能的な回復に向けてBMI技術の進歩を図る.
主な方法:
- 人間以外の霊長類 (マカカ・ムラッタ) の運動皮質活動が記録されている.
- 皮質信号を機械化された腕レプリカの制御に変換するシステムを開発した.
- 義肢の腕とグリッパーを使用して,物体との物理的な相互作用を必要とする自己栄養のタスクを実装しました.
主要な成果:
- 被験者は,3D空間で機械化された腕を制御するために,モーター皮質の活動を成功裏に利用しました.
- 皮質信号は,腕の動きとグリッパー機能の両方を比例的に制御しました.
- 物理的な相互作用を含む,体現されたタスクは,以前のカーソル制御実験よりもより大きな複雑さを示しました.
結論:
- 複数の自由度で脳-機械インターフェースによる人工義肢の制御を実証した.
- この研究は,ほぼ自然な腕と手機能を備えた手際のある義肢装置の開発に向けた重要な一歩を象徴しています.
- この発見は,運動障害のある人のための高度な義肢ソリューションの道を開く.
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