多機能人工腕のリアルタイム・ミオエレクトリック制御のためのターゲットを絞った筋肉再生

科学分野:

• バイオメディカルエンジニアリング
• リハビリテーション医学 リハビリテーション医学
• 神経科学は神経科学である.

背景:

• 切断は,義肢の機能のための神経制御経路を断ち切る.
• ターゲットを絞った筋肉再生 (TMR) は,残留神経を無傷の筋肉に転向させます.
• 再神経化された筋肉は,人工義肢の制御のために表面電磁図 (EMG) 信号を生成します.

研究 の 目的:

• TMR手術の有効性を評価し,上肢を切断した患者に人工腕をコントロールできるようにする.
• 義肢腕の運動制御のためのEMG信号の解読におけるパターン認識アルゴリズムのパフォーマンスを評価する.

主な方法:

• この研究では,TMR手術を受けた5人の患者と5人の対照参加者が参加しました.
• 表面のEMG信号は,仮想義肢の腕を制御するパターン認識アルゴリズムを使用して記録され,解読されました.
• 性能は,運動選択時間,完了時間,および成功率で測定され,TMR患者は高度な義肢プロトタイプも操作しました.

主要な成果:

• TMRの患者は10の異なる義肢腕の動き (肘,手首,手) を成功裏に実行しました.
• TMR患者の平均運動選択と完成時間は,対照群よりわずかに長かったが,機能的限界内にあった.
• TMR患者は高い成功率 (96.3% 上肢,86.9% 手の動き) を達成し,3人の患者は高度な義肢のコントロールを示しました.

結論:

• 再神経化された筋肉は,洗練された人工腕のリアルタイム制御のための適切なEMGデータを提供します.
• TMR手術は,人工腕の直感的な制御を回復するための実用的な技術です.
• パターン認識アルゴリズムはEMG信号を効果的に義肢の動きに変換します.