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Le `` Saint Graal '' de Bionic Tech apprend lui-même comment les amputés bougent

Le `` Saint Graal '' de Bionic Tech apprend lui-même comment les amputés bougent


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Le «Saint Graal» en neuroprothèses est de fournir un mouvement intuitif, naturel et en temps réel avec des membres bioniques, et une nouvelle étude montre comment une équipe de scientifiques intrépides a vraiment réussi.

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Le `` Saint Graal '' de la technologie bionique

Les progrès antérieurs dans le domaine ont conduit à des systèmes contrôlés par l'esprit - même ceux avec un retour kinesthésique (ou haptique) - mais les systèmes existants ont jusqu'à présent exigé beaucoup d'efforts, d'apprentissage et de pratique de la part de l'amputé, rapporte MedicalXpress.

L'étude, publiée dans la revueMédecine translationnelle scientifique, montre comment des scientifiques de l'Université du Michigan ont conçu une technologie neuroprothétique capable de redonner aux personnes amputées un sens de mouvement intuitif à partir du mot «aller» - sans la courbe d'apprentissage.

Un défi majeur échappant aux scientifiques dans le domaine de la bionique contrôlée par l'esprit consiste à générer un signal nerveux fort et stable pour l'attachement du membre bionique. Les scientifiques savent que les nerfs périphériques - un système de nerfs minuscules s'élevant vers le cerveau et la colonne vertébrale - sont capables du contrôle le plus précis et intuitif des membres bioniques. Cependant, il est difficile de recevoir artificiellement un signal nerveux car ils sont tous deux petits et considérablement atténués par le tissu cicatriciel.

L'équipe de scientifiques de l'Université du Michigan a résolu ce problème en enroulant de minuscules greffes musculaires autour des bras des participants. Les greffes musculaires fonctionnaient comme des «interfaces» régénératrices, ce qui bloquait la croissance du tissu cicatriciel et offrait également une nouvelle façon d'amplifier les signaux nerveux.

«À ma connaissance, nous avons vu la plus grande tension enregistrée à partir d'un nerf par rapport à tous les résultats précédents», a déclaré Cindy Chestek, professeur agrégé de génie biomédical à l'Université du Michigan. "Dans les approches précédentes, vous pourriez obtenir 5 microvolts ou 50 microvolts - de très très petits signaux. Nous avons vu les premiers signaux millivolts."

Booster les signaux avec des algorithmes

L'équipe universitaire a également développé des algorithmes pour aider l'élément bionique à «apprendre» comment s'adapter aux mouvements des amputés.

"Vous pouvez faire faire beaucoup de choses à une main prothétique, mais cela ne veut pas dire que la personne la contrôle intuitivement. La différence est quand cela fonctionne du premier coup juste en y réfléchissant, et c'est ce que propose notre approche, "dit Chestek. "Cela a fonctionné la toute première fois que nous l'avons essayé. Il n'y a pas d'apprentissage pour les participants. Tout l'apprentissage se produit dans nos algorithmes. C'est différent des autres approches."

Les participants aux tests ont pu soulever des blocs avec une pince, faire pivoter leur pouce dans un mouvement continu, ramasser des objets sphériques et même jouer à Rock, Paper, Scissors. «C'est comme si vous aviez à nouveau un coup de main», a déclaré Joe Hamilton, un participant qui a perdu un bras dans un incendie d'artifice. "Vous pouvez faire à peu près tout ce que vous pouvez faire avec une vraie main avec cette main. Cela vous ramène à un sentiment de normalité."

En tant que progrès le plus incroyable de la neuroprothèse depuis de nombreuses années, cette technologie représente un changement de paradigme dans le fonctionnement de la bionique. Bien sûr, il y a toujours plus à faire: "Cela va être un moyen d'ici, mais nous n'allons pas arrêter de travailler là-dessus jusqu'à ce que nous puissions complètement restaurer les mouvements des mains valides", a déclaré Chestek. "C'est le rêve des neuroprothèses."


Voir la vidéo: Amputation volontaire - (Juillet 2022).


Commentaires:

  1. Canh

    À mon avis, le sujet est très intéressant. Je vous suggère d'en discuter ici ou en PM.

  2. Ripley

    Merci, c'était très agréable à lire et à tirer certaines conclusions pour moi-même.



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