传感信号瘫痪肌肉

对于tetraplegia-a条件所有的四肢已经失去了电动机ability-regaining独立是首要任务。虽然没有治愈麻痹神经障碍造成的,机器手臂外骨骼可以提供一些援助。然而,控制这些机器设备是一个复杂的问题。

研究人员已经尝试语音控制(努力口头命令转化为一个三维空间),脑-机接口(需要复杂的手术),和操纵杆(这通常意味着多个轮定位为每个臂段)。

道格•韦伯教授机械工程系和卡内基梅隆大学神经科学研究所,与一个国际研究小组的研究探索的可能性与使用肌(电脉冲肌肉收缩——预测预期的手势有四肢瘫痪的人。

在伦敦帝国理工学院的合作者,在俄亥俄州巴特尔纪念研究所,和匹兹堡大学的参与这个项目。团队的研究结果发表在《神经生理学杂志。

“很多工作,我们在实验室里所做的重点是协助患者运动功能的恢复,对完成很重要日常活动,”韦伯说。“我们在工程和神经科学的交叉工作,试图创建设备与功能的身体部位和绕过受损的神经系统受伤或疾病。”

有各种各样的条件和损伤可导致瘫痪或运动。像中风,影响大脑。而另一些历史学家,如脊髓损伤,影响大脑和肌肉之间的连接。传统的理解是,脊髓损伤永远不要切断连接,信号到达肌肉。这个想法之前,四肢瘫痪的人将无法产生可检测肌电的信号。

“我们开始挑战的概念由脊髓损伤肌肉瘫痪无法表达肌活动,这表明某人的运动意图,”韦伯说。“我们使用一个套筒与150年嵌入式传感器覆盖整个forearm-casting大网,希望发现肌信号持续甚至在肌肉太弱生成物理行动。”

这种方法测试在一个32岁的男人遭受脊髓损伤前14年的研究。他有一些有限的运动在他的手腕,但他的手指不能动。在测试过程中,参与者被指示尝试模仿的一组手势,如与食指指向,显示为电脑屏幕上的提示。

“我们知道我们要求参与者执行一项不可能完成的任务,因此我们惊喜地发现,每个(失败)试图移动小而产生明显的破裂肌肉活动,”Jordyn Ting说,匹兹堡大学博士生在生物工程和该论文的第一作者。

这意味着参与者的肌肉仍然连接到大脑,尽管这些联系是弱。肌电的信号的强度和位置取决于个别病人和他们独特的injury-no两个是完全相同的。类似地,信号可以不同于什么人会发现在一个健康的人。

尽管信号与口译相关的挑战,他们的存在表明,他们可以用来控制机器人协助运动设备。接下来,研究人员将使用虚拟现实显示病人,尽管缺乏运动,他们的肌肉是与大脑。

“反馈,我们相信,可能帮助他们变得更强,就像当我们其他任何技能的练习,”韦伯说。“我们知道我们不能治愈瘫痪,但如果我们能使某人来表达他们的意图通过可穿戴传感器,然后我们授权操作辅助设备通过一种很自然的方式只使用他们的肌肉。”