Исследование Хелен Хуан (Helen Huang) сосредоточено на технологии, которая переводит электрические сигналы в мышцах человека в сигналы, контролирующие работу протезов. Протезирование конечностей дает надежду на улучшение мобильности людей с ампутированными конечностями, но ошибки в технологии могут привести к их падениям.
«Моя работа сосредоточена на разработке технологии, которая переводит электрические сигналы в мышцах человека в сигналы, которые управляют движением протеза, необходимым, чтобы идти вперед или шагать вверх по лестнице», – заявляет Хелен Хуан, старший автор исследования.
Хуан с соавторами решили понять, что именно происходит, когда есть ошибка в технологии декодирования.
«Мы не только хотим улучшить точность декодирования, но и определить, какие ошибки являются важными, а какие вообще не влияют на пациентов», – говорит Хуан. «Понимание проблемы является важным шагом, чтобы сделать такие протезы более надежными».
Для решения этого вопроса исследователи должны были использовать настроенный протез, который был запрограммирован с ошибками. Это происходило в лабораторных условиях, что позволило исследователям контролировать баланс каждого пользователя и их биомеханику. Людей также спрашивали, насколько стабильно они чувствовали себя во время каждого испытания.
Исследователи обнаружили, что некоторые ошибки были настолько незначительны, что пациенты даже не заметили их – в частности, когда вес пациента не подходил к протезу ноги.
Исследователи также установили критические или особенно заметные ошибки, они характеризуются большой «механической сменой работы», это означает, что протез конечностей рассчитан на большую или меньшую работу, чем требуется.
«Любая система, которая включает в себя человеческий фактор, может иметь случайные ошибки», – отмечает Хуан. «Но мы думаем, что можно найти пути, чтобы сделать эти ошибки незначительными».
ПОДРОБНЕЕ В НАУЧНОЙ СТАТЬЕ:
Zhang F., Liu M., Huang H. Effects of locomotion mode recognition errors on volitional control of powered above-knee prostheses //Neural Systems and Rehabilitation Engineering, IEEE Transactions on. – 2015. – Т. 23. – №. 1. – С. 64-72.
