星期日, 15 6 月, 2025
No Result
View All Result
AI TAIWAN 台灣人工智慧中心
  • Home
  • AI 綜合新聞
  • AI 自動化與 AI Agents
  • AI 智慧產業
  • 機器學習與應用
  • 自然語言處理
  • 神經連結和腦機接口
  • 機器人與自動化
  • 道德與法規
  • 安全
AI TAIWAN 台灣人工智慧中心
  • Home
  • AI 綜合新聞
  • AI 自動化與 AI Agents
  • AI 智慧產業
  • 機器學習與應用
  • 自然語言處理
  • 神經連結和腦機接口
  • 機器人與自動化
  • 道德與法規
  • 安全
No Result
View All Result
AI TAIWAN 台灣人工智慧中心
No Result
View All Result
Your Ad
Home 神經連結和腦機接口

神經系統驅動的義肢幫助截肢者自然行走 | 麻省理工學院新聞

2024-07-01
in 神經連結和腦機接口
0 0
0
神經系統驅動的義肢幫助截肢者自然行走 | 麻省理工學院新聞
Share on FacebookShare on Twitter
Your Ad


最新的義肢技術

最先進的義肢可以幫助截肢者走路時看起來更自然,但使用者並不能完全控制這些義肢。這些義肢依賴機器人感應器和控制器,根據預設的步態算法來移動。

麻省理工學院 (MIT) 的研究人員與布里根和婦女醫院的同事合作,使用一種新的手術方法和神經義肢介面,證明了可以使用完全由人體神經系統驅動的義肢來達成自然的走路方式。這種手術重新連接了殘肢中的肌肉,讓病人能夠感知義肢在空間中的位置。

在一項對七名接受這種手術的病人的研究中,MIT 團隊發現他們能夠更快地走路、避開障礙物,並且爬樓梯的動作比傳統截肢者自然得多。

突破性的研究

MIT 媒體藝術與科學教授、MIT K. Lisa Yang 生物義肢中心的共同主任、麥戈文腦研究所的成員以及這項新研究的主要作者休·赫爾 (Hugh Herr) 說:「這是歷史上第一個顯示義肢在完全神經調控下運作的研究,這樣的步態是模仿自然的。沒有人能夠展示這種程度的腦部控制,讓人類的神經系統控制運動,而不是依賴機器人控制算法。」

接受這種手術的病人經歷了更少的疼痛和肌肉萎縮,這種手術稱為「拮抗肌-主動肌神經介面 (AMI)」。到目前為止,全球約有 60 名病人接受了這種手術,這種手術也可以用於手臂截肢者。

MIT 媒體實驗室的博士後研究員宋亨恩 (Hyungeun Song) 是這篇發表在《自然醫學 (Nature Medicine)》上的論文的主要作者。

感覺反饋的重要性

大多數肢體運動是由一對對肌肉交替伸展和收縮來控制的。在傳統的膝下截肢手術中,這些肌肉的互動被打斷,這使得神經系統很難感知肌肉的位置和收縮速度,而這些感覺信息對於大腦決定如何移動肢體是非常重要的。

這種截肢的人可能會難以控制義肢,因為他們無法準確感知義肢在空間中的位置。他們只能依賴義肢內建的機器人控制器,這些義肢還配有感應器,可以檢測和調整坡度和障礙物。

為了幫助人們在完全神經系統控制下達成自然的走路方式,赫爾和他的同事幾年前開始開發 AMI 手術。他們不再切斷自然的主動肌和拮抗肌之間的互動,而是將肌肉的兩端連接起來,讓它們在殘肢內部仍然能夠動態地溝通。這種手術可以在初次截肢時進行,或者在初次截肢後作為修正手術來重新連接肌肉。

赫爾說:「通過 AMI 截肢手術,我們儘可能地以生理方式連接自然的主動肌和拮抗肌,讓病人在截肢後能夠以生理水平的感知和運動範圍來控制他們的完整幻肢。」

在 2021 年的一項研究中,赫爾的實驗室發現,接受這種手術的病人能夠更精確地控制他們的截肢肌肉,這些肌肉產生的電信號與完整肢體的信號相似。

在得到這些令人鼓舞的結果後,研究人員開始探索這些電信號是否能生成義肢的指令,同時提供使用者有關義肢在空間中位置的反饋。佩戴義肢的人可以利用這些感知反饋隨時調整他們的步態。

在新的《自然醫學》研究中,MIT 團隊發現這種感覺反饋確實轉化為平滑、接近自然的走路能力和避開障礙物的能力。

宋說:「由於 AMI 神經義肢介面,我們能夠增強這種神經信號,儘可能保留這些信號。這能夠恢復一個人持續且直接控制完整步態的能力,無論是不同的走路速度、樓梯、坡度,甚至是跨越障礙物。」

自然的步態

在這項研究中,研究人員將七名接受 AMI 手術的人與七名接受傳統膝下截肢的人進行比較。所有受試者使用相同類型的仿生義肢:一種具有動力踝關節的義肢,還有可以感應前脛肌和腓腸肌的電極。這些信號被輸入到一個機器人控制器中,幫助義肢計算踝關節的彎曲程度、施加的扭矩或輸出的力量。

研究人員在幾種不同的情況下測試受試者:在 10 米的平坦路面上走路、上坡、下坡、上下樓梯,以及在平坦的地面上避開障礙物。

在所有這些任務中,使用 AMI 神經義肢介面的受試者能夠更快地走路,速度與沒有截肢的人相當,並且更容易避開障礙物。他們的動作也更加自然,例如在上樓梯時,義肢的腳尖向上指或跨過障礙物時,他們能更好地協調義肢和完整肢體的動作。他們也能夠用與沒有截肢的人相同的力量推離地面。

赫爾說:「在 AMI 群體中,我們看到自然的仿生行為出現。沒有 AMI 的群體能夠走路,但義肢的動作不自然,且他們的動作普遍較慢。」

這些自然行為的出現,即使 AMI 提供的感覺反饋量不到沒有截肢者的 20%。

宋說:「這裡的一個主要發現是,來自截肢肢體的少量神經反饋可以恢復顯著的仿生神經控制能力,讓人們能夠直接控制走路的速度,適應不同的地形,並避開障礙物。」

哈佛醫學院的外科醫生和這篇論文的作者之一馬修·卡提 (Matthew Carty) 說:「這項工作代表了我們在恢復嚴重肢體損傷患者功能方面又邁出了一步。正是通過這樣的合作努力,我們才能在病人護理方面取得變革性的進展。」

讓使用者能夠控制義肢的神經系統,是赫爾實驗室「重建人類身體」目標的一步,而不是讓人們依賴越來越複雜的機器人控制器和感應器——這些工具雖然強大,但並不會讓使用者感覺它們是自己身體的一部分。

赫爾說:「這種長期的方法的問題在於,使用者永遠不會感到與義肢相融合。他們不會把義肢視為自己身體的一部分。」他表示:「我們的做法是試圖全面連接人類的大腦和電機系統。」

這項研究得到了 MIT K. Lisa Yang 生物義肢中心和尤尼斯·甘迺迪·施賴佛國家兒童健康與人類發展研究所的資助。



新聞來源

本文由 AI 台灣 運用 AI 技術編撰,內容僅供參考,請自行核實相關資訊。
歡迎加入我們的 AI TAIWAN 台灣人工智慧中心 FB 社團,
隨時掌握最新 AI 動態與實用資訊!

Tags: AMI surgeryamputationgaitHugh HerrHyungeun Songprosthetic limbs神經系統驅動的義肢幫助截肢者自然行走麻省理工學院新聞
Previous Post

工廠人工智慧推出「程式機器人」,旨在自動化和增強編碼,具備先進的自主能力:在SWE-bench Full上達到19.27%,在SWE-bench Lite上達到31.67%

Next Post

巴西因監管行動暫停Meta在當地數據上的AI訓練

Related Posts

還聲音:Cognixion 的腦機介面耳機為晚期肌萎縮側索硬化症帶來希望
神經連結和腦機接口

還聲音:Cognixion 的腦機介面耳機為晚期肌萎縮側索硬化症帶來希望

2025-03-23
證據顯示40Hz伽瑪刺激促進大腦健康的研究不斷擴展 | MIT新聞
神經連結和腦機接口

證據顯示40Hz伽瑪刺激促進大腦健康的研究不斷擴展 | MIT新聞

2025-03-15
麻省理工學院工程師將皮膚細胞直接轉化為神經元以進行細胞療法 | 麻省理工學院新聞
神經連結和腦機接口

麻省理工學院工程師將皮膚細胞直接轉化為神經元以進行細胞療法 | 麻省理工學院新聞

2025-03-13
自然如何自我組織,從腦細胞到生態系統 | 麻省理工學院新聞
神經連結和腦機接口

自然如何自我組織,從腦細胞到生態系統 | 麻省理工學院新聞

2025-03-11
研究顯示治療脆弱X症的新分子策略 | 麻省理工學院新聞
神經連結和腦機接口

研究顯示治療脆弱X症的新分子策略 | 麻省理工學院新聞

2025-03-05
設計更好的藥物傳遞方式 | 麻省理工學院新聞
神經連結和腦機接口

設計更好的藥物傳遞方式 | 麻省理工學院新聞

2025-03-04
Next Post
巴西因監管行動暫停Meta在當地數據上的AI訓練

巴西因監管行動暫停Meta在當地數據上的AI訓練

語言的用途是什麼? | 麻省理工學院新聞

語言的用途是什麼? | 麻省理工學院新聞

發佈留言 取消回覆

發佈留言必須填寫的電子郵件地址不會公開。 必填欄位標示為 *

Archives

  • 2025 年 6 月
  • 2025 年 4 月
  • 2025 年 3 月
  • 2025 年 2 月
  • 2025 年 1 月
  • 2024 年 12 月
  • 2024 年 11 月
  • 2024 年 10 月
  • 2024 年 9 月
  • 2024 年 8 月
  • 2024 年 7 月
  • 2024 年 6 月
  • 2024 年 5 月
  • 2024 年 4 月
  • 2024 年 3 月
  • 2024 年 2 月
  • 2023 年 10 月
  • 2023 年 9 月
  • 2023 年 8 月
  • 2023 年 7 月
  • 2023 年 5 月
  • 2023 年 3 月
  • 2023 年 1 月
  • 2022 年 12 月
  • 2022 年 11 月
  • 2022 年 5 月
  • 2022 年 4 月
  • 2022 年 1 月
  • 2021 年 11 月
  • 2021 年 8 月
  • 2021 年 5 月
  • 2021 年 3 月
  • 2021 年 1 月
  • 2020 年 12 月
  • 2020 年 10 月
  • 2020 年 9 月
  • 2019 年 7 月
  • 2018 年 11 月

Categories

  • AI 智慧產業
  • AI 綜合新聞
  • AI 自動化與 AI Agents
  • 安全
  • 機器人與自動化
  • 機器學習與應用
  • 神經連結和腦機接口
  • 自然語言處理
  • 道德與法規
Your Ad
  • 關於我們
  • 廣告合作
  • 免責聲明
  • 隱私權政策
  • DMCA
  • Cookie 隱私權政策
  • 條款與條件
  • 聯絡我們
AI TAIWAN

版權 © 2024 AI TAIWAN.
AI TAIWAN 對外部網站的內容不負任何責任。

Welcome Back!

Login to your account below

Forgotten Password?

Retrieve your password

Please enter your username or email address to reset your password.

Log In
No Result
View All Result
  • Home
  • AI 綜合新聞
  • AI 自動化與 AI Agents
  • AI 智慧產業
  • 機器學習與應用
  • 自然語言處理
  • 神經連結和腦機接口
  • 機器人與自動化
  • 道德與法規
  • 安全

版權 © 2024 AI TAIWAN.
AI TAIWAN 對外部網站的內容不負任何責任。