新型传感器转换前臂信号控制假肢手!

“ 假肢的训练在新型传感器的加持下效果显著提升！”

假肢训练

加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)的研究人员开发了一种可穿戴传感器，它可以测量前臂的电信号，并利用人工智能将这些信号与手势联系起来，比如单个手指的动作。该团队演示了该系统可以控制机器人假肢手，并可能为截肢者提供一种使用这种设备进行精密运动的方法。

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这项创新是如何实现的？

首先柔性传感器可以测量前臂上64个离散区域的电信号，然后电子芯片利用人工智能将这些信号解读为特定的手势。用户可以训练该系统识别独特的手势，到目前为止，该团队已经成功训练该系统准确识别21种不同的手势，包括平手、竖起大拇指和握拳。

动作原理

参与该研究的研究员阿里·莫恩说:“当你想让手部肌肉收缩时，大脑会通过颈部和肩部的神经元向手臂和手部的肌肉纤维发送电信号。” “本质上，袖口中的电极所感知的就是这个电场。这并不那么精确，因为我们不能精确地指出是哪一种纤维被触发了，但有了高密度的电极，它仍然可以学会识别特定的模式。”

设计原理

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这款设备同样也是一款人工智能康复设备！

该系统使用人工智能来解读信号，这是即使进行的，不依赖云计算，这使得数据解释更快，有助于保持患者数据的安全和隐私。“在我们的方法中，实施了一个在设备上完成学习的过程，”参与该项目的另一位研究人员简·拉贝(Jan Rabaey)说。而且它非常快:你只需要做一次，它就开始工作了。但如果你多做几次，就会变得更好。所以，它是不断学习的，这就是人类的做法。”

加州大学伯克利分校

其中包含的人工智能系统被称为超维计算算法，这意味着随着新信息的出现，它可以不断更新自己。例如，如果电子信号的变化是因为用户的皮肤出汗，系统可以将这个新信息纳入其数据解释。

传感器遥控手臂

Moin说:“在手势识别中，你的信号会随着时间的推移而改变，这会影响你的模型的表现。” “通过更新设备上的模型，我们能够大大提高分类精度。”  研究人员希望该系统能够实现精密的假体控制。

详细说明

毫不违和的说，这其实就是一款DTx产品，为手部功能受损的患者带来了福音。

原理图

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