脳を䜿う車いすの実甚化に成功(Brain-Powered Wheelchair Shows Real-World Promise)

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2022-11-18 テキサス倧孊オヌスチン校(UT Austin)

この皮の研究ずしおは初めお、運動機胜障害を持぀耇数の人々が、思考を動きに倉換する車怅子を操䜜できるようになった。
脊髄損傷により手足が動かない四肢麻痺の方3名に、雑然ずした自然環境の䞭で車いすを操䜜しおもらい、さたざたな成功䜓隓を埗るこずができたした。研究者らは、このような脳掻動を蚘録し、機械孊習アルゎリズムがそれをコマンドに倉換しお車怅子を駆動させた。
参加者は、脳波(EEG)ず呌ばれる脳の電気的掻動を蚘録する電極で芆われた垜子をかぶった。この電気信号は増幅噚によっおコンピュヌタに送られ、コンピュヌタは参加者の意図を解釈し、動䜜に倉換した。
この研究の成功には、2぀の重芁な力孊が倧きく寄䞎しおいたす。1぀目は、ナヌザヌに察するトレヌニングプログラム。
ナヌザヌは、手や足を動かすこずをむメヌゞするように、怅子を動かすこずをむメヌゞする方法を教わりたした。研究者が被隓者を芳察しおいるず、呜什を出すこずで脳の掻動が倉化しおいるのがわかる。
2぀目の貢献者は、ロボット工孊の技術を借りた。研究者たちは、車いすにセンサヌを取り付け、呚囲の環境を把握するようにした。さらに、ロボット知胜゜フトりェアを導入し、ナヌザヌのコマンドの空癜を埋めお、車いすを正確か぀安党に移動できるようにした。

<関連情報>

重床四肢麻痺者のためのBMI駆動車いすの操䜜方法の孊習 Learning to control a BMI-driven wheelchair for people with severe tetraplegia

Luca Tonin,Serafeim Perdikis,Taylan Deniz Kuzu,Jorge Pardo,Bastien Orset,Kyuhwa Lee,Mirko Aach,Thomas Armin Schildhauer,Ramón Martínez-Olivera,José del R. Millán
iScience  Published:November 18, 2022
DOI:https://doi.org/10.1016/j.isci.2022.10541

脳を䜿う車いすの実甚化に成功(Brain-Powered Wheelchair Shows Real-World Promise)

Highlights

•Three participants learned to drive a non-invasive BMI-actuated wheelchair

•Direct transfer of learned BMI skills to wheelchair control

•Subject learning and robotic intelligence are key to translational BMI-actuated robots

Summary

Mind-controlled wheelchairs are an intriguing assistive mobility solution applicable in complete paralysis. Despite progress in brain-machine interface (BMI) technology, its translation remains elusive. The primary objective of this study is to probe the hypothesis that BMI skill acquisition by end-users is fundamental to control a non-invasive brain-actuated intelligent wheelchair in real-world settings. We demonstrate that three tetraplegic spinal-cord injury users could be trained to operate a non-invasive, self-paced thought-controlled wheelchair and execute complex navigation tasks. However, only the two users exhibiting increasing decoding performance and feature discriminancy, significant neuroplasticity changes and improved BMI command latency, achieved high navigation performance. In addition, we show that dexterous, continuous control of robots is possible through low-degree of freedom, discrete and uncertain control channels like a motor imagery BMI, by blending human and artificial intelligence through shared-control methodologies. We posit that subject learning and shared-control are the key components paving the way for translational non-invasive BMI.

医療・健康
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