Ученые Высшей школы экономики (НИУ ВШЭ) создали модель машинного обучения, которая распознает движения пальцев для протеза кисти нового поколения. Она позволит не только брать предметы, но и жестикулировать, используя движения каждого пальца. Модель в будущем поможет инвалидам быстро осваивать и эффективно управлять протезом.
Алгоритм испытали на данных, полученных при замерах активности мышц двух добровольцев, один из них — с врожденным отсутствием кисти, другой пережил ампутацию во взрослом возрасте. Точность модели, примененной к данным первого испытуемого, составила 50%, а к данным второго, — 71%.
«У современных протезов кисти система управления основана на использовании двух крупных мышц на предплечье. Механизм протеза преобразует сигналы напряжения и расслабления мышцы в команды, движения каждого отдельного пальца на таких устройствах не используются.
Последние работы показывали, что если использовать различные методы машинного обучения, то у здоровых людей восстанавливаются движения отдельных пальцев даже по поверхностным сигналам мышц. Мы решили выяснить, возможно ли это у людей с ампутацией. В следующем году работа будет продолжена совместно с МИЭМ НИУ ВШЭ», — рассказала стажер-исследователь Центра биоэлектрических интерфейсов НИУ ВШЭ Анна Макарова.
Результаты работы по изучению возможности точного восстановления движения пальцев по электромиографическим сигналам мышц предплечья у людей с инвалидностью представили на семинаре «Цифровые технологии для медицинских приложений» в рамках программы Минобрнауки России «Приоритет 2030» (нацпроект «Наука и университеты»). Проект отобран в рамках конкурса исследовательских проектов молодых ученых НИУ ВШЭ (до 35 лет) по теме цифровой трансформации и развития цифровых технологий в 2022 году.
