The Current Landscape of Lower Limb Prosthetics

Alt uzuv kaybı dünya çapında milyonlarca insanı etkiler, damar hastalığı ve travmadan doğumsal koşullar ve kansere kadar değişen nedenler ile etkiler. On yıllardır, bakım standardı pasif prosthetic cihazlar - temel destek ve kozmetik restorasyon sağlayan basit mekanik yapılardır.Bu cihazlar tamamen kullanıcı ve#8217'ye güvenir; hareketi başlatmak için ikamet eden ve sağlam çamurlar ve sabitler, ve gerçek zamanlı olarak taleplere aktif olarak adapte edilemezler.

Daha düşük uzuv prostez önemli bir sıçramayı temsil eder. bataryaya dayalı motorlar dahil ederek, mikrokontrolörler ve bir dizi sensör, bu cihazlar aktif olarak yürüyüş maliyetinin azaltılması ve daha doğal bir gait kalıbının geri ödenmesine yardımcı olabilir.

Bu ilerlemelere rağmen, bugün en sofistike güç yanlısı prosthetics, temel kısıtlamalarla karşı karşıya kalıyorlar. Gerçek dünya çevrelerinin öngörülemeyen yetimlerini işlemek için mücadele ediyorlar: asfalt, çim, mezar ve merdivenler arasındaki geçişler; yürüyüş hızlarında aniden değişiklikler; hızlı ayak ayarlamaları talep eden engeller; ve sürekli olarak, eşitsiz arazi üzerinde dengeyi sürdürmenin zorluğu. Kullanıcılar genellikle bu koşullarda cihazlarında yetersiz güven eksikliğini rapor ederler, aktivite seviyelerini azaltma ve yaşam kalitesini azaltmaya yol açarlar.

Cihaz kapasitesi ve kullanıcı ihtiyaçları arasındaki boşluk önemli olmaya devam ediyor. Yapay zekanın, biyolojik hareketten doğrudan ayırt edilebilir hissettiren en dönüştürücü potansiyel sunuyor.

Yapay Zeka Nasıl Geliştirilir

Yapay zeka, özellikle makine öğrenimi, prosthetic sistemlerinin önceden programlanmış yanıtların ötesine geçmelerini sağlar, dinamik, uyarlanabilir davranışlar. Prosthetic control temel zorluk insan makbul edilebilirliğidir: her birey farklı hareket eder ve hatta tek bir kullanıcı yorgunluk, ayakkabı, yük taşımacılığı ve araziye bağlı olarak farklı bir şekilde yürüyebilir.

Sensör Fusion ve Real-Time Data Processing

Modern destek prosthetics, çoklu sensör yöntemleri ile tasarlanmıştır.Inertial ölçüm birimleri (IMUs) takip yönelimi ve ivme; tork ve güç sensörleri zemin reaksiyon kuvvetlerini ölçtü; a convolutional sinir ağları, yüzey elektromiyografi (sEMG) elektromografi (sEMG) elektromografi, kullanıcının yürümesini veya geçişini sağlamak için yüksek frekanslı bir veri işleme işlemi yapabilir.

Bu sensör füzyon yaklaşımı kritiktir, çünkü tek bir sensör türü tüm koşullarda güvenilir değildir. IMU sürüklenme her zaman bir araya gelebilir; sEMG sinyalleri, ter ve elektrot yerinden edilmeleri ile etkilenir; ve güç sensörleri, ayağın temas yüzeyi ile sınırlıdır. AI, her an güvenliğe göre tekrarlayıcı veya gürültülü bilgilerde başarır, her bir anda güvenirliğe göre ağırlık verir ve sistemin durumu hakkında sağlam bir tahmin üretir.

Makine Öğrenmesi Niyet ve Gait Prediction

Niyet tanıma belki de prosthetics'teki AI araştırmalarının en aktif alanıdır. Hedef, kullanıcının bu görev için ne yapması gerektiği konusunda teşvik etmektir:0)[Dönemli 1 $ 1) Bunu yapar, böylece prosthetic, kullanıcının ileri yürümeyi planladığı veya durdurmayı öngören bir sensör ağı hazırlamak için uygun bir yanıt verebilir.

Gait tahmini, önümüzdeki birkaç adım boyunca prosthetic eklemin yörüngesini tahmin ederek bu bir adım daha ileri sürmektedir. LSTM ve dizi-sonrası mimarisinin bir kombinasyonunu kullanarak, araştırmacılar diz açısını ve bir tork tork tok tok ton tokkksi tahmin edilebilir yeteneğinin önümüzdeki 400 ms'e kadar doğru düzgün geçişlere olanak sağlar.

Adaptasyon Öğrenmesi Adaptive Control

Dondurucu öğrenme (RL), simetri, enerji verimliliği veya kullanıcı rahatlığı gibi bir paradigma değişikliği sunuyor. Simülasyonda, RL-varlı kontrol stratejilerine güvenmek yerine, RL ajanlar, deneme ve hata yoluyla en uygun kontrol stratejileri öğrenir, optimizasyon ve tork profilleri tamamen sensör geri yükleme gibi sonuçlar elde etmeyi öğrenir.In Simülasyonda, RL-road kontrolörleri birçok arazide insan benzeri yürüyüşe geçebilmeleri için - ajanlar yanlış anlamayı öğrenir - ajanlar ve toparlama ve tok profillerin tamamen duyusal geri bildirimlerden yararlanarak öğrenir.

RL ile olan meydan okuma, veri verimsizliği ve güvenlik kısıtlamalarında yatıyor. Bir RL ajanı doğrudan insan kullanıcısına karşı pratik bir uygulamadır, çünkü suboptimal politikaları bu konuya veya rahatsızlıklara neden olabilir.Bu konuya ulaşmak için, araştırmacılar basit-gerçek transfer: Ajan fizik simülasyonunda yoğun olarak eğitilmiştir, sonra küçük bir miktar gerçek dünya kullanıcısı verileriyle iyi bir şekilde eğitim edilir.

AI-Enabled Cihazlarının Anahtar Teknolojik Bileşenleri

AI'nın teşvik edilen prostez entegrasyonu, bu cihazların yeteneklerini şekillendiren tüm mühendislik kısıtlamalarına bağlıdır.

Mikroişlemciler ve Akımlar

Onboard işlemcisi, mikro işleme birimleri ve özel sinir hızlandırıcıları ile kontrol etmek için yeterince güçlü olmalıdır, ancak bu işlemi ikinci bir yük altında toplanabilir milyonlarca mikro kontrol cihazı yapabilir.

Akıcı teknoloji eşit derecede kritiktir. Serisi elastik hareketleyiciler (SEAs) ve yarı iletken sürücü (QD) motorlar, bu hareket için gerekli olan tork yoğunluklarını ve geribiliteyi gerçek zamanlı olarak, motorla bir baharda bir araya getirir, bu emicileri absorbe eder ve enerji depolar, QDDDD tasarımları daha duyarlı topak kontrolü sağlamak için dişlileri azaltır. AI algoritmaları modülleri gerçek zamanlı olarak bu eylemcilerin zarar vericileri engelleyebilir.

Myoelektrik ve Nöromuscular Interfaces

Gelişmiş kontrol sistemleri giderek kullanıcı ve#8217 ile doğrudan arayüzlere güveniyor; sinir sistemi. Hedefli kas reinnertasyonu (TMR) cerrahi olarak amputed uzuvları olmayan kaslar için, kullanıcının gönüllü olarak aktif hale getirebileceği yeni yüzey EMG sinyal siteleri oluşturma, böylece bu sinyalleri diz flexion veya ankle dorsiflexion gibi planlı devre dışı bırakma. implantatif myoelektrik sensörleri (IMES) ile daha yeni çalışma, kronik, istikrarlı kayıtlar sağlar.

Araştırma sınırında, mikroelektüel sinir arabirimleri kullanılarak çevresel sinir arabirimleri bireysel eksenlerden kayıt olabilir, iyi derece yüksek lisanslama ile doğrulayıcı bir şekilde kontrol sağlar. Bu sistemler, karmaşık bir şekilde teşvik eden yüksek boyutlu sinirsel veriler üretir - konvolutional sinir ağları ve recurrent ağlar gibi bir görev. Bazı arayüzlerin çift yönlü yeteneği de sensörlü geri bildirimlerin kullanıcıya elektriksel olarak sinir bozucu, sinir bozucu bir şekilde kapanarak teslim edilmesini sağlar.

Enerji Depolama ve Güç Yönetimi

Power tüketimi bağlayıcı bir kısıtlama olarak kalır. Tipik bir tahrik diz veya ayak bileği yürüyüş sırasında 20-50 watt tüketiyor ve batarya kapasitesi soket geometrisi ve ağırlık kısıtlamaları ile sınırlıdır. AI, her bir gait döngüsü için hareket eden güç miktarını optimize ederek enerji verimliliğine katkıda bulunabilir. Örneğin, öğrenilen bir kontrol cihazı, motor ve#8217'yi modüle edebilir; ilk olarak, bacağın tek başına ivmeyle maksimum yardımı sağlamak için toklanır.

Terminali ve duruş aşamasında enerji yakalayan rejeneratif frenleme sistemleri, bu enerji hasat sürecini yönetebilir ve bataryada enerji depolamak veya ısıyı bozmak için gerekli olan enerjiyi gerçek zamanlı olarak azaltıp, mevcut yük ve gelecekteki talep durumuna göre azaltılabilir.

Klinik Faydaları ve Kullanıcı Çıktıları

Herhangi bir protez inovasyonunun nihai ölçüleri, kullanıcı ve #8217 üzerindeki etkisidir; günlük yaşam. AI-güçlü prosthetics'in faydaları, fizyolojik metriklerden psikososyal faktörlere kadar uzanır.

Metabolik Verimliliği ve Fatigue azaltıldı

Geleneksel bir prosthetic ile yürümek önemli bir metabolik ceza alır. Araştırmalar, itaksiyon aşamasında pozitif mekanik çalışma sağlayarak bu maliyeti azaltabilir.Her kullanıcı ve #8217'ye kadar mesafenin% 20-30'u daha fazla enerji harcıyor, transfemoral amputes yüzde 10-20 ile yüzde 10,9 oranındaki pasif cihazlarla karşı karşıya kalırken, klinik deneme verilerinin ititasyon aşamasındaki olumlu mekanik çalışmaları yerine getirebilir.

Enerji harcamalarındaki bu azalma doğrudan daha az yorgunluk ve daha büyük dayanıklılıka neden oluyor. Kullanıcılar daha uzun mesafelere yürüyebiliyor, daha fazla merdiven uçuşuna tırmanıyor ve daha önce ulaşılamayan sosyal ve rekreasyon faaliyetlerine katılıyor.Özellikle kardiyovasküler hastalık veya obezite gibi bireyler için, bu kazanımlar özellikle de etkileniyor.

Denge, Stability ve Fall Prevention

Falls, düşük uzuv prostez kullanıcıları için büyük bir endişedir. Hızlı, doğrulayıcı ayarlamalar için ayak yerleştirme veya ortak tork bir yolculuğa veya kayma kullanıcıların savunmasız kalmasını sağlar. AI-güçlü kontrolörler perturbasyon olayları tespit edebilir - beklenmedik bir ankle rotasyon veya ani bir değişim gibi - 50 milisaniye ve düzeltici stratejiler ile bu, perturbasyon yönünden karşı bir an yaratabilir.

Sistem öğrenme modelleri, artan orandan önce tahmin edebilir.Geçmiş simetride ince sapmalar izleyerek, merkez-ruhsal aktivite ve elektromiyografik aktivite, bu modeller kullanıcıya uyarılar yapabilir veya otomatik olarak kontrol politikasını kesintiye uğratmak için ayarlar. Sonuç, 30–50 erken aşama klinik çalışmalar raporlama ile 30-50% daha az kesintiye uğramaz.

Psikoloji ve Kalite-Yaşam İyileştirmeleri

Biyomekanik sonuçların ötesinde, psikolojik faydaları derindir. Prosthetic cihazı sezgisel olarak hareket eder ve kullanıcı ve #8217'ye sorunsuz bir şekilde cevap verir; niyet, frustrates hakkında daha düşük endişe sağlar. Kullanıcılar cihazın ve eğlence aktivitelerinin bir parçası olduğunu hissederler.

Prosthesis Değerlendirme Sorunaire (PEQ) ve Trinity Amputation ve Prosthesis Experience Scales (TAPES), AI destekli prosthetics puanlarının kullanıcılarının düşük oranda, fonksiyonel bağımsızlık ve duygusal kabul oranlarına göre daha fazla rapor vermeleri nedeniyle.

Binbaşı Meydanlar ve Devam Eden Araştırma

AI destekli prosthetics'in net sözlerine rağmen, bu cihazlardan önce çeşitli engeller geniş ölçüde araştırma laboratuvarları ve özel klinikler dışında kullanılabilir hale gelmelidir.

Data Privacy and Security

AI destekli prosthetics, hassas verilerin sürekli akışlarını oluşturur: gait kalıpları, yer hızlayıcıları ve magnetometre sinyalleri, kalp hızı ve cilt davranışları gibi fizyolojik ölçümleri ve Amerika Birleşik Devletleri ve Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) durumunda, Avrupa'da güvenli şartlar altında tutulabilir, ancak uygun veriler, tüketici elektroniklerinin ve hesaplanabilirlik ve hesaplayıcılarının ve hesaplanmalarının önlenmesi için güvenli bir şekilde aktarılmalıdır.

Araştırmacılar, cihazın çiğ verileri iletme ihtiyacını en aza indirmeye ihtiyaç duyan yerleşik işleme mimarisine odaklanır. Federated learning, AI modellerinin birden fazla kullanıcı ve #8217; verileri merkezileştirmeksizin, mahremiyetlerini korumak için, küresel modeli hala geliştirmek için veri eklemek için veri ekliyor.

Affordability and Accessability

Mevcut AI-kanıtlı prostezler, 50.000 $ 'a veya daha fazla dolara mal olabilir, özellikle düşük ve orta gelirli ülkelerde, prosthetics acilen ihtiyaç duyulan sigorta kapsamı geniş ölçüde değişir: bazı özel sigortacılar ve halk programları, uygun olmayan hastalar için geri ödeme yapar, ancak önceden izin verilen koşullar, tıbbi ihtiyaç belgeleri ve yüksek kesintiler önemli engeller yaratır.

Maliyetleri azaltmak için çaba sarf etmek, prosthe-şelf bileşenlerinin kullanımını içerir, Open-Kaynak Leg ve Utah Bonik Leg gibi açık kaynaklı kontrol platformları, kullanıcıların mevcut olduğu gibi bireysel bileşenleri geliştirmelerine izin verir. 3D baskı Protez soketleri ve konutlar da üretim maliyetlerini azaltır, ancak yüksek talep edilen uygulamalar için baskılı malzemelerin dayanıklılığı, Ottobuck ve COAPT gibi aktif bir araştırma alanı kalır.

Donanım Güvenilirlik ve Düzenlemek

AI algoritmaları, geniş veri kümelerinde eğitim verildiğinde bile beklenmedik şekillerde başarısız olabilir - eğitim sırasında rastgele alan alanlaşma gibi bir fenomen, kullanıcı arsa, muddy tepe veya kaypery zeminle karşılaştığında yanlış davranabilir. Tüm olası gerçek dünya koşullarında sağlam bir performans ortaya çıkabilir. Araştırmacılar eğitim sırasında rastgele alan alanlama tekniklerini kullanırlar.

ABD Gıda ve İlaç Yönetimi (FDA) veya Avrupa Tıp Ajansı (EMA) gibi vücutlardan onay almak, davranışı zamanında değiştiren AI algoritmalarının belirli bir şekilde değerlendirilmesini gerektirir: Kontrol politikasının kullanımı ile birlikte nasıl geliştiğini doğrulayın? FDA, yazılım-as-a-medikal-device (SaMD) için önerilen bir düzenleyici çerçeve yayınladı.

Araştırma ve Ticari Geliştirmeleri Geliştirmeleri

Dünya çapında araştırma laboratuvarları ve şirketler, AI destekli prosthetics'in elde edebileceği sınırları zorluyor. Bu çabalar, bir sonraki nesil cihazların ticarileştirilmesi için temel biyomekanik çalışmalarla genişliyor.

Lider Araştırma Kurumları ve Projeler

Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) Media Lab ’ Profesör Hugh Herr tarafından yönetilen Biyomechatronics grubu, yakın zamanda en gelişmiş güçlendiricilerin bazılarını gelişmiştir. MIT Support Ankle-Foot Prosthesis üzerinde çalışmaları, üst düzey katta sorunsuz bir geçiş ve sinir bozucu bir dizi elastik davranışlama ve nöromuscular tarafından kontrolin bir kombinasyonunun yakın zamanda, grup, arazi adaptasyonu ve niyet tanıması için entegre AI'yı geliştirdi.

Michigan Üniversitesi'nde, Nörobiyoloji Laboratuvarı, özellikle de dönme ve durdurma gibi takviye öğrenme kullanımını öncüledi. Çalışmaları, omursuz kontrol ağlarını potansiyel olarak daha doğal ve yanlış kontroller sunabileceğini göstermiştir.

Avrupa'da, Ottobock ile işbirliği içinde Alman Yapay Zeka Merkezi, kendi kendine öğrenme kullanıcı adaptasyonunu gerektiren ilk AI destekli dizleri ticarileştirmiştir. Cihazın hızla ve duruş-faz stabilitesini kullanıcı ve #8217 ile ayarlaması için kullanılan hızlı ve arazi, bir klinikten uzak ayarlamalar gerektirmeden.

Lider Şirketler ve Perrietary Technologies

Ottobock ’ Genium X3 ve C-Leg 4, küresel olarak kullanılan mikroişlemci kontrollü dizler arasındadır. derin öğrenme anlamında tam olarak AI-güçlü olmasa da, bu cihazlar hidrolik barajı sensör girişlerine dayanan kural tabanlı algoritmaları kullanır.

Össur’ Rheo Diz II, aktivite modlarının sınıflandırılmasına olanak sağlayan manyetik bir rheolojik sıvı kullanır, sonsuz değişken bir damping sağlar. Kontrol algoritması şu anda görünüşe göre sıralanan bir mikroişlemcidir, adım adım adım adım atarak, yürüyen hıza kadar ayak uydurduğunda araştırma ortaklıklarını ilan etti.

Biyonikler (EmPower ankle şirketinin arkasındaki şirket) ve nispeten yeni şirket Coapt (bu, yüksek uzuv prostez için tanınma kontrolüne odaklanır, ancak teknoloji alanı da ilerletir. Coapt’ Tamamlanan Kontrol sistemi, kullanıcıya özgü EMG modellerini öğrenmek için AI kullanır ve geleneksel sequential kontrole kıyasla% 80'den fazla sayıda kontrole göre yüzde 80'den fazla bir kontrole maruz kalır.

Future Yol ve Gelişen Olasılıklar

Araştırma ve ticari gelişim noktalarının AI destekli prosthetics'in yalnızca yardımcı cihazlar değil, insan vücudunun gerçekten entegre uzantıları olması muhtemel. Birkaç gelişmekte olan trendler önümüzdeki on yıl inovasyonu tanımlamak için büyük olasılıkla.

Neural Entegrasyon ve Biyöner İletişim

Mevcut AI-güçlü prosthetics, EMG ve sensör ölçümleri gibi periferik sinyallerin kullanıcı niyetini ortaya koyar. Bu teknolojiyi alttan okutup, cihazlarını kontrol ettikleri gibi, mikroelektolojik implantlar kullanarak, mikroelectrodes dizilerini kullanarak, insan denemelerinde zaten robotik kolları ve bilgisayarları kontrol etmek için kullanılmıştır.Bu teknolojiyi altüst etmeye ve cihazlarını kontrol etmelerine izin vereceklerdir.

Biyönersel iletişim ayrıca sensör geri bildirimlerini de içerir. Duygulamalı çevreler veya periferik sinirler, araştırmacılar ayak basıncı, ortak açı ve arazi dokusu hakkında doğrudan kullanıcıya bilgi verebilirler. AI algoritmaları bu geri bildirimi sezgisel ve bilgilendirici bir şekilde kodlayabilir, duyusal duygulara karşılık veren modeller kullanarak. Birkaç grup, duyusal geri bildirimin phantom ağrısını azaltır, dengeyi artırır ve kullanıcıları arttırır ve kullanıcıları arttırırlar ve kullanıcıları ve #8217; mesafeleri daha uzun yürümeye isteklidir.

Osseointegration ve Direct Skeletal Atament

Geleneksel uzuvun, rahatsızlık, terleme, cilt bozulması ve prosthetic'in eklediği bir his ile, mekanik güçlerin bozulması ve transferinin önemli ölçüde iyileştirilmesini içerir.

AI-güçlü kontrol ile birlikte, osseointegration, iskeletsel ekinasyon için bir yol sunar, sinirsel arayüz ve makine öğrenimi hemen hemen her anlamlı anlamda doğal uzuvlar olarak çalışır.

Proaktif Yardım için Tahmin Edms

Mevcut AI kontrolü büyük ölçüde reaktif veya en iyi tahmin edicidir, birkaç yüz milisaniye üzerinde. Algoritmalar her akşam kullandığı merdivenlerin düzeltilmesi gibi, prosthetics kullanıcı ve #8217; ilk adıma ulaşmadan önce kontrol edilebilir. Örneğin, günlük rutinler bağlamında gait kalıpları analiz etmek - her akşam kullandığı bir uçuşa yaklaşırken - cihaz ilk adıma kadar ön plana çıkabilir.

Bu tür bağlamsal farkındalık, daha önce bir geçiş yapan inceliklerini kullanarak entegrasyon gerektirir veya hatta kullanıcı ve#8217'yi takip eden sensörler; çevreye göre daha basit olan pozisyon.Proaktif yardım modelleri, büyük veri setleri üzerinde eğitilmiştir, daha önce talep etmeden performans optimize etmek için arka planda çalışan inceler.

Enerji ve Sürdürülebilir Güç

Mevcut pillerin güç sınırlamaları, AI destekli prosthetics'in performansını ve kullanım süresini kısıtlar. Araştırmacılar, hareket eden bir kütle ve bant düzenlemesini kullanarak çeşitli enerji hasat teknolojilerini araştırıyorlar.Prosthesis'te gömülü olan Piezoelektrik malzemeler, vücut ve çevre arasındaki sıcaklık farkının sömürülmesine yol açabilir.

AI, hasat sürecini, zaman ve nerede enerji mevcut olacağını tahmin ederek optimize edebilir ve kontrol sistemini buna göre ayarlamak için en büyük hedef, yüksek yürüyüş yoğunlukları döneminde AI, sensör işleme ve veri girişi için daha fazla güç ayırabilir, böylece boş zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zamanlarını azaltabilir.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Yapay zekanın daha düşük protezlere entegre edilmesi uzak bir umut değildir - şimdi, araştırma laboratuvarlarında ve klinik uygulamada giderek artan bir şekilde gerçekleşiyor. Gelişmiş sensör füzyon, makine öğreniminin niyeti tanıma ve uyarlanması kontrol için öğrenme, ve yeni donanım arabirimleri, enerji tüketimini azaltan ve rahatlatan AI, mevcut cihazlarla doğal hareketliliğin tam restorasyonu için köprüyü vaat ediyor.

Yol ileriye dönük olarak zor kalır. Veri gizliliği endişeleri, düzenleyici belirsizlik, yüksek maliyetler ve sağlam, insan hareketlerinin çeşitli realitesinde genelleştirilmiş olan güvenli algoritmaların tümü, disiplinler arası ekiplerden, kliniklerden ve son kullanıcıların yaşamlarında sürekli bir dönüşüm olacaktır. Ancak, yörünge açık değildir: algoritmalar daha yetenekli ve donanım daha erişilebilir hale gelir, AI destekli prosthetics, bir bakım standardına kadar hareket edecektir.