Мы в Telegram
Добавить новость
Январь 2010 Февраль 2010 Март 2010 Апрель 2010 Май 2010
Июнь 2010
Июль 2010 Август 2010
Сентябрь 2010
Октябрь 2010
Ноябрь 2010 Декабрь 2010 Январь 2011 Февраль 2011 Март 2011 Апрель 2011 Май 2011 Июнь 2011 Июль 2011 Август 2011 Сентябрь 2011 Октябрь 2011 Ноябрь 2011 Декабрь 2011 Январь 2012 Февраль 2012 Март 2012 Апрель 2012 Май 2012 Июнь 2012 Июль 2012 Август 2012 Сентябрь 2012 Октябрь 2012 Ноябрь 2012 Декабрь 2012 Январь 2013 Февраль 2013 Март 2013 Апрель 2013 Май 2013 Июнь 2013 Июль 2013 Август 2013 Сентябрь 2013 Октябрь 2013 Ноябрь 2013 Декабрь 2013 Январь 2014 Февраль 2014 Март 2014 Апрель 2014 Май 2014 Июнь 2014 Июль 2014 Август 2014 Сентябрь 2014 Октябрь 2014 Ноябрь 2014 Декабрь 2014 Январь 2015 Февраль 2015 Март 2015 Апрель 2015 Май 2015 Июнь 2015 Июль 2015 Август 2015 Сентябрь 2015 Октябрь 2015 Ноябрь 2015 Декабрь 2015 Январь 2016 Февраль 2016 Март 2016 Апрель 2016 Май 2016 Июнь 2016 Июль 2016 Август 2016 Сентябрь 2016 Октябрь 2016 Ноябрь 2016 Декабрь 2016 Январь 2017 Февраль 2017 Март 2017 Апрель 2017
Май 2017
Июнь 2017
Июль 2017
Август 2017 Сентябрь 2017 Октябрь 2017 Ноябрь 2017 Декабрь 2017 Январь 2018 Февраль 2018 Март 2018 Апрель 2018 Май 2018 Июнь 2018 Июль 2018 Август 2018 Сентябрь 2018 Октябрь 2018 Ноябрь 2018 Декабрь 2018 Январь 2019 Февраль 2019 Март 2019 Апрель 2019 Май 2019 Июнь 2019 Июль 2019 Август 2019 Сентябрь 2019 Октябрь 2019 Ноябрь 2019 Декабрь 2019 Январь 2020 Февраль 2020 Март 2020 Апрель 2020 Май 2020 Июнь 2020 Июль 2020 Август 2020 Сентябрь 2020 Октябрь 2020 Ноябрь 2020 Декабрь 2020 Январь 2021 Февраль 2021 Март 2021 Апрель 2021 Май 2021 Июнь 2021 Июль 2021 Август 2021 Сентябрь 2021 Октябрь 2021 Ноябрь 2021 Декабрь 2021 Январь 2022 Февраль 2022 Март 2022 Апрель 2022 Май 2022 Июнь 2022 Июль 2022 Август 2022 Сентябрь 2022 Октябрь 2022 Ноябрь 2022 Декабрь 2022 Январь 2023 Февраль 2023 Март 2023 Апрель 2023 Май 2023 Июнь 2023 Июль 2023 Август 2023 Сентябрь 2023 Октябрь 2023 Ноябрь 2023 Декабрь 2023 Январь 2024 Февраль 2024 Март 2024 Апрель 2024 Май 2024
1 2 3 4 5 6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
Здоровье |

Современные бионические протезы: как они устроены и в чем их преимущество

Петербург вошел в тройку лидеров среди направлений для автопутешествий в 2024 году

Пассажирам рейса Москва — Оренбург предоставят резервный борт после отмены рейса

Ушаков: юбилейный саммит ЕАЭС пройдет под председательством Пашиняна 8 мая

Директор Института семейного предпринимательства Светлана Петрова: «Нас стало больше»

Для легендарного джедая Люка Скайвокера потеря руки в поединке с Дартом Вейдером оставалась трагедией лишь в течение пяти минут: в следующей же сцене он обзавелся весьма совершенным протезом. В реальности о подобном можно пока только мечтать, но ученые работают над тем, чтобы это стало реальностью.

Современные бионические протезы: как они устроены и в чем их преимущество

До недавнего времени протезы прикреплялись к человеческому телу механически и не имели никакой связи с нервной системой. Они могли сгибаться в своих железных шарнирах-суставах, но для выполнения каждого движения владельцу нужно было тем или иным образом регулировать поведение своего протеза, вручную обеспечивая обратную связь. Таким образом человек сигнализировал своей ноге, что впереди лужа и ее нужно обойти, а руке — что нужно аккуратно взять яйцо и приготовить яичницу или, наоборот, крепко зажать в руке инструмент. Чтобы научить человека управлять новой конечностью таким образом, требовалось долгое время, да и набор команд был довольно ограниченным, поэтому мелкая моторика оставляла желать лучшего.

Но ученые, вдохновленные воображением писателей-фантастов, смогли сделать невероятное — присоединить механическую руку к человеческой нервной системе.

Мнение эксперта

Тимур Бергалиев, заведующий лабораторией прикладных кибернетических систем Московского физико-технического института, руководитель проекта GalvaniBionix: «Для управления протезами мы разрабатываем технологию, которая подстраивается под индивидуальность человека. На культе мы размещаем не одну пару электродов, как это обычно делается, а несколько. Чем больше электродов мы используем, тем большую выборку сигналов для анализа получим. Да, таким образом мы сильно усложняем работу компьютера, поскольку процессору сложнее анализировать множество сигналов. Но зато значительно упрощается жизнь пациента».

На перехват

Когда человеку без руки хочется пошевелить пальцем, мозг генерирует соответствующий сигнал, который идет по нервам, ведущим к мышцам конечности. Но, поскольку рука отсутствует, сигнал уходит «в пустоту». Но что, если где-то по пути «перехватить» нервные импульсы и на этой основе после анализа и обработки данных сформировать команды управления роботизированной рукой? Именно по этому пути идут многочисленные научные группы, стремясь разработать протезы, считывающие нервные сигналы и преобразующие их в движения.

В американских Хьюстонском университете и Университете Райса велись эксперименты со снятием моторных нервных сигналов методом электроэнцефалографии (ЭЭГ) с помощью электродов на коже головы. Сложность в том, что ЭЭГ — это набор большого количества разных сигналов, и задача выделить среди них те, которые управляют движением конечности, сродни поискам иголки в стоге сена.

Исследователи из Технического университета Чалмерса в Гетеборге (Швеция) совместно с коллегами из консорциума NEBIAS (проект нескольких европейских университетов) пошли другим путем. Вместо того чтобы располагать электроды на поверхности кожи, где полезный сигнал сильно зашумлен, ученые попытались уменьшить влияние помех, вшивая электроды под кожу. Но физиология каждого человека индивидуальна, и нельзя заранее сказать, где именно следует расположить электроды для максимального соотношения «сигнал-шум».

Самообучение роботов

В настоящее время самым перспективным методом управления бионическими протезами считается считывание электрических потенциалов с мышц культи — электромиография (ЭМГ). Такие высокотехнологические протезы уже вышли за пределы лабораторий и производятся серийно. Однако научить пациента правильно управлять протезом — все еще сложная проблема.

Электрические руки

Протезирование начиналось с чисто косметических (пассивных) протезов, предназначенных сугубо для воссоздания естественного внешнего вида утерянных конечностей. Однако достижения технологии позволили разработать управляемые различными методами протезы. Тяговое управление использует механические тяги для передачи движения протезу. Электромиографическое управление основано на считывании биоэлектрических потенциалов, возникающих при сокращении мышц на уцелевшей части руки. Электроэнцефалографическое управление использует считывание электрических потенциалов в мозгу посредством электроэнцефалографии (ЭЭГ). Сигналы с датчиков, размещенных на поверхности кожи головы, декодируются компьютером и преобразуются в команды, управляющие протезом. Управление с помощью электронных имплантатов — вживленных в кору головного мозга электродов, с помощью которых регистрируется активность корковых нейронов.

В лаборатории прикладных кибернетических систем Московского физико-технического института пытаются перевернуть эту проблему с головы на ноги, то есть «обучить» протез правильно понимать команды человеческого мозга. Команда GalvaniBionix, состоящая из студентов и аспирантов МФТИ во главе с заведующим лабораторией Тимуром Бергалиевым использует для считывания электрических потенциалов с мышц не одну пару электродов, а множество. Такой подход позволяет добиться значительного повышения уровня полезного сигнала и реализовать алгоритмы «самообучения». Каждая комбинация сигналов, пришедшая с разных электродов, соответствует определенному действию руки, а задача в том, чтобы составить библиотеку соответствий, к которой будет обращаться система при получении нового набора импульсов. «Программное обеспечение учится правильно распознавать команды мозга, подстраиваясь под конкретного человека, — объясняет Бергалиев. — Нам удалось продемонстрировать работоспособность прототипа системы: человек с ампутированной конечностью с помощью "мышечных сигналов" мог перемещать курсор по экрану. В дальнейшем мы планируем использовать алгоритмы машинного обучения для анализа частоты регистрации различных комбинаций сигналов и с помощью этих данных улучшить распознавание».



Rss.plus
Елена Рыбакина

Первая ракетка мира расплакалась после финала турнира с участием Рыбакиной

Читайте также

VIP |

О чём не любит говорить Григорий Лепс

Жизнь |

7 самых страшных существ из славянских мифов

Жизнь |

Буду готовить эту красоту все лето! Освежающий десерт из желе «гортензия»



Новости экологии

Приглашаем стать участником Московской недели общественного здоровья!

HeadHunter: московские акушерки зарабатывают в среднем 100 тысяч рублей

Врачи Первой Градской больницы вернули мужчине на место вышедший из орбиты глаз

HeadHunter: акушерки в Москве зарабатывают в среднем 100 тысяч рублей

Новости Крыма на Sevpoisk.ru

Реальные статьи от реальных "живых" источников информации 24 часа в сутки с мгновенной публикацией сейчас — только на Лайф24.про и Ньюс-Лайф.про.



Разместить свою новость локально в любом городе по любой тематике (и даже, на любом языке мира) можно ежесекундно с мгновенной публикацией и самостоятельно — здесь.





Настроение

Советское прошлое не отпускает: Казахстан запитался от российской энергосети, но по высоким ценам