Was kann moderne Technologie für Amputierte tun? Von den ursprünglichen Gliedmaßen

Produziert von: Science Popularization China

Autor: Hu Xuhui ( Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology, Chinesische Akademie der Wissenschaften )

Hersteller: China Science Expo

Wenn am frühen Morgen der Wecker klingelt, schalten Sie ihn aus, stehen auf, putzen sich die Zähne, binden Ihre Schuhe und machen sich fertig zum Ausgehen ... Dies ist eine Szene, mit der die meisten Menschen täglich konfrontiert werden. Wenn Sie aufmerksam genug sind, werden Sie feststellen, dass die Grundlage all dieser Aktivitäten der flexible Einsatz der Hände der Menschen ist. Im wirklichen Leben haben die Hände weitaus mehr Funktionen. Es kann uns auch dabei helfen, uns präziser auszudrücken und sogar zu einem kulturellen Symbol werden.

Für die meisten Menschen sind dies alltägliche Handlungen, für andere hingegen sind sie äußerst schwierige oder sogar unmögliche Aufgaben – es handelt sich um Menschen mit Handbehinderungen. Eine Krankheit, ein Unfall oder auch angeborene Faktoren können Probleme mit den Händen verursachen und dazu führen, dass sie nicht mehr normal benutzt werden können. Angesichts dieser Situation greifen die Menschen immer auf verschiedene Hilfsmittel zurück, von denen Prothesen möglicherweise die hilfreichsten sind.

Heute ist der nationale Tag der Menschen mit Behinderung. Lassen Sie uns darüber sprechen, was moderne Technologie für Amputierte tun kann.

(Bildquelle: Veer-Fotogalerie)

1. Entwicklung der Handprothesentechnologie

Wenn wir Prothesen für die oberen Gliedmaßen nach der Anzahl ihrer Funktionen klassifizieren, sollten dekorative Prothesen diejenigen mit den einfachsten Funktionen und den günstigsten Preisen sein. Es besteht normalerweise aus Silikon und sieht gut aus und fühlt sich gut an, aber wie der Name schon sagt, ist das auch schon alles.

(Quelle des Bildes der dekorativen Handprothese: Veer Gallery)

Der praktischere Mainstream-Typ von Prothesen ist derzeit die kabelgesteuerte Handprothese. Es wird normalerweise in Form eines Riemens getragen, der um die Schultern des Benutzers gebunden wird. Die an den Schultern des Benutzers befestigten Gurte reichen bis zu den Fingergelenken der Prothese. Der Benutzer kontrolliert die Spannung des Zugseils, indem er das kontralaterale Schulterblatt bewegt, um ein Greifen zu erreichen. Allerdings ist das Tragen umständlich, die Reibung schmerzt bei Bewegungen und es bedarf umfangreicher Übung, um sich an die kontraintuitiven Bedienungsmethoden zu gewöhnen.

Prinzip der kabelgesteuerten Prothesenhandsteuerung

Bildquelle: Referenz [1]

Wenn wir die horizontale Achse zur Darstellung der Benutzerfreundlichkeit und die vertikale Achse zur Darstellung der Funktionalität verwenden, werden wir feststellen, dass zwischen dekorativen Prothesen, kabelgesteuerten Prothesen und normalen Gliedmaßen immer noch eine große Lücke besteht. Wenn wir einen neuen Prothesentyp schaffen wollen, der in puncto Funktionalität und Bedienkomfort dem Original möglichst nahe kommt, ist eine für den Benutzer intuitive Steuerung der Prothese und gleichzeitig eine Steigerung der Bewegungseigenschaften erforderlich. Um dies zu erreichen, müssen wir vielleicht zunächst verstehen, wie wir unsere Gliedmaßen auf Hinweise untersuchen.

Funktionalität und Bedienkomfort Verteilung von dekorativen Prothesen und kabelgesteuerten Prothesen

(Bildquelle: vom Autor selbst erstellt)

2. Wie kontrollieren Menschen die Bewegungen ihrer natürlichen Gliedmaßen?

Die Grundeinheit der Informationsübertragung im menschlichen Körper ist das Neuron, das über Dendriten von vorgelagerten Neurotransmittern beeinflusst wird. Nach dem Eintritt in einen angeregten Zustand öffnen sich die Natriumionenkanäle auf der Membran und es strömen zahlreiche positiv geladene Natriumionen ein, von denen einige in den Axonteil mit niedrigerem Potenzial gedrückt werden. Durch Natriumionen stimuliert, öffnen sich die Natriumionenkanäle am Axon nach und nach bis zum Axonterminal. Calciumionen am Axonterminal binden an Proteine ​​und setzen Neurotransmitter in Vesikeln frei, und die freigesetzten Neurotransmitter beeinflussen nachgeschaltete Zielzellen.

Motorischer Nervensignalprozess

(Bildquelle: Referenz [1])

Wenn wir diesen Prozess aus der Perspektive der Änderungen des Membranpotentials in einem Diagramm vereinfachen, sieht er ungefähr so ​​aus:

Aktionspotentialwellenform einer einzelnen Motoreinheit

(Bildquelle: Referenz [1])

Diese transmembranöse Potentialpulsation mit einer speziellen Wellenform wird als Aktionspotential bezeichnet. Obwohl der Übertragungsprozess aufgrund von Unterschieden in der Axonstruktur und Neuronenlänge nicht genau derselbe ist, können wir unser Nervensystem im Allgemeinen als eine Art Informationsautobahn betrachten: Signale werden vom Gehirn gesendet, über das Rückenmark an das periphere Nervensystem übertragen und steuern schließlich die Kontraktion der entsprechenden Skelettmuskulatur, um die entsprechenden Aktionen auszuführen. Der Verlust von Gliedmaßen bedeutet, dass das Gehirn noch immer Signale sendet, die Nerven noch immer Signale übertragen und die Muskeln sich noch immer zusammenziehen, das entsprechende Empfangsende jedoch offline ist.

3. Wie kontrollieren Amputierte die Bewegung ihrer Prothesen?

Nachdem man dies verstanden hat, scheinen die Dinge klarer zu werden. An diesem Punkt fragen sich einige kluge Freunde vielleicht: Da die Signale vom Gehirn erzeugt werden, können wir dann nicht einfach das Gerät zur EEG-Signalerfassung in das Gehirn implantieren, um die Informationen zu lesen und sie dann in Maschinenanweisungen umzuwandeln, die die Prothese ausführen kann? Tatsächlich ist dieser Prozess zwar leicht gesagt, aber äußerst schwierig umzusetzen – und genau das untersucht derzeit die modernste Gehirn-Computer-Schnittstellentechnologie.

Brain-Computer-Interface-Technologie (Bildquelle: veer Gallery)

Das Problem dieser Technologie besteht darin, dass zunächst für die Implantation des Geräts zur EEG-Signalerfassung in das Gehirn eine invasive Gehirn-Computer-Schnittstellenoperation erforderlich ist. Dieser chirurgische Eingriff birgt ein enormes Schadenspotenzial und das Risiko einer physiologischen Abstoßung. Darüber hinaus gibt es zahlreiche ethische Probleme (wie etwa im Hinblick auf die Privatsphäre). Zweitens ist die Technologie zur Signalerfassung und -dekodierung derzeit noch sehr unausgereift. Wie lassen sich EEG-Signale korrekt identifizieren und wie lassen sich diese Signale dekodieren? Dies sind alles ungelöste Probleme; Darüber hinaus wird das Erfassungsgerät auch nach erfolgreicher Implantation nach und nach von Gliazellen umhüllt, was die Genauigkeit der Signalerfassung erheblich beeinträchtigt. Dieses Problem lässt sich nur durch eine erneute Öffnung des Schädels lösen. Daher befinden sich invasive Gehirn-Computer-Schnittstellen derzeit noch in der theoretischen Forschungs- und Experimentalphase der Technologie. Es ist unserem Leben nicht näher als die Kolonisierung des Mars.

Zwar gibt es bereits nichtinvasive Gehirn-Computer-Schnittstellen auf der Basis von Elektroenzephalografie und transkranieller Magnetstimulation, doch selbst ohne Berücksichtigung der Tragbarkeit wäre die nichtinvasive Suche nach lokalen Gliedmaßensignalen in der Nähe des Zentralprozessors des menschlichen Körpers, wie Professor Xu Kedi von der Zhejiang-Universität sagte, vergleichbar mit der Suche nach der Stimme eines bestimmten Sängers im Gesang eines Chors.

Obwohl es schwierig ist, Signale der Gliedmaßen im Gehirn zu erkennen, heißt das nicht, dass es unmöglich ist. Auf dem Weg der Signale vom Gehirn trennt sich das auf die jeweilige Extremität gerichtete Aktionspotential von den anderen Signalen, erreicht schließlich die Muskelverbindung und strahlt entlang der Muskelfasern nach beiden Seiten aus. Bei Oberkörperprothesen wird die Vertikalität des Signals hier deutlich höher sein. Darüber hinaus breitet sich das Aktionspotential der Muskelfasern auch entlang des Unterhautgewebes, beispielsweise des Fettgewebes, auf die Hautoberfläche aus. Dies bringt die gute Nachricht, dass physiologische elektrische Signale, die mit der Trainingsabsicht in Zusammenhang stehen, ohne invasive Mittel auf der Hautoberfläche erfasst werden können. Da diese Signale von Muskeln stammen, werden sie als oberflächliche elektromyografische Signale bezeichnet[3].

Das Signal ist bereits vorhanden und es klingt, als müssten wir lediglich die elektromyografischen Signale an der Oberfläche des Stumpfes des Amputierten dekodieren und sie in entsprechende mechanische Befehle umwandeln, die die Prothese ausführen kann. Allerdings ist die Dekodierung von Oberflächen-Elektromyographiesignalen keine leichte Aufgabe.

Prinzip der elektromyographischen Signalerzeugung

(Bildquelle: Referenz [1])

4. Wie werden die elektromyografischen Signale von Stumpfgliedmaßen dekodiert?

Um besser zu verstehen, wie Wissenschaftler die in elektromyografischen Signalen enthaltene Bewegungsabsicht entschlüsseln, betrachten wir zunächst ein einfacheres Beispiel.

Wenn die dreidimensionalen Modellmerkmale in der Abbildung ein Tonsignal darstellen, besteht unsere Aufgabe darin, zu analysieren, welche Instrumente darin verwendet werden. Offensichtlich haben die Leute dadurch keine Ahnung. Obwohl die Informationen in diesem Bild umfangreich genug sind und die drei Hauptinformationsarten Zeit, Frequenz und Lautstärke auf einen Blick erkennbar sind, ist es dennoch nicht möglich, zwischen den Arten von Musikinstrumenten zu unterscheiden.

Dreidimensionales Modell eines Tonsignals hinsichtlich Zeit, Frequenz und Lautstärke

(Bildquelle: Referenz [1])

Wenn wir dieses Modell aus einem anderen Blickwinkel betrachten, ist die horizontale Achse die Frequenz und die vertikale Achse die Lautstärke. Wir können die Frequenzgangkurve dieses Lieds zu einem bestimmten Zeitpunkt erhalten, die die lineare Überlagerung der Frequenzgangkurven jedes Instruments zu diesem Zeitpunkt ist. Mit anderen Worten: Wenn wir mit den Frequenzgangkurvenmodellen verschiedener Musikinstrumente vertraut sind, können wir anhand dieser bestimmen, welche Instrumente in diesem Moment enthalten sind. Natürlich kennt sie in Wirklichkeit jeder von uns (aber nicht in Form von Audiowellenformen), da unser Gehirn eine große Anzahl solcher Modelle gespeichert und erfolgreich Modellmerkmale daraus extrahiert hat. Deshalb können wir die Verzerrung, Übersteuerung und anderen Effekte von E-Gitarren zwar stark variieren, sie aber dennoch durch das Gehör unterscheiden.

Zusammensetzung elektromyographischer Signale und entsprechender Aktionspotentiale motorischer Einheiten

(Bildquelle: Referenz [1])

Schauen wir uns nun dieses Elektromyographie-Signaldiagramm noch einmal an. Obwohl es immer noch beängstigend ist, scheint es uns einige Hinweise zu geben. Wir wissen bereits, dass es sich um die lineare Überlagerung der elektromyografischen Signale mehrerer motorischer Einheiten handelt. Wenn wir also das elektromyografische Signalmodell dieser motorischen Einheiten erhalten und die Merkmale extrahieren können, können wir umgekehrt die in diesem Abschnitt gemischter Signale enthaltene Handlungsabsicht bestimmen und ausführen. Derzeit ist es jedoch nicht möglich, genügend Modelle zu beschaffen. Dieses Problem ist theoretisch nicht unlösbar und viele Praktiker haben hart daran gearbeitet. Der derzeit gängigere technische Ansatz ist die blinde Quellentrennung auf der Grundlage unabhängiger Analysemethoden. Das klingt ziemlich obskur, also lasst uns noch einmal auf diese Musik zurückkommen. Vorausgesetzt, wir wissen nichts über Rockmusik und ihre Instrumente, ist es für uns schwierig zu erkennen, welche Klänge vom selben Instrument stammen. Beispielsweise können die hohen Töne eines Basses und die tiefen Töne einer Gitarre so interpretiert werden, als kämen sie vom selben Instrument.

Wie erkennen wir also den Unterschied? Die Antwort ist, mehr zuzuhören.

Öffnen Sie die Musiksoftware und hören Sie sich weitere Songs dieser Band an, indem Sie die verschiedenen Abschnitte vergleichen. Gleichzeitig müssen Sie bei der synchronen Tonaufnahme auch die gemischten Audiosignale erfassen, die von der Vorderseite verschiedener Instrumente kommen. Auf diese Weise können Sie durch die allgemeine Klassifizierung der Klangfarbe in Kombination mit den Entfernungsinformationen des von verschiedenen Mikrofonen erfassten Instrumenten-Audios genau unterscheiden, welche Klänge von welchen Instrumenten stammen. Dasselbe gilt für die blinde Quellentrennung auf Basis unabhängiger Analysen. Die Mikrofone an verschiedenen Positionen erfassen lineare Überlagerungen unterschiedlicher Gewichte dieser Instrumentensignale, und diese Gewichte bilden eine Matrix. Solange die Anzahl der Mikrofone größer oder gleich der Anzahl der Musikinstrumente ist und durch kontinuierliche Iteration eine möglichst realistische Matrix erhalten wird, können die gemischten Signale dieser unbekannten Instrumente wie zuvor durch Lösen der Matrixgleichung zerlegt werden.

Die blinde Quellentrennung findet Anwendung in der Musiktrennung, der Mensch-Computer-Sprachinteraktion usw. Der technische Weg ist vorhanden und es gibt relativ ausgereifte kommerzielle Anwendungen im Audiobereich. Sieht alles wunderschön aus, nicht wahr? Aber im Beispiel der Musik haben wir über eine Prämisse gesprochen, nämlich, dass die Anzahl der Mikrofone an verschiedenen Positionen größer oder gleich der Anzahl der Musikinstrumente sein muss. Um diesen Satz zu übersetzen, muss die Anzahl der Signalsammler größer sein als die Anzahl der Quellsignale, und je kleiner die relative Anzahl der Sammler ist, desto mehrdeutiger wird das Ergebnis sein. Dies lässt sich im Audiobereich, wo die Zahl der Quellsignale gering ist, normalerweise leicht erreichen. Beim menschlichen Körper liegt die Zahl der motorischen Einheiten, die direkt unterhalb des Ellenbogens als Quellsignale dienen, jedoch bereits bei Tausenden. Es ist völlig unrealistisch, eine entsprechende Anzahl von Kollektoren in eine Prothese einzubauen.

Was also tun? Die Antwort könnte ein Kompromiss sein, und genau das tut der am weitesten verbreitete dritte Typ einer Handprothese, die myoelektrische Handprothese. Es erfasst oberflächliche EMG-Signale von der Beuge- und Streckseite über zwei EMG-Sensoren, führt eine Hüllkurvenanalyse der erfassten EMG-Signale durch, faltet die Kurve unterhalb der horizontalen Achse und extrahiert dann niederfrequente Merkmale. Dies reicht aus, um die drei Gesten der Handgelenksumkehr, Handgelenksumkehr und des Greifens zu erkennen. Darauf aufbauend sind in der Prothese verschiedene im Leben häufig verwendete Gesten voreingestellt und können bei der Verwendung je nach Szenario hin- und hergeschaltet werden. Genau wie wir es in der Musik-App machen: vorheriges Lied, nächstes Lied, abspielen. Obwohl die Steuerung im Vergleich zu kabelgesteuerten Prothesen noch nicht intuitiv genug ist, ermöglichen myoelektrische Prothesen geschickte Operationen mit mehreren Gesten.

Das Steuerungsprinzip bestehender kommerzieller myoelektrischer Handprothesen

(Bildquelle: Referenz [1])

Bisher haben wir die Produkte auf dem Markt für Oberarmprothesen kurz vorgestellt. Gibt es zu diesem Zeitpunkt irgendwelche Reue? manche. Sobald die Amputationsstelle beispielsweise in den Oberarm gelangt, ist diese Lösung nicht mehr anwendbar. Ein weiteres Beispiel: Die intelligente bionische Hand kann Temperatur, Kraft, Position usw. immer noch nicht wie eine echte Hand erfassen.

Darüber hinaus gibt es bei der praktischen Anwendung der Gestenerkennung auf Basis elektromyografischer Signale noch immer Probleme. Beispielsweise können Gliedmaßenbewegungen und Kompression der Haut durch die Rezeptorhöhle Bewegungsartefakte im elektromyografischen Signal erzeugen. Dies liegt daran, dass das elektrische Signal das Unterhautgewebe durchdringen muss, um an die Hautoberfläche übertragen zu werden, und dass durch die Kompression die Morphologie des Unterhautgewebes verändert wird. Es ist, als ob der Schall während der Ausbreitung plötzlich das Medium wechselt, wodurch das elektrische Signal verzerrt wird und die Analyse erschwert wird. Dies ist jedoch tatsächlich die aktuelle Situation der kommerziellen myoelektrischen Prothesen.

5. Welche Handprothese ist für Amputierte die bessere Wahl?

Bisher haben wir die drei gängigsten Arten von Handprothesen auf dem Markt vorgestellt, darunter die dekorative Handprothese, die kabelgesteuerte Handprothese und die myoelektrische Handprothese. Sind myoelektrische Prothesen also derzeit definitiv besser als Traktionsprothesen? Myoelektrische Prothesen können mehr Gesten ausführen, um mit verschiedenen Szenarien fertig zu werden. Man kann also sagen, dass es technisch vorteilhafter ist. Wir haben jedoch noch nicht über ein wichtiges Merkmal des Produkts als Handelsware gesprochen, nämlich den Preis der myoelektrischen Prothese.

Da Prothesen derzeit individuell an den einzelnen Menschen angepasst werden müssen, belaufen sich die kombinierten Arbeits- und Materialkosten für Traktionsprothesen auf Tausende von Yuan. Die Forschungs- und Entwicklungskosten myoelektrischer Prothesen sind sogar noch höher. Im Vergleich zu Massenkonsumgütern ist es offensichtlich viel schwieriger, die Kosten für myoelektrische Prothesen der oberen Extremitäten durch Skalierung zu senken. Derzeit liegt der Durchschnittspreis für fortschrittliche ausländische myoelektrische Handprothesen in China bei etwa 200.000 bis 300.000 RMB, und der Kanalpreis kann in einigen Gebieten 500.000 RMB übersteigen. In Extremfällen erhalten Sie möglicherweise sogar ein Angebot von 700.000 Yuan. Inländische Marken haben offensichtliche Vorteile beim Vertriebskanalmanagement und der Verkaufspreis beträgt etwa 1/5 dieses Betrags. Aber billig ist es natürlich immer noch nicht. Tatsächlich ist die Arbeitsfähigkeit eines Menschen, der einen Arm verliert, stark eingeschränkt, sodass das tatsächliche verfügbare Pro-Kopf-Einkommen von Unterarmamputierten sehr niedrig ist. Doch teurere und technologisch fortschrittlichere Prothesen können die fehlende Arbeitskraft des Benutzers nicht wirksam ersetzen.

In einem Artikel mit dem Titel „Schlüsselfaktoren für die Abschaffung von Oberarmprothesen“ stellte Dr. Elaine Biddiss fest[7], dass etwa 20 % der Benutzer ihre Oberarmprothesen innerhalb von zwei Jahren absetzen. In einem anderen Artikel, der sich hauptsächlich an Menschen mit Gliedmaßenbeeinträchtigungen in Norwegen richtet, präsentierte Dr. Kristin Østlie ähnliche Daten und fügte hinzu, dass, da „Tragen“ als „Benutzen“ gilt, eine beträchtliche Anzahl behinderter Menschen in der statistischen Bevölkerung Prothesen nur zur Zierde verwenden, sodass die funktionale Nutzungsrate von Prothesen tatsächlich niedriger ist.

Daher können kabelgesteuerte Prothesen Amputierte auch dann im Alltag unterstützen, wenn die wirtschaftlichen Bedingungen eingeschränkt sind oder die myoelektrischen Signale schwach sind. Wenn höhere Ansprüche an Ästhetik und Funktionalität bestehen und die EMG-Signale des Stumpfes den Anforderungen an eine Prothesensteuerung genügen, empfiehlt sich eine myoelektrische Prothesenhand. Wenn Ihnen die natürliche Integrität des Aussehens der Gliedmaße wichtiger ist, ist das realistischere Aussehen der kosmetischen Hand zu diesem Zeitpunkt dennoch eine Überlegung wert.

Natürlich wird die kontinuierliche Weiterentwicklung von Wissenschaft und Technologie Menschen mit Behinderungen definitiv mehr Komfort bieten und ihnen eine vielfältige Zukunft ermöglichen.

Quellen:

1. „Welche Möglichkeiten haben Amputierte derzeit? Und was kostet es?“ (2023) Bilibili 大氣免成_1004 (autorisiert)

2. „Forschungsausgabe 3 zu Hilfsmitteln: Geschichte, aktuelle Situation und Perspektiven der Prothetik und Orthetik in meinem Land“ (2020) Nationales Forschungszentrum für Rehabilitationshilfsmittel

3. Die Extraktion neuronaler Strategien aus dem Oberflächen-EMG. (2004) Dario Farina et al.

4. Unabhängige Komponentenanalyse: Eine Einführung. (2018) Tharwat Alaa.

5. Forschung zu Schlüsseltechnologien der Mensch-Maschine-kollaborativen geschickten myoelektrischen Prothese (2022) Hu Xuhui

6. Die Extraktion neuronaler Informationen aus der Oberflächen-ENG zur Steuerung von Oberarmprothesen: Neue Möglichkeiten und Herausforderungen. (2014) Dario Farina, et al.

7. Prothesen für die oberen Gliedmaßen: Kritische Faktoren für den Verzicht auf Geräte. (2007) Elaine Biddiss, et al.

8. Prothesenabstoßung bei Patienten mit Amputationen größerer oberer Gliedmaßen: eine bevölkerungsbasierte Untersuchung. (2012) Kristin Østlie et al.