Bir grup araştırmacı yaptıkları çalışma ile protezlerin işlevlerini artırdılar. Araştırmacılar geliştirdikleri bilgisayar modeli ile uzuv ve protez arasındaki uyumu sağlayarak protezin doğal organ benzeri yeteneklerini geliştirdiler.

Semenderler, denizyıldızı ve örümceklerin hepsi bir süper güce sahip: uzuvlarını yeniden canlandırabiliyorlar. Ne yazık ki, insanlar henüz kendini yenileme yeteneğine sahip değiller, bu da ampüte hastaların protezler dışında başka alternatifleri olmadığı anlamına geliyor. Günümüzde gelişen teknolojiyle beraber üretilen protezler çok daha iyi olsa da, halen birçok dezavantaja da sahip. Ancak, North Carolina State University'deki biyomedikal mühendislik programı ve Chapel Hill'deki Kuzey Carolina Üniversitesi tarafından ortak yapılan yeni araştırmalar sayesinde bu konuda büyük iyileştirmeler sağlanmış olabilir. Ekibin çalışmaları IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering dergisinde yayımlandı.

Protezlerin asıl amacı, kullanıcının organik bir ekstremite ile yapabildikleri herşeyi kolayca yapabilmesini sağlamaktır. Bu, kullanıcının düşüncelerini protez uzuvda eyleme dönüştürmek için bir yol bulmayı gerektir (örneğin, kullanıcının bardağı yerinden kaldırmayı düşünmesi üzerine protezin bardağı kadırması). Çoğu geliştirici, beyin ve protez arasındaki bu iletişimi sağlamak için makine öğrenmesini kullanıyor : ampute hastanın beyni hala eksik uzvun yerinde olduğunu düşündüğü için kaslara aynı sinyalleri gönderiyor. Hasta, zihinsel olarak aynı hareketi tekrar tekrar yapıyor, böylece protez uzva kas aktivitesindeki kalıpları öğretiyor ve protezin buna uygun tepki vermesini sağlayabiliyor. Bu etkili bir teknik, ama ideal olmaktan uzak.

Yeni araştırmanın liderlerinden Helen Huang, "Örüntü tanıma (pattern recognition) yöntemi, hareket kalıplarının öğretilmesini, yani hastaların protezlerini uzun bir eğitim sürecinden geçirmelerini gerektirir. Bu süreç hem yorucudur hem de uzun zaman alır. Örneğin aynı el / bilek hareketini yapmak için gereken sinir-kas sinyalleri, vücut duruşumuzu her değiştirdiğimizde değişmektedir. Bu durumda sadece makine öğrenmesine güveniyorsak, proteze aynı şeyi yapmayı birden çok kez öğretmemiz gerekir ve bu çoklu öğretmeyi her bir vücut duruşu için ayrı ayrı, vücudumuz terli iken, terli değilken.. vs gibi her türlü değişen koşulda da tekrarlamalıyız." diyor.

Huang ve meslektaşları bu zaman alıcı süreçten kurtulmak için kullanıcıya özel olarak önkol, bilek ve elin genel kas-iskelet sistemini içeren bir bilgisayar modelini geliştirdiler. İlk olarak altı sağlıklı gönüllünün ön kollarına elektromiyografi sensörlerini (kas dokusundaki elektriksel aktiviteyi kaydeden sensörler) yerleştirdiler. Ardından, gönüllüler elleriyle ve kollarıyla çeşitli hareketler yaparken iletilen sinyalleri izleyip kaydettiler. Daha sonra da bu verileri kullanarak, kullanıcı ile protezi arasında bir aracı görevi gören bilgisayar yazılım modellerini yarattılar.

Huang, "Geliştirdiğimiz bilgisayar modeli, kasların, eklemlerin ve kemiklerin yerini alıyor ve el ile el bileğinin sağlıklı ve yerinde olduğu zamandaki hareketlerini hesaplıyor. Sonra bu verileri protez el ve bileğe aktarıyor ve protez bu hareketleri koordineli ve gerçek zamanlı olarak, oldukça doğal ve akıcı şekilde gerçekleştiriyor" diyor.

Modelin ön testleri hem sağlıklı gönüllülerde hem de transradial (dirsek altı) ampute hastalarda, çok az eğitim gerektirerek ve beklenen tüm hareketlerin başarı ile gerçekleştirilmesi ile tamamladı. Araştırmacılar şimdi klinik deneylere geçmeden önce daha fazla test için ek gönüllüler arıyorlar. Huang'a göre testler birkaç yıl sürecek, ancak alınan sonuçlar beklendiği gibi olursa bu yeni yaklaşım protez teknolojisini bir sonraki çağa taşıyacak.

Kaynak: https://futurism.com/prosthesis-hand-computer-model/

IEEE:The Institute of Electrical and Electronics Engineers