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大脑控制的外骨骼可使四肢瘫痪的人恢复行走和操作物体

2019-11-06 10:53:58
[摘要] 格勒诺布尔大学的科学家们花了两年的时间令一个四肢瘫痪的人用一个大脑控制的ai外骨骼来移动他的手臂和腿,甚至在有保护的前提下走路爬楼梯。然后,他们开始使用深度学习ai来识别、学习和增强患者用于每个动作和

格勒诺布尔大学的科学家花了两年时间让四肢瘫痪者使用大脑控制的人工智能外骨骼来移动胳膊和腿,甚至在保护下走上楼梯。这位28岁的病人患有颈髓损伤,这使他从肩膀的高处瘫痪。当他进入实验室时,他只能移动二头肌和右手腕,所以他只能使用极其有限的操作方法来控制轮椅并完成更多的动作。

研究人员在他头部两侧大脑和皮肤之间植入了一个64电极传感器,可以读取和感知运动皮层的大脑活动。然后,他们开始使用深度学习人工智能来识别、学习和增强病人对每一个动作和命令的大脑活动,从而训练病人移动虚拟肢体,就像操作视频游戏一样。

病人首先学会了完成简单的任务,比如打开和关闭开关,然后逐渐能够在屏幕上左右移动乒乓球拍。然后,他最终用虚拟现实头盔设备完成了虚拟肢体上的肌肉运动。这些动作的复杂性开始增加,控制界面被转移到机械外骨骼上。该装置有14个不同的关节,并提供14个不同的运动自由度。它使病人能够移动他们的胳膊和腿。在一次练习中,他能够用双手伸出,触摸立方体上的目标,以八个自由度移动手臂,并正确旋转手腕,在这些测试中显示出71%的成功率。

在另一项测试中,患者使用外骨骼向前移动,但这项操作的大脑指令是简单的启动/停止开关,而不是更复杂的肌肉和肢体运动。然而,他在39次训练中设法爬了480步,总高度为145米(476英尺)(外骨骼系在屋顶上以防摔倒)。

格勒诺布尔大学名誉教授兼cena实验室临床执行委员会主席阿利姆-路易·贝纳比德(alim-louis benabid)教授表示,患者“认为他快速增加的假体流动性是有益的”,但他的进步并没有改变他的临床状况。

可以看出,目前,脑-机接口仍然相当粗糙。即使使用侵入性植入物,也很难破译来自感觉运动皮层的电信号。此外,尽管该系统比以前的许多尝试更强大,但它仍然需要至少每7周重新校准一次。

深度学习人工智能可能被证明是从大脑扫描设备的大量数据中发现模式的一个有价值的工具。像埃隆·马斯克的neuralink这样的公司声称正在开发能够以比目前更高的灵敏度读取大脑活动数据的设备技术,从而进一步改善效果。研究团队继续与外骨骼研究和开发机构合作,下一个目标是让患者“不用吊顶系统就能自动行走和平衡”

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