Sperimentare con la trasmissione dei segnali EMG alle mani protesiche mioelettriche stampate in 3D
Gli amputati hanno alcune scelte quando si tratta di mani protesiche stampate in 3D, per quanto riguarda se l’arto artificiale è gestito da meccanica o segnali neurologici. Stiamo anche vedendo esempi di mani protesiche mioelettriche stampate in 3D , che è un arto artificiale alimentato esternamente controllato dai segnali elettrici che sono generati naturalmente dai nostri muscoli.
Un gruppo di ricercatori del Gujarat Institute of Technology e del Government Engineering College, entrambi in India, ha recentemente pubblicato un documento intitolato ” Trasmissione wireless di elettromiografia (EMG) segnali per azionare 3D Stampato Myo-Electric Hand “, che spiega il loro nuovo metodologia di trasmissione di segnali elettromiografici (EMG) a una mano protesica mioelettrica stampata in 3D.
L’abstract dice: “A volte in caso di particolari amputati, il recupero dei segnali EMG da parte dei sensori non è possibile da quei muscoli distrutti, ma l’EMG generato da muscoli sani oltre a quello può essere utilizzato per la trasmissione dei segnali. L’obiettivo di questa ricerca è di generare la nuova tecnica per trasmettere i segnali EMG senza filo da qualsiasi muscolo sano adeguato. In questa metodologia, abbiamo utilizzato il sensore EMG per rilevare i segnali EMG, che eseguono un’attività di pre-elaborazione e l’estrazione in primo piano sui segnali EMG utilizzando un microcontrollore. Quella uscita estratta quindi applicata al circuito di trasmissione del telecomando universale come ingresso che invia i segnali al circuito ricevitore, i segnali di uscita da quel circuito ricevitore direttamente applicato al servomotore di una mano protesica mioelettrica.
I ricercatori hanno scritto che le mani mioelettriche sono più affidabili e precise, e che gli amputati possono configurare il movimento delle mani in modo molto più naturale, con più libertà. Le mani mioelettriche basate sull’EMG sono popolari sul mercato, perché sono più efficienti. Puoi vedere come la mano protesica mioelettrica stampata in 3D della squadra, che è controllata tramite trasmissioni EMG wireless, funziona nello schema seguente.
Schema a blocchi del controllo EMG wireless per la mano protesica
Il team ha condotto i loro esperimenti sulle mani giuste di sei persone, di età compresa tra 21 e 24 anni, che non erano diversamente abili e due con amputazione al di sotto del gomito. Poiché tutti i soggetti presentavano importanti differenze nel grasso corporeo, i risultati del segnale elettrico che alimentava la protesi venivano alterati leggermente più del normale.
I segnali EMG sono associati alla contrazione del muscolo e ai movimenti di rilassamento, ma i segnali del corpo sono a basso potenziale, quindi sono necessari circuiti amplificatori e filtri per eliminare rumori inutili. Gli strumenti di analisi EMG tradizionali utilizzano spesso elettrodi ad ago dolorosi, ma l’ideologia EMG wireless può aiutare in situazioni in cui non è possibile ottenere segnali adeguati attraverso i muscoli per vari motivi, come affaticamento muscolare e reazioni allergiche. In questo esperimento, per il campionamento del segnale è stato utilizzato un microcontrollore con ADC incorporato da 8 bit (convertitore analogico-digitale), mentre un circuito di pilotaggio del motore ha controllato la quantità di tensione e corrente fornita per azionare il motore.
“Esistono molti moduli e terminologia disponibili sul mercato come la connettività Bluetooth e Wi-Fi. Ma la preoccupazione più significativa intrapresa dal nostro studio è che tutti i moduli richiedono il consumo di energia di base e il primo abbinamento e in tal caso ciò non risulta essere più utile a causa di alcuni problemi di connettività. Pertanto, lo sviluppo di unità wireless basate su RF ha optato per il nostro team “, hanno scritto i ricercatori. “Poiché avevamo utilizzato quasi 5 servomotori, abbiamo bisogno di sviluppare un TX wireless multicanale in grado di controllare fino a 5 diversi dispositivi o motori. Il concetto di Wireless TX si basa sulla trasmissione del nostro segnale a bassa frequenza da un’estremità all’altra mediante la modulazione con una frequenza portante predeterminata che ha un’alta frequenza che può trasmettere il segnale su un ampio intervallo, anche le protesi non richiedono un intervallo così elevato.
Il team ha notato che con la stampa 3D delle mani, ci sono più opportunità di progettare parti accurate per ottenere buoni risultati. Hanno utilizzato una stampante Makerbot 3D per estrarre le mani da ABS e PLA, con riempimento del 90-100% e velocità di stampa normale. Sono stati utilizzati supporti e le mani sono state lucidate per una migliore estetica complessiva. Ogni mano aveva le dita metacarpali e un recinto, un polso e un anello del polso, insieme a un pezzo standard sotto il gomito per racchiudere e collegare la struttura in modo da poter muovere le dita.
Per saperne di più sui muscoli dei partecipanti e scoprire quali hanno generato il segnale in maniera predominante, è stata eseguita un’analisi dello spettro EMG su ciascuna persona prima che i sensori muscolari venissero posizionati sulle loro braccia. Ciò consentirebbe loro di evitare segnali inconsistenti.
Uno degli amputati non è riuscito a generare un segnale EMG dal gomito inferiore, probabilmente a causa della distruzione muscolare o della mancanza di esercizio di fisioterapia.
“La mano protesica basata su EMG wireless può essere considerata significativa per entrambe le condizioni, sia per chi soffre di disarticolazione del polso sia per lo standard sopra il gomito”, hanno concluso i ricercatori.
“Il metodo wireless isola completamente la parte del sensore e dell’attuatore perché viene comunicata solo tramite la rete a radiofrequenza che funziona a bassa potenza.
“In generale, avevamo preso l’osservazione che si tratta di una nuova tecnologia per trasferire il segnale EMG da muscoli sani piuttosto che amputare la mano al sensore per azionare la mano protesica”.
Coautori del documento sono Sunny M. Patel, Dinesh R. Damodar, Chintan A. Patel e Raj B. Patel.
