Mustererkennung Archive - Verlag Orthopädie-Technik

„Myo Plus“: innovatives Steuerkonzept für transradiale myoelektrische Armprothesen

5. August 201931. Juli 2020 Verlag OT Armprothetik, Mustererkennung, Myo Plus, Prothesensteuerung

M. Auer, I. Popovic, S. Amsüß
Für die Etablierung von Elektrohänden in der prothetischen Versorgung der oberen Extremität war die Entwicklung der myoelektrischen Steuerung ein essenzieller Erfolgsfaktor. Die Ansteuerung mehrerer Gelenke sowie die erweiterten funktionellen Möglichkeiten multiartikulierender Prothesenhände bringen die klassische myoelektrische Steuerung mit zwei Elektroden allerdings an ihre Grenzen: Eine sequenzielle Planung und Durchführung von Bewegungsabläufen sowie das Erlernen von Umschaltroutinen zur Ausführung unterschiedlicher Griffmuster sind notwendig.

Mögliche Parameter, die mittels präparationsfreier Sensorsysteme abgeleitet werden können.

Fachartikel Peer Review

Funktionalisierte (Pflege-)Betten – das Erbe der Ballistokardiographie? — Von persönlichen Schlaflaboren und intelligenten Möbeln

5. April 201613. Oktober 2020 Verlag OT Ballistokardiographie, funktionalisiertes Pflegebett, Modellbildung, Mustererkennung, nichtinvasives und präparationsfreies Langzeitmonitoring, Sitzen/Lagern

A. Kitzig, G. Stockmanns, R. Viga, A. Grabmaier
Bedingt durch den demografischen Wandel und durch den Anstieg an Zivilisationskrankheiten werden in den nächsten Jahren zusätzliche und alternative Lösungsansätze benötigt, die eine Unterstützung von Patienten und Pflegekräften ermöglichen. Einen Ansatz zur Unterstützung bieten hierbei funktionalisierte Möbel, die durch integrierte Sensorik ein nichtinvasives, für den Patienten unauffälliges und präparationsfreies Langzeitmonitoring erlauben. So kann bereits frühzeitig eine Verschlechterung des Patientenzustands erkannt und diesem entgegengearbeitet werden. Im Rahmen des Artikels werden Ansätze aus Forschung und Wissenschaft sowie bereits als Produkt existierende kommerzielle Systeme vorgestellt, die sich mit dem Patientenmonitoring im Bereich der funktionalisierten Betten befassen.

Prothese. a) EMG-Sensor-Array mit 8 Kanälen für die Analysephase. b) Laminierhilfen für Sensoren am Gipsmodell für den Innenschaft. c) Innenansicht des Innenschaftes der fertigen Prothese. d) Prothese im Endausbau mit elektrischer Rotationseinheit, elektrischer Flexionseinheit und Michelangelo-Hand ohne Kosmetikhandschuh.

Fachartikel Peer Review

Zuverlässigkeitsanalyse intuitiver Prothesensteuerungen der oberen Extremität – Berücksichtigung essenzieller Einflussfaktoren für erfolgreiche prothetische Anwendung

5. Mai 201510. Dezember 2020 Verlag OT Anwendungsbedingung, Armprothetik, EMG, Mustererkennung, Prothesensteuerung, Training

G. Brandmayr, H.-W. van Vliet
Ein Versorgungsprozess, der das Training des Anwenders mit dem Training der Mustererkennung (ME) vereint, maximiert die Performance einer Prothese, aufgebaut aus 2 Handgelenkachsen und einer Hand mit 2 Griffarten. Zu deren Steuerung wurde 8‑Kanal-EMG vom Unterarmstumpf zu je 4 Merkmalen verarbeitet und mit linearer Diskriminanzanalyse klassifiziert. Sowohl die Beschränkung auf intuitive Steuerbewegungen trotz physiologischer Einschränkungen als auch ME-Training unter eingeschränkten Bedingungen im Labor verursachen Fehlfunktionen unter Anwendungsbedingungen. Zur Abhilfe wird die ME stets für die gerade aktuellen Bedingungen neu trainiert. Anhand einer Fallstudie wurde untersucht, ob durch Optimierung der Steuerbewegungen und Einbindung der Anwendungsbedingungen in das ME-Training die Fehlerrate so weit reduziert werden kann, dass die ME trotz EMG-Änderungen zuverlässig über Monate funktioniert. Über einen Zeitraum von 6 Monaten wurden 7 Sitzungen mit variierender Kontraktionsstärke und Armstellung aufgenommen. Bewegungsfehler wurden per Active Error Ratio (AER) und Total Error Ratio (TER) gemessen. Ersetzen der intuitiven Handgelenksflexion mit Ulnarabduktion sowie Ersetzen des Schlüsselgriffes mit dem Werkzeuggriff verringerte die AER von 7,4 auf 2,9 %. Laborbedingungen ergeben eine AER von 1,4 %, die jedoch unter Anwendungsbedingungen auf 12,4 % steigt. Umfassendes ME-Training konnte die AER wieder auf 5,1 % reduzieren. Der Ausschluss niedriger Kontraktionsstärken reduzierte die AER weiter auf 2,8 %. Diese Fallstudie zeigt, dass sich die Steuerung unter Anwendungsbedingungen maßgeblich (9‑fach) verschlechtert. ME-Training und das Optimieren der Steuerbewegungen können diese Einflüsse, inklusive Neuanlegen der Prothese, weitgehend kompensieren.