CC BY
9я А SsSEsE ФИЗИКА БИОЛОГИЧЕСКИХ И МЕДИЦИНСКИХ ПРИЛОЖЕНИЙ
Управление бионическим протезом на основе датчиков электромиограммы
Чиркова Я.Д., Деева О.К., Букреева Е.А.
Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ, Москва Е-mail: [email protected]
DOI: 10.24412/cl-35673-2024-1-210-212
Исследование посвящено разработке и созданию модели протеза верхней конечности, использующей электромиограмму действующей руки как источник сигналов для управления односхватовым протезом кисти руки.
В настоящее время активное внедрение высокотехнологичных систем в сферу медицины и здравоохранения требует поиска новых путей диагностики заболеваний, наблюдения за состоянием пациента и повышения качества жизни человека. Использование датчиков электромиограммы (ЭМГ) [1] и обработка результатов такого исследования позволяет осуществить множество инновационных решений задач в сферах послеоперационного восстановления и протезирования: общий анализ работы мышц пациента, мониторинг состояния мышц пациентов, находящихся в коме, выявления аномалий биомеханики движений человека или животного.
Объектом исследования является электрическая активность мышц верхней конечности и способы ее регистрации и использования в медицинских целях. Также в процессе работы были изучены особенности работы ЭМГ-датчика и способы программной обработки сигналов.
Поверхностная ЭМГ, используемая в данном исследовании, оценивает функцию мышц путем регистрации мышечной активности с поверхности кожи над мышцей. Для исследований использовали три электрода, которые прикрепляли к руке. На сигнал, считанный поверхностными электродами, значительно влияет глубина подкожной клетчатки в месте расположения электрода, которая может значительно варьироваться в зависимости от веса пациента.
ЭМГ датчик регистрирует электрический потенциал, генерируемый мышечными клетками в момент их активности. Сигнал имеет достаточно сложную форму с большим уровнем низкочастотных и высокочастотных помех. Амплитуда колебаний
22-24 октября 2024 г.
потенциала мышцы, как правило, не превышает нескольких милливольт, а их длительность — 20-25 мс.
Для демонстрации результатов исследования была разработана модель протеза верхней конечности, которая позволяет сжимать и разжимать кисть протеза посредством напряжения мышц свободной руки пациента. Устройство (рис. 1) состоит из датчика ЭМГ AD8232 с тремя электродами, платы Arduino UNO [2], шагового двигателя с платой управления и модели протеза, соединенными пальцами которой с помощью шагового двигателя можно управлять.
Рис. 1. Структурная схема устройства управления.
Была написана программа для обработки сигнала, поступающего с ЭМГ датчика, прикрепленного к руке пациента электродами. Для устранения электрических помех сигнала в программу было включено двухполупериодное выпрямление (выделение абсолютного значения), программная фильтрация с помощью фильтров высоких и низких частот. Программа загружалась на плату Arduino UNO с помощью ноутбука. На экране отображался обработанный сигнал в виде графика зависимости напряжения от времени. В дальнейшем полученный сигнал используется для управления шаговым двигателем, напрямую связанным с подвижными частями модели.
Представленная в данной работе система позволяет не только отслеживать модифицированную электромиограмму пациента, но и наблюдать движения его пальцев на бионической модели протеза, что
я А SsSEsE ФИЗИКА БИОЛОГИЧЕСКИХ И МЕДИЦИНСКИХ ПРИЛОЖЕНИЙ
делает данное решение более наглядным. В дальнейшем планируется использование более широкого спектра датчиков для обеспечения раздельного движения пальцами и выполнения различных жестов. Также возможно расширить функционал данной модели благодаря развитию алгоритмов обработки сигналов ЭМГ для более точного управления [3].
Авторы выражают благодарность заведующему кафедрой Компьютерных медицинских систем НИЯУ МИФИ д.т.н. Никитаеву И.О, и к.ф.-м.н. Пашенцеву В.Н. за постановку научной задачи и обсуждение результатов.
1. Горохова Н.М., Головин М.А., Чежин М.С. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2019, 19(2), 314-325.
2. Ehrmann G., Blachowiczet T., Homburg S.V., et al., Bioengineering. 2022, 9(2), 84.
3. Бильгильдеев М.Г., Осмоналиев И.Ж., Байкеев Р.Ф., Практическая медицина. 2021, 19(4), 146-152.
