Кандидат в докторантуру университета Аалто (Хельсинки) Деннис Йенг и его исследовательская группа разработали и протестировали новую технологию по лучшей совместимости между протезом руки и культей. Исследование проводилось в сотрудничестве с Университетской больницей Хельсинки и Имперским колледжем Лондона.
Разработчики создали полностью автоматизированную систему, которая обучается в процессе использования и таким образом адаптируется к меняющимся условиям. Можно сказать, что в этом процессе пользователь и система учатся друг у друга одновременно.
Пациенты, которым ампутировали верхнюю конечность, могут управлять роботизированным протезом, сокращая оставшиеся мышцы. Соединение, при котором протез улавливает электрические сигналы, производимые мышцей, известно как миоэлектрический интерфейс. Самые передовые протезы используют алгоритмы машинного обучения, которые помогают интерпретировать эти генерируемые пользователем сигналы. Однако такие связи часто очень чувствительны к внешним факторам (например, к потоотделению), поэтому со временем могут ослабевать.
Результаты исследования, опубликованные в журнале IEEE Transactions on Biomedical Engineering, были проверены в виртуальной среде. Они сравнивались с существующими в настоящее время системами. После первых успешных тестов исследователи провели опыты с пользовательским интерфейсом и ультрасовременным протезом в Имперском колледже Лондона. Разработчики попросили человека с ампутированной конечностью переместить прищепки: подобные тесты широко используются физиотерапевтами для оценки функции верхних конечностей. Функциональность системы была изучена с помощью контролируемых и стандартизированных тестов, а потребности пользователя — методом лонгитюдных исследований.