Protesi, algoritmi modulari per il controllo dei sensori elettromiografici

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(credits: gli autori dello studio)

Tra le strategie di controllo delle protesi c’è l’uso di sensori elettromiografici, capaci di percepire l’impulso nervoso a livello dei muscoli e, da questo, far svolgere un dato movimento al dispositivo.

Questi sensori, però, possono andare incontro a rotture, riducendo la propria efficacia. Per evitare che ciò accada, sarebbero utili sistemi modulari capaci di funzionare anche in carenza di alcuni elementi.
Al momento la maggioranza di questi sistemi di controllo è non modulare, perché ciò assicura una migliore precisione a pieno regime, ma occorre verificare spesso che il sistema sia completamente attivo, il che richiede agli utilizzatori di queste protesi di sottoporsi a frequenti controlli.

Uno studio del Dipartimento di Ingegneria dell’Università di Oxford presenta un nuovo algoritmo di controllo capace di funzionare anche quando alcuni sensori smettono di funzionare e, anzi, di dare il meglio proprio in queste situazioni, di fatto consentendo di allungare la frequenza delle visite di controllo.
Gli autori hanno quindi allestito uno scenario di simulazione con 4 sensori elettromiografici a costituire un modello modulare, indossati da 7 volontari con richiesta di mimare una serie di prese quasi casuali, chiudendo e aprendo la mano in momenti ben stabiliti.

Ogni partecipante ha eseguito 3 test della durata di 3 minuti, così che alla fine i ricercatori avevano 21 test a disposizione per le analisi successive. Per simulare la rottura di qualche sensore, gli autori hanno utilizzato un rumore di fondo. I 4 sensori sono stati posizionati in corrispondenza dei 4 muscoli principali dell’arto superiore. Un quindi è stato posto alla base dell’osso per fungere da referenza.

Ogni sensore è costituito di 2 elettrodi Ag/AgCl auto-adesivi, del diametro di 24 mm e spessore di 1 mm, rivestiti di idrogel conduttivo. I dati sono stati quindi interpretati utilizzando due algoritmi differenti, uno per sistemi modulari e l’altro per sistemi non modulari, così da poterne confrontare l’efficienza.

Gli autori hanno così visto che, in presenza di un numero di drop-out da 1 a 3, l’algoritmo non modulare perde più rapidamente di precisione rispetto all’altro.
Più nel dettaglio, con 1 solo sensore non funzionante i due algoritmi presentano la stessa performance, con valori che rientrano nella curva di confidenza del 95%.

Quando i sensori rotti sono 2, l’algoritmo non modulare diventa meno performante di quello modulare, sebbene la sua accuratezza stia ancora nell’area di confidenza del 95%.
Alla terza rottura, la performance dell’algoritmo non modulare si abbassa ulteriormente, ben al di sotto dell’area di confidenza stabilita.

Ciò indica la superiorità dell’algoritmo modulare nel gestire eventuali problemi con i sensori elettromiografici: anche con 3 sensori rotti, la sua accuratezza resta del 72%. Questi risultati vanno valutati nel modo corretto.

Lo studio voleva infatti rimarcare il ruolo della modularità nella gestione dei sensori elettromiografici, ben consapevole che in una situazione real life le condizioni cui la protesi deve reagire non sono sotto controllo come in laboratorio.

(Lo studio: Russell, J.; Bergmann, J.H.M. Real-Time Intent Sensing for Assistive Devices with Implications for Minimising Maintenance. Prosthesis 2023, 5, 453-466. https://doi.org/10.3390/prosthesis5020031)