Entwicklung von UMG-Forscherteam

Neue Steuerung aus Göttingen: Handprothese besteht den Alltagstest

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Neuartige Prothesensteuerung: Sie interpretiert die schwachen elektrischen Signale der Muskulatur des Anwenders und sendet Steuersignale an die Motoren der Handprothese.

Göttingen. Handprothesen mit Motorantrieb sind inzwischen Stand der Technik bei der Versorgung von Amputationen. Jetzt haben Göttinger Forscher eine selbstlernende Steuerung für die Prothesen entwickelt.

Durch das neue Verfahren, an dem Forscher der Universitätsmedizin Göttingen (UMG) beteiligt sind, können Patienten fast natürliche Bewegungen in zwei Achsen machen. Bislang konnte die Prothese entweder geöffnet oder gedreht werden, nicht aber beides gleichzeitig, so wie es bei gesunden Händen möglich ist. Das ist jetzt anders.

Das neue Verfahren erlaubt es, mehrere Funktionen der künstlichen Hand gleichzeitig und unabhängig voneinander zu benutzen. 

Anwender: Jörg Othmer testet alltagsnah und in schwierigen Armpositionen die neue Prothesensteuerung.

Jörg Othmer, einer der Anwender, ist überzeugt: „Für mein Gehirn ist das neue Verfahren wie Weihnachten und Ostern an einem Tag. Ich kann jetzt zwei Dinge auf einmal machen. Das System lernt für mich und macht, was ich möchte. Es dient mir sozusagen. Das bringt mir eine neue Lebensqualität.“

Innovatives Verfahren

Bei dem innovativen Verfahren, an dessen Entwicklung eine Arbeitsgruppe an der Klinik für Unfallchirurgie, Orthopädie und Plastische Chirurgie der UMG sowie Forscher des Imperial College London beteiligt waren, werden die schwachen elektrischen Signale der Muskulatur im Armstumpf von acht im Prothesenschaft integrierten Elektroden aufgenommen, verstärkt und an einen ebenfalls im Schaft integrierten Mini-Computer geschickt.

Auf diesem interpretiert ein Programm, das zuvor auf den jeweiligen Patienten trainiert wurde, die Signale. Das System kann so aus den acht Signalen die Absicht des Patienten ableiten und entsprechende Steuersignale an die Prothesenmotoren schicken. Der neu entwickelte Prototyp erkennt dabei nicht nur die Art der Funktion, sondern auch die vom Patienten gewünschte Geschwindigkeit der Bewegung und zwar unabhängig für jede der beteiligten Funktionen. So ist es beispielsweise möglich, die Hand langsam zu drehen und gleichzeitig schnell zu öffnen.

Erfolgreiche Testphasen

Die Studie, die in der vergangenen Woche im Wissenschaftsmagazin „Science Robotics“ erschien, zeigt die Zuverlässigkeit und Überlegenheit der neuen, auf maschinellem Lernen beruhenden Steuerung gegenüber konventionellen Steuerungsverfahren. Eine weitere zweimona-tige Testphase im normalen Umfeld eines Anwenders hat zudem die Alltagstauglichkeit dieses Verfahrens bewiesen.

Erstautor Hahne: Alltag wird deutlich erleichtert

Für den Erstautor der Studie, Dr. Janne Hahne, ist die neue Steuerung für Prothesen ein „wichtiger Schritt in die richtige Richtung“. Er arbeitet im Labor für angewandte Rehabilitationstechnologie (Applied Rehabilitation Technology Lab) der Klinik für Unfallchirurgie, Orthopädie und Plastische Chirurgie der Universitätsmedizin Göttingen (UMG).

Dr. Janne Hahne: Er ist Erstautor der Studie.

Die Technik eröffnet den Nutzern „neue Bewegungsoptionen, die ihnen den Alltag deutlich erleichtern und ein verbessertes Lebensgefühl verschaffen“, so Hahne. Bisherige Ansätze mit maschinellem Lernen hatten oft Probleme mit der Zuverlässigkeit. So führte eine Änderung der Armposition, etwa beim Greifen eines Objekts über Kopfhöhe, dazu, dass sich die Signalmuster ändern. Dabei kam es zu Fehlsteuerungen.

Inzwischen konnte das Göttinger Forscherteam um Prof. Dr. Arndt Schilling, Leiter des Göttinger Labors, die Alltagstauglichkeit ihrer Steuerung in einer Langzeitstudie, die Teil des Bundesprojekts Inopro ist, beweisen. In dem Göttinger Labor arbeitet eine interdisziplinäre Forschergruppe aus Ingenieuren, Naturwissenschaftlern und Ärzten, die neuartige Rehabilitationstechnik entwickelt. Mit dem Bundesprojekt Inopro wird die Entwicklung intelligenter Prothesen und Orthesen gefördert.

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