Rückkopplungssteuerung für die Prothetik
Beim Greifen nach einem Objekt kommen von den Muskeln, Gelenken und vom visuellen System sensorische Rückmeldungen, die den Körper dabei unterstützen, kleinere Korrekturen zu machen, um das Ziel genauer und schneller erreichen zu können. Diese Rückkopplung ist jedoch nicht nur in diesem Einzelfall hilfreich, sie verändert die beteiligten neuronalen Schaltkreise dahingehend, dass der Vorgang beim nächsten Mal „besser“ funktioniert – so wie der Mensch das Fahrradfahren verinnerlicht. Die Entschlüsselung elektrischer Aktivitäten der Skelettmuskeln über eine Elektromyographie (EMG) bezüglich des Ersetzens oder der Reparatur verloren gegangener motorischer Funktionen mithilfe von Prothesen ist die Grundlage für die derzeit verfügbaren myoelektrischen Schnittstellen. Auch wenn Wissen vorhanden ist, das auf Rückmeldungen bezüglich des neuromuskulären Lernens angewandt werden kann, ist dieses auf das Labor beschränkt. Es bedarf einer Brücke, um diese Lücke zwischen Forschung und Industrie zu überwinden. Das Ziel des EU-finanzierten Projekts MYOSENS (Myoelectric interfacing with sensory-motor integration) war es, mithilfe eines Konsortiums, das aus international anerkannten akademischen und industriellen Partnern besteht, ebendiese Brücke zu bauen. Es handelte sich hierbei um die erste Initiative, die sich mit einer systematischen Untersuchung der sensomotorischen Integration in zwei äußerst wichtigen Anwendungsbereichen beschäftigte: der Prothesensteuerung mittels Myoelektrik und der Wiederherstellung der motorischen Funktion bei Schlaganfallpatienten. Das Prinzip beruht auf der Übermittlung von Zustandsdaten bezüglich Prothesen- oder Rehabilitationsrobotern an den Benutzer. Die Wissenschaftler entwickelten hierzu eine Echtzeit-Simulationsplattform, um Testkomponenten für ein Prothesensystem zu konstruieren und zu testen. Diese wurde genutzt, um die Rückkopplungsvariablen zu bestimmen, die sich messen und übertragen lassen. Das bessere Verständnis der jeweiligen Bedeutung der Variablen führte zu einem Prothesensystem mit einem vollständig geschlossenen Regelkreis, mit dem eine optimale Greifsteuerung erreicht werden kann. Die Industriepartner haben bereits zwei Rehabilitationsroboter-Vorrichtungen gefertigt: den RehaArm für den Bereich der oberen Extremitäten und Schulter sowie die Amadeo-Vorrichtung für die Finger- und Handrehabilitation. Keines der beiden Systeme ermöglichte jedoch die Erfassung und Verarbeitung von Mehrkanal-EMG-Signalen. Aus diesem Grund entwickelten die akademischen Partner von MYOSENS die erforderliche Software, die nunmehr in die zwei Robotiksysteme integriert worden ist. Im Rahmen von MYOSENS wurde die Einbindung von sensomotorischen Interaktionen in den Bereich der Prothetik und Robotik systematisch analysiert – dies sind zwei zentrale Technologien auf dem Gebiet der Rehabilitation. Das geschlossene Rückkopplungssystem wird die Leistungsmöglichkeiten von Rehabilitationssystemen erheblich verbessern. Dies wird in naher Zukunft große gesellschaftliche und ökonomische Auswirkungen haben, da es derzeit keine kommerziell verfügbaren Geräte gibt, die ein solches System beinhalten. Dementsprechend sind das MYOSENS-Marktpotenzial ausgezeichnet und die Aussichten für Patienten vielversprechend.
Schlüsselbegriffe
Prothetik, neuromuskulär, MYOSENS, myoelektrische Schnittstellen, sensomotorische Integration, Robotik
