Innovations dans les prothèses : un avancement notable
De nombreux animaux, comme les salamandres, les étoiles de mer et les araignées, possèdent une capacité extraordinaire : celle de régénérer leurs membres. Malheureusement, les humains, à l’heure actuelle, ne peuvent pas encore le faire, ce qui pousse les personnes ayant subi une amputation à s’appuyer sur des prothèses.
Des prothèses de plus en plus performantes
Les membres artificiels d’aujourd’hui ont fait d’énormes progrès par rapport à ceux du passé. Cependant, ils comportent toujours certains inconvénients. Un espoir émerge avec des recherches menées par le programme de génie biomédical de l’Université de Caroline du Nord à Chapel Hill et de l’Université d’État de Caroline du Nord. Leur étude, récemment publiée dans la revue IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, vise à résoudre des problèmes majeurs liés aux prothèses.
Vers une interaction lui aussi naturelle
L’objectif ultime dans la conception des prothèses est d’offrir aux utilisateurs la possibilité de réaliser toutes les actions qu’ils pourraient effectuer avec un membre naturel. Cela implique la nécessité de traduire les pensées de l’utilisateur en mouvements du membre prothétique. Par exemple, lorsqu’une personne pense à soulever une tasse, la prothèse devrait être capable de répéter ce geste.
Les défis de la reconnaissance des mouvements
Actuellement, pour établir une communication entre le cerveau et la prothèse, la plupart des développeurs s’appuient sur des systèmes de machine learning. Le cerveau d’une personne amputée continue d’envoyer des signaux comme si le membre manquant était toujours présent. En répétant un mouvement mentalement, l’utilisateur peut « apprendre » à sa prothèse à interpréter les schémas d’activité musculaire. Bien que cette méthode soit efficace, elle reste complexe et peu conviviale.
Un processus d’apprentissage long et pénible
Comme l’a souligné Helen Huang, auteur principal de l’étude, “la reconnaissance des mouvements nécessite un long processus d’apprentissage”. Ce dernier peut être à la fois fastidieux et chronophage. Chaque fois qu’un utilisateur change de posture, les signaux neuromusculaires pour effectuer le même mouvement de main ou de poignet varient, rendant l’apprentissage encore plus compliqué. S’appuyer uniquement sur le machine learning nécessite donc un effort considérable.
Une solution prometteuse
Pour contourner cette problématique, Huang et son équipe ont développé un modèle informatique musculo-squelettique généralisé du bras, du poignet et de la main humains. En plaçant des capteurs d’électromyographie sur les avant-bras de six volontaires valides, ils ont pu enregistrer les signaux émis lors de divers mouvements. Ainsi, ils ont conçu un modèle informatisé qui agit comme un intermédiaire entre l’utilisateur et la prothèse.
Vers une interaction en temps réel
Ce modèle remplace en quelque sorte les muscles, les articulations et les os, en calculant les mouvements qui auraient lieu si le membre était entier. Les données sont ensuite envoyées à la prothèse, permettant des mouvements fluides et naturels, presque en temps réel.
Un pas vers l’avenir
Les premiers tests ont montré que tant les volontaires valides que ceux ayant subi une amputation transradiale pouvaient réaliser les mouvements escomptés avec un minimum de formation. Les chercheurs cherchent maintenant de nouveaux volontaires pour poursuivre les essais avant de passer aux essais cliniques. Ce processus pourrait s’étendre sur plusieurs années, mais s’il réussit, il pourrait bien révolutionner la technologie des prothèses.
FAQ
Quels sont les défis principaux dans la fabrication des prothèses ?
Les prothèses doivent reproduire les mouvements naturels avec précision, ce qui est complexe dû aux signaux musculaires qui varient selon la posture et la condition physique.
Comment la technologie actuelle aide-t-elle les personnes amputées ?
Les avancées en machine learning permettent aux prothèses de s’adapter progressivement aux mouvements via l’apprentissage basé sur l’activité musculaire résiduelle.
Quelle est l’importance des recherches en biomédecine pour le futur des prothèses ?
Les recherches en biomédecine permettent de développer des solutions innovantes qui pourraient rendre les prothèses plus fonctionnelles et réalistes, améliorant ainsi la qualité de vie des utilisateurs.
Comment les capteurs d’électromyographie fonctionnent-ils ?
Ces capteurs mesurent l’activité électrique générée par les muscles lorsqu’ils se contractent, ce qui permet aux chercheurs de comprendre comment les mouvements sont initiés.
Quand pouvons-nous nous attendre à voir ces nouvelles prothèses sur le marché ?
Bien que les tests préliminaires soient prometteurs, il faudra probablement plusieurs années avant que ces modèles sophistiqués ne soient disponibles pour un usage général.
