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世界人工智能大會最高獎項SAIL獎揭曉，5個項目（個人）獲獎

2024.7.04

一項近日發表于《自然-醫學》的研究，報道了一種可以完全由大腦和脊髓控制的機器腿，使用這種仿生肢體的受試者比使用標準機器腿的受試者行走速度快41%。此外，前者改變速度、爬樓梯和跨過障礙的能力更強，也更易保持平衡。

這種仿生肢體使用了計算機接口，可以放大剩余腿部肌肉的神經信號，使佩戴者通過思想和自然反應控制假肢移動。論文合著者、美國麻省理工學院生物物理學家HughHerr指出，這是首個人腦而非計算機算法100%控制仿生假肢的完全神經調節自然步態模式研究。

“盡管肢體是由鈦和有機硅塑料以及各種機電部件制成的，但它移動很自然，你甚至都意識不到它動了。”Herr說，他將來會考慮使用這種仿生肢體。

Herr曾是“攀巖天才”，但不幸的是，1982年他在美國新罕布什爾州華盛頓山上攀冰時遭遇暴風雪，不慎摔入冰窟，被嚴重凍傷，后來雙腿傷勢嚴重不得不截肢。自那之后，假肢成了支撐他運動的不可或缺的存在，也成了他的研究對象。

現有的大多數仿生假肢都依賴預設算法來驅動運動，并且可以在各種步行條件下自動在預定義模式間進行切換。雖然這種先進的模型幫助截肢者更流暢地行走、跑步和爬樓梯，但控制腿部運動的仍是機器而不是用戶本身，而且這種假肢佩戴后仍然感覺不像身體的一部分。

為了改變這種情況，Herr和同事開發了一個接口，通過截肢后保留的神經和肌肉的信號來控制機器肢體運動。

他們招募了14名膝蓋以下截肢的受試者，并將其平分成兩組，其中一組為接受常規截肢手術、佩戴普通假肢的對照組。而另一組為實驗組，受試者在佩戴Herr等人開發的仿生假肢前，接受了一種被稱為激動劑-拮抗劑肌神經接觸術（AMI）的截肢手術。

AMI旨在重建自然的肌肉運動，是Herr和團隊引以為傲的研究成果之一。它通過將腿部剩余的兩個相對的肌肉肌腱連接起來，使一塊肌肉收縮或拉伸時，另一塊肌肉能出現同樣的拉伸反應，以幫助患者減輕幻肢痛、保持肌肉量，還能使仿生肢體佩戴起來更舒適。

仿生腿本身包括一個嵌入傳感器的假肢腳踝和連接到皮膚表面的電極，以捕捉截肢部位肌肉產生的電信號，并將其發送到小型計算機進行解碼。仿生腿重2.75公斤，與正常人體下肢的平均重量相近。

受試者每人使用仿生腿練習6小時。隨后開始測試，研究人員將實驗組在各種任務中的表現與對照組進行了比較，發現AMI使肌肉信號的速率增加到平均每秒10.5次脈沖，對照組為平均每秒0.7次脈沖。而生物完整肌肉中的肌肉信號約為每秒60次脈沖。盡管信號脈沖速率遠未達正常水平，實驗組受試者能夠完全控制假肢，行走速度比對照組快41%，而當他們在在地面平坦的10米長走廊內行走時，峰值速度和未截肢的人沒有太大差別。

此外，研究人員還測試了受試者在各種情況下的運動能力，包括在5度斜面上行走、爬樓梯和跨過障礙物。在所有情境下，實驗組都比對照組更快、更平衡。

這項技術為想要重獲自然行走體驗的截肢患者帶來了希望。Herr說，他和團隊正在尋找用植入小磁球取代表面電極的方法。因為這種磁球可以更準確地跟蹤肌肉運動。

相關論文信息：https://doi.org/10.1038/s41591-024-02994-9

SAIL獎 sail獎

澎湃新聞

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