Menschen, die Prothesen mit "Berührung" verwenden, also in der Lage sind, das Berührungsempfinden durch elektrische Stimulation der Haut zu übertragen, erleben die Unannehmlichkeit, dass diese Rückkopplung nicht nur von der Berührung selbst, sondern auch von der elektrischen Leitfähigkeit der Haut abhängt und die Eigenschaften der Kontakte. Amerikanische Wissenschaftler haben einen Algorithmus entwickelt, der den Kontakt der Elektroden ständig überwacht und das Stimulationsniveau so anpasst, dass die Empfindlichkeit auf dem gleichen Niveau bleibt, so ein Artikel, der in der Zeitschrift Science Robotics veröffentlicht wurde.
Um den Verlust eines Arms vollständig zu kompensieren, ist es äußerst wichtig, dass die Prothese nicht nur komplexe Bewegungen frei ausführen kann, sondern der Person auch Feedback gibt. Es gibt bereits Prothesen, die Empfindungen durch implantierbare oder von Hand applizierte Elektroden mit elektrischen Impulsen übertragen können, die einer Berührung der Prothese entsprechen. Prothesen mit an der Haut befestigten Elektroden gelten als bequemer, haben jedoch einen erheblichen Nachteil - die von einer Person von der Prothese wahrgenommene Rückmeldung hängt vom Kontakt zwischen den Elektroden und der Haut ab und kann sich bei teilweiser Abtrennung der Elektrode oder beim Schwitzen ändern.
Ein Team von Wissenschaftlern der University of Illinois in Urbana-Champaign unter der Leitung von Timothy Bretl entwickelte 2014 ein Modell, das die Abhängigkeit der Intensität der elektrischen Stimulation beschreibt, die zur Aufrechterhaltung einer stabilen Empfindlichkeit von den Eigenschaften des Elektrodenkontakts mit der Haut erforderlich ist. Dies impliziert insbesondere, dass die Stimulationsimpulsenergie und Phasenladung (das Produkt aus Stromstärke und Impulsdauer) bei konstanter Empfindlichkeit linear von der Kontaktimpedanz zwischen den Elektroden und der Haut abhängen.
Schema der Nervenstimulation mit Elektroden
Jetzt haben Wissenschaftler das Modell experimentell an Freiwilligen getestet und auch einen Algorithmus entwickelt, der es Ihnen ermöglicht, ein konstantes Niveau des wahrgenommenen menschlichen Feedbacks von der Prothese aufrechtzuerhalten und die Eigenschaften stimulierender Impulse zu ändern. Während des ersten Experiments an 10 Freiwilligen veränderten die Wissenschaftler die Kontakteigenschaften der Elektroden und da dies die Stromdichte erhöht, stieg die Stimulationsintensität. Die Probanden stellten das aktuelle Niveau so ein, dass die Empfindungen den ursprünglichen entsprachen. So ermittelten die Wissenschaftler den Zusammenhang zwischen der Intensität der Impulse, dem Kontaktniveau und der Sensibilität bei verschiedenen Studienteilnehmern und konnten ihr Modell bestätigen. Die Autoren argumentieren, dass ihr Modell experimentelle Daten besser beschreibt als Modelle aus anderen Studien.
Die Forscher entwickelten dann einen Algorithmus, um die Stimulationsintensität automatisch an den Kontakt zwischen den Elektroden und der Haut anzupassen, der sich bei täglicher Bewegung ändern kann. Wissenschaftler testeten die Wirksamkeit an zwei Patienten mit einem amputierten rechten Arm unterhalb des Ellenbogens und Prothesen, die das Gefühl, Gegenstände mit den Fingern zu berühren, übertragen. Sie wurden gebeten, jeweils drei Übungen zu machen, bei denen sich die Arme ständig bewegen: eine Leiter mit Handlauf erklimmen, Nägel einschlagen und einen Ellipsentrainer. Nach den Übungen gaben die Probanden an, dass sie die Empfindlichkeit der Elektroden verloren, die nicht vom Algorithmus gesteuert wurden, und sie im Gegenteil bei denen behielten, durch die die Stimulation durch den Algorithmus angepasst wurde.
Einer der Probanden während des Experiments
Im Jahr 2016 entwickelten amerikanische Wissenschaftler eine Handprothese und ein Neurointerface, das es einer völlig gelähmten Person ermöglichte, Objekte zu berühren. Im Gegensatz zu vielen Handprothesen verbindet sie sich nicht mit den peripheren Nerven der Hand, sondern direkt mit dem für die Tastsensibilität der Hand verantwortlichen Bereich der Großhirnrinde.
