MindArm: Mechanized Intelligent Non-Invasive Neuro-Driven Prosthetic Arm System

要約

現在、腕を動かすことが困難または障害のある人々 (「患者」と呼ばれます) が持つ、生理学的限界に効率的に対処するための技術的解決策は非常に限られています。
これは主に 2 つの理由によるものです。(1) マインドコントロールされた人工装具のような非侵襲的ソリューションは、一般に非常に高価であり、高価なメンテナンスが必要です。
(2) 他の解決策は、費用のかかる侵襲的脳手術を必要とし、実行するにはリスクが高く、費用がかかり、維持が困難です。
したがって、現在の技術ソリューションは、さまざまな経済的背景を持つすべての患者が利用できるわけではありません。
これに向けて、私たちは、機械化されたインテリジェントな非侵襲性神経駆動義手システムである MindArm と呼ばれる低コストの技術ソリューションを提案します。
当社の MindArm システムは、ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) エンジンを採用して脳信号を意図した義手の動きに変換し、それによって患者が生理学的制限にもかかわらず多くの活動を実行できるようにします。
ここで、当社の MindArm システムは、広くアクセス可能で低コストの表面脳波 (EEG) 電極をオープン ブレイン コンピューター インターフェイスおよび UDP ネットワーキングと組み合わせて利用し、脳信号を取得して信号処理用の計算モジュールに送信します。
コンピューティング モジュールでは、トレーニング済みの DNN モデルを実行して正規化された脳信号の微小電圧を解釈し、シリアル通信を介してそれらを義手の動作にシームレスに変換します。
完全に動作するプロトタイプでの実験結果は、定義された 3 つのアクションから、MindArm システムが良好な成功率を達成していることを示しています。つまり、アイドル/静止で 91\%、握手で 85\%、ピックアップで 84\% です。
カップ。
これは、当社の MindArm が、すべての患者に対して代替の低コストのマインドコントロール補綴装置に対する新しいアプローチを提供することを示しています。

要約(オリジナル)

Currently, people with disability or difficulty to move their arms (referred to as ‘patients’) have very limited technological solutions to efficiently address their physiological limitations. It is mainly due to two reasons: (1) the non-invasive solutions like mind-controlled prosthetic devices are typically very costly and require expensive maintenance; and (2) other solutions require costly invasive brain surgery, which is high risk to perform, expensive, and difficult to maintain. Therefore, current technological solutions are not accessible for all patients with different financial backgrounds. Toward this, we propose a low-cost technological solution called MindArm, a mechanized intelligent non-invasive neuro-driven prosthetic arm system. Our MindArm system employs a deep neural network (DNN) engine to translate brain signals into the intended prosthetic arm motion, thereby helping patients to perform many activities despite their physiological limitations. Here, our MindArm system utilizes widely accessible and low-cost surface electroencephalogram (EEG) electrodes coupled with an Open Brain Computer Interface and UDP networking for acquiring brain signals and transmitting them to the compute module for signal processing. In the compute module, we run a trained DNN model to interpret normalized micro-voltage of the brain signals, and then translate them into a prosthetic arm action via serial communication seamlessly. The experimental results on a fully working prototype demonstrate that, from the three defined actions, our MindArm system achieves positive success rates, i.e., 91\% for idle/stationary, 85\% for shake hand, and 84\% for pick-up cup. This demonstrates that our MindArm provides a novel approach for an alternate low-cost mind-controlled prosthetic devices for all patients.

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