Door licht aangedreven sensoren bieden patiënten met beperkte mobiliteit geavanceerde draagbare revalidatie

Pohang Universiteit voor Wetenschap en Technologie, Pohang, Zuid-Korea

Detectie van drie-axiale schouderrotatie bewegingsdetectie vial multiaxiale rekmapping. (Afbeelding:POSTECH)

Onlangs schonk een Koreaans bedrijf een draagbare robot, ontworpen om patiënten met beperkte mobiliteit te helpen tijdens hun revalidatie, aan een ziekenhuis. De patiënten dragen deze robot om hulp te krijgen bij spier- en gewrichtsoefeningen tijdens het uitvoeren van handelingen zoals lopen of zitten. Draagbare apparaten, waaronder smartwatches of brillen die mensen dragen en op hun huid bevestigen, hebben het potentieel om onze levenskwaliteit te verbeteren en bieden sommige mensen een sprankje hoop, vergelijkbaar met deze robotinnovatie.

De spanningssensoren die in deze revalidatierobots worden gebruikt, analyseren gegevens door specifieke fysieke veranderingen in specifieke regio's te vertalen in elektrische signalen. Deze sensoren zijn opmerkelijk flexibel, soepel en bedreven in het meten van zelfs de meest subtiele lichamelijke veranderingen, omdat ze zijn gemaakt van lichtgewicht materialen voor gemakkelijke bevestiging aan de huid. Conventionele sensoren met zachte spanning vertonen echter vaak een ontoereikende duurzaamheid vanwege de gevoeligheid voor externe factoren zoals temperatuur en vochtigheid. Bovendien vormt hun ingewikkelde fabricageproces uitdagingen voor wijdverbreide commercialisering.

Een onderzoeksteam onder leiding van professor Sung-Min Park van de afdeling Convergence IT Engineering en de afdeling Werktuigbouwkunde en promovendus Sunguk Hong van de afdeling Werktuigbouwkunde van de Pohang University of Science and Technology (POSTECH) heeft met succes de beperkingen van deze zachte spanningssensoren overwonnen door computervisietechnologie in optische sensoren te integreren. Hun onderzoeksresultaten zijn gepubliceerd in Flexible Electronics .

Het team ontwikkelde tijdens zijn onderzoek een sensortechnologie die bekend staat als Computer Vision-based Optical Strain (CVOS). In tegenstelling tot conventionele sensoren die afhankelijk zijn van elektrische signalen, maken CVOS-sensoren gebruik van computervisie en optische sensoren om optische patronen op microschaal te analyseren en gegevens over veranderingen te extraheren. Deze aanpak verbetert inherent de duurzaamheid door elementen te elimineren die de sensorfunctionaliteit in gevaar brengen en de fabricageprocessen te stroomlijnen, waardoor de commercialisering van sensoren wordt vergemakkelijkt.

In tegenstelling tot conventionele sensoren die uitsluitend biaxiale rek detecteren, vertonen CVOS-sensoren het uitzonderlijke vermogen om drie-axiale rotatiebewegingen te detecteren door middel van real-time multiaxiale rekmapping. In wezen maken deze sensoren de nauwkeurige herkenning van ingewikkelde en verschillende lichaamsbewegingen mogelijk via één enkele sensor. Het onderzoeksteam heeft deze bewering onderbouwd door middel van experimenten waarbij CVOS-sensoren werden toegepast op hulpmiddelen bij revalidatiebehandelingen.

Door de integratie van een op AI gebaseerd responscorrectie-algoritme dat diverse foutfactoren corrigeert die optreden tijdens signaaldetectie, vertoonden de experimentresultaten een hoog niveau van vertrouwen. Zelfs nadat ze meer dan 10.000 iteraties hadden ondergaan, behielden deze sensoren consistent hun uitzonderlijke prestaties.

Park, die het onderzoek leidde, legde uit:"De CVOS-sensoren blinken uit in het onderscheiden van lichaamsbewegingen in verschillende richtingen en hoeken, waardoor effectieve revalidatie-interventies worden geoptimaliseerd. Door ontwerpindicatoren en algoritmen af te stemmen op specifieke doelstellingen, hebben CVOS-sensoren grenzeloze mogelijkheden voor toepassingen in verschillende sectoren."

Neem voor meer informatie contact op met Jinyoung Huh op Dit e-mailadres wordt beschermd tegen spambots. U heeft Javascript nodig om het te kunnen zien.; +82-54-279-2415.