Une équipe de recherche de l’Université de Houston a créé un algorithme qui permettrait à une personne de saisir une bouteille et d’autres objets avec une prothèse de main, alimentée uniquement par ses pensées.
La technique, démontrée avec un homme de 56 ans dont la main droite avait été amputée, utilise une surveillance cérébrale non invasive, afin de capturer l’activité du cerveau pour déterminer quelles parties du cerveau sont impliquées pour saisir un objet. Avec cette information, les chercheurs ont créé un programme d’ordinateur ou une interface cerveau-machine (ICM), qui récupère les intentions du sujet et lui permet de saisir des objets avec succès, y compris une bouteille d’eau et une carte de crédit. Le sujet a saisi les objets sélectionnés à 80 % du temps en utilisant une main bionique high-tech fixée au moignon de l’amputé.
Des études antérieures se traduisaient par des électrodes implantées chirurgicalement ou par le contrôle myoélectrique, qui repose sur des signaux électriques des muscles dans le bras. Ces études ont montré des taux de succès similaires, selon les chercheurs.
Jose Luis Contreras-Vidal, un neuroscientifique et ingénieur à l’UH, a déclaré que cette méthode non-invasive offrait plusieurs avantages: elle évite les risques de l’implantation chirurgicale d’électrodes en mesurant l’activité du cerveau par un électroencéphologramme du cuir chevelu, ou EEG. Alors que les systèmes myoélectriques ne sont pas une option pour toutes les personnes, parce qu’ils exigent que l’activité neuronale des muscles pertinents pour la préhension de la main reste intacte.
Les résultats de l’étude sont publiés le 30 Mars dans « Frontiers in Neuroscience », dans la section neuroprothèses.
Le travail, financé par la National Science Foundation, démontre pour la première fois qu’une interface cerveau-machine à base d’un EEG peut contrôler une prothèse de main multi-doigts utilisée par un amputé pour saisir un objet. Cela pourrait également conduire à l’élaboration de meilleures prothèses, souligne Jose Luis Contreras-Vidal.
Au-delà de cette démonstration, les chercheurs ajoutent que l’étude offre une nouvelle compréhension de la neuroscience pour la saisie qui serait applicable à la réadaptation pour d’autres types de blessures, y compris les accidents vasculaires cérébraux et les blessures de la moelle épinière.
Les sujets de l’étude, à savoir cinq hommes et femmes droitiers valides, tous dans leur 20è année, ainsi que l’amputé – ont été testés en utilisant un EEG actif de 64 canaux, avec des électrodes fixées sur le cuir chevelu pour capturer l’activité du cerveau. Jose Luis Contreras-Vidal a déclaré que l’activité cérébrale a été enregistrée dans plusieurs domaines, y compris le cortex moteur et les zones connues pour être utilisées dans l’observation de l’action et la prise de décision, et a eu lieu entre 50 et 90 millisecondes avant que la main ne commence à saisir un objet.
Ceci a apporté la preuve que le cerveau prédit le mouvement, plutôt que de le refléter, dit-il.
« Les neuroprothèses actuelles des membres supérieures restaurent un certain degré de capacité fonctionnelle, mais ne parviennent pas à s’approcher de la facilité d’utilisation et de la dextérité de la main naturelle, notamment pour saisir les mouvements, » ont écrit les chercheurs, notant que les travaux avec des électrodes corticales invasives ont montré qu’elles permettaient certains contrôles de la main, mais pas du niveau nécessaire pour toutes les activités quotidiennes.
« En outre, les risques inhérents à la chirurgie nécessaire pour implanter des électrodes, ainsi que la stabilité à long terme des signaux enregistrés, est préoccupante. … Ici, nous montrons qu’il est possible d’extraire des informations détaillées sur les mouvements de préhension destinés à divers objets d’une manière naturelle et intuitive, à partir d’une pluralité de signaux ECG du cuir chevelu « .
Jusqu’à présent, cela était considéré comme possible qu’avec des signaux crâniens invasifs à l’intérieur ou à la surface du cerveau.
Les chercheurs ont d’abord enregistré l’activité cérébrale et les mouvements de la main chez des volontaires valides pour ramasser cinq objets, chacun choisi pour illustrer un type de portée différente: une canette de soda, un disque compact, une carte de crédit, une petite pièce de monnaie et un tournevis. Les données enregistrées ont été utilisées pour créer des décodeurs de l’activité neuronale dans des signaux moteurs, qui ont reconstruit correctement les mouvements de préhension.
Ils ont ensuite été montés sur le sujet amputé avec une main neuroprosthétique contrôlée par ordinateur et lui ont dit d’observer et d’imaginer lui-même le contrôle de la main, à mesure qu’il déplaçait et saisissait les objets.
Les données EEG du sujet, avec des informations sur les mouvements de la main prothétique récupérés des bénévoles valides, ont été utilisés pour construire l’algorithme.
Jose Luis Contreras-Vidal a déclaré qu’une pratique supplémentaire, tout en affinant l’algorithme, pourrait augmenter le taux de réussite à 100 %.
http://www.uh.edu/news-events/stories/2015/March/0331BionicHand.php
