假手只能恢复因截肢而丧失的部分功能。但是，将来自前臂肌肉的电信号与其他信息来源(例如眼动追踪)相结合，有望制造出更好的假肢。由 SNSF 资助的一项研究使专家能够访问有价值的新数据。
手部的 34 块肌肉和 20 个关节可实现极其精确和复杂的运动，这对于日常与环境和他人互动至关重要。因此，手截肢对一个人的生活具有严重的生理和心理影响。肌电假手通过记录皮肤上的肌肉电信号来工作，可以让截肢者恢复一些失去的功能。但是灵巧度通常是有限的，仅来自前臂的电信号的可变性使得假肢有时不可靠。
商业信息学教授 Henning Müller 正在研究如何将来自肌电信号的数据与其他信息来源相结合，从而开发出更好的假肢。Müller 现在向科学界提供了一个数据集，其中包括眼动追踪和计算机视觉以及肌电图和加速度传感器数据。这项工作的结果由瑞士国家科学基金会 (SNSF) 资助，刚刚发表在Nature Scientific Data上。
利用凝视
“我们的眼睛不断地快速移动，称为扫视。但是当你去抓住一个物体时，你的眼睛会注视它几百毫秒。因此，眼动追踪提供了关于检测一个人打算抓住的物体和可能需要的手势，”日内瓦大学医学院教授 Müller 说。此外，与截肢的肌肉萎缩并发送不断变化的肌电信号不同，凝视保持不变。计算机视觉——即计算机对视野中物体的识别——也可以与眼动追踪一起使用，以部分自动化假手。
为了将常见的手势与来自截肢肌肉的信息以及这些新数据源联系起来，Müller 在相同的实验环境中研究了 45 人——15 名截肢者和 30 名身体健全的受试者。每个参与者的前臂上都装有 12 个电极，手臂和头部装有加速度传感器。眼球追踪眼镜记录了参与者的眼球运动，同时参与者进行了 10 种常见的抓取和操纵物体的动作，例如拿起铅笔或叉子，或者玩球。这些运动是与 HES-SO 瓦莱州的物理治疗研究所合作确定的。手势的计算机建模使 Müller 能够建立一个新的包含不同类型数据的手部动作多模态数据集。计算机视觉和头部运动测量。
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