Prothesen: Neuer Algorithmus verbessert Steuerung

Mit modernen Handprothesen lässt sich die Funktion der Hand teilweise wiederherstellen: Elektroden auf dem Armstumpf messen die Muskelsignale, ein Algorithmus leitet daraus die gewollte Handbewegung ab und eine Prothese führt die Bewegung aus. Solche Prothesen sind aber anfällig für Störungen, vor allem die Verschiebung der Elektroden auf der Haut.

Die Forschungsgruppe Maschinelles Lernen von Professorin Dr. Barbara Hammer hat ein System entwickelt, das Störungen infolge von Elektrodenverschiebungen ausgleicht. Ein Algorithmus für Maschinelles Lernen passt das Steuerungssystem, wie es in der Klinik eingestellt wurde, auf die neue Elektrodenposition im Alltag an.

Das Besondere: Es kommt mit sehr wenigen Daten aus. "Das macht das neue Verfahren auch für die Industrie interessant", sagt Sebastian Wrede. "Auch hier müssen Systeme oft mit wenigen Beispieldaten auskommen."

Die automatische Erkennung von Objekten wird nicht nur in der Medizintechnik gebraucht, auch in zahlreichen Branchen: von der Automobilindustrie bis zur Logistik.

MEDICA.de; Quelle: Universität Bielefeld