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生物感测器开启穿戴式医疗辅具新纪元
机电装置结合人体系统的结晶

【作者: 吳雅婷】2020年03月03日 星期二

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用餐、梳洗、滑手机,这些看似琐碎的日常动作,其实蕴含着肌肉与神经的精密合作才得以实现。医疗专用的穿戴式辅具将机电装置连接至神经系统,让截肢者与瘫痪者能够更自在地生活。而这项技术的关键就在感测器的智慧化,开发者又是如何创造出这般智慧的呢?


智慧化,是开发未来科技产品的目标之一,甚至可能成为判断产品实用性与市场价值的重要指标。然而,智慧化指的是什麽呢?人工智慧演算法?连线功能?感测功能?或者以上皆是?


就智慧型感测器而言,其智慧特别展现在硬体的感测及连接功能,亦即攸关装置如何连接到具备智慧演算法的逻辑单元,以及装置获取环境资讯的能力。用於医疗辅具领域,这些重要资讯就包含穿戴者的生理状态(例如体温或血压)及动作,也包括周遭环境的温湿度、地面高度或质地等。


换句话说,人工智慧的医疗应用有赖於系统的建立从感测、运算到控制单元之间的协作机制。厌幸的是,随着晶片制程的技术持续精进,精巧的微机电系统正逐步嵌入至这类穿戴式医疗装置,实现感测、逻辑与控制功能集於一体的特定应用。


跨出第一步:实现多自由度的微机电系统

不论是上肢或下肢,手脚的运作牵涉了相当复杂的神经与肌肉系统。由此可知,感测和控制是构成医疗辅具装置的两大支柱。其中,控制元件尤为举足轻重,它决定了装置能否有效辅助穿戴者进行肢体运动,进而改善截肢者或瘫痪者的生活品质与活动安全性。



图一 : 11岁的Cameron Millar天生没有右手,4岁时他想要骑单车,并有了人生第一只义肢,但什麽事都做不了。现在透过智慧的控制系统演算法,英国仿生手臂厂商Open Bionics为他打造了高自由度、轻巧且可负担的Hero Arm,做起事来变得更顺手。(source:openbionics.com)
图一 : 11岁的Cameron Millar天生没有右手,4岁时他想要骑单车,并有了人生第一只义肢,但什麽事都做不了。现在透过智慧的控制系统演算法,英国仿生手臂厂商Open Bionics为他打造了高自由度、轻巧且可负担的Hero Arm,做起事来变得更顺手。(source:openbionics.com)

传统的穿戴式辅具(义肢或外骨骼)是单一输入与单一输出的控制系统,因此多个讯号的耦合效应会被视为讯号干扰。以上肢辅具为例,手指的各个关节(或称轴)以往需要分别控制,除了讯号处理的问题外,讯号延迟也导致辅具在生活应用场域的限制。穿戴者若想要做出需要近??同步控制多关节的动作,像是比手势、拉拉链或握笔,就难以达成。


运用非线性控制(nonlinear control)中的被动控制(passivity-based control)系统,医疗辅具的控制就能更快速、更精确且更省力。非线性控制考量了非线性输入讯号的不确定性,并利用回??(feedback)及滤波来控制输出讯号,实现回??线性化(feedback linearization)。被动控制便是利用回??系统来确保整体系统讯号的稳定性。


藉着全新的控制演算法,操控义肢变得更弹性、简易且快速。英国仿生手臂厂商Open Bionics便开发了三马达及四马达的平价上肢辅具Hero Arm,分别能支援四种及六种抓握模式(grip mode),穿戴者能够打鼓、翻书、使用梳子或笔;其精准的控制系统甚至具备比例控制(proportional control)功能,能在接收感测器传来的肌电讯号後,调整输出的力道,视生活应用场景调整握力,提升穿戴者的生活便利性。


迈向智慧化:打造脑机介面

穿戴式医疗辅具的特点之一,就是它是结合机械学及生物学技术的产物。而智慧化的穿戴式医疗辅具不仅改良了控制系统及演算法,更将感测器的线路连接至人体的神经系统,甚至可能实现大脑即使用者介面,让穿戴者以意念操作装置。


机械与人类之间的密语:肌电讯号

对於中风、神经受损、罹患肌肉萎缩症或其他疾病的瘫痪者来说,他们的肌肉系统往往因为长期瘫痪而无力,这时候,外骨骼(exoskeleton)就能提供行动时必要的结构支撑。要让穿戴者控制外骨骼的方法之一是透过蓝牙连线功能,如此,他们就能在行动装置APP上自行调整步伐频率、大小和角度。


另一种方法是透过肌电(electromyoelectric;EMG)感测器。当穿戴者想要移动或者进行某个动作时,大脑会发送讯号至周围神经,虽然瘫痪者因为神经或肌肉系统受损而无法执行动作,但透过装设感测器,外骨骼或义肢却能撷取这些讯号,并利用演算法来处理杂讯,将肌肉活动所产生的电位变化转换成肌电讯号,进而驱动穿戴式医疗辅具,执行大脑原先下达指令的动作。



图二 : 透过撷取穿戴者身上的神经讯号,穿戴式辅具能够依照装置解码过的输出讯号执行动作。(source:frontiersin.org)
图二 : 透过撷取穿戴者身上的神经讯号,穿戴式辅具能够依照装置解码过的输出讯号执行动作。(source:frontiersin.org)

这类的感测器分为侵入式与非侵入式,前者以贴片电极的形式贴合在穿戴者的皮肤,後者将微型缆线及讯号放大器植入穿戴者的脑部。


非侵入式的感测器目前已成功应用在人体上,尤其是截肢者。目前的外科手术技术已能实现最大可能保留肌肉与神经组织的截肢手术,不论是上肢或下肢,截肢者若保留了上臂或大腿部位,感测器就能在这些部位接收到大脑发送的神经讯号。


相对而言,侵入式感测器的危险性较高,在将感测器植入脑部与处理讯号的技术上仍处於开发阶段。目前的研究结果显示,植入侵入式感测器的穿戴者能够移动四肢之一,但仍无法步行。


智慧化的智慧所在:大脑

那麽回到最初提出的问题,穿戴式医疗辅具的智慧化到底指的是什麽呢?人工智慧演算法的导入想必是个颇具说服力的答案。举例而言,运用深度学习,就可以进一步研究如何改善肌电讯号处理的准确度。


在2019年IEEE国际测量与控制论坛上,德州大学达拉斯分校就发表了运用深度学习来优化以肌电讯号控制义肢手的技术。该发表的重大突破在於利用创新的卷积神经网路,不需经过特徵萃取(feature extraction)和特徵描述(feature description)的步骤,就能建立模型。该研究计画主持人Mohsen Jafarzadeh表示,这项突破对日後发展端到端优化(end-to-end optimization)有很大的助益。


也因为智慧演算法持续发展,迈向更富智慧的感测器及控制器的开发之路就更近一步了。这些智慧化的穿戴式医疗辅具将能直接连接至人体神经系统,到达指令输出中心大脑,同时也是整体系统的智慧所在。


以大脑作为使用者介面的概念持续在验证中,透过结合大脑神经和电子元件的线路,以意念执行动作就可能成为现实。而目前相关研究的重点之一,就是如何建立脑机介面(brain-machine interface;BMI)由於神经系统的复杂性,如何连接人体与机械、区分讯号与杂讯、放大及转换讯号都是严峻的挑战;另一方面,这类新兴的医疗辅具开发也在法规和伦理方面颇具争议性,要实现临床应用甚至是普及化仍有一大段路要走。


结语

尽管面临了诸多挑战,智慧化的穿戴式医疗辅具甚至是仿生义肢(bionic prosthesis)仍持续发展中。


在控制与感测方面,利用回??控制系统,目前已发展出让穿戴者从义肢重获触觉的技术。只要在义肢仿生的部位装上触觉感测器,并将线路连接至相应的神经,义肢所感测到的触感就会传递至穿戴者的神经系统,因而在断肢处产生触觉。



图三 : 任职於着名的医疗机构克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)的生物工程师Paul Marasco及其研究团队建立的义肢设计系统。穿戴者可以传递动作指令至义肢手臂(红线),也可以接收义肢手臂所感测到的讯号(蓝线)。(source:spectrum.ieee.org)
图三 : 任职於着名的医疗机构克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)的生物工程师Paul Marasco及其研究团队建立的义肢设计系统。穿戴者可以传递动作指令至义肢手臂(红线),也可以接收义肢手臂所感测到的讯号(蓝线)。(source:spectrum.ieee.org)

而在制造成本方面,3D列印技术扮演了举足轻重的角色。工研院目前已拥有能够制造义肢与医疗辅具的3D列印技术,更与新竹马偕纪念医院合作建立「3D列印设计服务共创平台」,逐步实现轻巧、低价且客制化的医疗辅具。


**刊头图(source:openbionics.com)


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