Un gant robotique permet aux survivants d'un AVC de réapprendre à jouer du piano
- Des chercheurs de l'Université Florida Atlantic ont mis au point un gant robotique souple unique qui aide les survivants d'un AVC à réapprendre des tâches complexes comme le jeu du piano.
- Le gant peut « ressentir » la différence entre les versions correctes et incorrectes d'une chanson, fournissant ainsi une guidance précise pour les mouvements fins des doigts.
- Des réseaux de capteurs intégrés dans chaque bout de doigt offrent un retour en temps réel, aidant les individus à réapprendre avec précision des tâches nécessitant de la dextérité.
Un gant robotique souple révolutionnaire développé par des chercheurs de l'Université Florida Atlantic (FAU) offre de l'espoir aux survivants d'un AVC cherchant à retrouver leurs capacités motrices et à réapprendre des tâches complexes telles que la pratique d'instruments de musique. Le gant combine des capteurs tactiles flexibles, des actionneurs souples et l'intelligence artificielle (IA) pour fournir une force et un guidage précis pour la récupération des mouvements fins des doigts requis pour des tâches comme le jeu de piano.
Le gant robotique fournit un retour en temps réel
Le gant robotique, une technologie unique en son genre, offre une avancée dans la rééducation post-AVC en « sentant » la différence entre les versions correctes et incorrectes d'une même chanson. Le gant intègre des tableaux de capteurs spéciaux dans chaque bout des doigts, lui permettant de surveiller et de répondre aux mouvements de l'utilisateur en temps réel. Ce retour d'information et ces ajustements en temps réel facilitent la compréhension des techniques de mouvement correctes par les survivants d'AVC et améliorent l'apprentissage des tâches complexes.
Les chercheurs ont mené une étude où ils ont programmé le gant pour distinguer entre les versions correctes et incorrectes de la chanson populaire « Mary Had a Little Lamb ». Ils ont introduit des variations dans la performance, y compris des erreurs au début ou à la fin d'une note et des erreurs de timing de différentes durées. Le gant a utilisé des algorithmes d'IA, tels que Random Forest, K-Nearest Neighbor et Artificial Neural Network, pour classer avec précision les variations de la chanson.
L'étude, publiée dans la revue Frontiers in Robotics and AI, a démontré que le gant, lorsqu'il est utilisé avec les algorithmes d'IA, a atteint une précision de classification élevée de 97,13 % avec un sujet humain et de 94,6 % sans sujet humain. Les algorithmes ont déterminé avec succès le pourcentage d'erreur d'une certaine chanson et identifié les pressions de touches qui étaient hors tempo, montrant le potentiel du gant pour aider les personnes handicapées à réapprendre des tâches dextres telles que la pratique d'instruments de musique.
Conception personnalisable et plans de rééducation personnalisés
La conception du gant robotique incorporait des attelles en polyvinyle acid imprimé en 3D et un moulage en hydrogel, permettant l'intégration de cinq actionneurs dans un seul dispositif portable qui s'adapte à la main de l'utilisateur. Le processus de fabrication est innovant, et le facteur de forme peut être personnalisé en fonction de l'anatomie unique de chaque patient, en utilisant la technologie de numérisation 3D ou les scanners CT.
Les cliniciens peuvent utiliser les données générées par le gant pour élaborer des plans d'action personnalisés pour les survivants d'un AVC. En identifiant les sections d'une chanson constamment jouées de manière erronée, ils peuvent repérer des faiblesses spécifiques dans les fonctions motrices qui nécessitent une amélioration. Au fur et à mesure que les patients progressent, des chansons plus difficiles peuvent être prescrites dans une progression ludique, offrant un parcours d'amélioration personnalisable et améliorant les résultats de la rééducation.
« La technologie développée par le professeur Engeberg et l'équipe de recherche est véritablement un tournant pour les personnes souffrant de troubles neuromusculaires et d'une fonctionnalité réduite des membres », a déclaré Stella Batalama, Ph.D., doyenne de la faculté d'ingénierie et d'informatique de l'Université Florida Atlantic (FAU). La capacité du gant à distinguer les versions correctes des versions incorrectes d'une même chanson le distingue des autres actionneurs robotiques souples, ce qui en fait une avancée majeure dans la rééducation post-AVC.
Le gant robotique développé par les chercheurs de la FAU révolutionne la rééducation post-AVC en offrant aux survivants un outil pour réapprendre des tâches complexes, en particulier le jeu de piano. Grâce à ses retours en temps réel et à son guidage précis, le gant offre de nouvelles possibilités pour des programmes de rééducation personnalisés et efficaces pour les personnes se remettant d'un AVC ou d'un traumatisme neurologique.
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Randa Moses
Randa Moses est rédactrice et journaliste chez Cryptopolitan, couvrant la technologie, l'IA, la robotique, la crypto, les arnaques et les piratages. Elle évolue dans l'espace crypto depuis 2017. Elle a occupé des postes chez Forward Protocol, AmaZix et Cryptosomniac. Randa détient un diplôme en génie électrique et électronique de l'Université de Bradford.
