မိုင်အိုးလက်ထရစ်လက်များက ဘဝများကို မည်သို့ပြောင်းလဲနေပုံ

မိုက်ခရိုဆယ်လ်လာ လက်တုများ အလုပ်လုပ်ပုံ - EMG အချက်ပြမှုများနှင့် ကြွက်သားထိန်းချုပ်မှု

လက်တုထိန်းချုပ်ရန်အတွက် မိုက်ခရိုဆယ်လ်လာ အချက်ပြမှု (EMG) များ၏ နောက်ကွယ်ရှိ သိပ္ပံပညာ

ခေတ်မီ myoelectric အစိတ်အပိုင်းများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ကြွက်သားများ ကျုံ့လိုက်သည့်အခါ ထုတ်လုပ်ပေးသည့် လျှပ်စစ်ဆိုင်နှင့် ဆက်စပ်နေသော အလွန်သေးငယ်သည့် အချက်အလက်များကို ဖမ်းယူခြင်းဖြင့် အလုပ်လုပ်ပါသည်။ အတုအယောင် အစိတ်အပိုင်းများကို အမှန်တကယ် ထိန်းချုပ်ရန် လက်တွေ့အသုံးချနိုင်သည့် လက်လှုပ်ရှားမှုများအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသည့် စက်သင်ယူမှု (machine learning) နည်းပညာများကို အသုံးပြုပြီး ဤအချက်အလက်များကို စီမံခန့်ခွဲပါသည်။ ပြီးခဲ့သည့်နှစ်က Nature တွင် ထုတ်ဝေခဲ့သည့် လေ့လာမှုတစ်ခုတွင် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ရာ တွေ့ရှိချက်ကို ဖော်ပြခဲ့ပါသည်။ ကြွက်သားများမှ ထွက်လာသော အချက်အလက်များကို အခြေခံ၍ လက်ဖဝါးဖြင့် ကိုင်တွယ်မှု အမျိုးအစားများကို ခန့်မှန်းရာတွင် ၉၅% နီးပါး တိကျမှန်ကန်မှုကို ရရှိခဲ့ပါသည်။ ဤအရာများသည် သဘောတရားအရသာမက လက်တွေ့တွင်လည်း အသုံးဝင်ပါသည်။ လက်ချောင်းတစ်ခုချင်းစီကို တစ်ဦးချင်းအလိုက် ထိန်းချုပ်နိုင်သည့် အသုံးအဆောင် အစိတ်အပိုင်းများကို စတင်တွေ့ရှိလာပြီဖြစ်ပြီး အသုံးပြုသူများအတွက် နေ့စဉ်လုပ်ဆောင်မှုများကို ပိုမိုလွယ်ကူစေပါသည်။

မိုင်အိုအီလက်ထရစ် ပရော့သီတစ်များတွင် ကြွက်သားချုံ့ခြင်းများက ရွေ့လျားမှုကို မည်သို့ဖြစ်ပေါ်စေသနည်း

လူတို့သည် သတ်မှတ်ထားသော ကြွက်သားချုံ့မှုများဖြင့် ရွေ့လျားမှုကို စတင်ပေးပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ဘိုင်စက်ကို ၂၀% ခန့် ချုံ့ခြင်းဖြင့် လက်ကို ပိတ်စေပြီး တိုက်ရိုက်ဆိုင်းကို ၁၅% ခန့် လှုံ့ဆော်မှုဖြင့် ဖွင့်ပေးလေ့ရှိပါသည်။ ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော စနစ်များသည် ကြွက်သားအချက်ပြမှု ၁၄ ခုကျော်ကို တိကျစွာ စောင့်ကြည့်နိုင်ပြီး လက်ကောက်ဝတ်ကို လှည့်ခြင်း သို့မဟုတ် အရာဝတ္ထုကို မည်မျှတင်းကျပ်စွာ ကိုင်ထားသည်ကို ပြောင်းလဲခြင်းကဲ့သို့ ရှုပ်ထွေးသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုသူများ ဆောင်ရွက်နိုင်စေပါသည်။ အာရုံကြောအင်ဂျင်နီယာပညာနှင့် ပြန်လည်ထူထောင်ရေးနယ်ပယ်တွင် ထုတ်ဝေထားသော လေ့လာမှုအချို့အရ ယနေ့ခေတ် ပရိုဆက်ဆင်းနည်းပညာသည် မိလိမ်စက္ကန့် ၅၀ ခန့်သာ တုံ့ပြန်နိုင်ပါသည်။ ၂၀၁၉ ခုနှစ်က ရရှိနိုင်ခဲ့သည့် အချိန်နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက သုံးဆခန့် ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ဤနယ်ပယ်တွင် သိသာထင်ရှားသော တိုးတက်မှုကို ပြသနေပါသည်။

မိုင်အိုအီလက်ထရစ် ခြေလက်တုများနှင့် ရိုးရာ ပရော့သီတစ်များကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်း

ကြိုးဖြင့်ထိန်းချုပ်သည့် မော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက Myoelectric ရွေးချယ်စရာများသည် အသုံးပြုသူများ၏ ပင်ပန်းမှုကို ၂၈.၆% လျှော့ချပေးပါသည် (Ponemon 2023)၊ သို့သော် တစ်ပတ်လျှင် တစ်ကြိမ် အားသွင်းရန် လိုအပ်ပါသည်။

Myoelectric Prostheses တွင် ဆက်တိုက် တိုးတက်မှုများသည် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်

အသစ်ထွက် စိုထိုင်းဆခံနိုင်သည့် အီလက်ထရိုဒ်များသည် ကြီးမားသော ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ လှုပ်ရှားမှုအတွင်းတွင်ပါ ၉၈% အတိအကျ အချက်ပြမှုကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်ပြီး စိုထိုင်းသော အခြေအနေများတွင် ယခင်မော်ဒယ်များ၏ ၇၂% ပျက်ကွက်မှုနှုန်းမှ အရေးကြီးသော မွမ်းမံမှုဖြစ်ပါသည်။ မော်ဒျူလာဒီဇိုင်းများသည် စနစ်တစ်ခုလုံးကို ထပ်မံညှိနှိုင်းစရာမလိုဘဲ လက်ချောင်း သို့မဟုတ် ဆင်ဆာများကို အသုံးပြုသူများ အစားထိုးနိုင်စေပြီး ထိန်းသိမ်းမှုစရိတ်ကို တစ်နှစ်လျှင် ဒေါ်လာ ၇၄၀ လျှော့ချပေးပါသည် (NIH 2024)။

AI နှင့် စက်သင်ယူမှု - Myoelectric လက်များအတွက် ပိုမို ဉာဏ်ရည်မြင့်မားပြီး အလိုက်သင့်ထိန်းချုပ်မှု

ခေတ်မီ myoelectric လက်များသည် ယခုအခါ AI အားဖြင့် ပုံစံအမှတ်အသား မှတ်သားခြင်း မျက်နှာပြင်ဆိုင်ရာ အီလက်ထရိုမိုင်ယိုဂရပ်ဖီ (sEMG) အချက်ပေးများဖြင့် ပေါင်းစပ်၍ ပထမမျိုးဆက်မော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက တုံ့ပြန်မှုအမြန်နှုန်း ၄၀% ပိုမြန်စေသည် (Journal of Neural Engineering 2023) ။ ဤပေါင်းစပ်မှုသည် ကြိုတင်အစီအစဉ်သတ်မှတ်ထားသော လက္ခဏာများအပေါ် အားကိုးခြင်းမှ လွဲ၍ တစ်ဦးချင်းစီ၏ ကြွက်သား လှုံ့ဆော်မှုပုံစံများကို အစားထိုးကိရိယာများ အသုံးပြုနိုင်စေသည်။

အဆင့်မြင့် အစားထိုးကိရိယာများနှင့် AI တို့သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော လက်လှုပ်ရှားမှုများကို မည်သို့ဖြစ်စေသနည်း

စက်သင်ယူမှု အယ်လ်ဂိုရီသမ်များသည် EMG အခွက်အလက်များတွင် ဖြစ်ပေါ်သော အနှစ်သက်ဖွယ် ကွဲပြားမှုများကို ဖော်ထုတ်ခွဲခြားပေးပြီး ဥပမာ - ဥကိုကိုင်ခြင်းကဲ့သို့ နူးညံ့သော လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အိမ်သုံးပစ္စည်းများကို ကိုင်တွန်းခြင်းကဲ့သို့ အားအင်သုံး လုပ်ဆောင်ချက်များကြား တိကျသော ကိုင်ဝှက်မှု ပြောင်းလဲမှုများကို ဖြစ်စေပါသည်။ စတန်းဖိုဒ်၏ အာရုံကြော ပရို့စ်သီက် ဓာတ်ခွဲခန်းရှိ သုတေသီများသည် EMG အခွက်အလက်များကို အဆက်မပြတ် စောင့်ကြည့်ရာတွင် လက်၏ ကွဲပြားသော လှုပ်ရှားမှု (၁၂) မျိုးကို ၉၆% တိကျမှုဖြင့် သတ်မှတ်သော စနစ်များကို မကြာသေးမီက ပြသခဲ့ကြပါသည်။

အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ပိုမိုကောင်းမွန်လာသော အကျုံးဝင်သည့် သင်ယူမှု အယ်လ်ဂိုရီသမ်များ

ဤအစားထိုးကိရိယာများသည် နေ့စဉ်အသုံးပြုမှုဖြင့် လှုပ်ရှားမှုများကို ခန့်မှန်းမှုများကို ပိုမိုတိကျစေရန် အာရုံကြောကွန်ယက်များကို အသုံးပြုသည်။ ၂၀၂၃ ခုနှစ် ကလီနိကပ်စမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင် အသုံးပြုသူများသည် ၇၂% တိုးတက်မှု ခြောက်လကျော်ကာလအတွင်း ဇီဝကမ္မဖြစ်စဉ်များသည် ၎င်းတို့၏ ထူးခြားသော ကြွက်သားပင်ပန်းမှုပုံစံများနှင့် အပူချိန်၊ စိုထိုင်းဆကဲ့သို့သော ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ ကွဲပြားမှုများကို သင်ယူလာခဲ့သည့်အတွက် ပိုမိုတိကျလာခဲ့သည်။

အသုံးပြုသူ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရာတွင် စက်သင်ယူမှု၏ အခန်းကဏ္ဍ

ခေတ်မီစနစ်များသည် အကြောင်းအရာကို သိမြင်သော စီမံခန့်ခွဲမှုမှတစ်ဆင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ပါပြီ–ရေဘူးဆီသို့ လက်မောင်းကို အောက်သို့ ရွေ့သည်ကို ခံစားရပါက ခိုင်မာသော ကိုင်မှုသို့ အလိုအလျောက် ပြောင်းလဲပြီး တစ်နေရာတည်းသို့ မြှောက်သည်ကို ခံစားရပါက ပြန်လည်ပေါ့ပါးလာပါသည်။ ဤကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်စွမ်းသည် တစ်ခုချင်းစီကို အမိန့်များအစား လှုပ်ရှားမှုအစီအစဥ်များကို အဓိပ္ပာယ်ဖော်ရာတွင် ဦးနှောက်အပင်ပန်းကို လျော့ကျစေပါသည်။

လေ့လာမှုအစီရင်ခံစာ- AI မှ မောင်းနှင်ထားသော Myoelectric လက်များ၏ လက်တွေ့လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်း

လက်တွေ့တိကျမှုစမ်းသပ်မှုများကို ဆောင်ရွက်နေသော အသုံးပြုသူ ၄၅ ဦးကို ၁၂ လကြာ စောင့်ကြည့်ခဲ့ပါသည်။ AI မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုသော အသုံးပြုသူများသည် ရှုပ်ထွေးသော လုပ်ငန်းများ (အင်္ကျီချိတ်ခွာခြင်း၊ ချိုပေါင်းများကို အသုံးပြုခြင်း) ၂.၃ ဆ ပိုမြန်သော ရိုးရာ myoelectric လက်များရှိသူများထက် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ပြီးမြောက်နိုင်ပြီး ရေရှည်အသုံးပြုမှုကဲ့သို့သော လုပ်ဆောင်ချက်များအတွင်း ကြွက်သားပင်ပန်းမှု ၈၉% လျော့နည်းကြောင်း အစီရင်ခံခဲ့ကြသည်။

ထိတွေ့မှုအာရုံကို ပြန်လည်ရရှိခြင်း- Haptic Feedback နှင့် Neural Integration

ဟပ်တစ်ခ်ဖီဒ်ဘက်ချ်များက ထိတွေ့မှုအာရုံကို မည်သို့ပြန်လည်ရရှိစေသနည်း

ခေတ်မီသော မိုင်းယိုးလျှပ်စစ်ပရော့ဌက်တစ်များသည် ဟပ်တစ်ခ်ဖီဒ်ဘက်ချ်စနစ်များကို ပိုမိုအသုံးပြုလာကြသည်။ ဤစနစ်များသည် အောက်ပါတို့ကဲ့သို့သော အရာများဖြင့် ထိတွေ့မှုအာရုံကို ပေးစွမ်းပေးပါသည်-

• အားပြင်းအားနည်း ထိန်းညှိခြင်း (လက်ညှိုးဖြင့် ဖိအားကို ခံစားရခြင်း)
• ကိုယ်အင်္ဂါတည်နေရာကို ခံစားမှု (မျက်စိဖြင့် မမြင်ဘဲ ကိုယ်အင်္ဂါ၏ တည်နေရာကို သိရှိခြင်း)
• အပူချိန်ခံစားမှု (အပူချိန်ကွာခြားမှုကို ခံစားရခြင်း)
• မျက်နှာပြင် ခံစားမှု (မျက်နှာပြင် အချောများကို ခံစားရခြင်း)

သုတေသနစာတမ်းတစ်ပုဒ်တွင်ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း ဂဏန်းစနစ်နှင့် အင်ဂျင်နီယာဌာန လက်တွေ့အသုံးချမှုနှင့် ဘဝအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပေးရာတွင် ထိတွေ့မှုအာရုံ (haptic feedback) သည် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နိုင်ကြောင်း ဖော်ပြထားပါသည်။ အထူးသဖြင့် အင်္ဂါလက်ရုံးတုများကို ပိုမိုတိကျစွာ ထိတွေ့အသုံးပြုနိုင်ရန်အတွက် ဖြစ်ပါသည်။

သဘာဝအာရုံကို အတုယူသည့် အာရုံကြော ပေါင်းစပ်နည်းပညာများ

အာရုံကြောဆက်သွယ်မှု နည်းပညာအသစ်များသည် အတုလက်ရုံးများအား အတွင်းသို့ ထည့်သွင်းထားသော လျှပ်ကူးတိုင်များကို အသုံးပြု၍ သဘာဝအာရုံကို အတုယူနိုင်စွမ်းကို ဖန်တီးပေးနိုင်ပါသည်။ ဤနည်းပညာများသည် အာရုံကြောများမှ ရရှိသော အားနည်းသည့် လှုပ်ရှားမှုများကို ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး ဖိအားနှင့် မျက်နှာပြင်အာရုံများကို ပြန်လည်လွှတ်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ လေ့လာမှုများအရ လူနာများသည် အာရုံခံမှုများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ဖတ်ရှုနိုင်ရန် ဦးနှောက်ကို ပြန်လည်လေ့ကျင့်ပြီးနောက် အရာဝတ္ထုများကို အတိအကျ မှတ်မိခြားနားနိုင်ကြောင်း ဖော်ပြထားပါသည်။

အဆင့်မြင့် လက်ရုံးတုများဖြင့် စိတ်ခံစားမှုဆက်သွယ်မှုကို တီထွင်ပြောင်းလဲခြင်း

ခေတ်မီသော မိုင်အိုအီလက်ထရစ် အစိတ်အပိုင်းတုကို အသုံးပြုသည့် လူတစ်ဦးချင်းစီသည် လူမှုရေးဆိုင်ရာ အခြေအနေများတွင် ပါဝင်ဆက်သွယ်နိုင်မှုနှင့် နေ့စဉ်လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် ကျွမ်းကျင်မှုများ ပြန်လည်ရရှိရေးတွင် သိသိသာသာ တိုးတက်မှုများကို ဖော်ပြကြသည်။ လူမှုရေးဆိုင်ရာ ယုံကြည်မှုတွင် သိသိသာသာ ကွာခြားမှုရှိကြောင်း အသုံးပြုသူများ၏ အထောက်အထားများက ဖော်ပြထားပြီး လူမှုရေး အပြန်အလှန် ပါဝင်ဆောင်ရွက်မှုများတွင် ပိုမိုပါဝင်လာကာ မပြည့်စုံမှုခံစားရမှု လျော့နည်းလာခြင်းနှင့် ဘဝအရည်အသွေး ပိုမိုကောင်းမွန်လာခြင်းကို ဖော်ပြကြသည်။ မိဘတစ်ဦးက ၎င်းတို့၏ ကလေးသည် သူမ၏ အစိတ်အပိုင်းတု လက်ကို ဖုံးကွယ်ရန် မလိုတော့ကြောင်းနှင့် ၎င်းက သူမ၏ ယုံကြည်မှုကို သိသိသာသာ မြှင့်တင်ပေးခဲ့ကြောင်း မှတ်ချက်ပြုခဲ့သည်။

FAQ အပိုင်း

မိုင်အိုအီလက်ထရစ် အစိတ်အပိုင်းတုများ ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။

မိုင်အိုအီလက်ထရစ် အစိတ်အပိုင်းတုများသည် အသုံးပြုသူ၏ ကျန်ရှိသော ကြွက်သားများမှ လျှပ်စစ်သင်္ကေတများကို အသုံးပြု၍ လည်ပတ်ပြီး လှုပ်ရှားမှုကို လွယ်ကူစေသည့် တိုးတက်သော တုပစ္စည်း အင်္ဂါလက်များ ဖြစ်ပါသည်။

မိုင်အိုအီလက်ထရစ် အစိတ်အပိုင်းတုများ မည်သို့အလုပ်လုပ်ပါသနည်း။

ဤအစိတ်အပိုင်းတုများသည် မျက်နှာပြင် လျှပ်ကူးတိုင်များဖြင့် ဖမ်းယူရရှိသော ကြွက်သားများ၏ ကျဉ်းမြောင်းသော လျှပ်စစ်သင်္ကေတများကို အသုံးပြုပါသည်။ ထိုသင်္ကေတများကို စက်သင်ယူမှု အယ်လ်ဂိုရီသမ်များက စီမံပြီး လက်၏ လိုချင်သော လှုပ်ရှားမှုများကို ထုတ်လုပ်ပေးပါသည်။

AI သည် မိုင်အိုအီလက်ထရစ် အစိတ်အပိုင်းတုများကို မည်သို့ ပိုမိုကောင်းမွန်စေပါသနည်း။

AI သည် မာက်ဆယ်လ်တုံ့ပြန်မှုပုံစံများကို အသုံးပြု၍ ပိုမိုမြန်ဆန်သော တုံ့ပြန်မှုအချိန်၊ အသုံးပြုသူ၏ ထူးခြားသော ကြွက်သားတုံ့ပြန်မှုပုံစံများမှ သင်ယူနိုင်စွမ်းတို့ကို ဖြစ်စေပြီး လက်လှုပ်ရှားမှုများကို ပိုမိုဉာဏ်ရည်မြင့်မားစေပြီး ပိုမိုတိကျသန်မာစေပါသည်။

Myoelectric လက်များတွင် haptic feedback ဆိုတာ ဘာလဲ။

Myoelectric လက်များတွင် haptic feedback သည် အားပေးမှုပြောင်းလဲခြင်း၊ ကိုယ်နှင့်ပတ်သက်သော အာရုံခံမှုများ၊ အပူချိန်ကို ခံစားမှုနှင့် တုန်ခါမှုအာရုံခံမှုများကဲ့သို့သော နည်းလမ်းများဖြင့် ထိတွေ့မှုအာရုံကို အသုံးပြုသူအား ပေးစွမ်းပြီး သဘာဝအတိုင်း အာရုံခံမှုများကို အတုယူပေးပါသည်။

Myoelectric တုံ့ပြန်မှုပုံစံများသည် ရိုးရာ တုံ့ပြန်မှုပုံစံများနှင့် မည်သို့နှိုင်းယှဉ်ရမည်နည်း။

Myoelectric တုံ့ပြန်မှုပုံစံများသည် ကြွက်သားအချက်ပေးမှုများကို ထိန်းချုပ်ရန် အသုံးပြုပြီး ရိုးရာ ကိုယ်ခန္တာအားဖြင့် အသုံးပြုသော တုံ့ပြန်မှုပုံစံများမှာ ကြိုးနှင့်ချိတ်ဆက်ထားသော စနစ်များကို အသုံးပြုပါသည်။ ခေတ်မီ myoelectric တုံ့ပြန်မှုပုံစံများသည် ပိုမိုများပြားသော ကိုင်ဆုပ်မှုအမျိုးအစားများ၊ အလိုအလျောက် အားပေးမှုပြောင်းလဲမှုနှင့် ရိုးရာပုံစံများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက နေ့စဉ် ပြင်ဆင်မှုအချိန် ပိုမိုနည်းပါးပါသည်။