针对四肢瘫痪患者的辅助技术种类繁多,但大多数系统并不适合严重的四肢瘫痪患者,因为他们通常依靠头部或颈部运动来工作。对于这些患者来说,选择仅限于摄像头、舌头控制、语音助手和神经检测系统。但这些设备要么提供的手势范围有限,要么不兼容户外应用程序。有些还需要侵入性附件或在使用系统时持续关注。
KAUST的博士生阿卜杜拉·阿尔曼苏里(Abdullah Almansouri)说:“大多数现有的技术没有给人们太多的自由。”“我们想开发一种解决方案,既能在室内也能在室外工作,让它们能够独立移动。”
这个装置将这些信号处理成轮椅或智能设备的命令,比如打开灯或点击电脑上的鼠标。该系统目前支持13种不同的面部手势。
Almansouri说:“我们的目标是简单和容易获得的东西,但也不容易被意外触发。”“系统本身可以处理复杂性,所以用户只需戴上眼镜和磁性皮肤就可以控制周围环境。”
Almansouri和他的团队在三个身体健全的用户身上测试了这个系统,并取得了很高的成功率。参与者花了不到15分钟的时间学习如何在没有帮助的情况下使用该系统,最坏的成功率为93%。
“先进的协同结合传感器技术机器学习肯定会提高生活质量,”KAUST先进膜和多孔材料中心的电子和计算机工程教授Khaled Salama说。“这种组合有可能在许多应用领域改变游戏规则。”
来源:阿卜杜拉国王科技大学