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Brain-Machine Interfaces : Lessons for Prosthetic Hand Control - 10/07/21

Doi : 10.1016/j.hcl.2021.04.003 
Alex K. Vaskov, PhD a, Cynthia A. Chestek, PhD a, b, c, d, ⁎
a Robotics Institute, University of Michigan, 2505 Hayward St, Ann Arbor, MI 48109, USA 
b Department of Biomedical Engineering, University of Michigan, 2200 Bonisteel Blvd, Ann Arbor, MI 48109, USA 
c Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of Michigan, 1301 Beal Ave, Ann Arbor, MI 48109, USA 
d Neuroscience Graduate Program, University of Michigan, 204 Washtenaw Ave, Ann Arbor, MI 48109, USA 

∗Corresponding author.

Riassunto

Brain-machine interfaces (BMI) are being developed to restore upper limb function for persons with spinal cord injury or other motor degenerative conditions. BMI and implantable sensors for myoelectric prostheses directly extract information from the central or peripheral nervous system to provide users with high fidelity control of their prosthetic device. Control algorithms have been highly transferable between the 2 technologies but also face common issues. In this review of the current state of the art in each field, the authors point out similarities and differences between the 2 technologies that may guide the implementation of common solutions to these challenges.

Il testo completo di questo articolo è disponibile in PDF.

Keywords : Brain-machine interfaces, Fine motor control, Regression algorithms, Pattern recognition, Calibration methods


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 This work was supported by the National Institute of Health, award R01NS105132.


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Vol 37 - N° 3

P. 391-399 - agosto 2021 Ritorno al numero
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  • Dermatosensory Peripheral Nerve Interfaces: Prevention of Pain Recurrence Following Sensory Neurectomy
  • Sarah E. Hart, David L. Brown
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  • Fascicle-Specific Targeting of Longitudinal Intrafascicular Electrodes for Motor and Sensory Restoration in Upper-Limb Amputees
  • Jonathan Cheng, Zhi Yang, Cynthia K. Overstreet, Edward Keefer

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