Медицинский стартап из КНИТУ получил поддержку Платформы университетского технологического предпринимательства.
Третьекурсник Казанского национального исследовательского технологического института (КНИТУ – Казанский авиационный институт) Айзат Гарафутдинов разработал собственную систему распознавания мышечных сигналов для бионической руки. Она проще существующих в России аналогов как в установке, так и в адаптации для человека, и более доступна по цене.
Высокотехнологичные протезы, которые заменяют человеку утраченные конечности под воздействием силы мысли, уже давно перестали быть фантастикой. Движение механической руки совершается благодаря технологии снятия электромиографических сигналов (ЭМГ). Это электрические импульсы, которые мозг посылает в мышцу при желании человека совершить определенное движение. О том, что технология снятия ЭМГ сигналов очень востребована, но весьма дорогая и сложна технически, Айзат узнал во время университетской научной деятельности. И решил внести свой вклад в развитие этой индустрии.
«Я начал изучать эту тему и понял, что могу создать что-то лучше и коммерциализировать эту технологию. Для начала изучил доступные решения, которые уже используются в медицине и смежных областях. Выяснилось, что большинство существующих систем обладают определёнными ограничениями. Это подтолкнуло меня к разработке нового подхода, который позволяет устранить эти недостатки», — рассказал Айзат.
Проект «НейроТакт» — такое название молодой инженер дал своему стартапу – это специальное программное обеспечение, которое умеет эффективно обрабатывать сигналы, поступающие с миодатчиков, и преобразовывать их в полезные данные. С помощью машинного обучения система учится распознавать различные типы мышечной активности и связывает их с определенными движениями.
Основные проблемы, с которыми сталкиваются российские системы управления бионическими протезами и их пользователи, – это сложность диагностики ЭМГ-сигналов из-за с высокого уровня шумов на выходе устройств, недостаточная точность распознавания, отсутствие универсальных систем, подходящих для всех видов протезов, и высокая стоимость. По словам Айзата Гарафутдинова, все эти нюансы он предусмотрел еще на этапе анализа информации.
«Технология поможет врачам и реабилитологам в диагностике и восстановлении пациентов после травм или заболеваний, связанных с нервно-мышечной системой. Например, ее можно использовать для анализа состояния мышц, определения уровня их активности или отслеживания прогресса в реабилитации после инсульта, переломов или ампутаций. Кроме того, система позволит улучшить управление роботизированными манипуляторами. Используя ЭМГ-сигналы, можно создать интуитивные системы взаимодействия между человеком и роботом, где движения рук будут точно транслироваться в движения робота», — пояснил Гарафутдинов.
В этом году стартап Айзата стал участником Платформы университетского технологического предпринимательства: он победил в конкурсе «Студенческий стартап» и получил грант на развитие в 1 млн рублей от Фонда содействия инновациям.
Студент уже разработал макет своего проекта и необходимое программное обеспечение. В ближайшее время будет собран прототип – это позволит провести пилотные испытания, выявить возможные проблемы и начать настройку алгоритмов обработки данных и отладку работы. Следующим шагом станет подготовка системы к практическому применению.
Платформа университетского технологического предпринимательства запущена Минобрнауки РФ в 2022 году с целью раскрытия предпринимательского потенциала молодежи и подготовки профессионалов в области технологического предпринимательства. Входит в федеральный проект «Технологии» нацпроекта «Эффективная и конкурентная экономика». Сайт: https://univertechpred.ru.
Читать далее:
Вселенная внутри черной дыры: наблюдения «Уэбба» подтверждают странную гипотезу
Испытания ракеты Starship Илона Маска вновь закончились взрывом в небе
Сразу четыре похожих на Землю планеты нашли у ближайшей одиночной звезды
