Un dispositif portable sur mesure, fabriqué par impression 3D et conçu spécifiquement pour chaque individu. Ce dispositif intègre des capteurs magnétiques qui détectent les activités musculaires les plus subtiles. Crédit : Université de Floride Atlantique
La plupart des prothèses de main actuelles sont encore confrontées à un problème fondamental : chaque personne amputée est unique, or la plupart des dispositifs sont conçus comme s’il en était ainsi. Ce décalage rend difficile un contrôle naturel et intuitif, transformant souvent ce qui devrait être une extension naturelle du corps en une expérience nécessitant un apprentissage et des ajustements constants.
Même avec une technologie de pointe, les utilisateurs sont souvent contraints d’interpréter de faibles signaux musculaires qui peuvent varier avec la transpiration, les changements cutanés ou les mouvements quotidiens, créant ainsi un décalage entre l’intention et le contrôle qui peut être frustrant et, dans certains cas, amener les gens à abandonner complètement l’appareil.
Les chercheurs ont réalisé des progrès en améliorant l’interprétation des signaux musculaires, mais le principal défi demeure : ces signaux sont souvent instables et difficiles à traduire en mouvements naturels.
Pour relever ce défi, Erik Engeberg, docteur en sciences, dirige des recherches visant à passer de dispositifs standardisés à des systèmes véritablement personnalisés, capables de s’adapter à chaque individu. Professeur à la Faculté d’ingénierie et d’informatique de l’Université de Floride Atlantique (FAU), il est également rattaché aux départements de génie océanique et mécanique et de génie biomédical. Il est par ailleurs membre de l’Institut du cerveau Stiles-Nicholson de la FAU et du Centre des systèmes complexes de la FAU, au sein de la Faculté des sciences Charles E. Schmidt.
Le processus débute par une numérisation 3D rapide du bras afin d’en capturer la forme exacte. Cette numérisation sert ensuite à créer un dispositif portable sur mesure grâce à l’impression 3D. Conçu spécifiquement pour chaque individu, ce dispositif léger en deux parties s’adapte confortablement à l’avant-bras sans entraver les mouvements. Il intègre également des capteurs magnétiques qui détectent les moindres activités musculaires, permettant ainsi au système de capter les signaux de mouvement avec une plus grande précision. Crédit : Université de Floride Atlantique
Une pochette personnalisée affiche l’intention
Cette approche consiste à scanner en 3D le membre résiduel du patient afin de créer une manchette portable imprimée en 3D sur mesure, intégrant des capteurs magnétiques souples et flexibles. Confortables au contact de la peau, ces capteurs captent les variations subtiles de la forme et de la pression musculaires lorsque l’utilisateur effectue des mouvements de la main et du poignet, permettant ainsi au système d’interpréter ses intentions en temps réel.
La conception est adaptée à chaque individu, avec des réseaux de capteurs configurés avec 18 ou 24 modules en fonction de la taille et de l’anatomie des membres, et associés à un modèle d’intelligence artificielle individualisé qui apprend les schémas musculaires uniques de chaque personne plutôt que de s’appuyer sur un ensemble de données généralisé.
Signaux stables même après une utilisation répétée
Lors de tests menés auprès de 10 participants, dont trois personnes amputées d’un membre supérieur, le système a classé 19 gestes de la main et du poignet en temps réel, traduisant l’intention en commandes pour une main robotisée de haute dextérité. Les résultats, publiés dans IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering , démontrent la fiabilité et la constance du système, même lors d’une utilisation répétée.
Pour évaluer la durabilité du système, les chercheurs ont appliqué plus de 7 500 cycles de force robotisée sur plusieurs heures, tout en mesurant précisément la réponse des capteurs. Le système a démontré une corrélation forte et stable entre la force appliquée et la force de sortie, mesurant la pression avec précision sans perte de performance.
Même après des milliers de cycles, les signaux sont restés clairs et stables, avec une nette séparation entre le signal et le bruit et une variation minime au fil du temps. Globalement, les capteurs n’ont présenté aucune dérive ni dégradation significative, conservant ainsi la précision, la répétabilité et la réactivité essentielles au contrôle prothétique en conditions réelles.
« Le contrôle des prothèses n’est pas une solution universelle. Chaque individu possède une signature motrice unique, façonnée par son anatomie, ses antécédents de blessures et le fonctionnement de ses muscles restants », explique Engeberg, auteur principal de l’étude. « Pour que ces systèmes soient véritablement fonctionnels au quotidien, ils doivent être adaptés sur mesure. En combinant des capteurs portables imprimés en 3D à des modèles d’IA personnalisés, nous nous rapprochons de systèmes prothétiques capables de répondre naturellement et en temps réel aux intentions de l’utilisateur, au lieu de l’obliger à s’adapter aux limitations du dispositif. »
Aucune configuration de capteur universelle
Les résultats ont également montré qu’il n’existe pas de configuration de capteurs optimale unique pour tous les utilisateurs. Certains participants ont obtenu une meilleure précision avec moins de capteurs, tandis que d’autres en nécessitaient davantage. Les configurations optimales variaient en fonction de l’anatomie individuelle, des antécédents de blessures et de la fonction musculaire résiduelle. Dans plusieurs cas, les participants ont atteint une précision supérieure à 90 % pour plusieurs gestes uniquement lorsque la disposition des capteurs était adaptée à leurs muscles résiduels.
« Nos résultats soulignent que les performances des prothèses dépendent fortement de l’adéquation entre le positionnement et le nombre de capteurs et chaque individu », a déclaré Engeberg. « Cela laisse entrevoir un avenir où les prothésistes pourront ajuster la configuration des capteurs avec précision, à l’instar d’une prescription, afin d’optimiser le confort et la fonctionnalité pour chaque utilisateur. »
La recherche a également permis de constituer un ensemble de données partagées par tous les participants, amputés et non amputés, offrant ainsi une ressource précieuse pour l’ensemble de la communauté scientifique.
L’ampleur des besoins non satisfaits
« Ces travaux abordent un aspect très concret : l’amélioration directe de la qualité de vie », a déclaré Stella Batalama, docteure en sciences et doyenne de la Faculté d’ingénierie et d’informatique. « Lorsque nous parvenons à combler le fossé entre l’innovation en ingénierie et les besoins réels des personnes au quotidien, notamment celles qui dépendent de prothèses pour leur autonomie, l’impact dépasse largement le cadre du laboratoire. Il s’agit de leur redonner leurs capacités fonctionnelles, leur confiance en elles et la possibilité d’interagir plus naturellement avec le monde. »
Aux États-Unis seulement, on estime à 2,1 millions le nombre de personnes vivant avec une amputation, et environ 185 000 amputations sont pratiquées chaque année. À l’échelle mondiale, plus de 50 millions de personnes sont concernées, un chiffre qui devrait augmenter en raison du diabète, des maladies vasculaires, des traumatismes et des blessures liées aux conflits. Les amputations des membres supérieurs sont parmi les plus difficiles à réhabiliter en raison de la complexité des mouvements naturels de la main et des doigts.
Wen-Yu « Marty » Cheng, co-auteur de l’étude, est étudiant diplômé et candidat au doctorat au Collège d’ingénierie et d’informatique de l’Université de Floride Atlantique (FAU).
https://www.fau.edu/newsdesk/articles/custom-fit-ai-prosthetic-hand
