Početak projekta: 1.10.2025.

Gubitak funkcije šake uzrokovan stanjima poput moždanog udara ili multiple skleroze narušava svakodnevne životne aktivnosti. Rehabilitacijska robotika pruža učinkovite terapije, smanjujući potrebu za intenzivnim angažmanom terapeuta. Robotska rehabilitacija temeljena na elektromiografiji (EMG) pokazuje značajne prednosti u odnosu na konvencionalne metode i uređaje bez povratne veze, dok meka robotika, inspirirana prirodnim organizmima i biljkama, omogućuje sigurniju interakciju s ljudima.

Predloženi inovativni istraživački projekt, koji se nadovezuje na istraživanje u postupku objave “Koopman-driven grip strength prediction through EMG sensing” u časopisu IEEE TNSRE (Q1-Exc, IF 2023: 4.8), usmjeren je na razvoj metoda za dekompoziciju površinskog elektromiografskog (sEMG) signala korištenjem teorije Koopman operatora (KOT) i dinamičke modalne dekompozicije (engl. dynamic mode decomposition - DMD). Cilj je identificirati aktivnosti motoričkih jedinica (MU) te povezati te aktivnosti sa silom stiska pri različitim tipovima hvatova s naglaskom na primjenu u stvarnom vremenu (engl. real-time).

Teorija Koopman operatora te podacima vođena (engl. data-driven) DMD metodologija, omogućavaju rastavljanje kompleksne dinamike EMG signala na ključne prostorno-vremenske komponente te izdvajanje frekvencijskih komponenti i komponenti prigušenja koje su relevantne za neuralnu kontrolu. Ovim inovativnim metodama nastoji se prevladati ograničenja postojećih metoda s aspekta točnosti i mogućnosti izvršavanja u stvarnom vremenu.

Integracija naprednih metoda EMG dekompozicije s prethodnim istraživanjima voditelja projekta u području meke robotike, uključujući rad “Control of soft robots with inertial dynamics” objavljen u časopisu Science Robotics (Q1-Exc, 2-godišnji IF: 26.1), otvara mogućnost razvoja adaptivnih robotskih uređaja. Takvi uređaji značajno bi povećati učinkovitost rehabilitacije, pružajući precizniju regulaciju izvršne sile i prilagodljivost potrebama pacijenata.