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Reach and grasp by people with tetraplegia using a neurally controlled robotic arm

Hochberg, Leigh R. und Bacher, Daniel und Jarosiewicz, Beata und Masse, Nicolas Y. und Simeral, John D. und Vogel, Joern und Haddadin, Sami und Liu, Jie und Cash, Sydney S. und van der Smagt, Patrick und Donoghue, John P. (2012) Reach and grasp by people with tetraplegia using a neurally controlled robotic arm. Nature, 485 (7398), Seiten 372-375. Nature Publishing Group. DOI: 10.1038/nature11076

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Offizielle URL: http://www.nature.com/nature/journal/v485/n7398/full/nature11076.html


Paralysis following spinal cord injury, brainstemstroke, amyotrophic lateral sclerosis and other disorders can disconnect the brain from the body, eliminating the ability to perform volitional movements. A neural interface system could restore mobility and independence for people with paralysis by translating neuronal activity directly into control signals for assistive devices. We have previously shown that people with long-standing tetraplegia can use a neural interface system to move and click a computer cursor and to control physical devices. Able-bodied monkeys have used a neural interface system to control a robotic arm, but it is unknown whether people with profound upper extremity paralysis or limb loss could use cortical neuronal ensemble signals to direct useful arm actions. Here we demonstrate the ability of two people with long-standing tetraplegia to use neural interface system-based control of a robotic arm to perform three-dimensional reach and graspmovements. Participants controlled the arm and hand over a broad space without explicit training, using signals decoded from a small, local population of motor cortex (MI) neurons recorded from a 96-channel microelectrode array. One of the study participants, implanted with the sensor 5 years earlier, also used a robotic arm to drink coffee from a bottle. Although robotic reach and grasp actions were not as fast or accurate as those of an able-bodied person, our results demonstrate the feasibility for people with tetraplegia, years after injury to the central nervous system, to recreate useful multidimensional control of complex devices directly from a small sample of neural signals.

Titel:Reach and grasp by people with tetraplegia using a neurally controlled robotic arm
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iD
Hochberg, Leigh R.Brown UniversityNICHT SPEZIFIZIERT
Bacher, DanielBrown UniversityNICHT SPEZIFIZIERT
Jarosiewicz, BeataBrown UniversityNICHT SPEZIFIZIERT
Masse, Nicolas Y.Brown UniversityNICHT SPEZIFIZIERT
Simeral, John D.Brown UniversityNICHT SPEZIFIZIERT
Vogel, JoernJoern.Vogel@dlr.deNICHT SPEZIFIZIERT
Haddadin, SamiSami.Haddadin@dlr.deNICHT SPEZIFIZIERT
Liu, JieBrown UniversityNICHT SPEZIFIZIERT
Cash, Sydney S.Harvard Medical SchoolNICHT SPEZIFIZIERT
van der Smagt, Patricksmagt@dlr.deNICHT SPEZIFIZIERT
Donoghue, John P.Brown UniversityNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:17 Mai 2012
Erschienen in:Nature
Referierte Publikation:Ja
In Open Access:Nein
In ISI Web of Science:Ja
DOI :10.1038/nature11076
Seitenbereich:Seiten 372-375
Verlag:Nature Publishing Group
Name der Reihe:Nature
Stichwörter:Robotics Neuroscience Applied physics Engineering Medical research Technology
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - RMC - Kognitive Intelligenz und Autonomie (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (bis 2012)
Hinterlegt von: Vogel, Jörn
Hinterlegt am:19 Dez 2012 11:05
Letzte Änderung:08 Mär 2018 18:47

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