Un Approccio di Progettazione Assistita da Computer per Guaine Protesiche Transradiali Morbide Personalizzate Utilizzando la Scansione 3D
Progettazione e Realizzazione di una Mano Robotica Intelligente per Afferrare Oggetti Diversi Utilizzando l'Intelligenza Artificiale
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Iscrizione
Fase
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Baghdad Governorate
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Baghdad, Baghdad Governorate, Iraq, 10070
- Al-Nahrain University, College of Engineering
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
Accetta volontari sani
Descrizione
Criteri di inclusione:
- Partecipanti con amputazione transradiale unilaterale.
- Età compresa tra 18 e 60 anni.
- Attività muscolare sufficiente nell'arto residuo per generare segnali EMG rilevabili.
- Condizioni fisiche e mentali stabili per sottoporsi ai test.
Criteri di esclusione:
- Storia di gravi malattie della pelle o ferite aperte nel sito di posizionamento degli elettrodi EMG.
- Deficit cognitivi che impediscono al partecipante di comprendere o seguire le istruzioni.
- Partecipazione ad altri studi clinici che potrebbero interferire con i risultati dello studio attuale.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Fattibilità del dispositivo
- Assegnazione: N / A
- Modello interventistico: Assegnazione di gruppo singolo
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Numero di armi
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / ArmGruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
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Sperimentale: Braccio Sperimentale.
Un singolo partecipante con amputazione transradiale che utilizzerà la mano robotica stampata in 3D per eseguire compiti di presa.
Lo studio valuta le prestazioni del dispositivo utilizzando sia il controllo basato sull'IA che la programmazione tradizionale per confrontare precisione ed efficienza della presa per questo individuo.
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Una mano protesica stampata in 3D a basso costo e una presa personalizzata.
Il dispositivo utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per identificare gli oggetti e adattare i modelli di presa, che verranno confrontati con la programmazione standard basata su regole.
Altri nomi:
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Fattibilità e Prestazioni Tecniche del Sistema Protesico Guidato dall'Intelligenza Artificiale.
Lasso di tempo: Durante le sessioni di test sperimentali (circa 1 giorno).
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Valutare la fattibilità del sistema protesico integrato (presa stampata in 3D e mano controllata dall'intelligenza artificiale).
La fattibilità sarà valutata in base all'esecuzione corretta dei comandi di presa utilizzando la classificazione del segnale EMG e alla stabilità meccanica dei componenti stampati in 3D durante compiti reali.
Ciò include la capacità del sistema di mantenere il funzionamento durante la sessione di test senza guasti hardware o software.
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Durante le sessioni di test sperimentali (circa 1 giorno).
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Latenza di Classificazione IA in Tempo Reale
Lasso di tempo: Durante la valutazione del controllo in tempo reale
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Misurazione del ritardo temporale (in millisecondi) richiesto dall'algoritmo di intelligenza artificiale per elaborare i dati EMG grezzi e identificare il pattern di presa previsto
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Durante la valutazione del controllo in tempo reale
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Investigatori
Investigatori
- Direttore dello studio: Wajdi Sadik Aboud, Prof. Dr., Al-Nahrain University
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- Al-Musawi, A. A., & Aboud, W. S. (2025). Literature review on the design and fabrication of an intelligent robotic hand for grasping various objects using artificial intelligence. Journal of Engineering and Applied Science, 72(1). https://doi.org/10.1186/s44147-025-00773-y
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Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Stimato)
Completamento primario
Completamento dello studio (Stimato)
Completamento dello studio
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- NUBME-2/2026
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