3Dスキャンを用いたカスタマイズ軟性前腕義肢ソケットのためのコンピュータ支援設計アプローチ
2026年2月24日 更新者：Amjed Abdulameer Hussein、Al-Nahrain University
人工知能を用いた多様な物体把持のための知能ロボットハンドの設計と製造
この研究の目的は、肘から下の肢を失った人々のための知的ロボットハンドを開発することです。
人工知能を用いて様々な種類の物体を適応的に把持することにより、ロボット義肢制御の精度と柔軟性の両方を向上させます。
さらに、本プロジェクトは機械設計と人工知能ベースの制御を統合し、より機能性が高くユーザーフレンドリーな義肢ソリューションを実現します。
調査の概要
詳細な説明
本研究は、前腕切断者のための低コストのAI搭載義肢システムを開発します。
プロセスは、参加者の残存肢の3Dスキャンから始まり、カスタマイズされた3Dプリントソケットとロボットハンドを設計します。
システムの中核は、肢の筋肉から捕捉した表面筋電図（EMG）信号を分類する人工知能を統合しています。
このAI駆動のパターン認識により、様々な物体への適応的把持が可能になります。
本研究の主目的は、このAI制御システムと従来のルールベースEMGプログラミングを比較することです。
両システムは、参加者が実世界の把持活動を行う際の有効性、適応性、応答効率に基づいて評価されます。
研究の種類
介入
入学 (実際)
1
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
-
-
Baghdad Governorate
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Baghdad、Baghdad Governorate、イラク、10070
- Al-Nahrain University, College of Engineering
-
-
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
説明
適格基準：
- 片側前腕切断の参加者。
- 18歳から60歳までの年齢。
- 検出可能な筋電図信号を発生させるのに十分な残肢の筋活動。
- 検査を受けるための安定した身体的および精神的健康状態。
除外基準：
- 筋電図電極設置部位における重度の皮膚疾患または開放創の既往歴。
- 指示の理解または遵守を妨げる認知障害。
- 本研究の結果に干渉する可能性のある他の臨床試験への参加。
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：デバイスの実現可能性
- 割り当て：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
|---|---|
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実験的：実験群
3Dプリントされたロボットハンドを使用して把持作業を行う、前腕切断の単一被験者。
本研究では、この個人の把持精度と効率を比較するために、AIベースの制御と従来のプログラミングの両方を使用してデバイスの性能を評価します。
|
低コストの3Dプリント製義手とカスタマイズソケット。
このデバイスはAIアルゴリズムを使用して物体を識別し、把握パターンを適応させます。これは標準的なルールベースのプログラミングと比較されます。
他の名前：
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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AI駆動型義肢システムの実現可能性と技術的性能。
時間枠：実験的試験セッション中（約1日間）。
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統合プロテーゼシステム（3DプリントソケットとAI制御ハンド）の実現可能性を評価する。
実現可能性は、EMG信号分類を用いた把持コマンドの成功実行と、実世界タスクにおける3Dプリント部品の機械的安定性によって評価される。
これには、テストセッション全体でハードウェアやソフトウェアの障害なく機能動作を維持するシステム能力が含まれる。
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実験的試験セッション中（約1日間）。
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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リアルタイムAI分類レイテンシ
時間枠：リアルタイム制御評価中
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AIアルゴリズムが生体筋電図データを処理し、意図した把持パターンを識別するために必要な時間遅延（ミリ秒単位）の測定
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リアルタイム制御評価中
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
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捜査官
- スタディディレクター：Wajdi Sadik Aboud, Prof. Dr.、Al-Nahrain University
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- 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
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2026年2月12日
一次修了 (推定)
2026年6月1日
研究の完了 (推定)
2026年9月1日
試験登録日
最初に提出
2026年2月20日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年2月24日
最初の投稿 (実際)
2026年2月27日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年2月27日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年2月24日
最終確認日
2026年2月1日
詳しくは
本研究に関する用語
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
いいえ
IPD プランの説明
本研究ケースにおいて参加者の個人のプライバシーと機密性を保護するため、個別の参加者データは共有されません。これは、データには個人を特定する可能性のある機密性の高い筋電図（EMG）信号および物理的スキャン情報が含まれているためです。
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
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