3D 스캐닝을 활용한 맞춤형 소프트 전완 의족 소켓을 위한 컴퓨터 지원 설계 접근법
2026년 2월 24일 업데이트: Amjed Abdulameer Hussein, Al-Nahrain University
인공 지능을 활용하여 다양한 물체를 잡기 위한 지능형 로봇 손의 설계 및 제작
이 연구의 목적은 팔꿈치 아래에서 팔을 잃은 사람들을 위한 지능형 로봇 손을 만드는 것입니다.
인공 지능을 사용하여 다양한 유형의 물체를 적응적으로 잡음으로써 로봇 의수 제어의 정확성과 유연성을 모두 향상시킬 것입니다.
또한, 이 프로젝트는 기계 설계와 인공 지능 기반 제어를 통합하여 더 기능적이고 사용자 친화적인 의수 솔루션을 생산할 것입니다.
연구 개요
상세 설명
이 연구는 전완 절단 환자를 위한 저비용 AI 기반 의수 시스템을 개발합니다.
과정은 참가자의 절단 잔여 팔을 3D 스캔하여 맞춤형 3D 프린팅 소켓과 로봇 손을 설계하는 것으로 시작합니다.
시스템의 핵심은 팔 근육에서 포착된 표면 근전도(EMG) 신호를 분류하는 인공지능을 통합합니다.
이 AI 기반 패턴 인식은 다양한 물체의 적응형 파지가 가능합니다.
연구의 주요 목표는 이 AI 제어 시스템을 기존 규칙 기반 EMG 프로그래밍과 비교하는 것입니다.
두 시스템은 참가자가 실제 파지 활동을 수행하는 동안 효과성, 적응성 및 반응 효율성을 기준으로 평가됩니다.
연구 유형
중재적
등록 (실제)
1
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
-
-
Baghdad Governorate
-
Baghdad, Baghdad Governorate, 이라크, 10070
- Al-Nahrain University, College of Engineering
-
-
참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
설명
포함 기준:
- 단측 요골 절단을 가진 참가자.
- 18세에서 60세 사이.
- 검출 가능한 근전도 신호를 생성하기에 충분한 잔존 사지의 근육 활동.
- 검사를 견딜 수 있는 안정된 신체적 및 정신적 건강 상태.
제외 기준:
- 근전도 전극 부착 부위에 심각한 피부 질환 또는 개방성 상처의 병력.
- 지시사항을 이해하거나 따르는 것을 방해하는 인지 장애.
- 현재 연구 결과에 간섭할 수 있는 다른 임상 시험 참여.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 장치 타당성
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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실험적: 실험군.
상완 절단을 한 한 명의 참가자가 3D 프린팅 로봇 손을 사용하여 파지 작업을 수행할 것입니다.
이 연구는 이 개인을 위해 파지 정확도와 효율성을 비교하기 위해 AI 기반 제어와 전통적인 프로그래밍 모두를 사용하여 장치의 성능을 평가합니다.
|
저비용의 3D 프린팅 의수와 맞춤형 소켓.
이 장치는 AI 알고리즘을 사용하여 물체를 식별하고 파지 패턴을 적응시키며, 이는 표준 규칙 기반 프로그래밍과 비교될 것입니다.
다른 이름들:
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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AI 기동 보철 시스템의 실현 가능성 및 기술적 성능.
기간: 실험 테스트 세션 동안(약 1일).
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통합 의족 시스템(3D 프린팅 소켓 및 AI 제어 손)의 실현 가능성을 평가합니다.
실현 가능성은 EMG 신호 분류를 사용한 파지 명령의 성공적인 실행과 실제 작업 중 3D 프린팅 부품의 기계적 안정성으로 평가됩니다.
여기에는 테스트 세션 전체에 걸쳐 하드웨어 또는 소프트웨어 오류 없이 기능적 작동을 유지하는 시스템의 능력이 포함됩니다.
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실험 테스트 세션 동안(약 1일).
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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실시간 AI 분류 지연 시간
기간: 실시간 제어 평가 동안
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AI 알고리즘이 원시 EMG 데이터를 처리하고 의도된 파지 패턴을 식별하는 데 필요한 시간 지연(밀리초 단위)의 측정
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실시간 제어 평가 동안
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 연구 책임자: Wajdi Sadik Aboud, Prof. Dr., Al-Nahrain University
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
일반 간행물
- 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
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2026년 2월 12일
기본 완료 (추정된)
2026년 6월 1일
연구 완료 (추정된)
2026년 9월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2026년 2월 20일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 2월 24일
처음 게시됨 (실제)
2026년 2월 27일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 2월 27일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 2월 24일
마지막으로 확인됨
2026년 2월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
IPD 계획 설명
참가자 개인의 개인정보와 기밀성을 보호하기 위해, 본 사례 연구에 참여한 단일 참가자의 개별 데이터는 공유되지 않습니다. 이 데이터는 개인을 식별할 수 있는 민감한 EMG 신호와 신체 스캔 정보를 포함하고 있기 때문입니다.
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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