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초록 이 리뷰는 주로 근전도(EMG) 신호를 제어 방법으로 사용하여 의수 설계에 인공지능(AI)을 포함한 최근 발표된 49개의 기사를 조사합니다. 리뷰에서는 딥러닝, 신경망 기술 및 EMG의 사용이 잡기 정확도, 반응 시간 및 기능적 성능을 유의미하게 향상시켜 의수가 자연스러운 사용자 상호작용에 더 가까워졌음을 확인했습니다. 그럼에도 불구하고 여전히 높은 전력 소비, 부정확한 신호 해석, 처리 지연, 높은 비용 및 실제 환경에서의 제한된 신뢰성 등 몇 가지 중요한 도전 과제가 존재합니다. 따라서 향후 연구는 에너지 효율적인 적응형 알고리즘과 여러 가지 정보 출처(예: 촉각 및 광학/시각 센서)를 포함하여 보다 지능적이고 적응 가능하며 사용자 친화적인 로봇 의지팡이를 만드는 것을 목표로 해야 합니다. 궁극적인 목표는 정확도, 독립성 및 삶의 질을 향상시키는 것입니다.
Amjed Abdulameer Al-Musawi (Sat,)가 이 질문을 연구했습니다.
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