В России создают систему, которая «видит» работу мышц с высокой точностью

РТУ МИРЭА: разрабатывается нейроинтерфейс для «умных» протезов
Shutterstock

Молодые инженеры РТУ МИРЭА разрабатывают систему поверхностной электромиографии высокой плотности, которая позволит врачам получать детальную карту активности мышц. Технология может существенно повысить точность диагностики неврологических и двигательных нарушений, а также найти применение в управлении бионическими протезами и нейроинтерфейсах. Об этом «Газете.Ru» сообщили в пресс-службе образовательного учреждения.

Сегодня при слабости, треморе или нарушении координации одним из ключевых методов диагностики остается электромиография (ЭМГ) — регистрация электрической активности мышц. Однако классические системы используют ограниченное число электродов, из-за чего картина часто оказывается неполной. Кроме того, электроды сложно точно разместить, а во время исследования они могут смещаться, искажая сигнал.

Новая разработка решает эту проблему за счет плотного массива электродов, расположенных на минимальном расстоянии друг от друга. Это позволяет фиксировать не отдельные сигналы, а целую «карту» активности мышц.

«Обычная ЭМГ — как попытка понять симфонию по нескольким инструментам. Мы же даем возможность услышать каждый отдельно. Врач сможет увидеть не только факт активности, но и ее распределение и особенности», — объяснил студент Института искусственного интеллекта РТУ МИРЭА Станислав Карчевский.

По сути, система переводит диагностику на новый уровень: вместо грубых данных врач получает детализированное изображение работы мышц — как переход от черно-белого снимка к цветному. Это особенно важно при сложных заболеваниях, где необходимо выявить локальные нарушения или сбои в координации мышечных групп.

Разработка требует решения сложных инженерных задач. Устройство включает аналоговый тракт для усиления слабых сигналов, систему переключения электродов, блок цифровой обработки и тестовый генератор. Команда объединяет специалистов по схемотехнике, программированию микроконтроллеров и алгоритмам цифровой обработки сигналов.

«Чем точнее мы анализируем сигналы с мышц, тем более естественным можно сделать управление протезами. Это открывает перспективы не только для медицины, но и для робототехники», — отметил доцент Института искусственного интеллекта РТУ МИРЭА Денис Семеренко.

По его словам, подобные системы пока занимают лишь 3–5% мирового рынка, а в России их доля еще ниже, что делает разработку особенно актуальной.

Сейчас инженеры завершают создание прототипа и готовятся к испытаниям. После тестирования систему планируют доработать и вывести на рынок как медицинское изделие.

Ожидается, что технология поможет не только точнее диагностировать заболевания, но и станет шагом к более естественным и «умным» протезам, способным воспроизводить движения почти так же, как настоящие конечности.

Ранее российские ученые научили заводы «самообучаться» без остановки производства.