Bionische benen: twee wegen naar een natuurlijker loopgevoel

De ontwikkeling van beenprotheses staat aan de vooravond van een sprong in natuurlijkheid en controle. Twee recente onderzoeken – van de Radbouw UMC en Universiteit Twente en Chalmers University of Technology – laten zien dat de manier waarop een prothese wordt aangestuurd, cruciaal is voor een vloeiende, intuïtieve loop.

Beide systemen hebben hetzelfde doel: de amputee meer controle en stabiliteit geven, maar de aanpak verschilt wezenlijk.

Modelgestuurde bionische voet: UTwente

Onderzoekers aan de Universiteit Twente hebben een bionische voet ontwikkeld die natuurlijke loopbewegingen nabootst via een neuromechanisch model. In plaats van direct op zenuwsignalen of spieractivatie te vertrouwen, gebruikt het systeem een model van hoe spieren en gewrichten samenwerken tijdens het lopen.

Het model werkt als volgt:

• Elke spieractivatie wordt gesimuleerd als een “synergie” die een specifieke beweging van voet en enkel veroorzaakt.
• Het model berekent in real time welke krachten en koppels nodig zijn om een stabiele, natuurlijke gang te behouden.
• Het systeem past zich automatisch aan verschillende loopsnelheden en terreincondities aan, waardoor het gedrag van de prothese dynamisch verandert.

Voordeel: deze aanpak kan bestaande protheses verbeteren zonder invasieve implantaten. De gebruiker profiteert van vloeiendere bewegingen en meer stabiliteit.

Beperking: het systeem gebruikt synthetische activaties en bootst beweging na. Er is geen directe koppeling met de intentie van het zenuwstelsel. De natuurlijke “intuïtieve” controle blijft gedeeltelijk beperkt.

Directe zenuwinterface: Chalmers

Het onderzoek aan Chalmers gaat een stap verder en zoekt een directe link tussen het perifere zenuwstelsel en de prothese. Hierbij worden ultradunne electrodes in de resterende zenuwen van boven‑knieamputees geïmplanteerd. AI-algoritmes decoderen de signalen zodat de prothese reageert op de werkelijke motorintentie van de gebruiker.

Belangrijke kenmerken:

• Nauwkeurige interpretatie van beweging: de prothese kan complexe bewerkingen zoals buigen en draaien vrijwel in realtime uitvoeren.
• Mogelijke sensorische feedback: signalen van de prothese kunnen teruggegeven worden aan het zenuwstelsel, waardoor een gevoel van proprioceptie ontstaat.
• Directe biologische koppeling: bewegingen worden gestuurd door echte intenties, niet door gemodelleerde approximaties.

Voordeel: potentieel veel natuurlijker en intuïtiever lopen, met verbeterde controle en mogelijkheid tot sensorische terugkoppeling.

Beperking: invasief, duur en nog in proof-of-concept fase. De technologie vereist implantaten, gespecialiseerde chirurgie en intensieve regelgeving.

Overeenkomsten en verschillen

Beide systemen streven naar natuurlijker prothesegedrag, maar benaderen het vanuit verschillende invalshoeken:

• UTwente: modelgestuurd, synthetische activaties, niet-invasief, verbetering via simulatie en dynamische aanpassing.
• Chalmers: biologisch gestuurd, directe zenuwsignalen, invasief, potentieel hogere intuïtiviteit en sensorische feedback.

Het UTwente-model kan relatief snel worden toegepast op bestaande protheses en is geschikt voor breed gebruik. Chalmers’ aanpak kan op termijn een nieuwe standaard bieden voor mensen met amputaties, maar vereist complexe infrastructuur en medische ingrepen.

Wat betekent dit voor de ontwikkelaars?

Voor engineers in de protheseontwikkeling liggen hier duidelijke uitdagingen:

• Controle en adaptatie: hoe ontwerp je systemen die zowel betrouwbaar als flexibel reageren op gebruikerintentie?
• Interface tussen mens en machine: moet een prothese de intentie “afleiden” via modellen, of direct koppelen aan zenuwsignalen?
• Praktische implementatie: kosten, onderhoud, veiligheidsaspecten en regelgeving spelen een belangrijke rol.

Beide onderzoekslijnen zijn complementair. Modelgestuurde systemen kunnen bestaande protheses verbeteren en de kloof naar natuurlijke beweging verkleinen. Zenuwinterfaces bieden op termijn de mogelijkheid voor een echt intuïtieve, menselijke ervaring, maar vereisen nog veel ontwikkeling.

⚠️ Geen vacatures gevonden.