Новости медицины и здравоохранения!

Устройство, сконструированное сотрудниками робототехнической лаборатории при Saitama University, оснащено датчиком расстояния, который позволяет коляске определять текущее местоположение помощника и двигаться за ним на предусмотренной дистанции. Робот движется слева от «поводыря» и внимательно следит за положением его плеч, предугадывая дальнейший маршрут. Даже если сопровождающий внезапно остановится и начнет вращаться на месте, кресло будет в точности повторять все выполняемые маневры для удержания заданной позиции.

Кресло-каталка также имеет общее представление о рельефе окружающей поверхности и расположенных на пути объектах, что позволяет ему избегать столкновения с препятствиями даже при движении по узкому коридору.

По мнению разработчиков, оригинальной разработке может найтись применение в больницах и домах престарелых, где устройство обеспечит более эффективное и согласованное взаимодействие между пациентами и медперсоналом. К примеру, один сотрудник медицинского учреждения сможет без труда задавать направление движения целой колонне роботизированных колясок.

При использовании традиционных методов МР-томографии процедура получения отчетливого изображения, необходимого для постановки диагноза, занимает несколько долгих минут. Все это время пациент должен сохранять полную неподвижность. Новые методики, такие как FLASH (fast low angle shot), значительно повышают скорость захвата изображений МР-томографом, однако ни одна из них не предусматривает возможность захвата процессов, протекающих в режиме реального времени, таких как сердцебиение или движение суставных сочленений. Такая возможность появилась лишь с появлением новой методики, которая позволяет тратить на изготовление статичного кадра всего 20 миллисекунд.

Для достижения потрясающего результата исследователи разработали специальный алгоритм, который позволяет компьютеру собирать итоговую картинку из набора менее качественных снимков. Разработчики утверждают, что новая методика может быть с легкостью адаптирована для использования с существующим современным оборудованием.

Единственным недочетом предлагаемого решения являются достаточно высокие требования к ресурсам системы. Для изготовления «ролика» с бьющимся сердцем, продолжительностью в одну минуту, необходимо изготовить от 2 до 3 тысяч снимков, обработать их и склеить в нужной последовательности. Готовый ролик будет занимать 2 гигабайта дискового пространства, а на его создание уйдет примерно 30 минут.

«Я назвал бы это чтением мозга, и мы надеемся, что наш прибор через два или три года будет пригоден для работы с парализованными пациентами», — заявил биоинженер, профессор Брэдли Грегер, руководящий экспериментами.


Схема, по которой работают ученые, довольно проста. Они подсоединили 16 электродов прямо к речевым центрам мозга пациента, страдающего эпилепсией (часть черепа у него была удалена, его как раз готовили к операции). Затем мужчину попросили про себя несколько раз прочитать 10 слов: да, нет, жарко, холодно, голод, жажда, привет, до свидания, больше и меньше. Записанные сигналы загрузили в компьютер. Затем пациент мысленно передавал слова компьютеру опять же через электроды. Компьютер распознавал их с вероятностью от 76% до 90%. Однако, когда слова произносились вместе, вероятность распознавания снизилась до 28—48%. «Теперь мы будем работать над точностью распознавания сигналов и увеличением словаря», — говорит Грегер.

Группа Брэдли Шлаггара (Bradley Schlaggar) из Вашингтонского университета сумела создать универсальную шкалу, отражающую нормальное развитие мозга с взрослением человека. Для этого авторам публикации пришлось провести томографирование мозга 238 человек в возрасте от 7 до 30 лет. Ученые обращали внимание на степень взаимодействия различных отделов головного мозга между собой. Известно, что в детстве, когда мозг находится в активной стадии развития, наиболее тесно между собой взаимодействуют отделы, находящиеся поблизости друг от друга, тогда как в зрелом возрасте активно взаимодействовать между собой начинают уже относительно удаленные друг от друга отделы.

Авторы исследования провели детальный математический анализ полученных данных о 13 тысячах функциональных нервных соединений мозга. Из этого числа было выбрано 200 соединений, активность которых исчерпывающим образом отражает зрелость головного мозга.

Теперь, зная эту зависимость и возраст пациента, ученые могут выявить отклонения в развитии, соответствующие различным типам расстройств - например, аутизму или синдрому дефицита внимания и гиперактивности.

Несмотря на то, что сканирование мозга с помощью функциональной магнеторезонансной томографии уже не первый год активно применяется для диагностики расстройств и нарушений развития у детей, часто даже серьезные отклонения остаются нераспознанными. Это происходит из-за того, что не всегда одному и тому же типу расстройств соответствует одно и то же нарушение структуры головного мозга.

Тестирование же функциональных связей мозга, разработанное учеными, является прямым методом диагностики его расстройств. Благодаря этому врачи смогут на ранних стадиях выявлять зарождающиеся болезни и начинать лечение заблаговременно.

Авторы статьи уверены, что их метод найдет широкое применение, несмотря на относительную дороговизну процедуры сканирования, так как для составления точного диагноза требуется всего пять минут работы.

"Красота этого подхода заключается в том, что он позволяет выявить различия в развитии детей с разными типами расстройств работы головного мозга", - сказал Шаггар, слова которого приводит пресс-служба университета.

Кроме того, с помощью данного метода можно выявлять и наблюдать детей, находящихся в группе риска, задолго до проявления у них симптомов того или иного умственного расстройства.

"Когда у части из них впоследствии все же начнется развитие недуга, накопленные данные будут чрезвычайно важны как с точки зрения лечения пациентов, так и с точки зрения предсказания риска развития заболеваний у других детей", - подытожил ученый.

Трудно даже предположить, зачем человеку искусственно становиться левшой, но, тем не менее, если такая потребность возникнет, есть способ добиться положительного результата. Технология известна довольно давно, и называется она транскраниальной магнитной стимуляцией. Новое применение этой технологии открыли ученые Калифорнийского университета в Беркли.

Проведя ряд лабораторных испытаний, исследователи обнаружили, что после проведения данной процедуры, стимуляции определенной части мозга, а именно задней области теменной доли, 33 испытуемых — правши начали отдавать предпочтение левой руке. Конечно же, это происходит не во мгновение ока, а постепенно. Испытуемые не стали сразу писать левой рукой, но в ряде мелких задач их моторика переключилась на левую сторону. Будем надеяться, что в перспективе ученые Калифорнийского университета разъяснят и перспективы практического использования своего открытия.

Устройство, разработанное выпускником вуза по имени Минг-Жер По (Ming-Zher Poh), делает необходимые выводы по изменению яркости отдельных участков лица, по которым проходят кровеносные сосуды. Для сбора необходимых данных используется самая обычная веб-камера. Еще одним ключевым компонентом системы является программное обеспечение для обнаружения человеческих лиц на изображении, а также разделения картинки на красные, зеленые и синие составляющие.

Разработчик утверждает, что данные, предоставляемые системой, соответствуют (с погрешностью до трех ударов в секунду) показаниям медицинских приборов. Система с успехом справляется с поставленной задачей даже в случае перемещения «пациента» и измеряет пульс у трех людей, одновременно оказавшихся в объективе камеры. Для решения проблемы с передвижением изобретатель решил воспользоваться методикой Independent Component Analysis. Эта технология обработки сигнала изначально предназначалась для извлечения конкретного голоса из многоголосого звукового фона.

Фокко Виринга (Fokko Wieringa), исследователь из нидерландской компании TNO Science & Industry, представлявший подобный прибор в 2005 году отмечает преимущества усовершенствованной модели и повышенную точность используемых методик. Минг-Жер По продолжает работать над усовершенствованием системы и утверждает, что в будущем чудо-зеркало также научится измерять кровяное давление и уровень кислорода в крови.

eLegs – это высокотехнологичный экзоскелет весом чуть более 20 килограммов, который закрепляется на теле пациента с помощью системы ремней и застежек и может носиться поверх повседневной одежды и обуви. Помимо самих протезов из стали и углеродного волокна с моторизованными бедренными и коленными суставами, в комплект поставки входит управляющий модуль, выполненный в форме рюкзака, и пара костылей, которые, помимо своих непосредственных поддерживающих функций, выполняют обязанности интерфейса «человек-машина». Костыли оборудованы чувствительными датчиками и способны распознавать и интерпретировать специфические жесты владельца. Механизмы робопротеза приводятся в движение с помощью встроенного аккумулятора. Полностью заряженная батарея гарантирует бесперебойную работу устройства в течение шести часов.

По словам робототехников, нынешняя модель eLegs позволит полностью обездвиженным людям свободно вставать и садиться, находиться на ногах на протяжении долгого периода времени, не испытывая усталости и передвигаться со скоростью около 3 километров в час. В течение следующего года конструкторы планируют оборудовать систему поворотными механизмами.

По предварительным сведениям, система eLegs окажется намного дешевле, чем большинство коммерчески доступных экзоскелетов, таких как Robotic Exoskeleton (Rex) стоимостью в 150 тысяч долларов. По словам Эйтора Бендера (Eythor Bender), генерального директора Berkeley Bionics, компания постарается, чтобы стоимость устройства не выходила за пределы суммы в 50 тысяч долларов. Для сравнения сообщим, что современное высокотехнологичное инвалидное кресло стоит почти в два раза дороже.

Стоит отметить, что инженеры из Berkeley Bionics не являются новичками в области разработки экзоскелетов. Их предыдущий продукт Human Universal Load Carrier (HULC), созданный в сотрудничестве с компанией Lockheed Martin, превращает военнослужащих армии США в универсальных солдат, способных переносить груз весом более 90 килограммов на дальние расстояния. Кстати, в eLegs используются многие технологические разработки, впервые реализованные в системе HULC.

Разработчики продемонстрировали систему eLegs на пресс-конференции, состоявшейся сегодня в Сан-Франциско (San Francisco). А уже в следующем году в нескольких американских пройдут полноценные клинические испытания конечностей.

Роботизированная хирургия является одним из наиболее впечатляющих достижений современной медицинской науки. Электромеханические помощники делают самые сложные операции более безопасными, благодаря повышенной точности и уверенности движений хирурга. Кроме того, новые технологии позволяют проводить операции на расстоянии с привлечением медицинских специалистов из разных стран мира.

К сожалению, существующие медицинские роботы не лишены некоторых недостатков, одним из которых является отсутствие тактильной связи. При взаимодействии с живыми тканями хирург не чувствует сопротивления, а значит не может в достаточной мере контролировать прилагаемые усилия. Возможно, робот по имени SOFIE (Surgeon Operating Force-feedback Interface Eindhoven), разработанный сотрудниками Eindhoven University of Technology, поможет решить эту проблему.

Устройство, сконструированное Линдой Ван ден Бедем (Linda van den Bedem), представляет собой прототип робота-хирурга с поддержкой силовой обратной связи.

Эта технология хорошо знакома любителям компьютерных игр. Для управления конечностями робота используются специальные джойстики на контрольной панели. При нажатии на манипулятор врач чувствует заметное сопротивление, интенсивность которого зависит от давления на хирургический инструмент. Подобная система может оказаться полезной при выполнении такой распространенной операции, как наложение швов.

Кроме того, SOFIE отличается от большинства хирургических роботов компактными размерами и собирается на операционном столе, а не на полу. Это означает, что стол можно будет свободно перемещать по операционной без демонтажа и повторной сборки оборудования.

Робототехники запатентовали свою разработку и в настоящее время изучают возможности ее коммерциализации. Линда Ван ден Бедем полагает, что робот SOFIE появится на рынке примерно через пять лет.

Группе ученых, возглавляемой Джоном Роджерсом (John Rogers) из University of Illinois, удалось реализовать свои идеи в виде гибкого массива светодиодов, площадью в 100 x 100 микрометров и толщиной всего 2,5 микрометров. Предлагаемое решение компактнее чем любой из коммерчески доступных светодиодных массивов.

Печатные схемы изначально размещаются на твердой стеклянной подложке, после чего переносятся на основу из недорогого биосовместимого полимерного материала под названием полидиметилсилоксан (PDMS). Благодаря эластичности полимерной подложки размещенные на ней микросхемы не теряют рабочих свойств в случае скручивания или сгибания. Джон Роджерс также отмечает, что гибкий светодиодный массив, покрытый тонким слоем силиконового каучука, может похвастаться высокой водоустойчивостью.



Некоторое время назад Джон Роджерс основал собственную компанию mc10, которая займется коммерциализацией новой технологии. А в настоящее время разработка проходит тщательное лабораторное тестирование. В рамках проводимых испытаний ученые разместили тонкую светодиодную полоску на кончике виниловой перчатки. Также была проведена успешная операция по имплантации массива под кожу подопытного животного.

В настоящее время для расчета степени соответствия массы человека и его роста используются специальные индексы BVI (индекс массы тела) и BMI (индекс объема тела), изобретенные более сотни лет назад. Решение, предлагаемое британскими конструкторами, позволит автоматизировать эту процедуру и предоставит врачам более подробную и точную информацию о пациенте.

Прибор для определения индекса BVI представляет собой кабину высотой более двух метров, в которой пациент, раздетый до нижнего белья, подвергается тщательному сканированию. Для снятия мерок используются 16 датчиков и 32 камеры. Всего за шесть секунд устройство собирает более двух сотен необходимых показателей и отправляет данные на защищенный сервер для обработки и анализа квалифицированными специалистами. Попутно система изготавливает точный «виртуальный» слепок тела пациента. Важно отметить, что для построения модели используются обычные источники света, не представляющие никакой опасности.

В процессе разработки системы, сканированию подверглись более двух тысяч добровольцев, проживающих на территории США, Великобритании и других европейских стран. Располагая результатами сканирования столь обширной группы людей, исследователи смогли установить, какое количество жировых отложений в разных частях тела может считаться нормой. Разумеется, при выполнении расчетов во внимание принимается возраст, пол и телосложение субъекта, а также ряд других характеристик.

Разработчики надеются, что созданное ими устройство предоставит медикам бесценную информацию, необходимую для предупреждения сердечных заболеваний, диабета и инсультов. Ни для кого не секрет, что проблему лишнего веса на сегодняшний день можно считать достаточно актуальной, особенно для жителей экономически развитых стран.