（来源：新浪VR）对于截肢患者，如果他们想再次行走或做其他事情，必须安装假体。然而，当安装假体时，医生通常花费很长时间来安装假体，并且患者不能自己控制假体。最近，来自北卡罗来纳州和亚利桑那州的研究人员探索了一种新技术，该技术可以使患者和临床医生通过使用虚拟现实和强化学习来更轻松地安装假体。此外，他们还开发了一种强化学习算法，可以将调整人工膝关节所需的时间从几小时减少到大约10分钟。在夏洛特，OrthoCarolina的外科医生使用VR来证明出生时没有手的患者无需事先进行定向肌肉再支配手术就可以控制假肢（创伤性截肢患者通常需要进行这种手术）。在亚利桑那州的礼拜堂山和坦佩市的罗利，工程教授展示了一种基于强化学习的调整算法，该算法可以将组装机器人膝盖所需的时间从几个小时减少到大约10分钟。研究人员说，这些突破表明被截肢者可能会进入一个便利和乐观的新时代。参加研究的患者在COAPT完整控制室的数字虚拟现实设备上进行了测试，以测量其正常发育的手臂和手缺失侧的性能。当患者专注于考虑将手或四肢移动到应该将其移动到的位置时，系统将跟踪多个自由度，或将手移动到空间中不同位置的能力。安装在前臂上的传感器用于检测肌肉活动，该活动确定每个手臂假肢手运动再现的准确性。 OrthoCarolina的手外科医生Michael Gart说：“我认为，如果没有VR，客观上很难做到这一点，并且很难衡量一个人的熟练程度。理论上可以做到这一点，但这是一个主观的解释。借助VR，外来媒体可以将虚拟肢体准确地定位在所需空间中，并且只有在完全匹配虚拟肢体时，才可以认为它们是完整的。无疑，这将有助于其研究和出版。” Gart和他的同事将在9月5日至7日举行的美国手外科学会年会上介绍这项研究的结果。北卡罗莱纳州和北卡罗莱纳州生物医学工程系的教授Helen Huang说，患者和临床医生的便利是NCSU / UNC / ASU项目背后的主流概念。在她的团队解决这个问题之前，没有稳定的模型可以使机器在调整机器人的膝盖方面发挥更大的作用。该方法通过随机设置性能参数为患者提供动力假肢。设备上的数据和患者的步态由设备中的传感器收集。计算机模型调整设备上的参数，并实时将患者的步态与正常步态的轮廓进行比较。该模型可以区分哪些参数设置可以提高性能，哪些参数设置可以降低性能。使用强化学习，计算模型可以快速识别出一组允许患者正常行走的参数。在实验室中，该模型在大约300个步态周期或10分钟内成功达到了目标运动学。她还表示，她希望这项工作可以对假体调整程序的稳定模型做出重大贡献，甚至可以用于深层脑部刺激技术和设备（例如外套）。