บทความตอนนี้ผมจะพาพวกเราเข้าสู่โลกของวงจรไฟฟ้าที่วิ่งไหลผ่านภายในร่างกายของตัวเราอยู่ตลอดเวลา ซึ่งวงจรเหล่านี้ก็คือระบบประสาทของมนุษย์นั่นเอง… แต่เดี๋ยวก่อนมันคงจะเป็นเรื่องที่ยากมากๆถ้าเราจำเป็นจะต้องรุกล้ำเข้าไปในร่างกายของมนุษย์ โชคยังดีที่เราสามารถจะวัดสัญญาณเหล่านั้นจากภายนอกได้ด้วย ถึงแม้ว่าจะเป็นสัญญาณที่มีขนาดเล็ก และถูกรบกวนได้ง่าย แต่ก็เพียงพอสำหรับการประยุกต์ใช้งานในหลากหลายด้าน

ผมจะหยิบยกสัญญาณหลัก 3 ชนิด (รูปที่ 1) ซึ่งถูกนำมาประยุกต์ใช้ในวงการแพทย์และวิศวกรอย่างแพร่หลาย เรียงตามลำดับความยากง่ายของการวัดดังต่อไปนี้  1. สัญญาณกล้ามเนื้อ (Electromyography, EMG) 2. สัญญาณการเคลื่อนไหวของดวงตารวมไปถึงการกระพริบตา  (Electrooculography, EOG) 3. สัญญาณสมอง (Electroencephalography, EEG)

bio-potentials: EMG,EOG,EEG
รูปที่1 bio-potentials: EMG,EOG,EEG

1. สัญญาณกล้ามเนื้อ (Electromyography, EMG)

สัญญาณกล้ามเนื้อหรือEMGส่วนใหญ่แล้วจะวัดกันได้ในระดับmV ซึ่งถือว่าใหญ่สุดเมื่อเทียบกับอีกสองสัญญาณที่เหลือ การให้กำเนิดEMGมาจากการหดและคลายตัวของกล้ามเนื้อ รูปที่2 แสดงตัวอย่างอย่างง่ายของการวัดEMG และหน้าตาของสัญญาณที่วัดได้ขณะหดตัวของกล้ามเนื้อ

 

วงจรEMG
รูปที่ 2 วงจรการวัดEMG และลักษณะสัญญาณที่วัดได้

 

คลิปวิดีโอนี้คือการนำEMGมาควบคุมเกมส์ ลองคลิกดูครับจะทำให้เห็นภาพที่ชัดเจนขึ้น แน่นอนว่าEMGไม่ได้มีประโยชน์เพียงแค่เพื่อใช้เล่นเกมส์เท่านั้น ในทางการแพทย์สัญญาณนี้ยังถูกใช้ในการวินิจฉัยโรคที่เกี่ยวกับกล้ามเนื้อ รวมไปถึงการติดตามพัฒนาการของผู้ป่วยที่ทำการฝึกฝนกล้ามเนื้อหลังรับการฟื้นฟู เป็นต้น นอกจากนี้EMGยังถูกใช้ช่วยในการควบคุมแขนเทียม/ขาเทียมได้อีกด้วย (รูปที่ 3)

รูปที่ 3 ใช้ EMG ในการช่วยควบคุมขาเทียม
รูปที่ 3 ใช้ EMG ในการช่วยควบคุมขาเทียม

ถึงแม้ว่าผู้พิการจะสูญเสียขาไปแต่สัญญาณจากสมองจะยังคงส่งมาถึงปลายทางที่เป็นส่วนต่อระหว่างท่อนขาที่ยังเหลือกับขาเทียมถูกเชื่อมต่อเพิ่มเข้ามา เมื่อใดก็ตามที่ผู้พิการพยายามเคลื่อนไหวขาEMGจากกล้ามเนื้อบริเวณรอยต่อจะถูกใช้ช่วยในการควบคุมสั่งการขาเทียม แน่นอนว่าการจะออกแบบ วงจร เลือกวัสดุ เพื่อพัฒนา ขาเทียมให้เหมาะสมกับผู้พิการรายใดรายหนึ่งจะต้องใช้ความรู้และเทคโนโลยีที่มีความแม่นยำในการควบคุมเข้าร่วมด้วย สำหรับผู้ที่สนใจรายละเอียดเชิงลึกสามารถเข้าชมคลิปนี้ได้เลยครับ (แอบไบ้ว่าถ้าไม่ได้ดูนี่น่าเสียดาย.. :p)

หมดเวลาสนุกแล้วสิ… ติดตามต่อกับสัญญาณจากการเคลื่อนไหวของดวงตาหรือEOGในตอนถัดไป

แหล่งอ้างอิงรูปภาพ และข้อมูล
http://www.io.mei.titech.ac.jp/research/eyegaze/index.php
http://smpp.northwestern.edu/bmec66/weightlifting/emgback.html
http://www.bem.fi/book/13/13.htm
https://www.youtube.com/channel/UCFbKtjIOCimt0kq9XWOtMIA
https://www.media.mit.edu/research/groups/biomechatronics

Advertisements