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MYOELECTRIC INTERFACING WITH SENSORY-MOTOR INTEGRATION

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Control de retroalimentación para prótesis

Un grupo de científicos ha desarrollado un sistema de control en bucle cerrado para prótesis y robots de rehabilitación que ayudarán al sistema neuromuscular a aprender mediante señales de retroalimentación generadas durante el uso de los dispositivos.

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Al tratar de alcanzar un objeto, la retroalimentación sensorial de los músculos, las articulaciones y el sistema visual ayudan al cuerpo a llevar a cabo pequeñas correcciones con el fin de alcanzar el objetivo rápidamente y con precisión. Esta retroalimentación no sirve de ayuda una sola vez, sino que cambia la circuitería neuronal involucrada para que funcione «mejor» la vez siguiente, como sucede al aprender a ir en bicicleta. La descodificación de la actividad eléctrica de los músculos esqueléticos mediante electromiografía (EMG) para sustituir o reparar las funciones motoras perdidas mediante prótesis es la base de las interfaces mioeléctricas disponibles actualmente. Si bien se dispone de conocimientos suficientes para emplear esa retroalimentación en aras del aprendizaje neuromuscular, esta aplicación no ha salido del ámbito del laboratorio, por lo que se necesita una pasarela que facilite el paso a aplicaciones prácticas. El proyecto MYOSENS (Myoelectric interfacing with sensory-motor integration), financiado con fondos europeos, tenía el cometido de tender esa pasarela mediante una colaboración, en el seno de un consorcio, de entidades asociadas de prestigio internacional en los ámbitos académico e industrial. Esta fue la primera iniciativa en estudiar sistemáticamente los efectos de la integración sensomotora en dos aplicaciones muy importantes: el control protésico mioeléctrico y la rehabilitación de la función motora en pacientes de ictus. El concepto se fundamenta en la transmisión de información al usuario sobre el estado de la prótesis o del robot de rehabilitación. Así, los científicos desarrollaron una plataforma de simulación en tiempo real para diseñar y probar los componentes de un sistema protésico. Esta plataforma se utilizó para determinar las variables de retroalimentación que se pueden medir y transmitir. Un mejor conocimiento de la importancia relativa de las variables permitió definir un sistema protésico completo en bucle cerrado para lograr un control óptimo del agarre. Los socios industriales construyeron dos dispositivos robóticos de rehabilitación: RehaArm, para las extremidades superiores y los hombros, y Amadeo, para manos y dedos. Sin embargo, ninguno de los dos tenía la posibilidad de adquirir y procesar señales de EMG multicanal en línea. Los socios académicos de MYOSENS desarrollaron el software necesario, el cual ya está integrado en dos sistemas robóticos. MYOSENS analizó sistemáticamente la inclusión de la interacción sensomotora en prótesis y dispositivos robóticos, tecnologías esenciales para la rehabilitación. La estructura del sistema de control en bucle cerrado que ha creado mejorará de forma notable las capacidades de estos sistemas de rehabilitación. Estos logros depararán importantes ventajas socioeconómicas a corto plazo, ya que actualmente no hay a la venta dispositivos que cuenten con funciones de esta clase. Por consiguiente, las posibilidades comerciales de MYOSENS son excelentes y las perspectivas para los pacientes son extremadamente prometedoras.

Palabras clave

Prótesis, neuromuscular, MYOSENS, interfaz mioeléctrica, integración sensomotora, robótica

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