Validación mediante electroencefalografía de la discriminación de la rigidez de objetos a través de la estimulación...

Área de la Ciencia:

• Neurociencia
• Ingeniería Biomédica
• Robótica de Rehabilitación

Sus antecedentes:

• La electromiografía de superficie (sEMG) es clave para el control de manos protésicas.
• La falta de retroalimentación táctil limita la aceptación por parte del usuario de los dispositivos protésicos.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un sistema de interacción humano-máquina en bucle cerrado para el control de manos protésicas.
• Reconstruir la vía sensoriomotora mediante estimulación nerviosa eléctrica transcutánea (TENS).
• Permitir la retroalimentación táctil para la discriminación de la rigidez de los objetos.

Principales métodos:

• Captura síncrona de señales sEMG de doble canal de músculos antagonistas.
• Procesamiento de sEMG para comandos de control de manos protésicas.
• Uso de sensores de fuerza para codificar la rigidez del objeto en parámetros TENS.
• Aplicación de TENS para reconstruir la sensación táctil mediante estimulación nerviosa.
• Análisis de electroencefalografía (EEG) de 64 canales para respuestas neuronales.
• Evaluación de cinco clasificadores, incluido el bosque aleatorio, para la clasificación de datos de EEG.

Principales resultados:

• Diferencias significativas en la dinámica temporal, la distribución espacial y la potencia espectral del EEG durante la discriminación de la rigidez.
• El clasificador de bosque aleatorio logró una precisión óptima de clasificación de tres clases para la rigidez del objeto.
• Reconstrucción exitosa de la sensación táctil para la discriminación de la rigidez del objeto.

Conclusiones:

• El sistema desarrollado proporciona un marco sólido para la inducción de neuroplasticidad.
• Este enfoque mejora el control y la aceptabilidad de las manos protésicas.
• El estudio avanza en la robótica de rehabilitación y las neuroprótesis a través de una retroalimentación sensorial mejorada.