Resumen de Interfaz multimodal y control biocooperativo para sistemas de neuro-rehabilitación asistida por robots
Francisco Javier Badesa Clemente
El accidente cerebro-vascular, o ictus, es la principal causa de discapacidad y la segunda causa de muerte en población de edad avanzada en muchos países, entre ellos España. El deterioro del brazo en este tipo de enfermedad es muy común, y la recuperación es parcialmente dependiente de la intensidad y frecuencia de la terapia de rehabilitación. Sin embargo, los recursos de fisioterapia son en muchos casos limitados, por lo que la introducción de métodos complementarios a la fisioterapia tradicional, como la terapia asistida por robot, son esenciales.
La presente Tesis Doctoral se centra en dos objetivos principales: el desarrollo de un dispositivo robótico actuado mediante tecnología neumática; y el uso de información del usuario dentro del lazo de control que gobierna el dispositivo robótico.
Los resultados obtenidos del trabajo realizado durante esta Tesis Doctoral se recopilan en cuatro publicaciones, incluidas en el Journal Citation Reports (JCR). En el primero de los artículos, "Pneumatic planar rehabilitation robot for chronic stroke patients", se presenta un nuevo sistema para neuro-rehabilitación asistida por robot actuado mediante tecnología neumática, enfocado a la rehabilitación de miembro superior para pacientes con hemiparesia debida a algún tipo de accidente cerebro-vascular. Este dispositivo se utiliza como herramienta en un estudio para determinar la influencia de la edad en aspectos específicos de la función sensoriomotriz del miembro superior. Los resultados de dicho estudio han sido publicados en el artículo "Robotic assessment of the influence of age on upper-limb sensorimotor function".
En las publicaciones "Multimodal interfaces to improve therapeutic outcomes in robot-assisted rehabilitation" y "Auto-adaptive robot-aided therapy using machine learning techniques", se desarrollan técnicas para la estimación del estado emocional del usuario mediante la medición de señales y parámetros fisiológicos. Además, se presenta el control biocooperativo desarrollado, utilizando la información de las señales fisiológicas en el lazo de control para autoadaptar el nivel de dificultad en tareas de rehabilitación robótica.
