Interfaz cerebro-máquina multiparadigma para el control de la marcha con un exoesqueleto de miembro inferior
- Autores: Laura Ferrero Montes
- Directores de la Tesis: José María Azorín Poveda (dir. tes.), María Ortiz García (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad Miguel Hernández de Elche ( España ) en 2024
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Juana Gallar Martínez (presid.), Andrés Úbeda Castellanos (secret.), Roberto Hornero Sánchez (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Tecnologías Industriales y de Telecomunicación por la Universidad Miguel Hernández de Elche
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: RediUMH
- Resumen
La lesión de la médula espinal (LME) ocurre como resultado de un daño en la médula que interrumpe las vías sensoriales y motoras, lo que puede llevar a una alteración temporal o permanente de la función motora y/o sensitiva. Cuando la lesión afecta a los miembros inferiores, repercute en la marcha, lo cual puede resultar en estigmatización y aumentar la susceptibilidad a nuevas lesiones. Además, la pérdida o deterioro de la capacidad para caminar de forma independiente impacta en la autonomía y la sensación de libertad, provocando así una disminución en la calidad de vida.
La mayoría de las lesiones de LME son incompletas, lo que significa que puede haber tejido espinal preservado que se pueda recuperar para restablecer la función motora. Las terapias convencionales se basan en actividades repetitivas específicas realizadas con la asistencia de fisioterapeutas. Existe evidencia que respalda la idea de que la cantidad y especificidad de la práctica son factores cruciales para promover la recuperación y el desarrollo de habilidades motoras. Los avances recientes en dispositivos robóticos han permitido su integración en los tratamientos como una alternativa a estas terapias convencionales, ya que requieren menos esfuerzo por parte de los fisioterapeutas y ofrecen una nueva forma de tratamiento con sesiones de entrenamiento más prolongadas y patrones de movimiento más reproducibles.
Existen diferentes formas de controlar los dispositivos robóticos, como aplicaciones móviles, joysticks y consolas de comandos. Sin embargo, las interfaces cerebro-máquina (BMIs, por sus siglas en inglés, Brain-Machine Interfaces) representan una alternativa que permite un control directo a partir de la decodificación de la actividad cerebral. Esta tecnología ofrece una oportunidad prometedora para el desarrollo de nuevas terapias de rehabilitación, ya que los usuarios pueden imaginar movimientos específicos, conocidos como imaginación motora (IM), para generar comandos que se traduzcan en el movimiento del exoesqueleto robótico. Desde una perspectiva de rehabilitación, la IM favorece el aprendizaje motor y, por lo tanto, la recuperación.
Esta tesis doctoral se centra en el diseño y evaluación de una BMI destinada a controlar el inicio y la detención de la marcha de un exoesqueleto de miembro inferior basándose en la actividad cerebral de los usuarios y concretamente en base a la detección de la IM de la marcha. El objetivo de este sistema es brindar asistencia a personas con movilidad reducida y favorecer la rehabilitación. En base a este contexto, se han seguido tres líneas de investigación: el control de un exoesqueleto robótico de miembro inferior, el estudio de los patrones cerebrales de los sujetos y el entrenamiento en un entorno de realidad virtual.
La primera línea de investigación se centra en el control de un exoesqueleto robótico de miembro inferior. La BMI detecta en tiempo real los patrones cerebrales de los usuarios y toma decisiones cada 0.5 segundos. Se probaron dos enfoques de control diferentes. Uno combinaba la IM y la atención, donde los usuarios debían imaginar el movimiento de caminar para activar el exoesqueleto y relajarse para detenerlo, pero solo en situaciones en las que estuvieran altamente concentrados en la tarea. Esto permitía un control más seguro porque monitorizaba el nivel de atención de los usuarios durante las pruebas. El otro enfoque se basaba únicamente en la IM sin incorporar niveles adicionales de atención. Se decidió prescindir del uso del nivel de atención debido a las restricciones excesivas de la BMI, lo cual afectaba significativamente el rendimiento del sistema y generaba frustración en los sujetos. Además de la interfaz, se diseñaron protocolos de entrenamiento y evaluación del sistema. En este ámbito, se probaron dos alternativas. Un enfoque se basaba en que durante el entrenamiento, los usuarios practicaban tareas de IM mientras caminaban con la asistencia del exoesqueleto y practicaban la relajación mientras permanecían estáticos. Luego, para la evaluación, un modelo entrenado con estas dos tareas se utilizaba para controlar el sistema. Sin embargo, se observó que gran parte de las diferencias detectadas se debían a los artefactos generados por el movimiento, los cuales enmascaraban las señales cerebrales. Por lo tanto, se adoptó un segundo enfoque en el que los usuarios realizaban las tareas mentales en condiciones estáticas durante la mitad de los registros y, durante la otra mitad, realizaban las mismas tareas en condiciones de movimiento asistido por el exoesqueleto. Luego, en la evaluación del sistema, se utilizaron dos modelos, uno entrenado con registros estáticos y otro entrenado con registros en movimiento, y se utilizó uno u otro según el estado cinemático del exoesqueleto. Esta evaluación se condujo de manera integral, abarcando tanto a individuos sanos como a pacientes con lesión medular.
En la segunda línea de investigación, se estudiaron los patrones cerebrales generados en las señales electroencefalográficas durante la IM en comparación con los patrones generados durante la relajación. También se analizaron las diferencias en los patrones entre los participantes y a lo largo de las sesiones experimentales. Como resultado, se observaron diferencias significativas en la actividad cerebral entre los participantes y también a lo largo de las sesiones, lo cual sugiere la presencia de aprendizaje.
La tercera línea de investigación se centró en la inclusión de un entrenamiento con realidad virtual (RV) para reducir el tiempo de calibración de la BMI. Los participantes fueron sumergidos en un entorno virtual donde, al imaginar el acto de caminar, un avatar progresaba en consecuencia. Se llevó a cabo un entrenamiento en este entorno antes de asumir el control de un exoesqueleto mediante la BMI. Se analizaron tanto los cambios en el rendimiento como los patrones cerebrales de un grupo de participantes que recibió este entrenamiento en comparación con un grupo de control que recibió un entrenamiento más prolongado en la BMI y no utilizó la RV. Los resultados mostraron que el grupo de RV logró un mayor rendimiento que el grupo de control.
En resumen, esta tesis doctoral se ha enfocado en el desarrollo y evaluación de una BMI para el control de un exoesqueleto de miembro inferior, destacando la importancia de utilizar la detección de la IM como un mecanismo de control fundamental. Durante esta investigación, se han identificado estrategias de control eficaces y se han observado diferencias cerebrales significativas cuando se compara la actividad cerebral durante la IM con estados de relajación. Además, se ha demostrado que la integración de la RV en el entrenamiento de la BMI conduce a mejoras en el rendimiento del usuario. Estos descubrimientos respaldan la relevancia y aplicabilidad de las BMIs en el ámbito de la rehabilitación para personas con movilidad reducida, y abren nuevas perspectivas para mejorar la calidad de vida de este grupo de individuos.
