Diseño, implementación y entrenamiento de interfaces cerebro-máquina basadas en eventos de la marcha para control de exoesqueletos
- Autores: Vicente Quiles Zamora
- Directores de la Tesis: José María Azorín Poveda (dir. tes.), Eduardo Iáñez Martínez (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad Miguel Hernández de Elche ( España ) en 2025
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Juana Gallar Martínez (presid.), Andrés Úbeda Castellanos (secret.), Rafael Raya López (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Tecnologías Industriales y de Telecomunicación por la Universidad Miguel Hernández de Elche
- Materias:
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- Resumen
Las enfermedades que comprometen la función motora, como la lesión medular (LM) y el accidente cerebrovascular (ACV), pueden beneficiarse de terapias robotizadas y de interfaces cerebro-máquina (BMI) que aprovechan la plasticidad neuronal. Esta tesis aborda, por un lado, el diseño de BMI no invasivas basadas en EEG capaces de decodificar la intención motora del usuario en tiempo real para controlar exoesqueletos. Se implementaron y validaron tres sistemas: detección de la intención de cambiar de velocidad, detección de la intención de cambiar de dirección y detección de la intención de parar ante obstáculos, demostrando su viabilidad tanto en sujetos sanos como con pacientes con LM incompleta.
La segunda línea de trabajo explora la estimulación transcraneal por corriente directa (tDCS) sobre la corteza motora de miembros inferiores para potenciar la recuperación y acelerar el aprendizaje dentro de un entorno BMI. Se realizaron dos estudios: uno clínico con pacientes de ACV con una BMI en una terapia de rehabilitación para comprobar si la tDCS produce mejora funcional, luego se realizó una búsqueda bibliográfica a modo de guía para nuevos protocolos de estimulación más eficaces.
