Evaluación en un paciente con ictus en fase crónica de un sistema autoadaptativo de neurorehabilitación robótica

[ES] Este art́ıculo presenta un nuevo sistema de rehabilitación capaz de adaptarse al estado psicofisiológico del paciente durante tareas de rehabilitación robótica. Con este tipo de terapia se puede maximizar la motivación y participación del paciente durante la actividad de rehabilitación. En este...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Morales, Ricardo, Badesa, Francisco J., García Aracil, Nicolás, Aranda, Joan, Casals, Alicia
Tipo de recurso: artículo
Fecha de publicación:2015
País:España
Institución:Universitat Politècnica de València (UPV)
Repositorio:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
Idioma:español
OAI Identifier:oai:riunet.upv.es:10251/143823
Acceso en línea:https://riunet.upv.es/handle/10251/143823
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Physiological state
Multimodal interfaces
Rehabilitation robotics
Control
Estado fisiológico
Interfaces multimodales
Robótica de rehabilitación
Descripción
Sumario:[ES] Este art́ıculo presenta un nuevo sistema de rehabilitación capaz de adaptarse al estado psicofisiológico del paciente durante tareas de rehabilitación robótica. Con este tipo de terapia se puede maximizar la motivación y participación del paciente durante la actividad de rehabilitación. En este trabajo se extienden los resultados del estudio presentado en (Badesa et al., 2014b), realizado con sujetos sanos, a su utilización con pacientes que hayan sufrido un accidente cerebrovascular. En una primera parte del art́ıculo se presentan los distintos componentes del sistema adaptativo, y se realiza una comparativa de distintas técnicas de aprendizaje automático para clasificar el estado psicofisiológico del paciente entre tres estados posibles: estresado, nivel de excitación media y relajado. Finalmente, se muestran los resultados del sistema autoadaptativo con un paciente con ictus en fase crónica, que modifica el comportamiento del robot de rehabilitación y de la tarea virtual en función de las medidas de las señales fisiológicas.