Estrategia para el control háptico, basado en electromiografía, de un exoesqueleto de mano para neurorehabilitación
[ES] RobHand es un sistema de neuro-rehabilitación para la mano de sujetos que han sufrido un ACV y deben recuperar la movilidad perdida como consecuencia del mismo. El sistema incluye un exoesqueleto de mano, un interfaz con el paciente para la realización de terapias basadas en un entorno virtual...
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| Tipo de recurso: | capítulo de libro |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| 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:10251/131059 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/131059 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Bioingeniería Interfaces cerebro-máquina Tecnología Rehabilitación Asistencia Biomecánica Bioseñales Robótica Imagen médica Sensores Instrumentación Modelado Simulación Control Telemedicina Biomateriales Transferencia Experiencia clínica |
| Sumario: | [ES] RobHand es un sistema de neuro-rehabilitación para la mano de sujetos que han sufrido un ACV y deben recuperar la movilidad perdida como consecuencia del mismo. El sistema incluye un exoesqueleto de mano, un interfaz con el paciente para la realización de terapias basadas en un entorno virtual y un sistema de gestión de toda la información asociada a los pacientes y las terapias. Es un desarrollo financiado por el CDTI y se lleva a cabo en colaboración por la empresa CyL ImasD (Salamanca), el grupo de Robótica Médica del ITAP (UVa) y el servicio de rehabilitación del Hospital Clínico Universitario (HCU) de Valladolid. Soporta tanto terapias de tipo pasivo, en las cuales el sujeto no ejerce ninguna fuerza y toda la responsabilidad es del sistema, como otras de tipo activo asistido en las que se busca conseguir un comportamiento de tipo asistencia a medida (assist as needed) en el que el sistema detecta la fuerza realizada por el paciente y la complementa hasta el nivel de desempeño deseado. El trabajo presenta el planteamiento y el estado de desarrollo de la arquitectura de control del sistema. Está adopta un esquema jerárquico en tres niveles de los que el nivel intermedio L2 implementa una estrategia de interacción háptica con control de admitancia. Para ello planteamos utilizar registros de EMGs del paciente y el consumo de corriente de los motores para adaptar dinámicamente el nivel de asistencia a la situación del paciente. Se ha desarrollado un hardware específico para el registro y tratamiento de las señales de EMG y los algoritmos de control se ejecutan en un DSP para favorecer la autonomía del dispositivo. En la actualidad se están realizando pruebas de las terapias pasivas con 5 pacientes en el HCU y en breve comenzarán las pruebas con terapias activas. |
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