Como engañar un electromiograma

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Diagrama de bloques de la arquitectura del sistema de la interfaz robusta EMG PR. Los bloques blancos representan los componentes del sistema y las formas grises representan la información que se transmite entre los componentes del sistema. SFTM = módulo tolerante a fallos del sensor. LDA = análisis discriminante lineal.Imagen a tamaño completo

Algoritmo de reentrenamiento rápido basado en LDAEl tiempo de respuesta del algoritmo de reentrenamiento es muy crítico para el diseño del SFTM en tiempo real. El análisis discriminante lineal (LDA) es un método ampliamente utilizado para la PR de EMG debido a su precisión de clasificación comparable a la de clasificadores más complejos y a la eficiencia computacional para el procesamiento en tiempo real [1,3,25]. Después de examinar los detalles del algoritmo LDA, desarrollamos un algoritmo de reentrenamiento LDA rápido y eficiente en cuanto a la memoria haciendo el uso más eficiente de la información existente.El principio de la estrategia de PR basada en LDA es encontrar una combinación lineal de características que separe múltiples clases C

‘. Nuestro análisis experimental ha demostrado que el cálculo de \tilde{{varSigma}{hbox{‘}} es la tarea más intensiva en términos computacionales en el procedimiento de reentrenamiento, que representa más del 90% del tiempo total de procesamiento. Esto se debe a que, para cada clase, se recoge una gran cantidad de ventanas de análisis como datos de entrenamiento. El número de columnas de F

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La prevención de las lesiones y la rehabilitación de las patologías del movimiento son algunas de las ramas de la práctica clínica en las que el impacto de la tecnología está conduciendo a la mejora de los resultados y a los beneficios económicos. En tiempos de recursos limitados, las perspectivas de futuro y la evolución de todas las profesiones relacionadas con la rehabilitación dependerán cada vez más de las pruebas que respalden la eficacia de sus intervenciones preventivas y terapéuticas. Esta cuestión se ha debatido en varias contribuciones científicas y editoriales (1-3).

Como «herramienta de medición de la activación muscular», la sEMG ha desempeñado un papel creciente e importante en la neurorrehabilitación durante cuatro décadas (9-19). La figura 1 muestra el aumento de las publicaciones internacionales revisadas por pares en el campo de la sEMG y la figura 2 muestra un ejemplo del desarrollo de la tecnología de sEMG desde 1950. En los últimos 50 años se han producido avances igualmente sorprendentes en los campos relacionados de la neurofisiología, el procesamiento de señales y la extracción de características fisiológicamente relevantes de la sEMG (23-30). Además, el número de situaciones clínicas compatibles con las mediciones objetivas de la actividad muscular, para la planificación del tratamiento y para la evaluación previa y posterior al mismo, es grande y está aumentando rápidamente, como se describe en la sección Aplicaciones del EMG de superficie.

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Las señales eléctricas que emite el cuerpo humano nos dicen mucho sobre lo que ocurre en su interior. Pero introducir esas señales en el microcontrolador no es sencillo: los voltajes son demasiado pequeños para la mayoría de los ADC, y la omnipresente frecuencia de red de 50 o 60 Hz hace difícil discernir los cambios más sutiles. En Upside Down Labs, [Deepak Kathri] ha desarrollado una interfaz universal de biosensores llamada BioAmp EXG Pill para facilitar todo esto.

Su nombre hace referencia al hecho de que puede utilizarse para varias aplicaciones de detección bioeléctrica diferentes: ECG, EMG, EOG y EEG, que tratan las señales procedentes del corazón, los músculos, los ojos y el cerebro, respectivamente. Para permitir esta flexibilidad, la placa tiene conectores para dos o tres electrodos, así como almohadillas de soldadura para montar resistencias y condensadores para ajustar la ganancia y el ancho de banda. Un amplificador de instrumentación aumenta la intensidad de la señal deseada y rechaza el ruido y las interferencias.

El factor de forma permite una fácil conexión a los electrodos por un lado y a un sistema de adquisición de datos por el otro. Como sólo mide 25,4 mm de largo y 10 mm de ancho, debería ser fácil de integrar en cualquier tipo de aparato de biosensado que se le ocurra. [Deepak] ha hecho varias demostraciones, en las que muestra cómo utiliza la Píldora con un Arduino para medir su ritmo cardíaco, detectar parpadeos e incluso controlar un brazo robótico utilizando los músculos de su propio brazo.

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Hoy en día, las prótesis y los exoesqueletos se controlan mediante electromiografía. Es decir, registrando la actividad eléctrica de los músculos cuando se contraen. No es intuitivo ni humano, y en realidad sólo muestra la intención del cerebro, no la realidad de lo que hace el músculo.

Los investigadores del Media Lab del MIT han descubierto una forma de utilizar imanes para lograr un control mucho más preciso, y lo llaman magnetomicrometría (MM). Al implantar pares de diminutos imanes esféricos y seguir su movimiento con sensores magnéticos, se puede medir cada músculo individualmente y con mucha más precisión que con la electromiografía.

Tras implantar pares de bolas magnéticas de 3 mm de diámetro en las pantorrillas de los pavos, los investigadores pudieron detectar el movimiento de los músculos en tres milisegundos y con una precisión de treinta y siete micras, lo que equivale a la anchura de un cabello humano. Esperan poder probar el MM en humanos en los próximos dos años. Sería una gran solución en general si funciona, porque en comparación con el método de la electromiografía, la MM es más barata, menos invasiva y potencialmente permanente. Si unimos la gestión de la movilidad a un nuevo tipo de cirugía de amputación, denominada AMI, que proporciona una mayor amplitud de movimiento, menos dolor en general y un control más preciso de las prótesis, el futuro de las prótesis y la rehabilitación parece realmente apasionante. No deje de ver el vídeo tras la pausa.