Caracterización de la señal EMG vs señal luminosa en músculos

Abstract

Una solución a la amputación parcial o total de un miembro son las prótesis. Sin embargo, su uso requiere rehabilitación donde el paciente aprende a controlarla. Para las prótesis con movimientos a voluntad, el elemento más estudiado es el sistema de control. El electromiograma (EMG) es la señal más utilizada para este tipo de control, aunque su uso continúa presentando problemas durante su adquisición debido a su variabilidad, precisión e instrumentación, la cual limita los movimientos de los usuarios. Sin embargo, la actividad eléctrica no es el único fenómeno fisiológico presente durante la contracción y relajación. Aunque no son muy estudiadas, la literatura reporta otras técnicas para la adquisición de otras variables, como la medición de la saturación de oxígeno, registrada en los capilares localizados en la superficie muscular. Durante una contracción, los capilares demandan más oxígeno, disminuyendo cuando hay relajación. La espectroscopia de infrarrojo cercano (NIRS), permite registrar dicha saturación de oxígeno. Esta tesis plantea y explora la posible sinergia entre el EMG y la NIRS cuando son adquiridos simultáneamente. Para esto, se realizó la clasificación de cuatro movimientos efectuados por 22 sujetos siguiendo un protocolo de experimentación y registrados en el antebrazo. Las señales EMG y NIRS adquiridas fueron procesadas para luego extraer sus características. A partir de estas, se probaron tres clasificadores diferentes. La precisión de clasificación global obtenida fue de alrededor del 87% para cada movimiento. Los resultados también mostraron que la combinación EMG-NIRS tenía un rendimiento más sólido que las señales por separado. Lo anterior sugiere que la adición de registros NIRS a sistemas de control mioeléctrico podría mejorar la precisión, reduciendo los tiempos de aceptación y control del usuario de los dispositivos protésicos.