UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación

Transcripción

1 UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación Metodologías de modelado, monitorización y asistencia robótica en neurorrehabilitación funcional de extremidad superior TESIS DOCTORAL Rodrigo Pérez Rodríguez Ingeniero de Telecomunicación Madrid, Diciembre 2012

2

3 Departamento de Tecnología Fotónica y Bioingeniería Grupo de Bioingeniería y Telemedicina E.T.S.I. de Telecomunicación Centro de Tecnología Biomédica UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID Metodologías de modelado, monitorización y asistencia robótica en neurorrehabilitación funcional de extremidad superior TESIS DOCTORAL Autor Rodrigo Pérez Rodríguez Directores Enrique J. Gómez Aguilera Josep Medina Casanovas Madrid, Diciembre 2012

4

5 Tribunal nombrado por el Magnífico y Excelentísimo Sr. Rector de la Universidad Politécnica de Madrid, el día 23 de Noviembre de Presidente: D. Santiago Aguilera Navarro Doctor Ingeniero de Telecomunicación Profesor Titular de Universidad Universidad Politécnica de Madrid Vocales: Josep M. Tormos Muñoz Doctor en Medicina y Cirugía Director de investigación Institut Guttmann D. Mariano Alcañiz Raya Doctor Ingeniero Industrial Catedrático de Universidad Universidad Politécnica de Valencia D. Joaquín Roca Dorda Doctor Ingeniero Industrial Profesor Titular de Universidad Universidad Politécnica de Cartagena Secretaria: Dña. Mª Elena Hernándo Pérez Doctora Ingeniera de Telecomunicación Profesora Titular de Universidad Universidad Politécnica de Madrid Suplentes: Dña. Laura Roa Romero Doctora en Ciencias Físicas Catedrática de Universidad Universidad de Sevilla D. César Cáceres Taladriz Doctor Ingeniero de Telecomunicación Profesor Contratado Doctor Universidad Rey Juan Carlos Realizado el acto de defensa y lectura de la Tesis Doctoral el día 17 de Diciembre de 2012 en Madrid.

6

7 Agradecimientos En primer lugar, me gustaría expresar mi mayor gratitud a mis directores de Tesis, Enrique Gómez y Josep Medina. Gracias Enrique por darme la oportunidad de entrar en un campo tan apasionante como es la bioingeniería y por creer en mí dándome responsabilidades dentro del grupo. Gracias Pep por tu dedicación, tu confianza y por guiarme en los aspectos clínicos de la Tesis. También quiero dar las gracias a todo el equipo de investigadores del Institut Guttmann, nuestros aliados de investigación, y en especial a Josep María Tormos y a Úrsula Costa. Gracias Xema por tu participación tan activa en esta investigación y por tus ideas siempre acertadas. Gracias Úrsula por compartir conmigo tu conocimiento durante largas horas de laboratorio, sin tu ayuda, esta Tesis no sería tal. <escribo estos agradecimientos con unos auriculares y mucho volumen...> Gracias GBT. Gracias chicxs por darle al en mi cabeza a Monday (Wilco) cada mañana de lunes y hacer que Friday I m in love (The Cure) sea la banda sonora de la semana. Gracias Elena, Marta, Nachoro, Borga, Pastis, Solana, FerM, Jaime!, Fonta, Ruth, Chemuko, Pedro, Paloma, Carmen, César, Estefanía, FerG, Iniesta, Álvaro, Metamarcano, Gema, Iñaki, Mailin, Luismi y a todos aquellos que dejaron el grupo pero con los que tanto he difrutado. Con vosotros trabajar no es trabajar, es compartir un buen día (Los Planetas). Pero de entre todos los antes nombrados, quiero dedicar alguna línea más a dos de mis grandes amigos, Pedro y Solana. Gracias Pedrito por ser el hombre araña (Standstill) que comparte conmigo tantos gustos y aficiones, por emocionarte escuchando la copa de europa (Los Planetas) y tantas otras, por saber cómo se va de la monarquía a la criptocracia (Triángulo de Amor Bizarro) y por aguantar las perlas (El Columpio Asesino) que te decimos. Gracias Solana por estar al quite mil millones de veces (Mercromina/Los Planetas), por saber que 2+2=5 (Radiohead), por dejarme llegar contigo a such great heights (The Postal Service) en la gran montaña (Xoel López), por ser mi brothersport (Animal Collective). Sois los mejores, y si hoy defiendo esta Tesis aquí, es en gran medida por vuestra culpa. Ya no me asomo a la reja (Los Planetas), ni voy al Spanish Sahara (Foals) y ni mucho menos paso por Shibuya Crossing (Delorean) si no me acompañáis. Gracias también a mi familia. Gracias a mis padres, a mi hermana y a Tomás por ser el boat behind (Kings of Convenience) con el que puedo seguir flotando sobre los loscos (Los Planetas). A mis abuelos, porque estar con ellos es como escuchar al mar! (Manel). A la pequeña María por ser un maremoto (Los Coronas) que transmite energía, y a Daniela VII

8 por iluminar los días con esos ojos que parecen luces de neón (Lori Meyers). Y gracias al último en llegar, a Adrián, por saber detener el tiempo (Nacho Vegas). Gran parte de la familia ya estaba así cuando llegué (Klaus & Kinski), pero no puedo negar que tuve y estoy teniendo suerte. Por último, quiero darle las gracias a mis 2 canciones favoritas, las que han sonado en mi cabeza en bucle todo este tiempo y las que no me he cansado ni un segundo de tararear. Gracias María por ser mi canción de guerra (Supersubmarina), por compartir junto a mí estados emocionales (y vaticanos) (Disco Las Palmeras!), por estar conmigo en la postal de Nueva York (Xoel López), en la cumbre de Machu-Picchu (The Strokes), bajo la lluvia (Mercromina) de Birmania, en la impactante Palestine (Yann Tiersen), en el desorden (Los Planetas) de México (El Columpio Asesino) y en tantos otros lugares, pero sobre todo por acompañarme en la Tierra (Xoel López), que es nuestra. Gracias Thor no sólo por estos 4 largos años de doctorado, sino también por los 17 (Ladytron) que llevas a mi lado, por ser el ruido que me sigue siempre (Maga), por evocarme try to sleep (Low) cada noche cuando vienes a mi lado; tu marca (Pumuky) siempre vendrá conmigo. Sin vuestra música nada de esto hubiera sido posible. Los 2 sois mi skinny love (Bon Iver). Los 3 somos indestructibles (La Habitación Roja). B. ADELANTE BONAPARTE (STANDSTILL). VIII

9 IX A mis canciones favoritas: María y Thor

10 X

11 Resumen La Organización Mundial de la Salud (OMS) prevé que para el año 2020, el Daño Cerebral Adquirido (DCA) estará entre las 10 causas más comunes de discapacidad. Estas lesiones, dadas sus consecuencias físicas, sensoriales, cognitivas, emocionales y socioeconómicas, cambian dramáticamente la vida de los pacientes y sus familias. Las nuevas técnicas de intervención precoz y el desarrollo de la medicina intensiva en la atención al DCA han mejorado notablemente la probabilidad de supervivencia. Sin embargo, hoy por hoy, las lesiones cerebrales no tienen ningún tratamiento quirúrgico que tenga por objetivo restablecer la funcionalidad perdida, sino que las terapias rehabilitadoras se dirigen hacia la compensación de los déficits producidos. Uno de los objetivos principales de la neurorrehabilitación es, por tanto, dotar al paciente de la capacidad necesaria para ejecutar las Actividades de Vida Diaria (AVDs) necesarias para desarrollar una vida independiente, siendo fundamentales aquellas en las que la Extremidad Superior (ES) está directamente implicada, dada su gran importancia a la hora de la manipulación de objetos. Con la incorporación de nuevas soluciones tecnológicas al proceso de neurorrehabilitación se pretende alcanzar un nuevo paradigma centrado en ofrecer una práctica personalizada, monitorizada y ubicua con una valoración continua de la eficacia y de la eficiencia de los procedimientos y con capacidad de generar conocimientos que impulsen la ruptura del paradigma de actual. Los nuevos objetivos consistirán en minimizar el impacto de las enfermedades que afectan a la capacidad funcional de las personas, disminuir el tiempo de incapacidad y permitir una gestión más eficiente de los recursos. Estos objetivos clínicos, de gran impacto socio-económico, sólo pueden alcanzarse desde una apuesta decidida en nuevas tecnologías, metodologías y algoritmos capaces de ocasionar la ruptura tecnológica necesaria que permita superar las barreras que hasta el momento han impedido la penetración tecnológica en el campo de la rehabilitación de manera universal. De esta forma, los trabajos y resultados alcanzados en la Tesis son los siguientes: 1. Modelado de AVDs: como paso previo a la incorporación de ayudas tecnológicas al proceso rehabilitador, se hace necesaria una primera fase de modelado y formalización del conocimiento asociado a la ejecución de las actividades que se realizan como parte de la terapia. En particular, las tareas más complejas y a su vez con mayor repercusión terapéutica son las AVDs, cuya formalización permitirá disponer de modelos de movimiento sanos que actuarán de referencia para futuros desarrollos tecnológicos dirigidos a personas con DCA. Siguiendo una metodología basada en diagramas de estados UML se han modelado las AVDs servir agua de una jarra y coger un botella 2. Monitorización ubícua del movimiento de la ES: se ha diseñado, desarrollado XI

12 y validado un sistema de adquisición de movimiento basado en tecnología inercial que mejora las limitaciones de los dispositivos comerciales actuales (coste muy elevado e incapacidad para trabajar en entornos no controlados); los altos coeficientes de correlación y los bajos niveles de error obtenidos en los corregistros llevados a cabo con el sistema comercial BTS SMART-D demuestran la alta precisión del sistema. También se ha realizado un trabajo de investigación exploratorio de un sistema de captura de movimiento de coste muy reducido basado en visión estereoscópica, habiéndose detectado los puntos clave donde se hace necesario incidir desde un punto de vista tecnológico para su incorporación en un entorno real 3. Resolución del Problema Cinemático Inverso (PCI): se ha diseñado, desarrollado y validado una solución al PCI cuando el manipulador se corresponde con una ES humana estudiándose 2 posibles alternativas, una basada en la utilización de un Perceptrón Multicapa (PMC) y otra basada en sistemas Artificial Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS). La validación, llevada a cabo utilizando información relativa a los modelos disponibles de AVDs, indica que una solución basada en un PMC con 3 neuronas en la capa de entrada, una capa oculta también de 3 neuronas y una capa de salida con tantas neuronas como Grados de Libertad (GdLs) tenga el modelo de la ES, proporciona resultados, tanto de precisión como de tiempo de cálculo, que la hacen idónea para trabajar en sistemas con requisitos de tiempo real 4. Control inteligente assisted-as-needed: se ha diseñado, desarrollado y validado un algoritmo de control assisted-as-needed para una ortesis robótica con capacidades de actuación anticipatoria de la que existe un prototipo implementado en la actualidad. Los resultados obtenidos demuestran cómo el sistema es capaz de adaptarse al perfil disfuncional del paciente activando la ayuda en instantes anteriores a la ocurrencia de movimientos incorrectos. Esta estrategia implica un aumento en la participación del paciente y, por tanto, en su actividad muscular, fomentándose los procesos la plasticidad cerebral responsables del reaprendizaje o readaptación motora 5. Simuladores robóticos para planificación: se propone la utilización de un simulador robótico assisted-as-needed como herramienta de planificación de sesiones de rehabilitación personalizadas y con un objetivo clínico marcado en las que interviene una ortesis robotizada. Los resultados obtenidos evidencian como, tras la ejecución de ciertos algoritmos sencillos, es posible seleccionar automáticamente una configuración para el algoritmo de control assisted-as-needed que consigue que la ortesis se adapte a los criterios establecidos desde un punto de vista clínico en función del paciente estudiado. Estos resultados invitan a profundizar en el desarrollo de algoritmos más avanzados de selección de parámetros a partir de baterías de simulaciones Estos trabajos han servido para corroborar las hipótesis de investigación planteadas al inicio de la misma, permitiendo, asimismo, la apertura de nuevas líneas de investigación. XII

13 Summary The World Health Organization (WHO) predicts that by the year 2020, Acquired Brain Injury (ABI) will be among the ten most common ailments. These injuries dramatically change the life of the patients and their families due to their physical, sensory, cognitive, emotional and socio-economic consequences. New techniques of early intervention and the development of intensive ABI care have noticeably improved the survival rate. However, in spite of these advances, brain injuries still have no surgical or pharmacological treatment to re-establish the lost functions. Neurorehabilitation therapies address this problem by restoring, minimizing or compensating the functional alterations in a person disabled because of a nervous system injury. One of the main objectives of Neurorehabilitation is to provide patients with the capacity to perform specific Activities of the Daily Life (ADL) required for an independent life, especially those in which the Upper Limb (UL) is directly involved due to its great importance in manipulating objects within the patients environment. The incorporation of new technological aids to the neurorehabilitation process tries to reach a new paradigm focused on offering a personalized, monitored and ubiquitous practise with continuous assessment of both the efficacy and the efficiency of the procedures and with the capacity of generating new knowledge. New targets will be to minimize the impact of the sicknesses affecting the functional capabilitiies of the subjects, to decrease the time of the physical handicap and to allow a more efficient resources handling. These targets, of a great socio-economic impact, can only be achieved by means of new technologies and algorithms able to provoke the technological break needed to beat the barriers that are stopping the universal penetration of the technology in the field of rehabilitation. In this way, this PhD Thesis has achieved the following results: 1. ADL Modeling: as a previous step to the incorporation of technological aids to the neurorehabilitation process, it is necessary a first modelling and formalization phase of the knowledge associated to the execution of the activities that are performed as a part of the therapy. In particular, the most complex and therapeutically relevant tasks are the ADLs, whose formalization will produce healthy motion models to be used as a reference for future technological developments. Following a methodology based on UML state-chart diagrams, the ADLs serving water from a jar and picking up a bottle have been modelled 2. Ubiquitous monitoring of the UL movement: it has been designed, developed and validated a motion acquisition system based on inertial technology that improves the limitations of the current devices (high monetary cost and inability of working within uncontrolled environments); the high correlation coefficients and the low error levels obtained throughout several co-registration sessions with the commercial sys- XIII

14 tem BTS SMART-D show the high precision of the system. Besides an exploration of a very low cost stereoscopic vision-based motion capture system has been carried out and the key points where it is necessary to insist from a technological point of view have been detected 3. Inverse Kinematics (IK) problem solving: a solution to the IK problem has been proposed for a manipulator that corresponds to a human UL. This solution has been faced by means of two different alternatives, one based on a Mulilayer Perceptron (MLP) and another based on Artificial Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS). The validation of these solutions, carried out using the information regarding the previously generated motion models, indicate that a MLP-based solution, with an architecture consisting in 3 neurons in the input layer, one hidden layer of 3 neurons and an output layer with as many neurons as the number of Degrees of Freedom (DoFs) that the UL model has, is the one that provides the best results both in terms of precission and in terms of processing time, making in idoneous to be integrated within a system with real time restrictions 4. Assisted-as-needed intelligent control: an assisted-as-needed control algorithm with anticipatory actuation capabilities has been designed, developed and validated for a robotic orthosis of which there is an already implemented prototype. Obtained results demonstrate that the control system is able to adapt to the dysfunctional profile of the patient by triggering the assistance right before an incorrect movement is going to take place. This strategy implies an increase in the participation of the patients and in his or her muscle activity, encouraging the neural plasticity processes in charge of the motor learning 5. Planification with a robotic simulator: in this work a robotic simulator is proposed as a planification tool for personalized rehabilitation sessions under a certain clinical criterium. Obtained results indicate that, after the execution of simple parameter selection algorithms, it is possible to automatically choose a specific configuration that makes the assisted-as-needed control algorithm to adapt both to the clinical criteria and to the patient. These results invite researchers to work in the development of more complex parameter selection algorithms departing from simulation batteries Obtained results have been useful to corroborate the hypotheses set out at the beginning of this PhD Thesis. Besides, they have allowed the creation of new research lines in all the studied application fields. XIV

15 Índice general Acrónimos XXIX 1. Introducción Contexto Daño Cerebral Adquirido Neurorrehabilitación del Daño Cerebral Adquirido Tecnologías de apoyo a la neurorrehabilitación Justificación de la investigación Organización de la tesis Hipótesis y objetivos Hipótesis de investigación Objetivos Modelado de Actividades de la Vida Diaria Introducción Antecedentes Material y metodología Técnicas estándar de modelado Modelo Biomecánico de Extremidad Superior Captura de datos Creación de patrones de movimientos sin afectación patológica.. 35 XV

16 Índice general Generación de diagramas de estados Funciones de transición Trabajo experimental Resultados y discusión Monitorización ubicua del movimiento de la Extremidad Superior Introducción Antecedentes Material y metodología Sistema portátil de captura de movimiento basado en tecnología inercial Sistema portátil de captura de movimiento basado en visión estereoscópica Resultados y discusión Sistema portátil de captura de movimiento basado en tecnología inercial Sistema portátil de captura de movimiento basado en visión estereoscópica Control inteligente assisted-as-needed Introducción Antecedentes Material y metodología Subsistema de predicción biomecánica Subsistema de decisión Subsistema de generación de comandos motores Simulación Trabajo experimental Resultados y discusión XVI

17 Índice general Resolución del problema cinemático inverso Algoritmo de control inteligente assisted-as-needed Conclusiones y trabajos futuros Discusión de las hipótesis de investigación Contribuciones principales de la tesis Aportaciones Publicaciones Trabajos futuros Modelado de Actividades de la Vida Diaria Monitorización ubicua del movimiento de la extremidad superior Control inteligente assisted-as-needed Bibliografía 153 A. Coeficientes de Fourier obtenidos en el modelado de Actividades de la Vida Diaria 167 A.1. Coger una botella A.2. Servir agua de una jarra B. Perfiles disfuncionales de los pacientes 175 B.1. Sujeto P B.2. Sujeto P B.3. Sujeto P B.4. Sujeto P B.5. Sujeto P C. Configuración del algoritmo de control assisted-as-needed en función del criterio clínico 181 C.1. Sujeto P XVII

18 Índice general C.2. Sujeto P C.3. Sujeto P C.4. Sujeto P C.5. Sujeto P XVIII

19 Índice de figuras 1.1. Clasificación del ictus Fases del proceso de neurorrehabilitación Categorización de las AVDs Número de artículos citados por Marchar-Crespo et al. en orden cronológico Sistema de rehabilitación de la marcha Lokomat Sistema de rehabilitación de la marcha Gait Trainer Sistema de rehabilitación de la marcha Erigo Robot de rehabilitación MIT-MANUS Robot de rehabilitación Armeo Power Robot de rehabilitación Reogo Visión esquemática del gimnasio del Institut Guttmann Entorno de rehabilitación CAREN Unidad del paciente en el sistema HCAD Nichos de investigación detectados Institut Guttmann Etapas de la tesis doctoral Relación entre los capítulos de la tesis Metodología de mejora continua Procedimiento general para la elaboración de mapas de proceso Estructura ósea de la ES XIX

20 Índice de figuras 3.4. Flexión de hombro Extensión de hombro Abducción de hombro Aducción de hombro Rotación interna de hombro Rotación externa de hombro Flexoextensión de codo Pronacion de codo Supinacion de codo Movimientos de la muñeca (Flecha 1=flexión; Flecha 2=extensión; Flecha 3=desviación cubital; Flecha 4=desviación radial) Escenario de captura de datos con el sistema BTS SMART-D Colocación de marcadores siguiendo el modelo de Rab et al Visualización con Smart Viewer Sujeto sano en una sesión de captura de movimiento Ejemplo de funciones de transición Proceso de modelado Visión frontal del escenario de la AVD coger una botella Visión cenital del escenario de la AVD servir agua de una jarra Diagrama de estados de la AVD coger una botella Diagrama de estados de la AVD servir agua de una jarra Evoluciones angulares de cada GdL por transición en la AVD coger una botella Evoluciones angulares de cada GdL por transición en la AVD servir agua de una jarra Aproximación mediante Fourier para la flexoextensión de hombro en el primer intervalo (T1) de la AVD coger una botella Visión esquemática del sistema propuesto XX

21 Índice de figuras 4.2. Controlador diseñado por Cetemmsa Representación visual de los ángulos de Euler Esquema de montaje del sistema de captura de movimiento Representación conceptual de la relación entre cinemática directa e inversa Efecto de la rotación inversa en el sensor de la mano en movimientos de pronosupinación del codo (SA=Sensor del antebraz0; SM=Sensor de la mano) Montaje de calibración Sujeto de pruebas con prenda inercial y marcadores reflectantes Proceso de sincronización manual Representación de la visión humana Modelo geométrico sencillo Geometría epipolar Proyecciones de un punto P en cada una de las imágenes Componentes del modelo epipolar Sistemas de referencia utilizados Sistemas de referencia utilizados para la obtención de los parámetros intrínsecos Plantilla plana de calibrado Erosión, dilatación, apertura y cierre de una imagen B con un elemento estructural S Construcción de la línea epipolar Restricción epipolar Ejemplo donde se cumple la restricción de orden Ejemplo donde no se cumple la restricción de orden Ejemplo donde no se cumple la restricción de unicidad Restricción de disparidad, definida como d = j j Cámara web utilizada como dispositivo sensor XXI

22 Índice de figuras Configuración de cámaras con ejes paralelos Diferentes configuraciones de separación entre cámaras Prototipo de adquisición de movimiento Corte de la guía metálica Anclaje del balancín a la guía Ejemplo de marcador utilizado Plantilla de calibración Diagrama de bloques del sistema Diagrama de bloques del módulo de calibración Esquinas detectadas durante el proceso de calibración Diagrama de bloques del módulo de segmentación Diagrama de bloques del módulo de identificación para el primer fotograma Diagrama de bloques del módulo de identificación para fotogramas subsiguientes Diagrama de bloques del módulo de triangulación Diagrama de bloques del módulo de obtención de los GdLs Diagrama de bloques del módulo de representación Brazo metálico empleado y equivalencias con ES humana Función de transferencia que modela el ruido introducido por la prenda Señales de rotación interna de hombro proporcionadas con calibración del ruido introducido por la prenda (a) y sin calibración (b) Capturas realizadas para ambas cámaras y su correspondiente segmentación del marcador Cálculo de centroides. En amarillo el calculado manualmente, en azul el calculado automáticamente por el módulo de segmentación Capturas realizadas para ambas cámaras y su correspondiente segmentación de los 4 marcadores Relación entre distancia y disparidad Puntos conocidos de la escena sobre los que se aplica la triangulación.. 96 XXII

23 Índice de figuras Vistas de alzado, planta y perfil Movimiento capturado de flexión de hombro Movimiento capturado de extensión de hombro Movimiento capturado de flexión del codo Movimiento capturado de extensión del codo Efecto de un movimiento brusco (a) y (b), rápido (c) y lento (d) con una frecuencia de 15 imágenes por segundo Modelo computacional de generación de movimiento propuesto por Shadmehr et al Diagrama de bloques del modelo correspondiente al algoritmo de control inteligente assisted-as-needed Diseño software del algoritmo de control inteligente assisted-as-needed Diagrama de estados para cada articulación en el algoritmo de control assisted-as-needed Diagrama de bloques del subsistema de predicción biomecánica Arquitectura propuesta para la solución al PCI basada en un PMC Ejemplo de estructura de un sistema ANFIS Arquitectura propuesta para la solución al PCI basada en un sistema ANFIS Plantilla de estructura del perfil disfuncional Visión general de las capas de control de la ortesis robotizada Captura de la representación virtual del robot Probabilidades a priori en función del coeficiente de adaptabilidad medido Diferentes estrategias de flexoextensión de muñeca en la fase de alcance de la AVD coger una botella en el conjunto de datos de entrenamiento utilizado Resultados gráficos obtenidos tras presentar a la entrada del PMC seleccionado el modelo sano de movimiento de la AVD servir agua de una jarra Resultados gráficos obtenidos tras presentar a la entrada del PMC seleccionado el modelo sano de movimiento de la AVD coger una botella XXIII

24 Índice de figuras Resultados del sujeto P01 para la AVD servir agua de una jarra Resultados del sujeto P01 para la AVD coger una botella B.1. Plantilla de estructura del perfil disfuncional XXIV

25 Índice de tablas 3.1. Variables biomecánicas asociadas a la AVD coger una botella Variables biomecánicas asociadas a la AVD servir agua de una jarra Resultados asociados al modelo generado para la AVD coger una botella Resultados asociados al modelo generado para la AVD servir agua de una jarra Coordenadas de los puntos para la validación del módulo de triangulación Coordenadas de los marcadores para la validación global del sistema en configuración estática Resultados para los movimientos analíticos Resultados para la AVD servir agua de una jarra Resultados para la rotación interna de hombro tras la calibración del error introducido por la prenda Presupuesto del sistema de captura de movimiento basado en tecnología inercial propuesto Presupuesto del sistema de captura de movimiento BTS SMART-D Parámetros intrínsecos calculados por el módulo de calibración Parámetros extrínsecos calculados por el módulo de calibración Parámetros intrínsecos calculados por el Camera Calibration Toolbox Parámetros extrínsecos calculados por el Camera Calibration Toolbox Resultados de validación del módulo de segmentación para la escena con un único marcador Resultados de validación del módulo de segmentación para la escena con 4 marcadores XXV

26 Índice de tablas Efecto de la disparidad Resultados de validación del módulo de triangulación Resultados de validación del sistema global para el caso de extremidad estática Error obtenido para el caso de extremidad estática Distancia entre marcadores para el caso de extremidad estática Resultados de validación del sistema global para el caso de extremidad estática con segmentación manual Error obtenido para el caso de extremidad estática con segmentación manual Distancia entre marcadores para el caso de extremidad estática con segmentación manual Presupuesto del sistema de captura de movimiento basado en visión estereoscopica propuesto Parámetros DH correspondientes al robot antropométrico (la base del robot ha sido rotada previamente π 2 ) Datos de los pacientes (M=Masculino; F=Femenino; l A =longitud del brazo; l F =longitud del antebrazo; l H =longitud de la mano; l T =longitud total de la ES; II=Ictus Isquémico; IH=Ictus Hemorrágico; E=Encefalopatía; I=Izquierda;D=Derecha) Matriz de utilidad Valores de fuzzyfication para los estados difusos de la naturaleza Valores de fuzzyfication para el sistema difuso ortogonal Probabilidades condicionales Batería de pruebas (v N =velocidad normal; v C =velocidad de comodidad para el paciente) Resultados de los PMC para la AVD servir agua de una jarra (L = Número de capas ocultas; N = Número de neuronas en cada capa oculta) Resultados de los PMC para la AVD coger una botella (L = Número de capas ocultas; N = Número de neuronas en cada capa oculta) Resultados de las redes ANFIS para la AVD servir agua de una jarra (L = Número de funciones de pertenencia) XXVI

27 Índice de tablas Resultados de las redes ANFIS para la AVD coger una botella (L = Número de funciones de pertenencia) Resultados obtenidos tras presentar a la entrada del PMC seleccionado los modelos de movimiento sanos obtenidos en el Capítulo Porcentaje de asistencia proporcionado a sujetos sanos cuando el control assisted-as-needed trabaja bajo una configuración estándar Porcentaje de asistencia proporcionado a los sujetos patológicos cuando el control assisted-as-needed trabaja bajo una configuración estándar Resultados de simulación para la AVD servir agua de una jarra por parte de los sujetos patológicos (R=con robot; r=sin robot) Resultados de simulación para la AVD coger una botella por parte de los sujetos patológicos (R=con robot; r=sin robot) Resultados de simulación para la AVD servir agua de una jarra en función del objetivo terapéutico (MS=maximizar similitud; ME=maximizar eficiencia; ma=minimizar asistencia Resultados de simulación para la AVD coger una botella en función del objetivo terapéutico (MS=maximizar similitud; ME=maximizar eficiencia; ma=minimizar asistencia A.1. Resultados del modelado de las evoluciones angulares para el primer intervalo (T1) de la AVD coger una botella A.2. Resultados del modelado de las evoluciones angulares para el segundo intervalo (T2) de la AVD coger una botella A.3. Resultados del modelado de las evoluciones angulares para el tercer intervalo (T3) de la AVD coger una botella A.4. Resultados del modelado de las evoluciones angulares para el primer intervalo (T1) de la AVD servir agua de una jarra A.5. Resultados del modelado de las evoluciones angulares para el segundo intervalo (T2) de la AVD servir agua de una jarra A.6. Resultados del modelado de las evoluciones angulares para el tercer intervalo (T3) de la AVD servir agua de una jarra A.7. Resultados del modelado de las evoluciones angulares para el cuarto intervalo (T4) de la AVD servir agua de una jarra A.8. Resultados del modelado de las evoluciones angulares para el quinto intervalo (T5) de la AVD servir agua de una jarra XXVII

28 Índice de tablas A.9. Resultados del modelado de las evoluciones angulares para el sexto intervalo (T6) de la AVD servir agua de una jarra B.1. Perfil disfuncional del paciente P01 para la AVD servir agua de una jarra 176 B.2. Perfil disfuncional del paciente P01 para la AVD coger una botella B.3. Perfil disfuncional del paciente P01 para la AVD servir agua de una jarra 177 B.4. Perfil disfuncional del paciente P02 para la AVD coger una botella B.5. Perfil disfuncional del paciente P03 para la AVD servir agua de una jarra 178 B.6. Perfil disfuncional del paciente P03 para la AVD coger una botella B.7. Perfil disfuncional del paciente P04 para la AVD servir agua de una jarra 179 B.8. Perfil disfuncional del paciente P04 para la AVD coger una botella B.9. Perfil disfuncional del paciente P05 para la AVD servir agua de una jarra 180 B.10.Perfil disfuncional del paciente P05 para la AVD coger una botella C.1. Resultados de planificación para el paciente P01 en función del objetivo terapéutico (MS=maximizar similitud; ME=maximizar eficiencia; ma=minimizar asistencia C.2. Resultados de planificación para el paciente P02 en función del objetivo terapéutico (MS=maximizar similitud; ME=maximizar eficiencia; ma=minimizar asistencia C.3. Resultados de planificación para el paciente P03 en función del objetivo terapéutico (MS=maximizar similitud; ME=maximizar eficiencia; ma=minimizar asistencia C.4. Resultados de planificación para el paciente P04 en función del objetivo terapéutico (MS=maximizar similitud; ME=maximizar eficiencia; ma=minimizar asistencia C.5. Resultados de planificación para el paciente P05 en función del objetivo terapéutico (MS=maximizar similitud; ME=maximizar eficiencia; ma=minimizar asistencia XXVIII

29 Acrónimos ACV Accidente Cerebrovascular. 1, 2, 8 ANFIS Artificial Neuro-Fuzzy Inference System , 125, 130, 135, 146 AVD Actividad de la Vida Diaria. 6 9, 14, 17 19, 26, 27, 33, 35 38, 40 42, 46, 49, 58, 60, 88, , 106, 109, 110, 116, 119, 120, , 129, 130, 134, 135, 139, 140, 143, 144, 150 BPM Business Process Management. 23 BPMI Business Process Management Initiative. 28 BPMN Business Process Modeling Notation. 28 C Coeficiente de correlación de Pearson. 39, 40, 88, , 134 DCA Daño Cerebral Adquirido. 1, 3, 5 7, 12, 14, 16, 17, 41, 46, 101, 102, 112, 134, 143, 152 DH Denavit-Hartenberg. 121 DM Diferencia Media. 60, 88 DMPS Diferencia Media entre Picos Significativos. 60, 88 DVS Descomposición de Valores Singulares. 69, 75, 84 EE Extremo Efector. 54, 104, , 115, 124, 125, 134, 144, 146 EI Extremidad Inferior. 7 ES Extremidad Superior. 7, 8, 11, 14, 16, 19, 22, 26 30, 32, 34, 37, 40, 42, 45 49, 52 58, 75, 84, 86, 88, 89, 97, 101, , 108, , 115, 119, 123, 127, 138, , 151 GBT Grupo de Bioingeniería y Telemedicina. 16, 17, 150, 152 GdL Grado de Libertad. 11, 27, 29 33, 35 40, 45, 52 56, 80, 84, 88, 101, , , 116, 117, 119, 121, , 134, 135, 141, 145, 146, 152, 175 HCAD Home Care Activity System. 13 MIF Medida de la Independencia Funcional. 6, 8 NPT Neuro Personal Trainer. 14 XXIX

30 Acrónimos OMG Object Management Group. 28 OMS Organización Mundial de la Salud. 1 PCD Problema Cinemático Directo. 54, 110 PCI Problema Cinemático Inverso. 53, 54, , 124, 125, 130, 134, 135, 146 PMC Perceptrón Multicapa. 112, 113, 125, 130, 134, 135, 146 RMSE Root Mean Squared Error. 39, 40, 117, , 135, 138, 139 RNA Red Neuronal Artificial , 135 RV Realidad Virtual. 10, 11, 13, 14, 47, 103, 120, TCE Traumatismo Craneoencefálico. 1, 2 UCI Unidad de Cuidados Intensivos. 5 UCP Unidad Central de Proceso. 134, 135 UIM Unidad Inercial de Medida. 48, 50 56, 58, 88, 89, 150 UML Unified Modeling Language. 28, 36, 38 UPM Universidad Politécnica de Madrid. 16, 17 XXX

31 Capítulo 1 Introducción 1.1. Contexto Daño Cerebral Adquirido El término daño cerebral hace referencia a una lesión que afecta a parte o a la totalidad del tejido cerebral a consecuencia de la cual se produce una pérdida de funciones cerebrales antes presentes. La pérdida de una o varias funciones cerebrales afecta a todas las esferas de funcionamiento del paciente, limitando su autonomía personal, lo que le hace, en muchos casos, dependiente de una tercera persona [1]. El daño cerebral puede implicar la aparición de déficits tanto a nivel físico como a nivel cognitivo, dando lugar a una discapacidad que puede ser leve, moderada o severa. Los déficit físicos incluyen trastornos a nivel sensorial (olfato, vista, audición... ), motor (movimiento, marcha, tono muscular y espasticidad), de control de los esfínteres, etc. En el aspecto neuropsicológico existe una gran variabilidad de déficits cognitivos y conductuales que, con diferente intensidad, siempre aparecen como consecuencia de un daño cerebral moderado o grave que pueden afectar a funciones cognitivas tales como la memoria, la atención y las funciones ejecutivas (lenguaje, impulsividad, desinhibición, etc.). Estas alteraciones pueden presentarse en mayor o menor grado pero tienden a alterar la capacidad del paciente para adquirir, almacenar y recuperar nueva información así como la capacidad para tomar decisiones correctas [2]. El Daño Cerebral Adquirido (DCA), definido como una lesión cerebral cuya ocurrencia ha sido tras el nacimiento y que no guarda relación con defectos congénitos o enfermedades degenerativas [3] puede ser ocasionado por causas no traumáticas tales como tumores, lesiones vasculares o enfermedades infecciosas. Sin embargo, la causa con mayor repercusión sanitaria, social y laboral es la de origen traumático, denominada Traumatismo Craneoencefálico (TCE), seguida del Accidente Cerebrovascular (ACV) o ictus [4]. La Organización Mundial de la Salud (OMS), que prevé que para el año 2020 el DCA estará entre las 10 causas más comunes de discapacidad a nivel mundial, estimó en el año 2005 que los ACVs fueron causantes de 5,7 millones de muertes en todo el mundo, lo cual equivale al 9,9 % del global de los fallecimientos; también fueron la causa principal de discapacidad, afectando a 30,7 millones de personas [5]. Actualmente estos accidentes 1

32 Capítulo 1. Introducción presentan una tasa de afectación de aproximadamente 9 millones de personas/año en todo el mundo [5]. No existen datos precisos de la prevalencia del TCE en Europa, sin embargo, estos episodios tienen una gran prevalencia en los Estados Unidos con 5,3 millones de personas afectadas [3]. Por su parte, la incidencia del TCE en España se estima en 200 nuevos casos anuales por cada habitantes, lo que implica una incidencia anual de unos nuevos casos. Por otro lado, cada año se registran en España nuevos casos de ictus, en su mayoría entre personas mayores de 65 años. Las estadísticas confirman que, tras un ictus, una tercera parte de los afectados fallece durante el primer mes, mientras que cerca de un 40 % de los que superan la fase aguda presentan un grado de invalidez que les impide valerse por sí mismos. Sólo un tercio de los enfermos recupera gran parte de sus funciones básicas y pueden incorporarse a su actividad habitual [6]. Como se ha mostrado mediante los datos anteriores, el TCE es uno de los problemas de salud más relevantes en los países desarrollados, tanto por el elevado número de muertes que ocasiona como por el de personas que, debido a las secuelas que genera, quedan con algún tipo de discapacidad ya sea funcional, cognitiva o ambas. El factor más importante en el resultado de un paciente que ha sufrido un accidente de estas características es el daño sufrido en el encéfalo, el cual no sólo puede producirse en el momento de golpe sino que puede ocurrir con posterioridad al mismo. A partir de este punto es posible realizar una primera clasificación del daño cerebral [2]: Daño primario: ocurre en el momento de la lesión debido al impacto sobre el cráneo o al movimiento brusco de aceleración. Puede incluir traumatismo del cuero cabelludo, fractura del cráneo, contusiones y traumatismos, lesión axonal difusa, hemorragia intracraneal, y otros tipos de daño cerebral Daño secundario: producido por procesos evolutivos iniciados en el momento de la lesión pero que pueden no estar presentes clínicamente hasta después de un período de tiempo. Incluyen hipoxia/isquemia, hinchazón, edema cerebral, infección, etc. Se denomina ACV o ictus al trastorno brusco del flujo sanguíneo cerebral que altera de forma transitoria o permanente la función de una determinada región del encéfalo. Según la causa que provoca el trauma cerebrovascular, el ictus puede ser hemorrágico o isquémico. Según se trate de uno u otro, sus consecuencias y su tratamiento serán distintos [7] [8] (Figura 1.1): Ictus isquémico: se produce cuando un coágulo obstruye una arteria cerebral. Cuando este coágulo se forma en la misma arteria se llama trombo, hablándose entonces de trombosis cerebral. Cuando procede de otra parte del cuerpo se denomina émbolo, y en este caso, se trata de una embolia cerebral. El ictus isquémico representa entre el 80 y el 85 % de todos los casos de ictus [9]. Según la zona afectada, se puede distinguir entre la isquemia cerebral focal, que afecta a una sola zona del encéfalo, y la isquemia cerebral global, que afecta al encéfalo de forma difusa. A su vez, y según la duración del proceso isquémico, la isquemia cerebral focal se puede categorizar en ataque isquémico transitorio e infarto cerebral. El primero de ellos se define como un episodio de isquemia cerebral focal o monocular de duración inferior a 24 horas, mientras que el infarto cerebral produce un déficit neurológico que persiste más de 24 horas, indicando la presencia de necrosis tisular. La isquemia cerebral global tiene su origen en un descenso del flujo sanguíneo de todo el encéfalo, como ocurre con la 2

33 1.1. Contexto parada cardíaca. Afecta a los hemisferios cerebrales de forma difusa, con o sin lesión asociada del tronco del encéfalo y/o cerebelo Ictus hemorrágico: representa entre el 15 y 20 % de todas las causas de ictus [9] y tiene lugar cuando se rompe una arteria del cerebro. Una rotura que suele estar causada por la hipertensión o, con menos frecuencia, por un aneurisma o una malformación arterial. La causa más frecuente de un hematoma o hemorragia cerebral es la hipertensión arterial, dependiendo su gravedad tanto de la localización como del volumen del sangrado. Los signos y síntomas de una hemorragia cerebral pueden ser similares a los del ictus isquémico, aunque en la hemorragia cerebral son más frecuentes la disminución de la conciencia y la cefalea intensa. La hemorragia subaracnoidea primaria es la salida de la sangre de un vaso directamente al espacio subaracnoideo. La causa más frecuente es la rotura de un aneurisma, provocando fuertes dolores de cabeza y variaciones en el nivel de consciencia Figura 1.1: Clasificación del ictus Las nuevas técnicas de intervención precoz y el desarrollo de los cuidados intensivos para las personas afectadas por un DCA han contribuido a mejorar notablemente la tasa de supervivencia. Sin embargo, y a pesar de estos avances, las afectaciones cerebrales aún no tienen tratamiento ni quirúrgico ni farmacológico que permitan una restitución de las funciones perdidas. Los tratamientos de neurorrehabilitación cognitivos y funcionales pretenden, por tanto, la minimización o compensación de las alteraciones ocasionadas por la lesión en el sistema nervioso. De esta forma, la rehabilitación se ha convertido en un área de importancia cada vez mayor dentro de la asistencia médica, cuyo éxito depende de que se establezca una buena relación entre el paciente y el terapeuta, basada en el control periódico, con un planteamiento realista de los objetivos, un uso adecuado de los recursos y una evaluación inteligente de los resultados [10] Neurorrehabilitación del Daño Cerebral Adquirido Plasticidad cerebral El comportamiento humano está modelado por los cambios ambientales, las modificaciones fisiológicas y las experiencias propias, siendo el cerebro el responsable último, por 3

34 Capítulo 1. Introducción lo que éste debe de tener la capacidad de cambiar de manera dinámica en respuesta a estímulos y demandas cambiantes. Las neuronas, como elementos celulares individuales altamente complejas trabajan de manera integrada en redes que garantizan estabilidad funcional, al tiempo que proporcionan el sustrato necesario como para adaptarse rápidamente a demandas cambiantes. Este cambio dinámico podría considerarse como el invento de la evolución para que el sistema nervioso pueda escapar a las restricciones de su propio genoma adaptándose, de manera fluida y rápida, a las presiones del medio, los cambios fisiológicos y las experiencias [11]. La función cerebral puede ser representada en base al concepto de redes neuronales distribuidas que pueden estar dispersas desde un punto de vista anatómico pero conectadas desde un punto de vista estructural, de tal forma que trabajan de manera integrada al servicio de un comportamiento determinado. Dependiendo de la demanda comportamental, estos conjuntos de neuronas pueden integrarse en redes funcionales distintas mediante modificaciones en la importancia relativa de las conexiones estructurales. Así, en un contexto de redes neuronales dinámicas y plásticas, el comportamiento tras la ocurrencia de una lesión nunca es simplemente el resultado de la lesión en sí, sino la consecuencia del modo en el que el resto del cerebro es capaz de articular la función tras el daño sufrido [11]. Por estas razones, sería erróneo presentar el término plasticidad cerebral únicamente como la capacidad adaptativa del sistema nervioso central para disminuir los efectos de afectaciones a través de modificar su propia organización estructural y funcional [12], ya que esta plasticidad no es un estado ocasional, sino el estado de funcionamiento normal del sistema nervioso durante toda la vida. Considerar la plasticidad como una capacidad del cerebro que puede ser activada en respuesta a un estímulo para promover la recuperación funcional compensando la pérdida de una función es un concepto erróneo. La plasticidad es una constante en el funcionamiento del sistema nervioso y es poco probable, por tanto, que su misión principal sea únicamente hacer frente a la lesión [11]. Después de un daño cerebral de afectación moderada ocurre, por lo general, una recuperación de funciones que puede continuar por años. El grado de recuperación depende principalmente del área dañada y la cantidad de tejido afectado, pero también influyen factores tales como la edad, la rapidez con la que se produce el daño, los programas de rehabilitación seguidos y los factores ambientales y psicosociales [13]. De esta forma, los cambios en la actividad de la red neuronal distribuida pueden ser capaces de establecer nuevos patrones de activación cerebral manteniendo la funcionalidad incluso tras una lesión, lo cual no implica una correlación predeterminada, es decir, cambios en la actividad de la red pueden no dar lugar a ningún cambio conductual u ocasionar una mejora de comportamiento. Con frecuencia, el concepto ampliamente extendido de que el cerebro optimiza su comportamiento para mejorar la conducta no es correcto, ya que implica, por ejemplo, que una lesión en el cerebro siempre ocasiona una pérdida de función, algo que se ha demostrado que es cuestionable [11]. La recuperación de una función después de una lesión cerebral focal, por ejemplo, un ictus es, esencialmente, aprender con una red neuronal parcialmente alterada. La plasticidad se podría concebir como un proceso de dos etapas, con una modulación inicial rápida de la conectividad a través de redes neuronales, seguida, posiblemente, de cambios estructurales más estables [11]. 4

35 1.1. Contexto Definición y fases Tras el episodio de DCA, y con el fin de restituir las funcionalidades perdidas en su consecuencia, tiene lugar el proceso neurorrehabilitador, el cual está destinado a reducir la discapacidad y la desventaja social que padece una persona como consecuencia de un episodio de alteración neurológica [14]. La rehabilitación debe partir de un equipo multidisciplinar especializado donde se incluyan atención médico-rehabilitadora (neurológica y neuropsiquiátrica), fisioterapéutica, de terapia ocupacional, curas de enfermería, psicológica, neuropsiclógica y de logopeda, entre otras disciplinas, todas necesarias para obtener resultados satisfactorios. El equipo de rehabilitación plantea para cada paciente un programa de ejercicios en base a unos objetivos realistas, siendo éste la parte central de proceso. También es importante recordar que el familiar es una parte esencial del equipo, ya que se trata de un informador principal que ayudará a decidir, junto con el paciente, los logros y las metas de la recuperación. De este modo, el familiar aparece como una pieza clave para motivar y animar al paciente en su esfuerzo diario por recuperarse. El recorrido habitual de las personas con DCA entre las diferentes fases del periodo de rehabilitación se describe en la Figura 1.2 [15]. En las primeras, los pacientes se encuentran necesariamente en un ambiente hospitalario, mientras que al final de la tercera y en la última, el paciente, si todo se desarrolla de manera favorable, podrá reincorporarse a una vida normal. Figura 1.2: Fases del proceso de neurorrehabilitación La fase crítica es el momento más próximo a la ocurrencia del DCA y en ella generalmente la persona se encuentra hospitalizada en una Unidad de Cuidados Intensivos (UCI), en servicios de Neurocirugía o de Neurología. Es una fase en la que existe un importante riesgo vital y en la que pueden aparecer complicaciones graves. El objetivo fundamental es la estabilización clínica y el tratamiento y prevención de complicaciones. El paciente que se encuentra inmerso en esta fase, denominado paciente crítico, cuenta con afectaciones cerebrales activas que evolucionan provocando una disfunción neurológica severa. Estos pacientes tienen alta probabilidad de desarrollar complicaciones derivadas de su lesión, como por ejemplo, crisis comiciales, complicaciones respiratorias (portadores de traqueotomías), trastornos neuroendocrinos o disfagia. Esta fase requiere ingreso hospitalario en unidades bien entrenadas y con equipamiento adecuado, a la vez que la instauración de un programa precoz de tratamiento rehabilitador con programas funcionales de rehabilitación debidamente protocolizados. En esta fase, mediante la aplicación de las escalas coma de Glasgow, Rancho de los Amigos, Medida de la Independencia Funcional (MIF) y Barthel se evalúa la participación de la persona con el DCA reciente en los programas de rehabilitación. 5

36 Capítulo 1. Introducción La fase aguda, inmediatamente posterior a la crítica, tiene lugar una vez que el paciente es estable tanto desde el punto de vista hemodinámico y respiratorio (no existen complicaciones neuroquirúrgicas urgentes) como desde el neurológico, de tal forma que los pacientes presentan un riesgo bajo o moderado de complicaciones derivadas de la lesión cerebral o sus secuelas, pero con buena capacidad para avanzar en la rehabilitación de los aspectos funcionales, cognitivos y conductuales. Esta fase también precisa atención en régimen de ingreso hospitalario, tanto para la asistencia del propio paciente, como para la mejor formación/adaptación de su entorno familiar y afectivo. Coincide fundamentalmente con el grupo de pacientes con secuelas moderadas y con secuelas severas que ya han superado la fase crítica. La duración de esta fase es variable y comienza tras superar la fase crítica. En esta fase se ha de valorar, a través de la exploración neuropsicológica, si el paciente presenta algún síntoma relacionado con la amnesia post-traumática. En la fase subaguda se produce una regresión de las afectaciones y, por tanto, una recuperación funcional del paciente. En esta fase el paciente está estable y ha sido trasladado a una unidad de neurorrehabilitación en régimen de hospitalización. Durante este periodo, además de procurar los cuidados médicos y de enfermería encaminados a la prevención y tratamiento de complicaciones, se continúa con una rehabilitación interdisciplinar e intensiva. Intervienen los diferentes miembros del equipo rehabilitador junto con otros especialistas o consultores externos de diferentes especialidades(neurología, psiquiatría, oftalmología, otorrinolaringología, neurocirugía, cirugía ortopédica, etc.). El objetivo fundamental en esta fase es el de dotar al paciente del máximo nivel de autonomía y alcanzar el grado de estabilización clínica suficiente para poder seguir acometiendo el programa de rehabilitación de forma ambulatoria, finalizando de esta forma el periodo de hospitalización. En la última fase, la postaguda o crónica, el paciente ya no requiere cuidados médicos o de enfermería continuados y su estado clínico puede ser abordado con más facilidad desde el ámbito domiciliario. La persona con DCA vive en su domicilio (descansa, duerme, se asea y se alimenta en su casa) siendo principalmente sus familiares los que asumen los cuidados necesarios. La persona, si ha alcanzado un cierto nivel de independencia funcional puede acudir regularmente al centro de rehabilitación ambulatoria donde recibirá un programa de rehabilitación personalizado para mejorar su nivel de independencia en la realización de las Actividades de la Vida Diaria (AVDs) y minimizar sus limitaciones funcionales. En este momento, el objetivo principal es la reinserción socio-familiar y laboral de la persona. Si es posible se encaminará la rehabilitación a la capacitación para su antiguo puesto de trabajo o, si no es posible, en uno protegido. En caso de que la reinserción laboral no se pudiera dar debido a los déficits del paciente, la estancia en centros de día o talleres ocupacionales parece ser la salida más adecuada. Cuando la lesión está estabilizada desde un punto de vista clínico, es precisamente cuando los aspectos psicológicos y sociales aparecen como más relevantes. Una vez garantizada la supervivencia, la rehabilitación tanto en la fase subaguda como en la postaguda se dirige a minimizar las limitaciones funcionales, a conseguir el mayor grado de autonomía posible en el desempeño de las AVDs y a maximizar la calidad de vida de la persona. Por tanto, el objetivo de la rehabilitación no es únicamente la recuperación médico-funcional, sino una adaptación satisfactoria a una situación radicalmente distinta, proceso en el que también las variables psicológicas juegan un papel importante. 6

37 1.1. Contexto Neurorrehabilitación funcional La neurorrehabilitación funcional es aquella que se centra específicamente en conseguir la máxima recuperación de las capacidades físicas y sensoriales que son consecuencia de un episodio de DCA. El tratamiento debe de garantizar un conjunto de ejercicios para mejorar la movilidad (marcha y movimientos de la Extremidad Inferior (EI)) y estimular los patrones funcionales de la Extremidad Superior (ES) (AVDs, pinzas y agarres), donde el objetivo buscado consista en dotar al paciente de las habilidades necesarias para llevar a cabo una vida independiente. Las principales alteraciones sobre las que se centra este proceso, las cuales afectan directa o indirectamente al sistema motor, son las siguientes: Hemiplejía: paralización de una mitad lateral del cuerpo del paciente Hemiparesia: parálisis parcial (disminución de la fuerza motora) que afecta a las extremidades del mismo lado del cuerpo del paciente Tetraparesia: parálisis parcial de todas las extremidades del cuerpo del paciente Apraxia: disociación entre la idea y la ejecución motora, es decir, el paciente sabe lo que tiene que hacer pero no es capaz de llevarlo a cabo Dismetría: ejecución de los movimientos sin medida en el tiempo ni en el espacio (excesiva brusquedad, rapidez, amplitud, etc.) Ataxia: falta de coordinación Espasticidad: contracción muscular permanente Estas alteraciones ocasionan, desde un punto de vista funcional, dificultades a la hora de realizar las AVDs necesarias para desarrollar una vida independiente, siendo algunas de las secuelas físicas observables más relevantes las que se enumeran a continuación: Dificultades para mantenerse de pie Alteración del tono muscular (aumento o disminución) Alteraciones del equilibrio y marcha Enlentecimiento motor Perdida de motricidad fina y/o gruesa Trastornos posturales Rigidez muscular Por su parte, y desde un punto de vista cognitivo, también se pueden producir alteraciones que condicionan una interacción social adecuada y una correcta ejecución de movimientos. Una fase fundamental dentro del proceso de neurorrehabilitación es la valoración del nivel de disfuncionalidad ocasionado por la lesión cerebrovascular sufrida. Entre las metodologías más relevantes para esta valoración están presentes los tests de Barthel [16], centrado tanto en la valoración de la funcionalidad de la ES como de la marcha, en 7

38 Capítulo 1. Introducción el cual se puntúan una serie de actividades (tales como comer, lavarse, vestirse, trasladarse, etc.) para identificar el estado de independencia del paciente, y la MIF [17], que evalúa el desempeño del sujeto en tareas de autocuidado, control de esfínteres, movilidad, comunicación y capacidades psicosociales y cognitivas. También son muy extendidos el test Fugl-Meyer [18] y la escala Ashworth modificada [19] para la ES, el test de Tinetti [20] y la denominada categorización de la ambulación [21] para la marcha y la escala de Oxford [22] para la fuerza muscular. La evaluación mediante Fugl-meyer se realiza en base a un índice de deterioro específico basado completamente en el desempeño motor; este índice no sólo es utilizado para planificar el tratamiento que seguirá el paciente sino también es considerado a la hora de evaluar la capacidad de este para realizar AVDs. La evaluación Fugl-Meyer puede realizarse inmediatamente después del ACV y puede repetirse mientras se realiza la terapia. Por su parte, la escala Ashworth modificada, basada en un coeficiente de rigidez muscular calculado en función de la resistencia del músculo ante el movimiento pasivo, permite a los especialistas clínicos evaluar el grado de espasticidad que sufre un sujeto en un determinado instante. El test de Tinetti se centra en la evaluación de las habilidades de balance de los sujetos tanto en configuraciones estáticas como dinámicas a partir calificaciones binarias otorgadas por el especialista. Por último, la categorización de la ambulación determina el nivel de soporte físico que requiere un paciente para deambular en un ambiente clínico de gimnasio, ya que su objetivo es demostrar los progresos obtenidos durante la terapia. En cuanto a los métodos terapéuticos utilizados en los procesos de neurorrehabilitación funcional, que son llevados a cabo desde una perspectiva multidisciplinar, los procedimientos principales se encuentran directamente ligados a las técnicas de terapia física y ocupacional, las cuales se basan en la manipulación guiada del miembro afectado y en la realización de ejercicios orientados a tareas específicas respectivamente. Con este planteamiento, se parte de la recuperación de un arco articular determinado y de una potencia muscular suficiente para realizar las movilizaciones necesarias sobre las articulaciones para, a partir de este punto, dar comienzo a la fase de rehabilitación de la capacidad motora orientada a objetos, llevada a cabo por terapeutas ocupacionales. Entre las actividades específicas más relevantes aparecen las siguientes: Manipulación activa, asistida o resistiva para favorecer los patrones funcionales que estimulan una correcta ejecución de las actividades instrumentales cotidianas Ejercicios de prensión para entrenamiento de los movimientos asociados a coger objetos Tareas de potenciación del equilibrio del tronco Movimientos articulares en diversos planos con pesos para para potenciar la musculatura y mejorar balance articular Ejercicios basados en dispositivos electromecánicos Hidroterapia y deporte para el favorecimiento de la movilidad de la o las extremidades afectadas AVDs. La Figura 1.3 muestra esquemáticamente una posible categorización de las mismas, en la que aparecen 3 clasificaciones principales: actividades básicas, instrumentales y avanzadas, cada una de ellas con un objetivo diferente 8

39 1.1. Contexto Figura 1.3: Categorización de las AVDs De esta forma, se considera como un método ideal de rehabilitación a aquel que une, en un mismo sistema tanto la potenciación muscular como la movilización asistida para así mejorar los arcos articulares y el restablecimiento de las sinergias y alternancias entre músculos agonistas y antagonistas que permiten la realización de movimientos en contextos de acciones evocadas y dirigidas hacia objetos [23] Tecnologías de apoyo a la neurorrehabilitación Existen multitud de ayudas tecnológicas que prestan soporte al proceso rehabilitador, las cuales pueden atenerse a diversas clasificaciones. Por un lado, estas ayudas pueden ser clasificadas en dos ámbitos diferentes: el de gestión y el terapéutico. Las ayudas a la gestión del proceso de rehabilitación se centran en proporcionar a los terapeutas ayuda en la planificación de sesiones de rehabilitación y en recoger información para su posterior análisis e investigación. Por su parte, las ayudas estrictamente terapéuticas son aquellas que se enfocan en las actividades de rehabilitación propiamente dichas, las que llevan a cabo los pacientes bajo supervisión del personal clínico. Por otro lado, también existen tecnologías de soporte a la neurorrehabilitación cuya finalidad no es únicamente terapéutica, sino que también proporcionan las herramientas necesarias como para descentralizar el proceso neurorrehabilitador de las dependencias hospitalarias, es decir, tratan de acercarlo a ambientes domiciliarios. Entre las ayudas tecnológicas que se emplean en entornos clínicos controlados destacan los dispositivos robóticos; entre estos sistemas se pueden encontrar tanto robots manipuladores como sistemas ortésicos. La Figura 1.4 ejemplifica gráficamente el aumento de las publicaciones en materia de ortesis robotizadas en función de los artículos citados en una completa revisión llevada a cabo por Marchal-Crespo et. al [24], lo que evidencia el aumento del interés en la robótica como medio de soporte al proceso de rehabilitación en los últimos años. La introducción de sistemas robóticos en el campo de la neurorrehabilitación funcional ha sido respaldada por una serie de estudios que demuestran sus beneficios terapéuticos en cuanto a fortaleza muscular y coordinación motora [25,26]. Además, Volpe et. al [27] demostraron la duración de los efectos producidos tras tres años de su aplicación. 9

40 Capítulo 1. Introducción Figura 1.4: Número de artículos citados por Marchar-Crespo et al. en orden cronológico Tradicionalmente, estos dispositivos robóticos se han enfocado a la rehabilitación del tren inferior debido a la mayor sencillez en el modelado biomecánico de la marcha, destacando los sistemas de marcha asistida con soporte parcial del peso corporal tales como Lokomat [28] (Figura 1.5), compuesto de un tapiz rodante, una ortesis adaptable y un sistema de Realidad Virtual (RV) con fines motivacionales. El sistema Gait Trainer [29] (Figura 1.6) consta de unas plataformas que movilizan al sujeto desde los pies o el dispositivo Erigo [30] (Figura 1.7), el cual se aplica en etapas iniciales del proceso de rehabilitación de la marcha con el fin de evitar consecuencias negativas asociadas a la inmobilidad. Aparte de los sistemas comerciales mencionados, también existen proyectos europeos de colaboración que intentan realizar su aportación en este campo tales como Walk X [31], el cual propone un nuevo sistema de rehabilitación de la marcha con soporte del peso del paciente o la iniciativa MIMICS [32], que trata de mejorar la realimentación que reciben los pacientes al utilizar Lokomat incorporando un sistema multimodal. En la actualidad, dispositivos como XOS [33] o ReWalk [34] presentan sistemas con robótica adaptada al paciente para ofrecerle una rehabilitación más activa y funcional en el entorno inmediato. Figura 1.5: Sistema de rehabilitación de la marcha Lokomat Figura 1.6: Sistema de rehabilitación de la marcha Gait Trainer 10

41 1.1. Contexto Figura 1.7: Sistema de rehabilitación de la marcha Erigo Las alternativas robóticas para la neurorrehabilitación de la ES están en un nivel de madurez inferior debido a la alta complejidad que supone su modelado biomecánico a causa de la multitud de tareas que esta extremidad puede ejecutar y por el mayor número de Grados de Libertad (GdLs) con los que cuenta; estos sistemas, a grandes rasgos, realizan un guiado completo o parcial del sujeto a lo largo de una trayectoria establecida. Entre estos dispositivos destaca el MIT-MANUS [35], compuesto de un manipulador y una interfaz de RV donde se le proponen al paciente ejercicios para el entrenamiento de movimientos en un plano (Figura 1.8), los sistemas Armeo Power [36] y Armeo Spring [37] (Figura 1.9), ambos evoluciones del sistema ARMin [38], que acompañan su sistema de interacción virtual con una ortesis de 6 GdLs que permite movimientos en un espacio de trabajo tridimensional y el ReoGo [39] (Figura 1.10), el cual consta de una palanca de mando a la cual el paciente es anclado para interactuar con un sistema virtual sencillo. Figura 1.8: Robot de rehabilitación MIT-MANUS Figura 1.9: Robot de rehabilitación Armeo Power Figura 1.10: Robot de rehabilitación Reogo 11