INGENIERÍA EN REHABILITACIÓN Las interfaces no tradicionales son aquellas que se detectan por un medio distinto al habitual

Transcripción

1 Las interfaces no tradicionales son aquellas que se detectan por un medio distinto al habitual Se utilizan señales del usuario que no se pueden registrar a simple vista EMG (Electromiografía) BCI (Brain Computer Interface, Interfaz Cerebro Computadora) La captación de las señales eléctricas producidas por los músculos durante una contracción muscular se conoce como electromiografía (EMG). Estas señales son generadas por el intercambio de iones a través de las membranas de las fibras musculares debido a una contracción muscular. 1

2 Causa y efecto de la señal EMG La medición y la representación de las señales EMG de superficie depende de las propiedades de los electrodos y su interacción con la piel, el diseño del amplificador, el filtro y subsecuentemente la conversión análogo a digital (A/D), como así también la comunicación elegida. Detección Invasiva: electrodos tipo aguja Detección No Invasiva o Superficial: electrodos superficiales. 2

3 Características: Rango Amplitud de entrada: del orden de unidades de V a unidades de mv. Banda de frecuencia: 20Hz a 500Hz. El tiempo y la intensidad de la contracción muscular. La distancia entre el electrodo y la zona de actividad muscular. Las propiedades de la piel (por ejemplo el espesor de la piel y tejido adiposo). Las propiedades del electrodo y el amplificador. La calidad del contacto entre la piel y el electrodo. La configuración de los electrodos. 3

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6 Según recomendaciones SENIAM 1 : Entre 20mm y 30mm. Para músculos pequeños: ¼ de la longitud de la fibra muscular. Sobre Zona de Inervación (ZI) Cerca de la ZI Entre la ZI y la región del tendón. Alta impedancia de entrada (>100M ). Alta relación de rechazo al modo común (RRMC)( dB). Bajo ruido (Vrms/ Hz). Estos parámetros son afectados por la configuración específica del circuito. 6

7 Filtro pasa alto (con frecuencia de corte alrededor de 10 20Hz) Filtro pasa bajo (con frecuencia de corte alrededor de Hz) Pendiente de bajada de 40dB/década Rango máximo de frecuencia de 400 a 450 Hz. Teorema de Nyquist. Mínimo 1000 muestras por segundo. Distancia: 20mm y 30mm o ¼ de la longitud de la fibra muscular. Posicionamiento de electrodos: sugerencia de 27 zonas musculares distintas. * Longitudinal * Transversal Procedimiento de ubicación de los sensores: 1. Selección del sensor de SEMG. 2. Preparación de la piel. 3. Posicionar al paciente en una postura inicial. 4. Determinación de la ubicación del sensor. 5. Ubicación y fijación del sensor, y 6. Controlar la conexión 7

8 Por nivel de tensión (umbral) (lo más básico) Procesamiento de la señal generalmente cuando hay varias señales cercanas, para discernir unas de otras En patologías, para discernir señales voluntarias de involuntarias Clínica diagnóstico Funcional Entrenamiento Utilización 8

9 Base: EEG (Electroencefalografía) Lo que sigue es información proveniente de: Patrones+b%C3%A1sicos+en+el+uso+del+sistema+IMCM+o+BCI.+Neuroimplantes+y+otros Bases: La mayoría de los diseños de BCIs se basan en el monitoreo de las ondas Alfa y Mu, principalmente debido a que las personas pueden aprender a controlar su amplitud realizando tareas mentales apropiadas (Gary Garcia, Ebrahimi & Vesin, 2004). Por ejemplo, la onda Alfa puede atenuarse evocando una imagen muy estímulante, y la onda Mu por medio del intento de movimiento de los dedos Dado que ondas más lentas como Delta y Teta están más bien asociadas a estados mentales emocionales y de sueño, son muy difíciles de controlar, e incluso, inapropiados para el BCI. Por otro lado, las ondas Gama, debido a su rol coordinador entre regiones cerebrales, presentan una distribución espacial muy amplia, y exigen métodos de alta resolución y sincronización temporal para su medición. Estas son exigencias muy difíciles de cumplir, considerando la naturaleza difusa de las señales EEG. En consecuencia de lo antes expresado, las investigaciones usualmente aplican técnicas y consideraciones básicas para el descubrimiento de patrones de señales EEG. Por ello, las ondas Mu y Alfa, constituyen excelentes ejemplos ilustrativos para comprender su naturaleza 1.- Potenciales visuales evocados (PVE): Los PVE se registran sobre la corteza visual y con ello se determina la posición de la mirada. Son sistemas dependientes cuya base para comunicar es la determinación de los PVE y el movimiento ocular que se detecta mediante alguna técnica de seguimiento de la mirada, con el fin de dirigir un cursor en la dirección que desee el usuario (Vidal,1973,1977). Otro sistema llamado brain response interface (interfaz cerebro-conducta), emplea una tabla con símbolos colocados en diferentes subgrupos que cambian de color en el monitor; el sujeto los selecciona y produce alrededor de palabras por minuto (Sutter, 1992). Por último, Middendorf et al.(2000) determinaron la posición de la 9

10 mirada midiendo la frecuencia de la respuesta a la luz en la corteza visual para seleccionar botones virtuales que destellaban en una pantalla. 2.- Potenciales corticales lentos (PCL): Los PCL son variaciones de voltaje que se generan en la corteza cerebral y cambian cada 0,5-10 s. Con un entrenamiento que puede durar semanas o meses, una persona puede aprender a controlar este tipo de actividad. La interfaz que emplea esta clase de señales tiene un dispositivo con el que se puede controlar el movimiento de un cursor en una pantalla, como es el mecanismo que traduce el pensamiento (thought translation device). Si el usuario logra una exactitud igual o superior al 75%, pasa a la segunda fase, donde puede seleccionar letras para formar palabras en un programa especial de apoyo, con un rendimiento de 0,15-3 letras por minuto (Wolpaw et al., 2002; Birbaumer et al., 2000). 3.-Ritmos beta y mu: Los ritmos beta (13-28 Hz) y mu (8-12 Hz) son patrones eléctricos que se observan en los seres humanos en estado de vigilia y se registran en la zona sensorio-motora y en las áreas de asociación (Wolpaw et al., 2000). La amplitud de estos ritmos disminuye o se desincroniza al realizar un movimiento, al igual que con la intención de realizarlo. Se generan tanto al realizarlo como al imaginar una acción motora (Mc Farland et al., 2000). Su control se logra por medio de entrenamiento, de manera que el usuario puede modificar la amplitud máxima del ritmo, con el objetivo de controlar un cursor en un monitor de ordenador sin realizar ninguna actividad física, simplemente pensando en mover dicho cursor hacia un blanco específico. En algunas sesiones de entrenamiento, el usuario aprende por ensayo y error a modular aquellos componentes del EEG que le permitan mover el cursor hacia un blanco que se localiza en la pantalla. Esta BCI se ha utilizado para proveer al usuario de control sobre diversos dispositivos que le permitan manejar su medio, comunicarse u operar programas que se controlan con un mouse. Además, provee al sujeto de retroalimentación contínua acerca de su ejecución (Mc Farland,1997). 4.-Potenciales relacionados a eventos (PRE): Un componente de los PRE, el P300, se ha empleado para desarrollar una BCI para la comunicación. El PRE 300 consiste en una onda positiva que aparece alrededor de los 300ms, causada por la detección de estímulos infrecuentes particularmente significativos, que se presentan en menor proporción que estímulos frecuentes, ya sea en las modalidades visuales, auditivas o somatosensoriales. Se registran sobre el cuero cabelludo, con mayor amplitud en la zona parietal; el componente de interés se identifica y reconoce mediante algoritmos por su amplitud y latencia. Para una BCI, los estímulos se presentan en una pantalla como intensificaciones semialeatorias de columnas y filas que contienen letras dispuestas en una matriz de 6 6 (Farwel, 1988; Donchin et al., 2000). Se forman palabras prescritas seleccionando una letra cada vez, de acuerdo a un cierto número de ensayos, y se logra un rendimiento de hasta 2,3 palabras por minuto. 10