Dra. Griselda Quiroz Compeán

Griselda Quiroz Compeán es ingeniera electrónica con estudios de posgrado en control y sistemas dinámicos del Instituto Potosino de Investigación Científica y Tecnológica (IPICYT). Desde el 2009 es profesora investigadora de tiempo completo en la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica (FIME) de la Universidad Autónoma de Nuevo León (UANL). Forma parte del Sistema Nacional de Investigadores (SIN) nivel 1. Su trabajo ha sido reportado en 17 artículos científicos, más de 30 participaciones en conferencias nacionales e internacionales; ha desarrollado 10 proyectos de investigación financiados y dirigido 16 tesis entre nivel licenciatura, maestría y doctorado. Sus intereses de investigación están en el modelamiento matemático y control de sistemas fisiológicos y sus aplicaciones en desarrollo de modelos in silico orientados al paciente, análisis de sistemas fisiológicos de control, diseño e instrumentación de dispositivos médicos.

Reconstrucción de trayectorias continuas en interfaces cerebro-máquina en dispositivos de asistencia

 17/septiembre/2021  Seminario PISIS-UANL 2021      Asistencia : 23

Introducción

La discapacidad motora se define como la dificultad que presentan algunas personas para participar en actividades propias de la vida cotidiana debido a una pérdida parcial o total de movimiento debido a afectaciones en el sistema neuromuscular y/o músculo-esquelético. Existen casos en los cuales la rehabilitación puede ayudar en la recuperación de capacidades o fomentar el desarrollo de potencial social, mental y físico del paciente. La rehabilitación puede ser definida mediante un ciclo de retroalimentación donde se asigna objetivos de terapia y se interviene mediante la planeación, coordinación e implementación de procesos, y se evalúan los efectos mediante el cumplimiento de metas. Esta investigación busca aportar nuevas herramientas en apoyo a los tratamientos terapéuticos ya que la intervención de dispositivos robóticos de asistencia en esta área se limitaba solo a la ejecución automatizada de los ejercicios físicos recomendados.

Resumen

La doctora Griselda nos introduce en el tema de la neuro-rehabilitación, definida como un caso particular de la rehabilitación dirigido a tratar problemas causados por trastornos que afectan al sistema nervioso, mencionando los beneficios de tenerlo en un sistema automatizado. La automatización se realiza en una fase de valoración y una fase de evaluación por medio de un sistema. Otro sistema se encarga del apoyo en la toma de decisiones para la asignación de protocolos en donde intervendrán sistemas robóticos para rehabilitación con el objetivo de disminuir el error humano en estos procesos.
La robótica es una herramienta que permite incrementar la intensidad y calidad de la terapia evitando sesgos humanos en el proceso de rehabilitación y favoreciendo la recuperación del paciente. Las interfaces cerebro-máquina utilizan la información neuronal para el control de dispositivos externos como prótesis, sillas de ruedas, exoesqueletos, etc. Destacando el propósito de mejorar la funcionalidad de personas con algún tipo de limitación del movimiento o condición neurodegenerativa. Toda interfaz cerebro-máquina debe incluir elementos como sensores para registrar la actividad eléctrica del cerebro, un decodificador y un algoritmo que convierte la actividad eléctrica del cerebro en una señal de comando, y efectores o actuadores. Los actuadores pueden ser representados como un cursor en una computadora, un brazo robótico o una prótesis, entre otros, y parte de su efectividad depende de qué tan buena es la decodificación de la señal de entrada.
En la investigación presentada se buscó resolver dos problemas conjuntos, uno de éstos conocido como el problema de la decodificación donde se busca que un algoritmo correlacione la actividad neuronal y una ejecución al actuador para que ejecute la tarea que interese de la mejor manera posible. El segundo problema se conoce como la generación de trayectorias de referencia, en donde los algoritmos extraen información para ajustar la actividad mecánica de todos los componentes del actuador.
En el primer caso presentado se muestra el uso de la regresión lineal múltiple (MLR) en un decodificado por acción cuya particularidad es que se contaba con un único regresor para todos los movimientos. La propuesta de la investigación fue generar un regresor por cada tipo de movimiento, mediante la decodificación de una señal cinemática. Los datos utilizados en el estudio fueron obtenidos a partir de protocolos experimentales, grabando la información neuronal cuando la persona realiza flexiones de rodilla y cadera. El segundo caso presentado se trataba de una continuación del trabajo anterior en la que se determinó la selección de parámetros en función de su influencia en el desempeño de la reconstrucción de la trayectoria ya que en la literatura se utilizaban una selección arbitraria de parámetros. Finalmente, en el tercer caso se proponen actividades transitorias evitando sesgos por actividades cíclicas en conjunto con la pre-selección óptima de electrodos y explorar el uso de utilizar la señal completa captada por los sensores. Todos estos casos de estudios tuvieron resultados exitosos que fueron publicados.

Conclusiones

En definitiva, los dispositivos de rehabilitación robótica mediante la interfaz cerebro-máquina, junto con la terapia convencional, brindan una enorme cantidad de beneficios a las clínicas y a los pacientes. Además, al proporcionar retroalimentación en tiempo real y niveles de dificultad ajustables, garantizan que los pacientes trabajen a su grado de rendimiento óptimo, posibilitando cambios eficaces en su tratamiento.
El uso de la tecnología ha sido, sin lugar a duda, un cambio revolucionario en el tratamiento de los pacientes diariamente. En el futuro, la investigación en personalización y la combinación con otras terapias abrirán el camino para aportar todo su potencial en beneficio de las personas.