Congreso Internacional de Investigación Academia Journals 2014
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Celaya, Guanajuato, México Noviembre 5 al 7, 2014
Guía Control Mioeléctrico de un Rehabilitador de Tobillo M.C. Norma Celeste Ruiz Hidalgo1, Dr. Andrés Blanco Ortega2, Dr. Luis Gerardo Vela Valdés3 y Dr. Arturo Abúndez Pliego 4 Resumen— En este artículo se propone un control mioeléctrico para que el proceso de rehabilitación de tobillos sea más interesante por medio del uso de señales mioeléctricas extraídas del músculo del antebrazo con el fin de controlar un rehabilitador de tobillo. Las señales mioeléctricas son registradas de la superficie de la piel del antebrazo y son preparadas antes de ser utilizadas como entradas de control para que el rehabilitador proporcione los movimientos de dorsiflexión plantarflexión. Se presentan algunos resultados de pruebas con pacientes sanos con el control mioeléctrico aplicado a un rehabilitador de tobillo. Palabras clave— Control Mioeléctrico, señal mioeléctrica, rehabilitador de tobillo.
Introducción En años recientes se ha incrementado el interés en desarrollar máquinas de rehabilitación o rehabilitadores, por compañías de desarrollo tecnológico, instituciones y universidades alrededor del mundo, para rehabilitar completamente la parte afectada (e.g. rodilla, tobillo, manos, etc.). Estas máquinas son utilizadas para iniciar el proceso de rehabilitación posterior a una cirugía tan pronto como sea posible; con la seguridad de aliviar la parte afectada durante el proceso de rehabilitación para que el paciente recupere sus aptitudes físicas perdidas; sobre todo en los atletas que necesitan volver a su mismo nivel de exigencia que tenían antes del incidente traumático (Song et al. 2008). La recuperación es usualmente rápida en pacientes jóvenes, pero el progreso es generalmente lento en pacientes de edad avanzada. Las personas al momento de sufrir un incidente traumático quedan incapacitadas para poder moverse, por lo que los trabajos de investigación han ido encaminados a la realización de interfaces hombre-máquina para ayudar a personas con este tipo de discapacidad o para la ejecución de tareas sin contacto directo por parte del ser humano. Para poder realizar esta conexión entre el paciente y la máquina es importante la adquisición de señales mioeléctricas, las cuales son el resultado del movimiento de los músculos cuando estos se contraen o distensionan. La electromiografía (EMG) es una técnica que se encarga de guardar y analizar las señales mioeléctricas, las cuales son formadas por variaciones fisiológicas en el estado de las membranas de fibras musculares. El control mioeléctrico es relacionado con la intención del sujeto y puede ser usado como una variable de control debido a que las señales de electromiografía de superficie reflejan las actividades de los músculos. Lo cual se basa en el concepto de que siempre que un músculo se contrae o se flexiona, se produce una pequeña señal eléctrica que es creada por la interacción química en el cuerpo (Muñoz et al, 2004). Dentro del control mioeléctrico (Hudgins et al, 1993) se encuentran diversas investigaciones enfocadas al control de brazos robóticos industriales (López et al, 2007), prótesis mioeléctricas (Szecówka et al, 2010), (Fougner et al, 2012), (Torres San Miguel et al, 2011), exoesqueletos (Ferris et al, 2009), interfaz hombre máquina (Dupont et al, 1994), (Fougner, 2014). Este trabajo está enfocado en el control mioeléctrico de un rehabilitador de tobillo de movimiento pasivo continuo, con el fin de adquirir señales mioeléctricas de los músculos del antebrazo del paciente, una vez obtenida la señal se procede a realizar la extracción y clasificación de características de la señal adquirida, con el fin de traducir a comandos de control para obtener los movimientos deseados en el rehabilitador.
La M.C. Norma Celeste Ruiz Hidalgo es estudiante del Doctorado en Ciencias en Ingeniería Mecánica del Centro de Investigación y Desarrollo Tecnológico, Cuernavaca, Morelos, México.
[email protected] (autor corresponsal) 2 El Dr. Andrés Blanco Ortega es Profesor de Ingeniería Mecánica en el Centro de Investigación y Desarrollo Tecnológico, Cuernavaca, Morelos, México
[email protected] 3 El Dr. Luis Gerardo Vela Valdés es Profesor de Ingeniería Electrónica en el Centro de Investigación y Desarrollo Tecnológico, Cuernavaca, Morelos, México
[email protected] 4 El Dr. Arturo Abúndez Pliego es Profesor de Ingeniería Mecánica en el Centro de Investigación y Desarrollo Tecnológico, Cuernavaca, Morelos, México
[email protected] 1
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Control Mioeléctrico Las señales mioeléctricas son un tren aleatorio de potenciales de acción que se registran extracelularmente y que son generados por las fibras musculares acompañadas de un trabajo mecánico. Estas señales son generadas por una contracción muscular, ver Figura 1.
Figura 1. Representación gráfica de la señal mioeléctrica de superficie Las características principales de las señales mioeléctricas corresponden a una amplitud de ±50 μV - ± 5 mV y frecuencia entre 50 – 500 Hz. En la Figura 1, la señal se encuentra amplificada con una ganancia de 1K, por lo que si se toma el pico máximo tendrá una amplitud de 1.7mV (Romo et al. 2007). El éxito que se tenga en el control de un sistema de prótesis está fuertemente influenciado por la etapa de procesamiento de las señales motoras mioeléctricas. Esta etapa consiste en extraer la información más relevante, necesaria y suficiente para discriminar con el mínimo de error los diferentes movimientos requeridos en el sistema. Esta información se obtiene de la aplicación de las llamadas técnicas de extracción de características, dentro de las cuales se destacan como pioneras las basadas en análisis temporal por su sencillez y facilidad de evaluación, debido a que no requieren ningún tipo de transformación de la señal. También están las basadas en análisis espectral, para las cuales se requiere de la transformación de la señal, como la transformada de Fourier de tiempo corto (STFT- short time Fourier transform) con la cual se obtiene información de la señal en el dominio tiempo-frecuencia, aunque esta técnica asume la condición de estacionariedad en la señal, lo cual no se cumple para las señales mioeléctricas. Una solución a este inconveniente se refleja en los últimos trabajos de investigación en el área de procesamiento de señales con la técnica de análisis espectral basada en la “teoría de wavelets”, mediante las transformadas wavelets: CWT (Continuos Wavelet Transform), DWT (Discrette Wavelet Transform) y WPT (Wavelet Packet Transform). Con esta técnica espectral se consigue una representación de la señal en los dominios tiempo-frecuencia mucho más compacta que la conseguida por transformada de Fourier STFT, puesto que permite disponer de información de la señal en sus dominios original y transformado de manera simultánea (Romo et al. 2007). Por otra parte, la fisioterapia es la rama del tratamiento de lesiones, especialmente traumáticas, que emplea métodos físicos para proporcionar curación, incluyendo el uso de luz, rayos infrarrojos y ultravioleta, calor, corrientes eléctricas, el frío o ultrasonido, masajes, hidroterapia y medios mecánicos. La rehabilitación, en un sentido general, es el proceso por el cual se recuperan las aptitudes físicas perdidas a causa de un incidente traumático mediante terapia física, la cual vuelve a entrenar al cerebro del paciente a pensar, comprender, hablar, moverse, y sentir. La rehabilitación es benéfica para reducir la espasticidad, aumentar su amplitud de movimiento (rango de movimiento), mejorar su resistencia muscular, aumentar el control de la movilidad muscular (motricidad), mejorar la propiocepción, así como mejorar las condiciones de pacientes con enfermedades neuromusculares. El dispositivo que se utilizará para implementar el control mioeléctrico es un rehabilitador de tobillo, por lo que se describirá la estructura de la articulación del tobillo humano. El tobillo permite realizar 6 movimientos divididos en 3 conjuntos, es decir, cada movimiento tiene su contra parte, en la Tabla 1 se presenta los valores máximos que puede presentar cada movimiento del tobillo. Valores máximos del movimiento del tobillo Dorsiflexión 20º-30º
Plantarflexión 40º-50º
Abducción 15º
Aducción 35º
Eversión 20º
Inversión 16º
Tabla 1. Valores máximos de movimientos del tobillo
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Rehabilitador de Tobillo El control mioeléctrico está enfocado a que la rehabilitación sea más interactiva, por lo que se decidió utilizar un rehabilitador de tobillo de movimiento pasivo continuo. El rehabilitador de tobillo fue diseñado y construido por Azcaray H. (Blanco et al. 2011), ver Figura 2, el cual se utilizó para desarrollar las pruebas con el control mioeléctrico, cabe mencionar que solo se consideran los movimientos de dorsiflexión y plantarflexión.
Figura 2. Rehabilitador del tobillo En el caso del control del rehabilitador, la señal de control que se debe de enviar al actuador lineal es un voltaje de referencia que se encuentra en el intervalo de 0 a 4V. Las señales que se utilizarán para el control mioeléctrico se muestran en la Tabla 2. Voltaje
Milímetros
Grados
Movimiento
4.029 V 2.014 V 0V
25.4 mm 0 mm -25.4 mm
20º 0º -20º
Dorsiflexión Reposo Plantarflexión
Tabla 2. Señales de control del actuador para habilitar el movimiento en el rehabilitador de tobillo Extracción y clasificación de características La clasificación de señales y la eliminación de ruido en ellas son ejemplos de problemas clásicos en la teoría de la señal. El problema de la clasificación de señales mioeléctricas, cae dentro del dominio de la teoría de la señal. Todo sistema de control mioeléctrico parte del hecho de que el valor instantáneo de las señales mioeléctricas no contiene información. Y según los modelos aceptados para su representación, estas son estocásticas (Carvajal, 2011). Existe una inherente para cada tipo de contracción, que a pesar de mostrar una componente determinística, también contiene una componente aleatoria. Una forma de retener esta información estructural es segmentando la forma de onda transiente y determinar el conjunto de características a partir de estadísticos evaluados en cada segmento (Romo et al. 2007). Una de las ventajas de utilizar el análisis de señales por métodos estadísticos, es el rápido procesamiento y evaluación de las señales, por lo que se propone utilizar el método estadístico para obtener características específicas (1)-(4) de la señal mioeléctrica que representen cada movimiento. 2 i
RMS
E xi2 1 N
N
E 2 xi 2
x(k ) k 1, 2,...N
k 1
Desviación estándar Valor cuadrático medio
(1)
2
(3)
xi
E xi2
1 N
E 2 xi
N
xk k 1
Varianza
(2)
Valor medio absoluto
(4)
Se llevaron a cabo varias pruebas sujetando diferentes objetos con el fin de observar el comportamiento de la señal (ver Tabla 3), de acuerdo a las distintas pruebas adquiridas, se concluyó que la característica más adecuada para realizar el control mioeléctrico era el RMS, debido a la poca variación que presentaba comparada con las otras características. Movimiento esférico
Movimiento cilíndrico Adelante
Movimiento joystick Atrás Izquierda
Derecha
Tabla 3. Objetos esférico, cilíndrico y joystick utilizados para registrar la señal mioeléctrica
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Para realizar la extracción de la señal se utilizaron dos electrodos de superficie, los cuales fueron ubicados en los músculos: extensor radial largo del carpo (sobre el codo es extensor y sobre la muñeca tiene la función de extensor y abductor) y el flexor cubital del carpo (su función es de extensor y abductor de la mano), ver Figura 3.
Figura 3. Músculo extensor radial largo del carpo (a), Músculo flexor cubital del carpo (b) Para realizar las pruebas se utilizaron 2 electrodos colocados en el antebrazo y un sensor de referencia. Estos dos músculos registran actividad al movimiento hacia adelante y hacia atrás del joystick y permiten obtener una diferencia en las características para diferenciar un movimiento del otro, de manera que el control mioeléctrico se pueda llevar a cabo al mover el joystick hacia adelante o atrás, como se muestra en la Figura 4.
Figura 4. Ubicación de electrodos (1,2) y sensor de referencia (R) Resultados Experimentales En el diagrama que se muestra en la Figura 5, se representa de manera general el procedimiento utilizado para llevar a cabo el control mioeléctrico. El electromiógrafo realiza el acondicionamiento y filtrado de la señal.
Figura 5. Sistema de control mioeléctrico Primero se deben colocar los electrodos y el sensor de referencia en el antebrazo del paciente, posteriormente el paciente debe tomar el joystick y estar relajado para que la señal que se obtenga trate de ser lo más uniforme posible y no presente perturbaciones. Después se realiza el acondicionamiento y adquisición de las señales a través de un electromiógrafo marca DELSYS® para adquirir la señal a través de los electrodos. Se realizaron pruebas con dos pacientes sanos las cuales se presentan en la Tabla 4 . Se muestra la posición del paciente moviendo el joystick y el movimiento correspondiente al rehabilitador.
Movimiento adelante
Reposo
Movimiento atrás
Paciente
Rehabilitador Tabla 4. Movimientos del paciente 1 y 2 aplicando control mioeléctrico En la Figura 6.a, se muestra la señal mioeléctrica del paciente 1, sensor que registra el movimiento hacia atrás y corresponde al movimiento de dorsiflexión en el rehabilitador. La señal mioeléctrica fue registrada en un tiempo de 60 segundos en el cual el paciente realizó una serie de movimientos con el joystick. Se puede observar que los
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primeros 10 segundos el paciente permanece en reposo. En el caso que el paciente mueve el joystick hacia atrás, el valor RMS debe ser mayor que 0.04x10-3 Volts, ver Figura 6.b, con el fin de que se envie una señal de control al rehabilitador y efectué el movimiento que le fue asignado previamente, ver Tabla 4. 0.4
0.08
0.3 0.2 0.1 0 -0.1 -0.2 0
10
20
30 Tiempo [s]
b)
-3
Amplitud SME [Volts] x 10
Amplitud SME [Volts] x 10
-3
a)
40
50
0.06 0.04 0.02 0 0
60
10
20
30 Tiempo [s]
40
50
60
Figura 6. a) Señal mioeléctrica y b) Señal RMS del movimiento atrás registrada del electrodo 1 En la Figura 7.a se presenta el movimiento adelante adquirido del paciente 2. En el caso que el paciente mueve el joystick hacia adelante, el valor RMS debe ser mayor que 0.04x10 -3 Volts, ver Figura 7.b. 0.06
0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 0
10
20
30 Tiempo [s]
b)
-3
Amplitud SME [Volts] x 10
Amplitud SME [Volts] x 10
-3
a)
40
50
0.05 0.04 0.03 0.02 0.01
60
0 0
10
20
30 Tiempo [s]
40
50
60
Figura 7. a) Señal mioeléctrica y b) Señal RMS del movimiento adelante registrada del electrodo 2 Para que el rehabilitador realice el movimiento que es activado por la señal mioeléctrica registrada, se le envía una señal de control en volts como se muestra en la Tabla 2, y así llevar acabo el movimiento de plantarflexión, dorsiflexión o reposo. A continuación se presenta la Figura 8 en la cual se observa que el paciente 2 realiza distintos movimientos. Amplitud SME [Volts] x 10
-3
4 3 2 1 0 0
10
20
30 Tiempo [s]
40
50
60
Figura 8. Señal de control para el actuador del rehabilitador de tobillo-paciente 2 Para la implementación en tiempo real del control mioeléctrico, se realizó un programa en Matlab en el cual se adquiere la señal mioeléctrica, ver Error! Reference source not found.. Se realiza la extracción de las características de la señal mioeléctrica, determinando el valor RMS, después se hace la clasificación para enviar la señal de control al rehabilitador, de esta manera el rehabilitador realiza el movimiento de plantarflexión, dorsiflexión o reposo de acuerdo al movimiento que el paciente haya efectuado con el joystick, ver Tabla 4.
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Figura 9. Programa de control mioeléctrico de un rehabilitador de tobillo Conclusiones Se realizó el control mioeléctrico en una máquina de rehabilitación de tobillo para que el paciente interactúe con el rehabilitador al mover un joystick; logrando que el proceso de rehabilitación sea más interesante para el paciente. El control mioeléctrico se basó en el método estadístico, mediante la extracción de características de la señal, la cual se utilizó el RMS para determinar la señal de control para el rehabilitador, correspondiente al movimiento del joystick y así obtener los movimientos deseados de plantarflexión o dorsiflexión. Se realizaron pruebas con dos pacientes sanos, primero se realizó el entrenamiento del paciente, después se analizaron los datos adquiridos del RMS para posteriormente proceder con el control mioeléctrico. Referencias A-C. Dupont y E. L. Morin, “A myoelectric control evaluation and trainer system,” IEEE Transactions On Rehabilitation Engineering, Vol. 2, No. 2, Jun., 1994. A. Blanco Ortega, H. R. Azcaray Rivera, L. G. Vela Valdés, R. F. Vázquez Bautista. “Prototipo virtual de un rehabilitador de tobillo”, IX Congreso Internacional sobre Innovación y Desarrollo Tecnológico, Cuernavaca, Morelos, Vol. 1, 2011. A. Fougner, O. Stavdahl, P. J. Kyberd, Y. G. Losier y P. A. Parker. “Control of upper limb prostheses: terminology and proportional myoelectric control-a review,” IEEE Transactions On Neural Systems and Rehabilitation Engineering, Vol. 20, No. 5, Sep., 2012. A. L. Fougner, O. Stavdahl y P. J. Kyberd. “System training and assessment in simultaneous proportional myoelectric prosthesis control,” Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, Vol. 11, Ene., 2014. B. Hudgins, P. Parker, y R. N. Scott. “A new strategy for multifunction myoelectric control,” IEEE Transactions On Biomedical Engineering, Vol. 40, No. 1, 1993. C. R. Torres San-Miguel, A. T. Velázquez Sánchez, E. Lugo González, R. Tapia Herrera. “Diseño personalizado de una interfaz mioeléctrica para una prótesis de miembro superior,” Revista Colombiana de Biotecnología, Vol. 13, No. 2, Dic., 2011. L. Carvajal. “Diseño de un método para capturar señales mioeléctricas de miembros superiores,” Congreso de Informática en la Amazonia, Florencia, 2011. D. P. Ferris y C. L. Lewis. “Robotic lower limb exoskeletons using proportional myoelectric control,” IEEE Engineering in Medicine and biology Society, Vol. 2009, Ene., 2009. E. Muñoz Burbano, O. H. Paruma y J. F. Florez. “Aplicaciones de las señales mioeléctricas para el control de Interfaces Hombre-Máquina”, VI Congreso de Tecnologías Aplicadas a la Enseñanza de la Electrónica TAEE, 2004. N. López, C. Soria, E. Orosco, F. Sciascio y M. Valentinuzzi, “Control mioeléctrico para movimientos en 2D de un manipulador robótico industrial,” XVI Congreso Argentino de Bioingeniería y Jornadas de Ingeniería Clínica, 2007. P. M. Szecówka, A. Spyra, y P. Jadwiga, “Artificial hand control by myoelectric signals - reduced DFT approach,” 15th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR), 2010. H. A. Romo, J. C. Realpe, P. E. Jojoa. “Análisis de señales superficiales y su aplicación en control de prótesis de mano,” Revista Avances en Sistemas e Informática, Vol. 4, No. 1, Jun., 2007. Rong Song, Kai-yu Tong, Xiaoling Hu y Le Li. “Assistive control system using continuous myoelectric signal in robot-aided arm training for patients after stroke,” IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, Vol. 16, 2008.
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