Método de clasificación de la señal EMG del antebrazo basado en redes neuronales artificiales y su aplicación sobre una prótesis virtual

Texto completo

(1)UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica Facultad de Ingeniería. MAESTRÍA EN INGENIERÍA ELECTRÓNICA Y DE COMPUTADORES. TESIS. Santafé de Bogotá D. C. Febrero de 2004.

(2) UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. "Método de Clasificación de la Señal EMG del Antebrazo basado en Redes Neuronales Artificiales y su apliación sobre una Prótesis Virtual.". Autor: Ing. Carlos Andrés Sánchez Director: Jordi Prat Tasias. Santafé de Bogotá D. C, Febrero de 2004.

(3) IEM-II-03-17. Tabla de Contenido 1. RESUMEN ................................................................................................................... 7 2. INTRODUCCIÓN ....................................................................................................... 8 2.1. MARCO .................................................................................................................... 8 2.2. OBJETIVOS .............................................................................................................. 8 Objetivo general.......................................................................................................... 8 Objetivos específicos ................................................................................................... 8 2.3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA .......................................................................... 9 2.4. METODOLOGÍA ...................................................................................................... 10 2.5. APLICACIONES DE LA SEÑAL EMG........................................................................ 11 2.5.1. Aplicaciones médicas ...................................................................................... 11 2.5.2. Aplicaciones de control ................................................................................... 12 2.6. PRÓTESIS MIOELÉCTRICAS .................................................................................... 12 2.6.1. Prótesis mioeléctricas...................................................................................... 14 2.6.2. Tendencias y futuras prótesis.......................................................................... 16 3. ORIGEN Y ADQUISICIÓN DE LA SEÑAL EMG ................................................. 17 3.1. ORIGEN DE LA SEÑAL EMG................................................................................... 18 3.1.1. Descomposición de la señal EMG................................................................... 21 3.2. PROCESO FÍSICO QUÍMICO ..................................................................................... 21 3.3. ADQUISICIÓN DE LA SEÑAL EMG .......................................................................... 22 3.3.1 Características del ruido eléctrico .................................................................... 23 3.3.2 ¿Cómo la fidelidad de la señal EMG puede aumentarse al máximo? .............. 24 3.3.3. Tipos de electrodos .......................................................................................... 25 3.3.4. Características eléctricas del electrodo y los amplificadores ........................... 26 3.3.5. Geometría del electrodo................................................................................... 28 3.3.6. Posición de los electrodos................................................................................ 30 3.3.7. Interferencias.................................................................................................. 33 3.3.8. Variación de la señal EMG en distintos brazos............................................... 34 3.3.9. Relación fuerza - señal EMG.......................................................................... 34 3.4. DIGITALIZACIÓN DE LA SEÑAL EMG..................................................................... 34 3.4.1 Muestreo digital de la señal.............................................................................. 34 3.4.2 Señales senosoidales y la transformada de Fourier ......................................... 37 3.4.3 Filtros............................................................................................................... 42 3.4.4 Filtros análogos Vs Filtros digitales ................................................................ 47 3.5. ESTRUCTURA TEMPORAL DE LA SEÑAL EMG........................................................ 49 4. CLASIFICACIÓN DE PATRONES MIOÉLECTRICOS....................................... 50 4.1. CLASIFICACIÓN VS. ESTIMACIÓN ........................................................................... 50 4.2. REPRESENTACIÓN FORMAL DE LA SEÑAL .............................................................. 51 4.3. PATRONES MIOÉLECTRICOS. ................................................................................. 52 4.3.1. Espacio de la señal de entrada X..................................................................... 52 4.3.2. Espacio de la señal de salida Y........................................................................ 53 4.3.3. Espacio de características F............................................................................ 53. 2.

(4) IEM-II-03-17. 4.3.4. Número de electrodos L .................................................................................. 53 5. CLASIFICADOR DE CARACTERÍSTICAS .......................................................... 54 5.1. TIPOLOGÍA DE LOS MÉTODOS CLASIFICADORES. ................................................... 54 5.2. CLASIFICADORES ESTADÍSTICOS ........................................................................... 55 5.2.1. Proceso de diseño del clasificador estadístico ................................................. 55 5.3. CLASIFICADORES BASADOS EN APRENDIZAJE ........................................................ 56 5.3.1. Redes neuronales artificiales .......................................................................... 56 5.3.2. Lógica difusa................................................................................................... 59 5.3.3 MÉTODO DE CLASIFICACIÓN LAMDA (LEARNING ALGORITHM MULTIVARIABLE DATA ANALYSIS ) ......................................................................................................... 59 5.4. VALIDACIÓN DEL CLASIFICADOR........................................................................... 60 6. EXTRACTOR DE CARACTERÍSTICAS ............................................................... 61 6.1. ESTIMACIÓN DE LA FUERZA ................................................................................... 62 6.1.1. La fuerza se manifiesta en la varianza............................................................ 63 6.2. PARÁMETROS SENCILLOS EN EL DOMINIO DEL TIEMPO ......................................... 66 6.3. INFORMACIÓN FRECUENCIAL ................................................................................ 67 6.3.1 Transformada de Fourier ................................................................................ 67 6.3.2 Cálculo de coeficientes cepstrales. ................................................................... 70 7. SISTEMA IMPLEMENTADO.................................................................................. 71 7.1 SISTEMA DE ADQUISICIÓN DE SEÑALES .................................................................. 71 7.2 ASPECTOS NEUROFISIOLÓGICOS Y CONSIDERACIONES SOBRE EL PROCEDIMIENTO EXPERIMENTAL ............................................................................................................ 74 7.2.1 Movimientos previstos para realizar................................................................. 75 7.2.2 Conversión Análogo-Digital............................................................................. 77 7.2.3 Filtros Digitales................................................................................................ 77 7.2.3 Ubicación de los electrodos .............................................................................. 78 7.2.4 Tiempo de captura............................................................................................ 85 7.2.5 Fuerza que se debe emplear ............................................................................. 86 7.3 ESTUDIO DE LA SEÑAL MIOELÉCTRICA ................................................................... 87 7.3.1 Procesamiento de la señal mioeléctrica............................................................ 88 7.4 CLASIFICACIÓN DE PATRONES MIOELÉCTRICOS ..................................................... 95 7.4.1 Método de clasificación LAMDA (Learning Algorithm Multivariable Data Analysis) ................................................................................................................... 95 RESULTADOS – PRUEBA................................................................................................. 98 7.4.2 Clasificador basado en una red neuronal Artificial del tipo perceptrón Multicapa.................................................................................................................102 RESULTADOS DEL ENTRENAMIENTO..............................................................................109 7.4.3. Elección del mejor método de clasificación de los patrones mioeléctricos.....117 8. SISTEMA REALIZADO ..........................................................................................118 8.1. TRABAJO PREVIO ..................................................................................................118 8.2 ARQUITECTURA DEL SISTEMA.......................................................................119 8.3 DESARROLLO DEL AMBIENTE VIRTUAL .....................................................120. 3.

(5) IEM-II-03-17. 9. RESULTADOS PRELIMINARES Y DISCUSIÓN ................................................125 10. CONCLUSIONES...................................................................................................125 11. TRABAJO FUTURO ..............................................................................................126 12. RECURSOS EMPLEADOS ...................................................................................127 13. AGRADECIMIENTOS ..........................................................................................128 A. CÓDIGO...................................................................................................................129 ANEXO 1. INPUT.CPP ....................................................................................................129 ANEXO 2. DISPLAY.CPP ...............................................................................................133 ANEXO 3. BMP_LIB.CPP ...............................................................................................140 ANEXO 4. BP.CPP .........................................................................................................144 ANEXO 5. BP_LIB.CPP..................................................................................................147 ANEXO 6. GRAFRED.CPP .............................................................................................160 14. REFERENCIAS ......................................................................................................173. 4.

(6) IEM-II-03-17. Índice de Figuras 1. Prótesis Tradicional 2. Prótesis de Mano 3. Respuesta eléctrica a la estimulación de una MU 4. Umbral de activación. 5. La fuerza de contracción muscular 6. señales de actividad eléctrica del bíceps 7. Señal EMG 8. Fidelidad de la señal EMG 9. Electrodo de aguja 10. Tipos de electrodos 11. Amplificación diferencial 12. Geometría del electrodo 13. Posición del electrodo 14. Digitalización de la señal EMG 15. Frecuencia de muestreo a 10Hz. 16. Frecuencia de muestreo a 1Hz. 17. Frecuencia de muestreo demasiado baja. 18. Descomposición de las señales senosoidales. 19. Dominio de la frecuencia. 20. Antialiasing. 21. Filtro Antialiasing. 22. Filtros ideales 23. Respuesta real de los filtros. 24. Orden de los filtros. 25. Tipos de filtros. 26. Filtro Digital. 27. Red Perceptrón Multicapa. 28. Sistema de Adquisición de señales. 29. Electrodos Delsys 2.3 30. Tarjeta de adquisición. 31. Electromiógrafo. 32. Conversión Análogo-Digital. 33. Ubicación de los electrodos 34. Señales captadas con un sólo con un electrodo 35. Ubicación de los 4 electrodos. 36. Movimientos de Apertura y Cierre. 37. Movimientos de Pronación y Supinación. 38. Movimientos de Flexión y Extensión. 39. Movimiento de Reposo. 40. Fatiga Muscular. 41. Fuerza de contracción. 42. Número de MU en el Bíceps. 44. Superposición de las 4 señales sobre un mismo eje 45. Método de extracción Parámetrica. 5. 12 12 16 17 18 19 20 22 23 23 25 28 29 33 34 34 35 37 38 39 39 40 41 43 45 47 54 59 70 71 72 75 77 78 79 80 81 82 83 83 84 85 87 89.

(7) IEM-II-03-17. 46. Información Frecuencial. 47. Proceso de Ventaneo. 48. Primera pantalla. 49. Menú de opciones para las funciones de aplicación. 50. Nivel de exigencia del programa. 51. Modos de clasificación. 52. Función LAMDA 1 con conectivo probabilístico. 53. Función LAMDA 1 con conectivo MinMax 54. Función LAMDA 2 con conectivo MinMax 55. Función LAMDA 3 con conectivo MinMax 56. Función Gaussian 1. 57. Señal en tiempo y en frecuencia. 58. Herramienta desarrollada en Matlab 59. Suma de los 4 electrodos del movimiento cierre 60. Flexión vista por los 4 elecrodos 61. Suma de los 4 electrodos del movimiento Flexión 62. Gráfica de error de entrenamiento para M=75 63. Gráfica de error de entrenamiento para M=25 64. Gráfica de error de entrenamiento para M= 50 65. Gráfica de error de entrenamiento para M=35 66. Arquitectura del sistema propuesto 67. Diseño del brazo virtual. 68. Brazo virtual con tres grados de libertad. 6. 90 91 98 94 95 95 95 96 97 98 99 100 101 102 103 103 110 111 112 113 117 119 120.

(8) IEM-II-03-17. 1. Resumen La señal mioeléctrica se adquiere de los músculos con electrodos de superficie y guarda relación directa con su nivel de contracción. A partir de las señales mioeléctricas es posible extraer señales de control que gobiernen otros dispositivos tales como una prótesis mioeléctrica o el puntero de un ratón en la pantalla de un ordenador. El problema de extraer las señales de control de manera certera es un problema de reconocimiento de patrones, y como tal ha sido planteado. Se puede separar en dos bloques la toma de decisiones: primero ha de extraerse un conjunto de características reducido pero significativo de la señal, y después un clasificador ha de decidir a partir de estos datos. Frente a una solución más complicada que incluyera la transformada rápida de Fourier o incluso estudio con base en los coeficientes cepstrales de la señal como origen de las características y una red neuronal como bloque clasificador. Tanto el desarrollo teórico como el práctico que aquí se presentan, siendo completos, tienen carácter introductorio, y pueden ser tomados como un buen punto de partida para desarrollar futuros trabajos de interés en el campo del control mioélectrico.. 7.

(9) IEM-II-03-17. 2. Introducción 2.1. Marco La señal mioeléctrica es la señal eléctrica que se produce en los músculos cuando éstos se contraen. Esta señal, si bien tenue, es susceptible de ser medida con un equipo adecuado. Uno de los usos que se han dado a esta señal de electromiografía (EMG) ha sido en el campo de las prótesis mioeléctricas. Un amputado de la extremidad superior, a nivel del codo, puede poseer los músculos del brazo intactos, si bien incapaces de realizar función alguna. Las prótesis mioeléctricas recogen la señal EMG de estos músculos residuales, la procesan y la utilizan como señal de control para gobernar unos servomotores en la prótesis que pueden hacer las funciones del brazo original. Por tanto, el amputado puede recuperar parte de las funcionalidades de su antiguo miembro mediante la contracción o reposo de unos músculos que, en todo caso, habían de serle inútiles. Sin embargo no todos los amputados son capaces de gobernar una prótesis, bien porque la amputación haya sido realizada a una altura demasiado alta, o bien porque el enfermo carezca de habilidad suficiente en unos músculos que quizás hayan degenerado por su falta de uso. Dado que una prótesis mioeléctrica es cara, sería de manifiesta utilidad un sistema capaz de distinguir entre pacientes aptos para vestir estas costosas prótesis y no aptos, antes de que éstos la adquieran y la adapten a su brazo. El desarrollo de tal sistema, ha sido una meta propia en los últimos años. Este proyecto continúa la labor ya iniciada y espera ser continuada.. 2.2. Objetivos Objetivo general Realizar un estudio de las señales mioeléctricas en pacientes sanos y con amputación de tipo proximal, en lo referente a amplitud, duración y componentes frecuenciales, que permita dar inicio a una fase de identificación de movimientos como flexión, extensión, pronación, supinación, apertura y cierre de mano. Objetivos específicos • Establecimientos de técnicas requeridas para el análisis de la señal Mioeléctrica que permitan determinar las principales características para efectos de. 8.

(10) IEM-II-03-17. clasificación de movimientos en el dominio del tiempo y en el dominio de la frecuencia. • La extracción de características y la clasificación de patrones, y a partir a ellas intentar maximizar la tasa de aciertos del decisor, es por tanto una tarea siempre inconclusa y susceptible de continuas mejoras; este trabajo debería ser continuado y mejorado por lo que ha de mantener un carácter abierto.. 2.3. Planteamiento del Problema La cantidad de personas discapacitadas en Colombia, por pérdida parcial o total de una o de ambas de sus extremidades superiores, es considerable, pues asciende aproximadamente a 100.000 [6]; cifra que puede ser mucho mayor ya que desde 1.9931, el factor de violencia se ha agudizado en gran proporción. Las causas de dicha discapacidad son los accidentes laborales y domésticos, diversas enfermedades y distintos actos de violencia. El tratamiento clínico, por lo general, no va más allá de una cirugía de amputación y una asistencia sicológica post-operatoria. El problema para una persona que ha sufrido la amputación de una o ambas manos, es que dicha contingencia limitante tiene efectos fisiológicos, sicológicos y sociológicos que menoscaban e incapacitan al individuo e inciden negativamente en la economía del país. La pérdida de un miembro tan importante como la mano descompensa el equilibrio del organismo, deteriorando los grupos musculares asociados a la extremidad, ocasionando que acciones tan cotidianas y sencillas como el tomar alimentos, escribir, etc., afecten de forma negativa a la persona disminuyendo su autoestima y deteriorando la relación con el entorno. Esta situación se ve empeorada por la marginación que le imprime la comunidad; en particular en el entorno laboral, reduciendo la productividad del individuo. Con base en estos planteamientos se esta realizando esta investigación y el desarrollo de tecnología propia para formular soluciones al problema de los discapacitados en Colombia. En particular, se propone para este semestre(2003-I), la adquisición y el análisis de señales mioeléctricas del antebrazo , y en una etapa posterior2 poder realizar el diseño de una interfaz para clasificación de señales mioeléctricas a nivel del antebrazo en pacientes con amputación de tipo proximal3, a través de una red neuronal perceptron multicapa, y como objetivo de largo alcance4, dentro de línea de investigación de Bioingeniería de la universidad de los Andes, plantear la realización de un nuevo proyecto de investigación para 1. Año de referencia para esta cifra. Segundo semestre de 2003, Tesis II. 3 A la altura del antebrazo. 4 Planteamiento de este proyecto por otro grupo o persona interesada. 2. 9.

(11) IEM-II-03-17. diseñar e implementar el control de una prótesis mioeléctrica de mano de bajo costo, eficiente desde el punto de vista energético y con capacidad para comandar una prótesis electromecánica de mano.. 2.4. Metodología Este documento comprende el desarrollo tecnológico y de investigación aplicada de un sistema electrónico que recibe y procesa las señales mioeléctricas del brazo, y tiene la capacidad de identificarlas, permitiendo control sobre movimientos básicos que se asemejen a los naturales facilitando a su vez en una fase posterior, el ser adaptada al interior de una prótesis electromecánica de mano, con criterios de viabilidad económica y óptimo uso energético para su funcionamiento. Para el reconocimiento de los movimientos se busca que una red neuronal artificial (RNA), pueda aprender la relación existente entre la señal mioeléctrica analizada y el movimiento deseado por el paciente; además la RNA debe estar en la capacidad de discriminar 7 diferentes movimientos asociados a la señal mioeléctrica. La RNA será entrenada (off-line) usando el algoritmo Backpropagation como una técnica de aprendizaje supervisado. El éxito de una prótesis mioeléctrica no depende únicamente de la bondad en las estimaciones que haga, y en verdad no son menos importantes otros aspectos como el peso de la prótesis, su estética etc. Todos estos asuntos no son objeto de este estudio5, ciertamente, pero a fin de enmarcar este trabajo en su contexto, se da un repaso rápido a la tecnología de las prótesis en el siguiente apartado de la introducción. En la tercera sección se mostrará la relación entre la fisiología y las matemáticas de la señal EMG. El enfoque desde el punto de vista del ingeniero es tratar al músculo como una caja negra, con la voluntad del sujeto como entrada y la respuesta eléctrica como salida. Sin embargo, la señal que se mide en la superficie de la piel es el resultado de los procesos fisiológicos subyacentes, y si bien la relación es compleja y manchada por ruido, no se debería olvidar el origen de la señal adquirida, pues el análisis de dichos procesos dará pistas esenciales para mejorar el tratamiento de la señal. En la cuarta sección se plantea el problema y se caracteriza de manera matemática, estableciendo las diferencias entre el control proporcional y el control discreto.. 5. Y por eso figuran en la introducción.. 10.

(12) IEM-II-03-17. En la quinta se describe el clasificador de patrones. Un decisor ha clasificar la señal EMG a partir no de la señal misma sino de ciertas características que se extraen de ella. Se presentan los distintos enfoques que ha recibido el clasificador, y se hace especial hincapié en clasificadores basados en aprendizaje. En la sexta sección se enumeran las diversas características de la señal que pueden ser empleadas como entradas del clasificador. Una séptima sección describirá el sistema propuesto, desde el nivel hardware hasta los algoritmos implementados. Se detallará el sistema realizado y se trazará el trabajo futuro.. 2.5. Aplicaciones de la señal EMG Aunque conocida desde principios del siglo XX, la señal EMG no ha servido para ningún fin útil hasta que estuvieron disponibles los avances de la electrónica y de la informática. Aun hoy, la continua evolución de estos sistemas propicia constantes avances en los sistemas que aprovechan la señal EMG y la aparición de sistemas nuevos. Las posibles aplicaciones son tantas como pueda permitir la imaginación. En este apartado se ofrecerán algunos ejemplos de aplicaciones.. 2.5.1. Aplicaciones médicas Como señal originada por el cuerpo humano que es, tiene un interés evidente en la práctica médica. Por una parte se ha aplicado en la diagnosis de enfermedades y por otra, se ha utilizado para conocer mejor el cuerpo humano. En el campo de la diagnosis se utiliza para detectar la esclerosis lateral amiotrófica (observable en la señal EMG porque cada unidad motora se dispara a una frecuencia más alta de lo normal), la miositis (se disparan demasiadas unidades motoras de baja amplitud y duración con niveles bajos de contracción muscular), la neuropatía motora hereditaria de tipo 1 o la distrofia muscular. Dado que la señal EMG revela la actividad muscular, es muy útil también a la hora de estudiar el movimiento y la coordinación de los músculos del cuerpo humano, los mecanismos que tiene a la hora de realizar tareas muy complejas, tales como el acto de caminar [1] o los movimientos cotidianos de un brazo [98]. También la señal EMG se ha utilizado para recrear mejor algunas zonas del cuerpo humano, como las zonas de inervación en el bíceps [22]. Se ha podido simular un. 11.

(13) IEM-II-03-17. brazo virtual muy detallado (con huesos, músculos en su longitud exacta, etc.) cuyos movimientos son determinados por la señal EMG de un hombre real [10].. 2.5.2. Aplicaciones de control Desde los años 60 se ha venido utilizando la señal EMG como señal de control para prótesis movidas por motores eléctricos (prótesis mioeléctricas), o, con la misma filosofía, como señal de control para la excitación de músculos que han sufrido parálisis. La sencilla adquisición de la señal en la superficie de la piel es idónea para obtener una señal de control, bien en personas amputadas que desean gobernar una prótesis mioeléctrica, bien en tetraplégicos que desean enviar estimulación eléctrica funcional (FES) a electrodos aplicados sobre los músculos inermes. Del mismo modo que la contracción muscular produce una señal eléctrica, la estimulación de un músculo con una señal eléctrica externa provoca su contracción. Pero como señal de control que es, puede dirigir otros muchos dispositivos. Por ejemplo, para mover y activar el ratón de un ordenador, se han usado las señales de EMG de los músculos de la cabeza [25] en conjunción de la señal EEG (Electroencefalograma). En otro ejemplo [54] se aplican electrodos a un operador sano que desea controlar un robot o una mano robótica para tareas delicadas o peligrosas con sus señales mioeléctricas de manera natural. También se ha utilizado la señal EMG para entrenar a robots, la colaboración de la señal de video con la señal mioeléctrica permite al robot aprender y refinar habilidades al aprender del hombre [57].. 2.6. Prótesis mioeléctricas Una prótesis es el sustituto mecánico de un miembro amputado. Este proyecto toma como referencia las prótesis mioeléctricas que suplen el miembro superior de un amputado a la altura del tercio proximal. Sólo en los Estados Unidos cada año hay unos 10.000 nuevos amputados en la extremidad superior [60]. De éstos, sólo la mitad utiliza una prótesis, y de entre los que la empiezan a usar, sólo la mitad sigue usándola después de un año. Es decir, sólo el 25% de los amputados norteamericanos acaban vistiendo una prótesis, y entre ellos son sólo una parte los que visten la prótesis mioeléctrica [61]. El porcentaje de uso en otros países no desarrollados es, evidentemente mucho menor, pues las prótesis además son caras, además si son gobernadas con la señal EMG. La. 12.

(14) IEM-II-03-17. conclusión es que el de las prótesis mioeléctricas es un mercado pequeño en el que no existen grandes empresas que puedan llevar a cabo investigaciones costosas6. Desde un principio: el paciente suele tener expectativas superiores a lo que jamás se podrá desarrollar. Las extremidades superiores humanas son extremadamente versátiles (no muchos animales alcanzan a rascarse todas las partes de su cuerpo con ellas, por ejemplo) y cualquier prótesis artificial que se desarrolle, por buena que sea, quedaría ensombrecida por el órgano natural. En todo caso, un amputado con una prótesis es capaz de realizar muchas más tareas que un amputado sin ella. Las prótesis actuales son complicados dispositivos mecánicos de alta tecnología, que permiten gran cantidad de movimientos y que restauran sensaciones como el frío, el calor o la presión mediante unos sensores en el brazo que transladan tales sensaciones al usuario, y ciertamente mejoran la calidad de vida de quienes las utilizan. Incluso quien utiliza una prótesis virtual reduce el dolor del miembro fantasma. Una parte importante también de la población amputada viste una prótesis única y exclusivamente cosmética7. El miembro perdido es reemplazado por una prótesis que es similar en apariencia al original, aunque no sirve para casi nada. Estas prótesis están realizadas en PVC, en látex o en silicona y tienen la ventaja de que son ligeras y no requieren mantenimiento. En vez de usar prótesis como adorno, también se pueden utilizar prótesis que puedan hacer alguna función, como por ejemplo abrir y cerrar la mano. El tipo de prótesis tradicional que permite esto es controlada con la fuerza directa del hombro y no hay ningún sistema eléctrico. Con un arnés el movimiento del hombro se traduce en el cierre o apertura de la mano. El paciente debe tener el miembro residual suficientemente largo, y debe tener un rango de movimiento amplio para que la prótesis tradicional pueda funcionar. La ventaja de estas prótesis, sistemas totalmente mecánicos, es su sencillez, su robustez y su capacidad propioceptiva, es decir, al realizar una tarea el usuario es consciente de la fuerza que está desarrollando, lo cual no sucede con las prótesis mioeléctricas. A veces sin embargo, es algo incómodo el arnés.. 6. Algunos fabricantes de prótesis son “Otto bock”, “Motion Control”, “Hosmer” o “LibertyMutual”, un panorama del mercado se encuentra en [44] 7 De hecho, en el antiguo Egipto ya se usaban prótesis cosméticas.. 13.

(15) IEM-II-03-17. Figura 1. Prótesis Tradicional. 2.6.1. Prótesis mioeléctricas. En las prótesis mioeléctricas, la señal EMG de los músculos residuales controla los motores eléctricos de la prótesis. Se comercializan prótesis de mano, de brazo por encima del codo y de brazo por debajo del codo, como se muestra en la figura 2. Cualquiera de ellas se puede sujetar al miembro residual de varias maneras, la más común es haciendo el vacío entre la prótesis y el miembro, con lo cual queda bien sujeta aunque también se puede enganchar de otras maneras.. Figura 2. Prótesis de Mano. Las prótesis mioeléctricas llevan vendiéndose desde los años 60, pero aún siguen sin resolverse ciertos problemas. La prótesis mioeléctrica es más pesada que la prótesis tradicional, debido a los motores y las baterías, y es además más frágil y no puede soportar demasiado peso (unos tres o cuatro kilogramos). Es difícil ofrecer varios grados de libertad y no todos los usuarios de estas prótesis muestran soltura en su manejo. Algunas ofrecen control proporcional sobre una función concreta, y para. 14.

(16) IEM-II-03-17. cambiar de función hace falta activar un conmutador con la otra mano o bien realizar dos contracciones rápidas. Todas estas dificultades, sin embargo están siendo poco a poco superadas. El precio de una prótesis mioeléctrica es costoso, y varía desde U$8.000 a los $14.000 de pesos [43]. Retroalimentación. - Las prótesis modernas emplean sistemas de feedback o retroalimentación. Si no se emplea ningún sistema de retroalimentación, el usuario no sabrá la fuerza que está ejerciendo su prótesis, y le será imposible por ejemplo coger una cajetilla de tabaco sin aplastarla, a no ser que esté mirando. Es muy molesto estar mirando constantemente lo que se está haciendo, y eso fue una de las principales causas de insatisfacción de los usuarios de las primeras prótesis mioeléctricas [52]. Las prótesis han incorporado desde hace poco sensores que adquieren la señal en la extremidad perdida y se la hacen llegar al sujeto. La mano Otto Bock por ejemplo tiene sensores de contacto y de deslizamiento; la señal de deslizamiento es interpretada además por la propia prótesis para ejercer la fuerza justa para el agarre, como se detalla en [PDFs ottobock]. En el fondo estas técnicas vienen a reestablecer la coordinación entre el sistema nervioso central (que sabe lo que es una endeble cajetilla de tabaco) y los sensores y actuadores (que ignoran cuánta fuerza han de aplicar y no hacen saber al cerebro el grado de sujeción logrado).. Entrenamiento.- Un requisito casi imprescindible para lograr el éxito con una prótesis mioeléctrica es un entrenamiento adecuado. Un paciente que haya estado largo tiempo sin miembro y sin prótesis, estará acostumbrado a no utilizar nada y será muy difícil adaptarle el nuevo miembro [43][42]. En cambio, en niños, la tarea es mucho más sencilla. En casos de falta congénita de un miembro, se adaptan prótesis pasivas desde los 3 meses de edad8. Se demuestra que quienes han recibido entrenamiento adecuado mejoran su habilidad con la prótesis. En tests realizados con tareas comunes, como abrir un bote de aspirinas o doblar una toalla, los sujetos entrenados mostraban una destreza mucho mayor que quienes no lo estaban. El trabajo que aquí se propone puede servir como evaluación de las habilidades de un sujeto aun sin tener la prótesis, pero también podría servir como entrenador. No es la primera vez que se programa un entrenador con una animación gráfica en un. 8. La primera prótesis mioeléctrica que se instaló a un niño fue en Suecia a una niña de 3 años [28].. 15.

(17) IEM-II-03-17. ordenador [39]. Así, el sistema que se presenta en este proyecto puede servir simultáneamente como entrenador y como evaluador.. 2.6.2. Tendencias y futuras prótesis El diseño de una prótesis mioeléctrica es un trabajo multidisciplinar. En él intervienen ingenieros especializados en la señal eléctrica, ingenieros especializados en la mecánica del sistema, programadores con conocimientos de técnicas en inteligencia artificial; pero también médicos y especialistas ortopédicos, y sobre todo, los propios amputados con su experiencia. La coordinación y sinergia entre todos ellos no siempre es buena, y debería existir mayor fluidez. Sería bueno por ejemplo que en el futuro los cirujanos coordinaran algo con los expertos en prótesis para decidir entre ambos el punto en el cual se realizará la amputación, pero es imprescindible que el usuario realimente a todos indicando su grado de satisfacción y mostrando dónde se deben mejorar. En 1998 se realizó una encuesta entre 80 usuarios de prótesis para definir como debería ser la siguiente generación de prótesis [53]. Sus conclusiones fueron: Tanto la estética como la funcionalidad de la prótesis son igualmente importantes, así por ejemplo una protesta trivial pero importante para el usuario es sobre la poca variedad en el color de las prótesis. El peso de la prótesis debería ser más bajo. El ‘codo Boston’ o el ‘brazo Utah’ pesan por ejemplo un kilo y medio. La prótesis deberían dar servicio durante todo el día; utilizando baterías de duración más larga. Se debería poder realizar incluso algún deporte con ellas y se debería poder conducir con ellas. De aquí ha de extraerse la conclusión de que el diseño de una buena prótesis es un trabajo de equipo, y que un buen trabajo en el control mioélectrico, por ejemplo, ha de ser respaldado por una buena calidad en el resto de los elementos, por más que pueda parecer algo tan trivial como el color de la prótesis. Una tecnología moderna que busca mejorar las cuestiones mecánico es el diseño de la prótesis mioeléctrica mediante el uso de músculos artificiales SMA9[59]. Este material tiene la característica de cambiar su longitud cuando se le aplica una tensión a sus extremos, y se viene usando en robótica desde 1983. Sin embargo aun tiene muchos problemas, como por ejemplo que es capaz de soportar poco peso. 9. En inglés, shape memory alloy.. 16.

(18) IEM-II-03-17. En cuanto a las tendencias en el sistema de control, el futuro parece estar en dejar una parte del control de la mano (o brazo) al libre arbitrio de la prótesis. El primer atisbo en este sentido fue en 1993 [30], cuando se proponía corregir el error que solía cometer el usuario al maniobrar, punto de vista muy distinto a corregir los errores de la máquina. La prótesis ha de contar con inteligencia artificial propia, subordinada a la voluntad del sujeto. Es el control jerárquico. El mismo cerebro humano de hecho utiliza un control jerárquico. Los subsistemas del individuo son lentos y las comunicaciones entre ellas no permitirían al sujeto reaccionar suficientemente rápido para responder al mundo exterior si todo el control fuera procesado en un solo punto. Por tanto, los elementos individuales deben autoregularse y dejar sólo al control central una parte del procesamiento. Por ejemplo, si nuestro fumador usuario de antes desea agarrar su cajetilla, puede dejar la elección de la fuerza justa a los sistemas de inteligencia artificial de la prótesis, y un sensor de deslizamiento incrementará la fuerza hasta que la cajetilla no deslice; y la fuerza no será sin embargo suficiente para estrujarla. También se han empleado otros sensores, como sensores de presión o sensores ópticos. Esta tendencia en las prótesis al control jerárquico invita también a utilizar el control discreto; basta con hacer entender a la prótesis que se desea agarrar algo y no es necesario graduar conscientemente la fuerza. Así pues, el control discreto que se presenta aquí queda más justificado [41][29][40]. Y finalmente cabe comentar un posible futuro sobre el origen de la señal de control de las prótesis. La señal EMG algunas veces se ha visto complementada con la señal de vibromiografía (VMG). Las contracciones musculares producen vibraciones que se pueden recoger mediante un acelerómetro acoplado a la superficie de la piel. En tanto que la existencia de estos “sonidos musculares” se han conocido desde hace mucho tiempo, nunca han sido explotadas para el control de prótesis y el campo está abierto.. 3. Origen y adquisición de la señal EMG La señal mioeléctrica o de electromiografía es la señal eléctrica que se mide en la superficie del músculo cuando se contrae. En esta sección se describe la señal EMG, con especial énfasis en los aspectos que puedan condicionar el desarrollo del sistema. La señal EMG es la base a partir de la cual se construye todo este trabajo, por tanto se desea caracterizarla desde un primer momento. No es de interés tanto el origen y la fisiología de la señal como una descripción matemática precisa. Se presta. 17.

(19) IEM-II-03-17. también más atención a los músculos del antebrazo por ser también los que centran el trabajo. En primer lugar se establecerá el origen compuesto de la señal EMG y a continuación se repasará el origen fisico - químico del proceso. Después se describirá como se mide la señal EMG, y finalmente se esboza la compleja relación entre la señal EMG resultante y la fuerza del músculo.. 3.1. Origen de la señal EMG Los músculos del cuerpo humano consisten en fibras musculares que son activadas por las motoneuronas. Los impulsos que llegan desde la médula espinal a través de una sola motoneurona activan varias fibras musculares, en un número que crece proporcionalmente con el tamaño del músculo. Estas fibras forman un grupo llamado unidad motora (MU). Cada motoneurona activa por tanto un número variable de fibras, número que va desde una decena hasta varias miles. Dicha cifra se llama tasa de inervación.. Figura 3. Respuesta eléctrica a la estimulación de una MU. 18.

(20) IEM-II-03-17. La respuesta eléctrica a la estimulación de una MU se llama potencial de acción de unidad motora (MUAP), y para mantener la contracción de un músculo han de descargarse periódicamente MUAPs de refresco. Este es el origen de la señal EMG. La señal EMG que se mide contiene una suma de los trenes de MUAPs, ponderados por la posición y tamaño de las fibras. Su amplitud cuando se mide con electrodos de superficie es a lo sumo de 10 mV, y es función de multitud de variables, como el grado de humedad, las capas de grasa entre el electrodo y el músculo o la temperatura ambiente (a más frío mayor amplitud de la señal).. Figura 4. Umbral de activación.. Si se desea incrementar la fuerza de un músculo se reclutarán más motoneuronas, y si están ya todas en activo, se aumentará la frecuencia de refresco. Las MU de un músculo se reclutan en su totalidad cuando se ha realizado el 75% del máximo esfuerzo voluntario (MVC) aproximadamente [11]. El umbral de activación de las motoneuronas que controlan pocas fibras parece ser que es más bajo que el resto, Así que son las primeras en activarse. Esto tendrá alguna repercusión en el trabajo que aquí se presenta, como se verá más adelante. Es posible al menos estimar cuantas motoneuronas han sido reclutadas en todo momento, mediante un simple recuento de MUAPs detectados por un electrodo intramuscular [55]. Sin embargo, en este contexto no tiene interés directo, dado que sólo se va a obtener la señal a partir de electrodos de superficie, y esa información que podría ser útil no estará disponible. Basta saber que para los músculos que son de nuestro interés, bíceps y tríceps, el número de MU implicado puede ser de varios cientos [6]. La amplitud de cada MUAP crece con el radio de la fibra elevado a la 1.7 aproximadamente [11], y decrece de manera inversamente proporcional a la distancia entre la fibra y el electrodo. Cada MUAP tiene una duración aproximada de 3 a 20 ms [2], (de 1 a 13 según DeLuca [11]).. 19.

(21) IEM-II-03-17. Figura 5. La fuerza de contracción muscular está modulada por las variaciones de la velocidad de repetición de los potenciales de acción (AP) emitidos por las neuronas motoras, seguidos por una relajación lenta. Estos impulsos integran una contracción que es proporcional a la frecuencia de activación. Los diagramas muestran la contracción (unidades arbitrarias) cuando a) los APs estan separados tres segundos, b) los APs estan a 0.5 s (2 Hz), y c) los APs estan separados a 0.1 s (10 Hz). Las veces de llegada de los APs son indicados por las barras verticales.. El tren de MUAPs tiene una frecuencia que varía con la fuerza que se aplica, en el caso del bíceps, son de 7 a 25 descargas por segundo [3], si bien el tiempo que se sucede entre impulsos es aleatorio. En los mínimos niveles de fuerza, esta tasa se queda entre los 7 y 12 pulsos por segundo, en tanto que con un máximo esfuerzo se llegan a la veintena o más [11]. En condiciones de no fatiga del músculo y de actividad muscular baja o media, las descargas de las motoneuronas no muestran ninguna dependencia entre instantes sucesivos (señal incorrelada siguiendo un modelo de Poisson), en tanto que con una actividad muscular fuerte, la señal sí presenta alguna correlación [3]. Con estos datos se puede sacar una conclusión bastante útil para caracterizar la señal EMG. Si se considera que el tiempo de espera entre dos disparos de una MU es aproximadamente t = 0,1 (10 disparos por segundo) y que se cuenta con N= 200 MU, se puede aplicar la fórmula de Little N = λ t y hallar que la tasa de llegadas es muy grande, λ = 2000, suficiente como para considerar que el proceso es gaussiano, o como para considerar que al menos se va a parecer bastante a un proceso gaussiano.. 20.

(22) IEM-II-03-17. Figura 6. señales de actividad eléctrica del biceps durante la flexión del brazo contra carga (peso) 10 libras. Existe actividad muscular durante la flexión y durante la extensión.. 3.1.1. Descomposición de la señal EMG Se han descrito muchos métodos para descomponer una señal EMG en sus MUAP que la componen [33][34][36][18][20][19], porque tiene especial interés médico para detectar enfermedades. Alguno muy reciente es especialmente interesante, pues considera la señal como una sucesión de símbolos que tienen interferencia entre sí, todo un enfoque según la teoría de la comunicación [18]. También se han desarrollado simuladores informáticos para representar la señal EMG [24], Así como simuladores que comprueban la capacidad de los algoritmos descomponedores. Sería de cierto interés para este trabajo descomponer la señal, pero en su gran mayoría los métodos propuestos la adquieren de un electrodo de aguja y eso queda descartado en este sistema.. 3.2. Proceso físico químico El proceso fisicoquímico responsable de la activación de un solo MU se llama bomba de sodio potasio y produce la transmisión del impulso a lo largo de la fibra. Aun cuando el tejido muscular está en reposo, se puede medir una diferencia de potencial de -90 mV: es el potencial de reposo de la membrana.. 21.

(23) IEM-II-03-17. Esta diferencia se da entre el interior de la fibra y el exterior, y es debido a la presencia de iones de sodio (Na+), potasio (K+) y cloro (Cl-). En reposo, los iones de potasio están en mayor concentración dentro de la fibra muscular, en tanto que el sodio y cloro están en el exterior. Pero también hay otros iones que contribuyen al potencial de reposo de la membrana, siendo éstos tanto inorgánicos como orgánicos (proteínas, por ejemplo). Para producir la fuerza muscular, las fibras reciben el impulso de la moto-neurona, como ya se ha comentado. Esta sinapsis algo especial conduce a la generación en el músculo de un potencial de acción. La membrana modifica su permeabilidad a los iones, y entran en el interior suficientes iones de sodio como para invertir la polaridad y alcanzar los +30 mV. Pero mientras, la permeabilidad para el potasio también se ha modificado y los iones de potasio vuelven a salir de la célula hasta que ésta se repolariza y se restablece el potencial de reposo. Este proceso es propagativo, pues las células contiguas también se excitan y entonces la fibra muscular entera se excita. La velocidad de conducción queda determinada por la velocidad de movimiento de los iones, y depende del estado del músculo y de su morfología. Así, en las fibras rápidas el potencial de acción es superior, y la silueta del MUAP es diferente. Las fibras de diámetro grande, también tienen un potencial de acción mayor, y los músculos largos propagan con mayor lentitud la señal. Dicha velocidad de propagación está entre el 1 y los 5 metros por segundo [3] (de 2 a 6 m/s según DeLuca [11]), que es muy inferior a la velocidad de conducción en los nervios (de 30 a 75 m/s).. 3.3. Adquisición de la señal EMG Se ha establecido que la amplitud de la señal EMG es estocástica, y naturalmente puede ser representada por una función de distribución Gausiana. La amplitud de la señal pueda ir de 0 a 10 mV (pico-pico) o 0 a 1.5 mV (rms). La energía utilizable de la señal se limita al rango de frecuencia de 0 a 500 Hz,la energía dominante está en el rango de los 50 a 150 Hz.. 22.

(24) IEM-II-03-17. Figura 7. Señal EMG. 3.3.1 Características del ruido eléctrico El ruido puede emanar de varias fuentes como: El ruido de inherente en los componentes electrónicos al momento de la adquisición de la señal EMG. - Todo equipo electrónico genera ruido eléctrico. Este ruido tiene componentes de frecuencia que van de 0 Hz a varios miles de Hz. Este ruido no puede ser eliminado; sólo puede reducirse usando componentes electrónicos de alta calidad, diseño de circuitos inteligente y mejora en las técnicas de construcción. El ruido Ambiente. - Este ruido se origina en las fuentes de radiación electromagnética, tal, como la radio, transmisión de la televisión, alambres de poder, las bombillas, las lámparas fluorescente, etc. de hecho, cualquier dispositivo electromagnético genera y puede contribuir con el ruido. Constantemente la superficie de nuestros cuerpos son inundadas con la radiación electromagnética y es virtualmente imposible evitar la exposición sobre la superficie de la tierra. La mayor parte del ruido ambiente se concentra en los 60Hz (o 50 Hz). La señal de ruido ambiente puede tener una amplitud de uno a tres veces mayor la magnitud de la señal EMG. Artefactos de Movimiento. - Hay dos fuentes principales de artefactos de movimiento: uno es la interface entre la superficie de detección del electrodo y la 23.

(25) IEM-II-03-17. piel, el otro del movimiento de el cable que conecta el electrodo al amplificador. Estas fuentes pueden ser esencialmente reducidas con un diseño apropiado de la circuitería. Las señales eléctricas de ambas fuentes de ruido tienen la mayoría de su energía en el rango de frecuencia de 0 a 20 Hz. La inestabilidad inherente de la señal. - La amplitud de la señal EMG es de una naturaleza cuasi-aleatoria. Las componentes de frecuencia entre 0 y 20 Hz son particularmente inestables porque ellas son afectadas por la naturaleza cuasialeatoria de la rata de descarga de las unidades motoras. En la mayoría de las condiciones, estas descargas son realizadas en esta región frecuencial. Debido a la naturaleza inestable de estas componentes de la señal, es aconsejable considerarlas como ruido no deseado y removerlas de la señal.. 3.3.2 ¿Cómo la fidelidad de la señal EMG puede aumentarse al máximo? Es deseable obtener una señal EMG de que contenga la cantidad máxima de información la señal EMG y la cantidad mínima de contaminación de ruido eléctrico. Así, la maximización de la proporción del señal-ruido debe hacerse con la mínima distorsión a la señal EMG. Por consiguiente, es importante que el proceso utilizado para la adquisición de la señal sea lineal. En particular, la señal no debe sujetarse, es decir, las crestas no deben ser deformadas y ninguna filtración innecesaria debe realizarse.. Figura 8. Fidelidad de la señal EMG. 24.

(26) IEM-II-03-17. Porque la radiación de la red eléctrica (60 Hz) es una fuente dominante de ruido, es tentador para diseñar dispositivos que tienen un filtro notch a esta frecuencia. Teóricamente, este tipo de el filtro quitaría sólo la frecuencia 60Hz, sin embargo, para aplicaciones prácticas también quitan porciones de los componentes de frecuencia adyacentes. Porque la mayor parte de la energía de la señal de EMG, se localiza en el rango de 50-100Hz, el uso de filtros notch es no aconsejable cuando hay métodos alternativos de tratar con la radiación de la red eléctrica.. 3.3.3. Tipos de electrodos La medición de la señal EMG se puede realizar con un electrodo de aguja, si es para fines médicos, o bien con un electrodo de superficie si no se admiten técnicas invasivas. Los electrodos de aguja son incómodos para el paciente, y se descartan para su uso en las prótesis mioeléctricas. Un electrodo de superficie recoge la señal de muchos cientos o miles de MUAPs, en tanto que la señal recogida con un electrodo de aguja recoge la influencia de apenas unas pocas fibras, Figura 9. Electrodo de aguja. a lo sumo unas pocas decenas. La amplitud de la señal recogida con el electrodo de superficie es, evidentemente, mucho mayor que la señal del electrodo de aguja.. Figura 10. Tipos de electrodos. 25.

(27) IEM-II-03-17. Lo que sí podrían ser de utilidad son electrodos activos, en los cuales están integrados ya circuitos de amplificación a fin de reducir el ruido, aprovechando el principio básico de que cuanto antes se realice la amplificación en la cadena mayor será la relación señal a ruido. En la figura se muestran tres tipos de electrodos: electrodo desechable de ECG, electrodo de superficie EMG y electrodos de aguja de EMG. El segundo parece más apropiado, puesto que los contactos tienen forma rectangular y la distancia de separación entre las placas es fija.. 3.3.4. Características eléctricas del electrodo y los amplificadores El diseño del electrodo es el aspecto más crítico de la electrónica que se utilizará para obtener la señal. La fidelidad de la señal EMG detectada por el electrodo tendrá influencia sobre todo el tratamiento subsecuente de la señal. Es muy difícil (casi imposible) a mejore la fidelidad en el parámetro de seña-ruido después de este punto. Por consiguiente, es importante un electrodo que proporciona una distorsión mínima y una alto parámetro de señal-ruido. Las siguientes características son importantes para lograr este requisito: Amplificación Diferencial: para eliminar potencialmente en gran medida el ruido de la señal proveniente de la red eléctrica, una configuración diferencial a la hora e adquirir la señal debe ser empleada. La señal es detectada en dos sitios, la circuitería electrónica substrae los dos señales y entonces amplifica la diferencia. Como resultado, cualquier señal que sea "común" en ambos sitios de detección será removida y las señales que sean diferentes en los dos sitios tendrán una "diferencia" que será amplificada. Cualquier señal que se origine lejos de los sitios de detección aparecerá como una señal común, mientras que las señales cercanas a los sitios de detección serán diferentes y consecuentemente serán amplificadas.. 26.

(28) IEM-II-03-17. Figura 11. Amplificación diferencial. Esta teoría requiere de la disponibilidad de un electrodo exacto, de una alta precisión. Incluso con la electrónica maravillosa de hoy día, en la práctica, es difícil para substraer señales puras o perfectas. La exactitud con la cual el amplificador diferencial pueda substraer las señales es medida por el modo de rechazo común (CRM Common Mode Rejection Ratio). Un detector de señal debería tener un CMRR infinito. Un CMRR de 32,000 o 90 dB es generalmente suficiente para suprimir los ruidos eléctricos extraños. La tecnología actual permite un CMRR de 120 dB, pero existen al menos dos razones para no llevar el CMRR a el límite: 1) los tales dispositivos son caros. 2) ellos son difíciles de mantener eléctricamente estables.. Impedancia de entrada. – La fuente de impedancia entre la unión de la piel y el área de detección, tiene un rango de unos cuantos miles de ohmios hasta los megaohmios, cuando la piel esta seca. Para prevenir la atenuación y la distorsión de la señal detectada, la impedancia de entrada del amplificador diferencial debe ser tan grande como sea posible, sin causar ningún tipo de problemas en la operatividad del amplificador diferencial. Con la tecnología de hoy en día, existen aparatos que cuentan con una impedancia de entrada en el orden de 10 –13 Megaohmios, en paralelo con una capacitancia de unos 5 picofaradios. Además de la magnitud de la impedancia de entrada, el balance entre las impedancia de las dos sitios de detección es también de gran importancia. Esta consideración requiere un especial cuidado en el diseño del circuito.. 27.

(29) IEM-II-03-17. Consideraciones de el electrodo activo. – El requerimiento para una alta impedancia de entrada introduce un problema conocido como acople de impedancias a la entrada del amplificador diferencial. Una pequeña capacitancia entre los cables que conducen la señal de entrada al amplificador diferencial y la red eléctrica introducen un pequeño ruido al amplificador. Este fenómeno es similar al ocurrido con una señal de televisión al incrementarse cuando cerca de la antena pasa una mano pero no la toca. La solución es tratar de colocar el amplificador diferencial lo más cerca posible a la superficie de detección donde actuara el electrodo. Esta solución ha llegado a ser conocida como “Electrodo Activo”. Otra ventaja de esta configuración es que la impedancia de salida del amplificador diferencial pude hacerse muy baja, en el orden de los 10 ohmios. De tal manera, cualquier movimiento del cable de la salida del electrodo no generará un ruido notable en el cable que alimenta al amplificador. Filtrado. – Además de las anteriores consideraciones, la señal EMG será contaminada por algún ruido. El parámetro señal-ruido (SNR) puede ser incrementado con la aplicación de un filtro entre 20-500 Hz con un roll-off de 12dB/oct. Este filtro es generalmente acoplado en el amplificador localizado fuera del electrodo activo. Estabilidad del electrodo. – Cuando un electrodo es puesto sobre la piel, las superficies de detección entra entran en contacto con los electrolitos de la piel. Entonces se desencadena una reacción química, la cual requiere un tiempo de estabilización, típicamente en el orden de unos pocos segundos, si el electrodo esta correctamente diseñado. Pero, tal vez lo mas importante, es que la reacción química debe permanecer estable durante la sesión de adquisición de la señal, no debe cambiar significativamente, aún si las características eléctricas de la piel (cambios en la sudoración o en la humedad). Método de uso preferido. – Dado el alto desarrollo y pequeño tamaño de los componentes electrónicos de hoy en día, es posible diseñar eléctrodos activos que satisfagan los anteriores requerimientos sin requerir ningún tipo de abrasivo (gel) para la piel o la remoción del bello.. 3.3.5. Geometría del electrodo A través de la historia de la electromiografía, la forma y el área de detección superficial del electrodo no ha recibido mucha atención. Igualmente porque en el pasado los usuarios de la electromiografía han tenido intereses sólo en los aspectos cualitativos de la señal EMG. La ventaja de este nueva técnica de procesamiento para extraer información cuantitativa de la señal EMG, requiere un especial enfoque. 28.

(30) IEM-II-03-17. en la configuración del electrodo. Existen dos puntos necesarios que deben ser considerados: Distancia entre las áreas de detección. - Esta distancia afecta el ancho de banda y la amplitud de la señal EMG; una pequeña distancia desplaza el ancho de banda a frecuencias altas y reduce la amplitud de la señal. Por esta razón, la distancia debe arreglarse para que comparaciones cuantitativas entre las grabaciones pueden ser hechas en medio de músculos y de manera individual. Otra consideración que determina la distancia entre las áreas de detección son las dimensiones del electrodo. Esto indica que el electrodo pueda ser convenientemente usado sobre pequeños músculos, como en la mano, y de igual manera con músculos largos. No es necesario separar las dos áreas de detección por un largo espacio para obtener una muestra representativa de la señal. La fibras de las unidades motoras son distribuidas sobre una parte considerable del músculo. Esto presenta notablemente desventajas a la hora de tomar señales provenientes de músculos pequeños, pues se pueden captar las incidencias de otros músculos adyacentes (crosstalk). Con algunas experiencias personales, además de contar con un gran apoyo bibliográfico he encontrado que la distancia de 1cm provee una configuración que detecta una actividad eléctrica representativa durante la contracción de un músculo. Limitar la distancia a un 1cm es también conveniente para detectar señales de pequeños músculos. Sin embargo, con una distancia mas pequeña, se puede captar señales de músculos pequeños y continua siendo una señal representativa, pero para consideraciones prácticas las alteraciones en la impedancia de la piel (sudoración y cambios en la humedad) descarta el uso de distancias más pequeñas. Tamaño y forma de las superficies de detección. – haciendo uso de un área alargada para la detección, la amplitud de la señal detectada será representativa y tendremos un menor ruido eléctrico generado sobre la piel. Sin embargo un área de detección muy larga requiere de electrodos largos. Además de acuerdo al método de uso preferido podría maximizar el número de fibras musculares que se podrían detectar, minimizando el ruido eléctrico generado sobre la piel y minimizar el tamaño físico de la superficie de detección. Una solución razonable puede ser obtener una buena consideración ce la forma de la superficie de detección. Históricamente la superficies de detección han sido diseñadas circularmente, aunque durante los últimos 15 años se han venido usando una barra, la cual representa varias ventajas. Para un valor de área, la configuración de la barra intercepta mas fibras si l>0.785w (l=largo y w=ancho). Con una barra de l=10mm y w=1mm, la barra detectará aproximadamente 2.8 veces mas fibras musculares. Además la configuración de barra provee una señal representativa de varias unidades motoras y consecuentemente una buena amplitud de la señal. También, porque el total de la. 29.

(31) IEM-II-03-17. superficie del electrodo es pequeña. La figura muestra un esquema descriptivo del electrodo.. Figura 12. Geometría del electrodo. 3.3.6. Posición de los electrodos Para adquirir señales biomédicas se utiliza la amplificación diferencial, es decir, se recoge la diferencia de potencial entre dos puntos del cuerpo humano respecto a una referencia y se elimina la parte común de la señal. La elección de la posición óptima de los electrodos para tener una buena señal EMG no es sistemática, y los fabricantes de prótesis mismos recomiendan de hecho proceder ‘por tanteo’ hasta encontrar la mejor posición [35]. La distancia de separación de los electrodos influye en la amplitud y en el espectro de la señal recogida. En el espectro, cuanto mayor es la separación, más bajo es el rango de frecuencias que ocupa la señal. La separación de los electrodos influye en la amplitud de la señal y en general, separándolos, se amplifica la señal. A cambio se obtiene más interferencia de los músculos cercanos y más ruido en general. Así por ejemplo, Hogan experimentó que pasar de 2 cm a 1 cm de separación entre los electrodos, aumentaba la relación señal a ruido en un 35 % [13]10. Sin embargo, llegado un momento la separación de los electrodos hace decaer de nuevo la amplitud. Así, si el par de electrodos se separa en 3 cm en el tríceps, la amplitud de la señal puede decaer hasta en un 25 % [7]. Hershler [7] llevó a cabo un estudio sobre la repetibilidad de las medidas teniendo en cuenta diferentes días y diferentes posiciones de los electrodos, pero su trabajo sólo se centró en estimar la amplitud tras una rectificación y un filtrado paso bajo, lo cual es un estudio demasiado limitado para el sistema aquí propuesto. Sí es válida por contra la idea de sistematizar las medidas y hallar el parámetro que menos varíe 10. De Luca sugiere una distancia de 1 cm. 30.

(32) IEM-II-03-17. cuando varían el resto de condiciones, o para conocer cuando es necesaria una nueva recalibración. Es del todo imposible además que los electrodos tengan una posición fija puesto que el músculo se mueve, por lo que hay que contar con la inestabilidad de la señal. Localización y orientación de los electrodos. - El electrodo debe ser colocado entre punto motor (zona de inervación) y un tendón, o insertado entre dos unidades motoras, y a lo largo del músculo. El eje longitudinal del electrodo debe ser alineado de forma paralela a lo largo de las fibras músculares.. Figura 13. Posición del electrodo. No sobre o cerca del tendón de un músculo. -Como las fibras musculares mas o menos, las fibras musculares llegan a ser delgadas y numerosas, de tal forma que se puede ver reducida la amplitud de la señal EMG. También en esta región la dimensión física del músculo es considerablemente reducida dando esta dificultad propiamente a la localización del electrodo, y haciendo susceptible la señal a crosstalk por su proximidad a los músculos antagonistas.. No sobre el punto de motor. - Durante el último medio siglo se ha enseñado que para el propósito de hacer detección de la señal EMG superficial el electrodo debe localizarse sobre un punto de motor del músculo. El punto de motor es aquel punto en el músculo dónde la introducción de mínima corriente eléctrica causa un tirón perceptible sobre la superficie de las fibras musculares. Este punto normalmente, pero no siempre, corresponde a esa parte de la zona de inervación, en donde los músculos tienen una gran densidad nerviosa. Probablemente, los puntos motores han sido usados como acontecimientos importantes porque ellos eran identificables y promovidos como un punto importante a nivel anatómico. Desafortunadamente desde del punto de vista de la estabilidad de la señal, un punto motor proporciona el la peor ubicación para 31.

(33) IEM-II-03-17. detectar una señal EMG. En la región de un punto de motor, la acción de los potenciales viajan caudalosamente a lo largo de las fibras musculares, así la fase positiva y negativa de los potenciales de acción (detectada por la configuración del diferencial) será adicionada y substraída con diferencias menores de la fase que causan a la señal EMG resultante tener componentes altas de frecuencia. En el dominio de tiempo, la señal aparece como más dentada y con las crestas más afiladas. La pérdida de estabilidad ocurre del hecho que un desplazamiento menor (0.1mm) afectará las características de frecuencia de la señal. Un aporte importante sobre los puntos motores y las zonas de inervación. La mayoría de los músculos tienen múltiples zonas de inervación a través del músculo. Ellas pueden identificarse aplicando un estímulo eléctrico a la piel sobre la superficie del músculo. De lo contrario debe colocarse el electrodo en el medio del músculo entre el origen y el punto de la inserción. No en los bordes externos del músculo. - En esta región, el electrodo es susceptible a detectar señales de crosstalk de los músculos adyacentes. Hay un punto importante que no debe ser pasado por alto, analizado en [4]. Y es que la simple separación de los electrodos ya impone un filtro sobre la señal. Se ha detallado que la actividad mioeléctrica se propaga a una velocidad de entre v=1m/s y v=5m/s. También se ha escrito que una separación razonable de los electrodos es de entre los d=10 mm y los d=30 mm, electrodos que recogen la señal para una amplificación diferencial que elimina la señal común. El tiempo τ que tarda un impulso en llegar de un electrodo a otro es:. τ=. d v. Una señal senoidal periódica que tuviera la frecuencia f =. 1. tendría la propiedad τ de que un pico y el siguiente llegan simultáneamente al primer y al segundo electrodo respectivamente. Siendo el amplificador diferencial, la señal que se recoge en ambos puntos está en fase y es siempre idéntica, y por tanto rechazada. E igualmente son rechazados todos sus armónicos. Para el mejor de los casos para los datos dados, la frecuencia principal se maximiza si v= 5 m/s y d= 0,01 m (f=500 Hz). Así, si el rechazo al modo común del amplificador cumple bien su tarea, la señal perderá irremediablemente las componentes de frecuencia en 500Hz y 1000Hz. Pero el peor de los casos v= 1m/s y d= 0,03m; tiene la frecuencia de resonancia en 30Hz, y así se perderán los armónicos en 30Hz, 60Hz, 90Hz… Así que se tiene un filtro que daña la señal. Y aún con la separación de 1cm, la. 32.

(34) IEM-II-03-17. frecuencia de resonancia puede también 100Hz.. quedar en el indeseable punto de los. La respuesta del filtro es: H ( f ) = sen o(π. d ) v. En la figura se representa el caso d=v =1s. En la práctica se pudo comprobar que el filtro no actuaba de una manera tan dramática, posiblemente porque los electrodos distaban mucho de ser puntuales.. ¿Dónde debe ser puesto el electrodo de referencia?. - El electrodo de referencia (a veces llamado electrodo de tierra) es necesario para proporcionar un punto de referencia a la entrada diferencial del amplificador en el electrodo. Para este propósito, el electrodo de referencia debe ponerse tan lejos como sea posible y sobre un tejido eléctricamente neutral (una prominencia ósea). A menudo este arreglo es inoportuno porque la separación del electrodo que detecta la señal y el electrodo de referencia requieren dos alambres entre los electrodos y el amplificador. Es indispensable que el electrodo de referencia haga un muy buen contacto eléctrico con la piel. Por esta razón, el electrodo debe ser de2cm x 2cm. Si es más pequeño, el material debe ser altamente conductivo y debe tener propiedades adhesivas fuertes con que lo asegurarán a la piel, con una considerable estabilidad mecánica. Las geles eléctricamente conductivas son particularmente buenas para este propósito. A menudo, la interferencia o ruido, generado por la red eléctrica puede ser reducida y eliminada por una buena colocación del electrodo de referencia.. 3.3.7. Interferencias Si la señal se midiera con electrodos de superficie desechables, lo cual conlleva que los electrodos en un músculo recogen en menor o en mayor grado la señal de músculos adyacentes11. Podría pensarse que una manera de estimar si hay mucha o poca interferencia entre las señales de dos músculos es calcular el coeficiente de correlación cruzada, y fijado un umbral, decir si es mucha o poca.. 11. En la literatura inglesa esto se conoce como crosstalk. 33.