medigraphic.com
ISSN 1727-897X (Digital)

2019, Número 5

<< Anterior Siguiente >>

Medisur 2019; 17 (5)


Diseño de sistema para controlar una silla de ruedas mediante señales eléctricas cerebrales

Freire CF, Chadrina O, Maila AE, Drozdov V

Idioma: Español
Referencias bibliográficas: 13
Paginas: 650-663
Archivo PDF: 713.04 Kb.


RESUMEN

Fundamento: Las personas con lesiones de la médula espinal pueden presentar parálisis muscular e imposibilidad para realizar movimientos de diferentes partes del cuerpo, en dependencia del nivel de la lesión. En la actualidad, es posible utilizar las corrientes eléctricas generadas en la superficie del cráneo, producto de la actividad cerebral, para mover una silla de ruedas eléctrica, de manera que disminuye la dependencia de esos pacientes.
Objetivo: describir el diseño de un sistema para controlar una silla de ruedas, mediante señales eléctricas cerebrales de un paciente con paraplejía.
Métodos: estudio de innovación tecnológica, realizado en la Universidad Tecnológica Equinoccial del Ecuador. La aplicación software para detectar las ondas cerebrales se desarrolló en la plataforma LabVIEW, mediante bibliotecas de vínculos dinámicos (edk.dll) de Emotiv y librerías de Arduino. Las señales de electroencefalografía generadas por el usuario (emoción, participación/aburrimiento, frustración y meditación) fueron observadas y medidas usando un waveform. La prueba del sistema se realizó con un paciente de 40 años de edad, con paraplejía espástica causada por una fractura en la columna vertebral.
Resultados: se obtuvo un índice de efectividad mayor del 85 %. El índice de carga de trabajo obtenido fue de un 60,33 %, con índices de cargas individuales relevantes: demanda mental con 22,67 % y rendimiento con un 30%.
Conclusión: el desempeño del sistema descrito resultó adecuado para la movilidad del prototipo de silla de ruedas.


REFERENCIAS (EN ESTE ARTÍCULO)

  1. Bisaz R, Travaglia A, Alberini CM. The neurobiological bases of memory formation: from physiological conditions to psychopathology. Psychopathology. 2014;47(6):347-56.

  2. World Health Organization. International Perspectives on Spinal Cord Injury [Internet]. Washington, D.C: OPS; 2013 [citado 15/03/2019]. Disponible en: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/94190/9789241564663_eng.pdf?sequence=1.

  3. Orejuela JF, Rodríguez S, Ramírez GL. Self-Help Devices for Quadriplegic Population: A Systematic Literature Review. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2019;27(4):692-701.

  4. Consejo Nacional para la Igualdad de Discapacidades. Estadísticas de discapacidad [Internet]. Ecuador: CONADIS; 2019 [citado 15/03/2019]. Disponible en: https://www.consejodiscapacidades.gob.ec/estadisticas-de-discapacidad/.

  5. Post MWM, van Leeuwen CMC. Psychosocial issues in spinal cord injury: a review. Spinal Cord. 2012;50(5):382-9.

  6. Al-qaysi ZT, Zaidan BB, Zaidan AA, Suzani MS. A review of disability EEG based wheelchair control system: Coherent taxonomy, open challenges and recommendations. Comput Methods Programs Biomed. 2018;164:221-37.

  7. Hart GS. NASA Task Load Index (TLX). Volume 1.0; Paper and Pencil Package [Internet]. United States: NASA Ames Research Center; 1982 [citado 10/04/2019]. Disponible en: https://ntrs.nasa.gov/search.jsp?R=20000021488.

  8. Novo C, Chacón L, Barradas JA. Mapeo electroencefalográfico y neurofeedback. En: Guevara MA. Aproximaciones al estudio de la neurociencia del comportamiento [Internet]. Ciudad de México: Universidad Autónoma Metropolitana; 2010 [citado 21/01/2019]. Disponible en: https://www.academia.edu/16275937/Mapeo_Electroencefalográfico_y_Neurofeedback.

  9. Koudelková Z, Strmiska M. Introduction to the Identification of Brain Waves Based on Their Frequency. MATEC Web of Conferences [revista en Internet]. 2018 [citado 21/01/2019];210:[aprox. 8p]. Disponible en: https://www.matec-conferences.org/articles/matecconf/pdf/2018/69/matecconf_cscc2018_05012.pdf.

  10. Olejniczak P. Neurophysiologic Basis of EEG. J Clin Neurophysiol. 2006;23(3):186-9.

  11. Guin A, Bikash Baishya B. Brain Controlled Wheelchair using LabVIEW [Internet]. Tamil Nadu: SRM Institute of Science and Technology; 2013 [citado 21/01/2019]. Disponible en: https://www.pantechsolutions.net/blog/wp-content/uploads/2017/10/Brain-controlled-wheel-chair-using-Labview.pdf.

  12. Sinha U, Hegde K. Mind Controlled Wheelchair. IJCTA [revista en Internet]. 2016 [citado 20/05/2019];9(39):[aprox. 20p]. Disponible en: https://www.pantechsolutions.net/blog/wp-content/uploads/2017/10/Brain-controlled-wheel-chair.pdf.

  13. Pantech Solutions. Brain controlled wheel chair [Internet]. Chennai: Pantech solutions; 2017 [citado 21/01/2019]. Disponible en: https://www.pantechsolutions.net/brain-controlled-wheel-chair.




2020     |     www.medigraphic.com