[ESPAÑOL]
La apoplejía o el accidente cerebrovascular (ACV) y la lesión medular son algunas de las causas que ocasionan trastornos motores en personas, debido al daño asociado al sistema nervioso. Dicho daño conlleva un considerable descenso en su calidad de vida, ya que las lesiones ocasionadas suelen interrumpir las vías sensoriales y motoras, conduciendo a una marcha patológica permanente y a un deterioro de la deambulación independiente. Recientemente, han aparecido diversos exoesqueletos robóticos con el fin de ser utilizados en terapias de rehabilitación. El uso de este tipo de dispositivos asociados a interfaces cerebro-máquina (BMI), que decodifican las señales electroencefalográficas (EEG) de la paciente para interpretar los comandos de movimiento, puede mejorar la neuroplasticidad neuronal en las terapias de rehabilitación. Sin embargo, todavía existen dos inconvenientes para su aplicación de forma extendida. En primer lugar, es preciso que los algoritmos de control mejoren su precisión, lo que aboga por desarrollar nuevos algoritmos que permitan BMIs más robustas y fiables. En segundo lugar, dichos dispositivos robóticos tienen un alto coste económico, desde unos 70.000€ hasta 200.000€, según modelo y propiedades, lo que dificulta su implantación, siendo necesaria la búsqueda de alternativas de inferior coste.
La Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital de la Generalitat Valenciana ha concedido el proyecto «Desarrollo de nuevas interfaces cerebro-máquina para la rehabilitación de miembro inferior» a Brain-Machine Interface Systems Lab. La duración del mismo se extiende hasta el 31 de diciembre de 2020 y su investigador principal es Mario Ortiz García.
En esta nueva investigación se pretende desarrollar una BMI híbrida que amplíe los modelos anteriores basados en imaginación motora al combinarlos con los niveles de atención del usuario. Para ello, y con el fin de validar la precisión de la BMI a desarrollar, es necesario llevar a cabo su adaptación y prueba en tiempo real («online»), tanto con exoesqueletos de miembro inferior, como en entornos de realidad virtual asociados a una cinta andadora.
Una BMI de este tipo permitiría mejorar la implicación cognitiva de pacientes durante las tareas de rehabilitación, al mismo tiempo que mejoran su neuro-plasticidad, redundando todo ello en una mejora del proceso de rehabilitación. La comparación de los resultados obtenidos para una BMI, trabajando en combinación con un entorno virtual y una cinta andadora, servirán para validar este tipo de BMI como una aproximación viable de bajo coste respecto a la utilización de exoesqueletos robóticos.
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[ENGLISH]
Stroke, cerebrovascular accidents and spinal cord injuries are some of the causes of motor impairment associated with the neural system. These disabilities carry out a lower life quality for non able-bodied people, due to the interruption of the sensory and motor connections, and a deficient gait capability. Recently, there have appeared new exoskeletons to be used in rehabilitation therapies. The use of these robotic systems in combination of brain-machine interfaces (BMI), which decode the gait will of the patient through the analysis of his electroencephalographic (EEG) signals, can help the rehabilitation therapies due to the improvement in neural plasticity. However, there are still difficulties for its extended use. First, algorithms need to improve their accuracy which makes necessary the development of more robust and reliable ones. Second, these robotic devices have usually a high cost, over 60.000€, making necessary the look for alternative options at a lower cost.
The Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital of the Generalitat Valenciana has granted the project «Development of new brain-machine interfaces for lower-limb rehabilitation» to Brain-Machine Interface Systems Lab. Its duration lasts until December 31, 2020 and its main researcher is Mario Ortiz García.
This new project will develop a new hybrid BMI that will improve previous researches based in motor imagery combining the attention level to gait of the user. The developed BMI will work in real-time with lower-limb exoskeletons and in virtual reality environments associated with a treadmill.
This BMI will improve the cognitive implication of impaired people improving the neural plasticity in future rehabilitation therapies. The comparison of the results with the ones using a virtual reality environment with a treadmill will allow to validate this alternative approach as a lower cost possibility.
