Integration of a BCI system for the control of the T-FLEX Ankle Exoskeleton (2021)
El accidente cerebrovascular es una de las principales causas de discapacidad motora y cognitiva en el mundo. A pesar de la existencia de diversas terapias convencionales que buscan maximizar la recuperación de los pacientes, las Interfaces Cerebro-Computadora (BCI) son herramientas para integrar el sistema nervioso central en el proceso de rehabilitación para potenciar la recuperación. Las tecnologías basadas en la adquisición de señales EEG buscan complementar las terapias existentes con exoesqueletos presentan un enorme potencial. T-FLEX es una órtesis de tobillo activa que ha demostrado su eficacia en la recuperación de pacientes con discapacidad en el miembro inferior. Este proyecto presenta la integración preliminar de T-FLEX y un sistema BCI basado en señales EEG con validación en pacientes ACV. Inicialmente, se implementó un estado del arte basado en principios de Imaginación Motor (MI), específicamente en la Sincronización Relacionada con Eventos (ERS) de la banda de frecuencia beta de la zona central de la corteza cerebral. En este sentido, se diseñó un servidor local, que funcionó como puente de comunicación entre el BCI diseñado y el dispositivo T-FLEX utilizando diferentes protocolos de envío de datos. En el estudio experimental, se analizó el sistema BCI con cinco pacientes post-ACV con estímulos externos que facilitan la generación de IM. Estos fueron visuales y visuales con estímulos táctiles. Se encontraron diferencias significativas en la precisión, lo que concluyó con una mayor precisión en la capacidad del BCI para detectar IM con estimulación visual y táctil con un aumento del 13,3% al 20%. Se encontraron diferencias significativas en la Densidad Espectral de Potencia (PSD) relacionadas con las pruebas realizadas con estimulación visual y táctil en los canales Cz, C2 y Cpz vs el modo de terapia del dispositivo T-FLEX, en el que no se requirió que el paciente generar MI. De igual forma, se evaluó la percepción subjetiva de los pacientes mediante un cuestionario QUEST 2.0. Los resultados mostraron que la integración preliminar de esta tecnología es viable para futuros estudios a mediano y largo plazo