Herramienta para la obtención de Patrones de Conectividad Cerebral en Pacientes con Deterioro Cognitivo

Las Enfermedades Neurodegenerativas son patologías crónicas que producen discapacidad física, intelectual y social, dependencia y disminución de la calidad de vida de la persona afectada y sus familiares, tiene significativa repercusión laboral y económica. Estas se definen como un grupo de padecimientos de origen en muchos casos desconocido y que tienen como atributo común el curso progresivo de los síntomas derivados del daño estructural y funcional de diferentes zonas del sistema nervioso. La Demencia o Trastorno Cognitivo, ocurre cuando el cerebro se afecta por una enfermedad o afección específica que causa deterioro cognitivo. La secuencia en el espectro de la demencia puede terminar en la forma más grave de la enfermedad. El deterioro cognitivo en muchos casos transita desde el leve, referido a una disminución de la función cognitiva mayor de lo esperado por la edad y al nivel de educación del individuo, pero sin interferir con sus actividades cotidianas. El diagnóstico temprano de la enfermedad y la asunción de tratamientos y sobre todo estilos de vida saludables, puede evitar o enlentecer el tránsito hacia la gravedad de la enfermedad y por ende mejorar la calidad de vida. Con el objetivo de contribuir a este propósito se diseñó una herramienta de software denominada Neuromap que permite obtener patrones de conectividad a partir de señales de EEG y realizar una prueba de profundidad de la demencia. De esta forma se enriquecen los instrumentos con que cuentan en la actualidad los especialistas de las ciencias médicas para obtener un mejor y más eficaz diagnóstico. La herramienta fue desarrollada en Matlab, utilizando herramientas de estudio del EEG

Control Strategy for Underactuated Multi-Fingered Robot Hand Movement Using Electromyography Signal with Wearable Myo Armband

The main goal of this research is to develop a control strategy for an underactuated robotic hand, based on surface electromyography (sEMG) signal obtained from a wireless Myo gesture armband, to distinguish six, several hand movements. The pattern recognition system is employed to analyze these gestures and consists of three main parts: segmentation, feature extraction, and classification. A series of 150 trials is carried out for each movement and it is established which was most suitable for electromyography signals that can be later used in recognition systems. A backpropagation neural network was used as a classifier. The architecture has a hidden network and six output layers. The number of neurons of the hidden network (20) was determined based on the performance in training progress. The proposed system is tested on datasets extracted from five healthy subjects. A great accuracy (94.94% correct assessment). between the experimentally values and those predicted by the artificial neural network (ANN) was achieved. In addition, kinematic analysis of the proposed underactuated hand has been carried out to verify the motion range of the joints. Simulations and experiments are carried out to verify the effectiveness of the proposed fingers mechanism and the hand prosthesis to generate grasp or postures

New approach for T-wave end detection on electrocardiogram: Performance in noisy conditions

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>The detection of T-wave end points on electrocardiogram (ECG) is a basic procedure for ECG processing and analysis. Several methods have been proposed and tested, featuring high accuracy and percentages of correct detection. Nevertheless, their performance in noisy conditions remains an open problem.</p> <p>Methods</p> <p>A new approach and algorithm for T-wave end location based on the computation of Trapezium's areas is proposed and validated (in terms of accuracy and repeatability), using signals from the Physionet QT Database. The performance of the proposed algorithm in noisy conditions has been tested and compared with one of the most used approaches for estimating the T-wave end point: the method based on the threshold on the first derivative.</p> <p>Results</p> <p>The results indicated that the proposed approach based on Trapezium's areas outperformed the baseline method with respect to accuracy and repeatability. Also, the proposed method is more robust to wideband noise.</p> <p>Conclusions</p> <p>The trapezium-based approach has a good performance in noisy conditions and does not rely on any empirical threshold. It is very adequate for use in scenarios where the levels of broadband noise are significant.</p

Perspective Chapter: Classification of Grasping Gestures for Robotic Hand Prostheses Using Deep Neural Networks

This research compares classification accuracy obtained with the classical classification techniques and the presented convolutional neural network for the recognition of hand gestures used in robotic prostheses for transradial amputees using surface electromyography (sEMG) signals. The first two classifiers are the most used in the literature: support vector machines (SVM) and artificial neural networks (ANN). A new convolutional neural network (CNN) architecture based on the AtzoriNet network is proposed to assess performance according to amputation-related variables. The results show that convolutional neural networks with a very simple architecture can produce accurate results comparable to the average classical classification methods and The performance it is compared with other CNN proposed by other authors. The performance of the CNN is evaluated with different metrics, providing good results compared to those proposed by other authors in the literature

Análisis comparativo entre de MAE y RNA en señales de EMG obtenidas para control de una prótesis mano robótica

En las últimas décadas, la industria de la robótica está evolucionando de manera exponencial y se pueden hacer robots&nbsp;humanoides, así como de poder realizar las funciones físicas de las personas. Desde este punto de vista, las manos robóticas son vitales para&nbsp;muchas personas que padecen bien sea de una amputación o de alguna enfermedad. El objetivo principal de esta investigación fue clasificar las&nbsp;señales de Electromiografía (EMG) recibidas del brazo humano de personas sanas y luego realizar la aplicación manual con mano robótica en un&nbsp;entorno virtual. Esto es muy importante para comprender y clasificar la estructura geométrica del objeto contenido en aplicaciones de mano&nbsp;robótica. Se investigó el tiempo de clasificación y la relación de precisión entre las Redes Neuronales Artificiales (RNA) y las Maquinas de&nbsp;Aprendizaje Extremo (MAE) utilizados para esta clasificación. Para ello, se extrajeron 10 características y las clasificaciones se probaron&nbsp;utilizando RNA y MAE. Los resultados de clasificación exitosos obtenidos se compararon entre sí y se aplicaron a una mano robótica virtual&nbsp;utilizando el programa V-Rep

Diseño e implementación de una prótesis de mano robótica antropomórfica subactuada

El proyecto de investigación es orientado a construir un prototipo de mano robótica subactuada antropomórfica, la cual fue diseñada empleando Solidwork para plasmar cada una de las fracciones mecánicas de la mano como son la palma, la muñeca y las falanges entre otras, que permitiera efectuar distintos modelos de posturas, agarre o movimientos semejantes al de una mano humana. Así mismo, se ha desarrollado una interfaz entre LabView y Arduino para realizar el control de los cinco (5) servos que forman el mecanismo subactuado, logrando movimientos de las falanges mediante la rotación en su eje los cuales cuentan con tendones como mecanismo de transmisión para realizar las diferentes posturas de agarre o posturas planteadas. El articulo describe la obtención de los parámetros de Denavit-Hartenberg del prototipo de prótesis robótica mediante los cuales se implementa en el software Labview como interfaz de usuario. Se desarrolla el hardware mediante el cual se controlan los servos por intermedio del microcontrolador ATmega32U4. Por último, se implementan diferentes posturas de agarre de objetos similar a las posturas realizadas por la mano humana

Aplicación de la corrección de artefactos en el electroencefalograma para el monitoreo del estado anestésico

OBJECTIVE: To propose a method based on empirical mode decomposition (EMD) algorithm for the correction of eye and cardiac artifacts presents in the electroencephalogram (EEG).METHODS: For the artifact correction partial reconstruction of signal were apply the discarding all those components that may contain artifact information. After the proposed correction method is evaluated using artificially contaminated EEG signals. Similitude and correlation criteria were applied between the method outcomes and the original EEG. Finally correction method was incorporated into an anesthesia monitoring system. To evaluate the system outcomes enhancement, these were compares before and after apply the artifact correction.RESULTS: EEG artifact correction method outcomes preserve overall analyzed records a correlation of 89.7 % and medium similitude value of 0.75 compared the original EEG. The anesthesia monitoring system shows an enhancement of 27.4 % after apply artifact correction. Demonstrating, the superior performance of the anesthetic monitoring proposed methods after artifacts correction.CONCLUSIONS: The EEG has become one of the most used method in the surgical practice for to quantify the anesthetic depth. But the accuracy of diagnosis made from this signal can be compromised by the appearance of artifacts in the EEG record. Ocular and cardiac artifacts are most frequent and problematic.OBJETIVO: Proponer un método basado en el algoritmo de descomposición en modos empíricos para la corrección de los artefactos oculares y cardiacos presentes en el electroencefalograma (EEG).MÉTODOS: Para la corrección de artefactos fue aplicada la reconstrucción parcial dela señal, descartando todos los componentes que pudieran contener información de los artefactos. Luego el método de corrección propuesto es evaluado usando señales de EEG contaminadas artificialmente. Se calcularon los criterios de similitud y corrección entre las salidas del método y el EEG original. Finalmente el método de corrección propuesto fue incorporado a un sistema de monitoreo de anestesia. Para evaluar la mejoría de los resultados del sistema de monitoreo las salidas de este fueron comparadas antes y después de aplicar la corrección de artefactos.RESULTADOS: Las salidas del método de corrección de artefactos en el EEG conservaron una correlación de un 89,7 % entre todas las señales analizadas y un valor medio de similitud de 0,75 comparados con el EEG original. El sistema de monitoreo de anestesia mostró una mejoría de 27,4 % después de aplicar la corrección de los artefactos. Demostrando, el superior desempeño del método de monitoreo de profundidad anestésica propuesto después de realizar la corrección de artefactos.CONCLUSIONES: El EEG se ha convertido en uno de los métodos más usados en la práctica quirúrgica para cuantificar la profundidad anestésica. Pero la exactitud del diagnóstico realizado a partir de esta señal puede verse comprometido por la aparición de artefactos en el registro de EEG. Los artefactos oculares y cardiacos son los más frecuentes y problemáticos

Análisis comparativo entre de MAE y RNA en señales de EMG obtenidas para control de una prótesis mano robótica

En las últimas décadas, la industria de la robótica está evolucionando de manera exponencial y se pueden hacer robots&nbsp;humanoides, así como de poder realizar las funciones físicas de las personas. Desde este punto de vista, las manos robóticas son vitales para&nbsp;muchas personas que padecen bien sea de una amputación o de alguna enfermedad. El objetivo principal de esta investigación fue clasificar las&nbsp;señales de Electromiografía (EMG) recibidas del brazo humano de personas sanas y luego realizar la aplicación manual con mano robótica en un&nbsp;entorno virtual. Esto es muy importante para comprender y clasificar la estructura geométrica del objeto contenido en aplicaciones de mano&nbsp;robótica. Se investigó el tiempo de clasificación y la relación de precisión entre las Redes Neuronales Artificiales (RNA) y las Maquinas de&nbsp;Aprendizaje Extremo (MAE) utilizados para esta clasificación. Para ello, se extrajeron 10 características y las clasificaciones se probaron&nbsp;utilizando RNA y MAE. Los resultados de clasificación exitosos obtenidos se compararon entre sí y se aplicaron a una mano robótica virtual&nbsp;utilizando el programa V-Rep