Mano virtual movida por señales encefalográficas - EEG

Abstract

En los últimos años se han invertido muchos esfuerzos en el desarrollo de sistemas biónicos híbridos capaces de unir, vía interfaces naturales, el sistema nervioso humano con prótesis, o incluso máquinas robóticas externas, con el principal objetivo de recuperar las funciones motoras y sensoriales de pacientes con lesiones. Este proyecto de investigación tiene como reto la manipulación de una prótesis de mano en un ambiente virtual de simulación utilizando una interfaz natural basada en una BCI (Brain Computer Interface), lo cual debería plantear un nuevo paradigma para la manipulación de prótesis de mano. Para la manipulación de la prótesis de mano virtual se utiliza la información suministrada por las señales encefalográficas (EEG) captadas a partir de un casco Emotiv®. Este sistema cuenta con catorce electrodos repartidos sobre el cráneo del usuario, quien luego de una fase de entrenamiento puede producir órdenes sencillas a través del software del fabricante. La presente investigación presenta los resultados obtenidos hasta el momento, donde las señales encefalográficas del usuario logran mover una mano virtual construida en el computador (utilizando las herramientas de software libre Qt y VTK). Se espera que el usuario pueda entrenarse y reproducir en la mano virtual diversos agarres tales como el cilíndrico, el esférico y el tipo pinza. Los resultados muestran avances prometedores de esta nueva técnica, la cual se espera que pueda constituirse en una alternativa al tradicional manejo de prótesis de mano a partir de señales electromiográficas. Estas últimas, que son el método más utilizado para el manejo de este tipo de prótesis, tiene varios inconvenientes como la confusión en la correcta identificación de la intención de movimiento, y la degradación de la señal muscular en pacientes cuya lesión ocurrió hace mucho tiempo, inconvenientes estos que pueden ser solventados utilizando este tipo de interfaz natural. En la parte final del proyecto, se presentan los índices de desempeño de esta nueva técnica con el fin de evaluar rigurosamente su potencial como sistema de control para prótesis robóticas en pacientes con amputación de mano.

In recent years many efforts have been made in the development of hybrid bionic systems capable of binding, via natural interfaces, the human nervous system with prosthesis, or even with external robotic machines, with the main objective of recovering sensory and motor functions of patients with different injuries. The main objective of this research project is the manipulation of a prosthetic hand in a virtual simulation environment using a natural interface based on a BCI (Brain Computer Interface), which should propose a new paradigm for the manipulation of a prosthetic hand. The information provided by encephalographic (EEG) signals captured from an Emotiv ® headset is used for the manipulation of a virtual prosthesis hand. This headset has fourteen electrodes distributed over the skull of the user, who after a training phase can produce simple commands through the manufacturer’s software. This research presents the results obtained so far, where the user’s encephalographic signals move a virtual hand built in the computer (using free software tools as Qt and VTK). The user should to be able to practice and reproduce various grasps such as cylindrical, spherical and pincer grasp in the virtual hand. The results show promising developments of this new technique, which is expected to become an alternative to traditional management of hand prosthesis from electromyography signals. The latter, which is the most used method to handle this type of prosthesis, has several drawbacks such as the confusion on the correct identification of the intended movement, and muscle signal degradation in patients whose injury occurred a long time ago. These drawbacks can be solved using this type of natural interface. The performance indices of this new technique are presented at the end of this project in order to rigorously evaluate its potential as a control system for robotic prosthesis in hand amputees.