Algoritmo Predictivo De La Intención De Agarres En Una Prótesis Robótica De Mano Impresa En 3D

Abstract

Las prótesis mioeléctricas poseen un alto grado de rehabilitación a un mayor costo que las prótesis funcionales. La investigación se enfoca en comparar dos algoritmos red neuronal artificial para estimar la intención de movimiento de agarre cilíndrico, esférico y mano en reposo a partir de una señal de electromiografía y realizar el movimiento estimado en una prótesis robótica de mano impresa en 3D. Se utilizó el modelo de mano robótica de inmoov, el sensor Myoware® obtuvo las señales de electromiografía evaluadas en una red neuronal artificial, los resultados de salida se analizaron mediante un árbol de decisión, cuya salida acciona los servomotores mano robótica impresa en 3D. Los resultados muestran una especificidad del 95% y sensibilidad del 90% en la arquitectura de red neuronal seleccionada. Las pruebas se realizaron en sujetos sin amputación, los resultados marcan la pauta para integrar más movimientos que pueda realizar la prótesis robótica de mano. El objetivo de la presente investigación fue comparar dos algoritmos red neuronal artificial para estimar la intención de movimiento de agarre cilíndrico, esférico y mano en reposo a partir de una señal de electromiografía y realizar el movimiento estimado en una prótesis robótica de mano impresa en 3D. Las pruebas se realizaron en sujetos sin amputación.