Algoritmo predictivo de la intención de agarres en una prótesis robótica de mano impresa en 3D

Abstract

Las prótesis mioeléctricas son prótesis eléctricas controladas por señales 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, señales de electromiografía registradas mediante dos sensores Myoware®, se extrajeron cuatro características de la señal de electromiografía para evaluadas en una red neuronal artificial, los resultados de las tres neuronas de salida se analizaron mediante un árbol de decisión, se realizó un algoritmo para accionar los servomotores mano robótica impresa en 3D. Ésta realizó los agarres de manzanas, pelotas, desarmadores y botellas de agua. 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.