Influencia del exoesqueleto de miembro inferior en señales eeg

• M. Rodríguez-Ugarte ^[1] ; E. Iáñez ^[1] ; M. Ortiz ^[1] ; J. M. Cano ^[1] ; J. A. Flores ^[1] ; J. M. Azorín ^[1]
  1. [1] Universidad Miguel Hernández de Elche

     Universidad Miguel Hernández de Elche

     Elche, España

     
• Localización: XXXIX Jornadas de Automática: actas. Badajoz, 5-7 de septiembre de 2018 / coord. por Inés Tejado Balsera, Emiliano Pérez Hernández, Antonio José Calderón Godoy, Isaías González Pérez, María Pilar Merchán García, Jesús Salvador Lozano Rogado, Santiago Salamanca Miño, Blas Manuel Vinagre Jara, 2018, ISBN 978-84-9749-756-5, págs. 28-33
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Lower limb exoeskeleton influence on eeg signals
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    El accidente cerebrovascular (ACV) es una de las principales causas en el mundo que provoca discapacidad. Por ello, la comunidad científca está investigando la manera de ayudar a los afectados de ACV. Este trabajo utiliza las interfaces cerebro-máquina (BMI) y un exoesqueleto de miembro inferior para mejorar el proceso de rehabilitación de dichas personas. De esta manera, el futuro paciente, estará más involucrado en su terapia de rehabilitación. El objetivo de este trabajo es estudiar si el ruido que general el movimiento del exoesqueleto afecta al EEG de las señales adquiridas del usuario y por ende verse influenciado en el desempeño de la BMI. Se ha realizado un estudio del espectro de la potencia de las señales utilizando la Transformada rápida de Fourier. Los resultados indican que dicho movimiento, no genera una diferencia significativa en la potencia obtenida de los electrodos seleccionados. Sin embargo, un grupo de electrodos en el área occipital sí que presentaba diferencias significativas. En el futuro, se tendrá en cuenta dicha información cuando se utilice esta tecnología con personas que han sufrido un ACV.

  • English

    Cerebrovascular accident (CVA) or stroke is one of the most common causes in the world which provokes motor impairment. For this reason, the scientific community is investigating ways to help those affected by stroke. This work uses brain-machine interfaces (BMI) and lower limb exoskeleton technologies to improve the rehabilitation process of CVA patients.In this way, the future patient, will be more involved in his/her rehabilitation therapy. The aim of this work is to study if the generated noise by the exoskeleton affects the EEG signals of the user and therefore, the performance of the BMI can be influenced by it. A power spectrum study of the EEG signals using Fast Fourier Transform was performed.Results show that the movement of the exoskeleton does not produce a significant difference in the power obtained of the selected electrodes. However, a group of electrodes in the occippital area do present significant differences. In the future, we will take this information into account when we use this technology with people that have suffered a CVA.