Brain-machine interfaces for motor rehabilitation and restoration after spinal cord injury
- Autores: Eduardo López Larraz
- Directores de la Tesis: Javier Mínguez Zafra (dir. tes.), Luis Montesano (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Zaragoza ( España ) en 2015
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Luis Enrique Montano Gella (presid.), Antonio Oliviero (secret.), Rüdiger Rupp (voc.)
- Materias:
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- Resumen
Las patologías del sistema nervioso central (SNC), como el ictus o la lesión medular (LM), pueden producir una parálisis permanente. Los recientes avances en medicina han contribuido a reducir la mortalidad de estas patologías, lo que ha resultado en un incremento significativo del número de pacientes con disfunción motora. Para estos pacientes, hay una gran necesidad de mejorar las actuales terapias de rehabilitación para ayudarles a alcanzar un mayor nivel de recuperación. Además, para aquellos pacientes que han alcanzado el nivel máximo de recuperación, la mejora de las ayudas técnicas usadas para compensar la función motora perdida podrían mejorar su independencia funcional.
En esta línea, la tecnología se ha planteado como un elemento importante para mejorar tanto la rehabilitación como la restauración motora en estos pacientes. Más específicamente, los interfaces cerebro-máquina (BMI, por sus siglas en inglés) ha surgido como una opción para controlar dispositivos para rehabilitación o restauración del movimiento. Las BMI consisten en la adquisición de las señales cerebrales, su procesado para traducirlas en órdenes informáticas, y el uso de esas órdenes para controlar dispositivos externos, como un ordenador, un robot o una prótesis. El uso de tecnología no invasiva, como el electroencefalograma (EEG), para medir información cerebral ha ganado importancia en los últimos años debido a su precio relatívamente bajo, su portabilidad y su buena resolución temporal. La actividad neuronal generada en el cerebro durante tareas motoras (e.g., ejecución de movimiento, imaginación de movimiento, o intento de movimiento) puede ser decodificada y usada como un sistema de control natural para dispositivos como prótesis y ortesis que movilicen los miembros paralizados. Esto podría tener efectos beneficiosos en la rehabilitación, por los principios de aprendizaje de Hebb, y también proveería un mecanismo de control fácil e intuitivo para los dispositivos de restauración motora.
Esta tesis desarrolla sistemas de interfaz cerebro-máquina para rehabilitación y restauración motora, poniendo el foco en los pacientes con lesión medular. Para aquellos pacientes con lesiones incompletas, se proponen sistemas de rehabilitación, ya que las (en algunos casos, escasas) conexiones nerviosas que mantienen podrían ser suficientes para producir neuroplasticidad. Para pacientes con lesiones completas, se proponen sistemas de restauración de movimiento para asistirles en su estado crónico. Se presentan cinco estudios que enfocan el problema desde tres líneas de trabajo.
En primer lugar, el análisis de la información neuronal relacionada con el movimiento, con el fin de desarrollar herramientas de ingeniería capaces de decodificar dicha información en el electroencefalograma. El primer estudio investiga el uso de un BMI para anticipar la intención de movimiento de siete movimientos analíticos distintos. Mediante dos experimentos, uno con sujetos sanos y uno con pacientes de LM, la viabilidad del sistema BMI propuesto es demostrada para anticipar movimientos ejecutados con las tres articulaciones del brazo, y también para anticipar el intento de movimiento con un miembro paralizado en los pacientes de LM. Además, el sistema propuesto es completamente automatizado, y combina características de actividad oscilatoria rítmica (esto es, la desincronización de ritmos sensorimotores) y de componentes de baja frecuencia (esto es, potenciales corticales relacionados con el movimiento).
En segundo lugar, la viabilidad del sistema BMI es evaluada para escenarios de rehabilitación en bucle cerrado para pacientes con LM incompleta. Se proponen dos estudios: uno para la rehabilitación del miembro superior y otro para miembro inferior. Para miembro superior se propone una intervención piloto de rehabilitación que combina el uso de retroalimentación basada en estimulación eléctrica y realidad virtual, comandada por la intención de los pacientes de cerrar su mano. Para miembro inferior se ha realizado un estudio preliminar para validar la aplicabilidad del sistema BMI para controlar un exoesqueleto para rehabilitación de la marcha.
La tercera línea de trabajo presentada en esta tesis se basa en el estudio de la reorganización cortical asociada a la lesión medular completa. Una de las mayores dificultades para la implantación de tecnología BMI en la población de LM crónica es la reorganización cerebral que experimentan estos pacientes, la cual puede producir una ausencia total de activación cerebral durante el intento de movimiento. Por tanto, se ha propuesto un primer estudio para caracterizar la reorganización cerebral que acompaña la LM completa, midiendo las relaciones entre la evolución de la actividad cerebral y la progresión clínica de los pacientes. Posteriormente, se propone una novedosa intervención para restaurar la actividad cerebral motora perdida, mediante un entrenamiento de neurofeedback con una tarea no relacionada con el movimiento.
