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Inventan un robot que reduce las convulsiones causadas por el Parkinson

Su gran ventaja radica en que es capaz de distinguir si una persona quiere ejecutar movimientos voluntarios.

Sinc
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Su gran ventaja radica en que es capaz de distinguir si una persona quiere ejecutar movimientos voluntarios.
Sensores en el brazo de un paciente | CSIC

El Premio Joven Investigador Juan López de Peñalver de la Real Academia de Ingeniería (RAI) ha recaído este año en Eduardo Rocón, doctor en Ingeniería Industrial por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), por su contribución en el terreno de las neuroprótesis robóticas.

En 2011, Rocón -cuyas grandes líneas de investigación son la neurofisiología, la biomecánica y la interacción física y cognitiva hombre-máquina- desarrolló, junto a colegas de Bélgica,Italia, Dinamarca y España, una neuroprótesis que reduce las convulsiones causadas por el Parkinson y otras enfermedades neurológicas. Según Sinc, su gran ventaja radica en que es capaz de distinguir si una persona quiere ejecutar movimientos voluntarios, de modo que si, por ejemplo, alza un vaso con intención de beber, estabiliza el brazo para facilitar la acción.

Cómo funciona

Un sistema de estimulación eléctrica funcional -Functional Electrical Stimulation, FES- se encarga de generar corrientes eléctricas en el miembro afectado para reducir las convulsiones. Todo ello sin afectar a la funcionalidad de los movimientos voluntarios, pues el sistema estimula de manera selectiva los músculos involucrados en la realización de una tarea motora afectados por el temblor.

El dispositivo final integra todos los componentes en un textil adaptado a la forma del brazo, con una matriz de electrodos cosida en su interior, para atender las demandas de los potenciales usuarios en términos estéticos y de uso. La posibilidad de una estimulación selectiva mediante una matriz de electrodos permite resultados más satisfactorios, al reducir la fatiga y el posible malestar generados por la estimulación eléctrica.

En esencia, el sistema consiste en un conjunto de sensores capaces de medir toda la cadena de generación de movimiento, desde el origen de la orden en el cerebro hasta su ejecución y, a través de esta información, generar las acciones para suprimir el temblor del paciente.

La línea de investigación definida por este trabajo contribuye al desarrollo de la próxima generación de robots para la rehabilitación y asistencia de personas mayores y discapacitadas.

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