Ponente
Descripción
Dispositivo Móvil Para Registro De Señales Electromiográficas Usando Servicios Web.
Kevin López Jiménez*,1, Marciano Vargas Treviño1, Patricia Batres Mendoza1, Erick Israel Guerra Hernández1, Jaime Gutiérrez Gutiérrez2, José Luis Cano Pérez2, Abraham Martínez Helmes3, Guillermina Vivar Estudillo1, José María Rodríguez Lelis4.
1 Laboratorio de Inteligencia Artificial, Robótica y Control (LIARC). Facultad de Sistemas Biológicos e Innovación Tecnológica. Universidad Autónoma “Benito Juárez” de Oaxaca.
2 Laboratorio de Óptica (LO). Facultad de Sistemas Biológicos e Innovación Tecnológica. Universidad Autónoma “Benito Juárez” de Oaxaca.
3 Facultad de Contaduría y Administración. Universidad Autónoma “Benito Juárez” de Oaxaca.
4 Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico del Tecnológico Nacional de México.
Palabras clave. Servicios Web, Sistemas Embebidos, Electromiografía, Rehabilitación.
Introducción y objetivos. La rehabilitación asistida por tecnologías emergentes se ha convertido en una herramienta clave para mejorar la calidad de vida de personas con condiciones neuromusculares, como la hemiplejia. El uso de señales electromiográficas (EMG) permite monitorear la actividad muscular en tiempo real, ofreciendo información útil para evaluar y personalizar las terapias. El presente trabajo tiene como objetivo el diseño de un dispositivo móvil para el monitoreo de la rehabilitación del miembro superior, implementado sobre una Raspberry Pi. Este sistema utiliza señales EMG captadas con el brazalete Myo Armband ©, integradas a través de servicios web y Bluetooth.
Metodología. Se desarrolló un sistema de monitoreo de rehabilitación interactiva, utilizando una Raspberry Pi como plataforma embebida, conectada mediante el protocolo Bluetooth Low Energy (BLE) al brazalete Myo Armband ©, el cual, contiene 8 sensores de grado médico, acelerómetro y giroscopio. El procesamiento, visualización y almacenamiento de la información se realiza mediante el lenguaje de programación Python, Flask y WebSocket para comunicación en tiempo real. El entorno virtual incluye actividades de rehabilitación, los cuales responden a las señales EMG captadas del usuario. Al finalizar cada sesión, se guarda la información de trayectoria y actividad muscular.
Resultados. Se logró un control intuitivo, basado en los movimientos realizados por el usuario y registro de señales EMG obtenidas del brazo, permitiendo una rehabilitación personalizada.
Conclusiones. El uso de la tecnología del brazalete Myo Armband tiene potencial como interfaz háptica y como base para el diseño de terapias asistidas por computadora en ambientes virtuales, para la rehabilitación de pacientes con hemiplejia y lesiones musculares, permitiendo prevenir, monitorear y diagnosticar grados de lesión mediante mediciones de señales EMG.
