Robot Biocooperativo con Modulación Háptica para Tareas de Neurorehabilitación de los Miembros Superiores

Handle

https://riunet.upv.es/handle/10251/144529

Cita bibliográfica

Rodriguez-Guerrero, C.; Fraile, J.; Pérez-Turiel, J.; Rivera Farina, P. (2011). Robot Biocooperativo con Modulación Háptica para Tareas de Neurorehabilitación de los Miembros Superiores. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 8(2):63-70. https://doi.org/10.1016/S1697-7912(11)70027-9

Titulación

Resumen

[ES] Los robots biocooperativos pueden mejorar las terapias tradicionales de rehabilitación proporcionando al paciente la asistencia adecuada en el instante adecuado. Distintos pacientes necesitan diferentes niveles de asistencia por parte del robot. Por ello, es muy interesante poder analizar el estado del paciente para, a partir de este análisis, determinar el grado de asistencia que el robot de rehabilitación debe proporcionarle.En este artículo se presenta un novedoso método de rehabilitación para pacientes con discapacidad en los miembros superiores, que incluye las señales fisiológicas del paciente en el lazo de realimentación del control del robot de rehabilitación. Esto permite que el robot se “adapte” a las necesidades de cada paciente, regulando dinámicamente la cantidad de asistencia/resistencia de cada terapia, en función de los valores de las señales fisiológicas del paciente, que se miden y procesan “on-line”, mientras el paciente ejecuta las actividades de rehabilitación asistido por el robot. De esta forma, se conjuga la intensidad de la terapia con el estado de salud del paciente, pudiendo detectar y corregir (variando la intensidad de la actividad realizada), situaciones de estrés y ansiedad en el paciente, que podrían comprometer el resultado del programa de rehabilitación planificado.


[EN] Biocooperative augmented robots can enhance rehabilitation therapies by giving the correct assistance to the patient at the correct time. Since different patients may benefit from different levels of assistance or resistance at a given time, predicting when a person enters in an undesired psychophysiological state can provide an intelligent system with important information about when to adpat interaction. This work presents a subject centered approach method that includes the human into the loop by using physiological feedback techniques. This gives the rehabilitation robot the ability to adapt to several different patients, and maintain the therapy as intensive as possible without compromising patient health, or letting the individual get stressed which would result in a decay of the overall performance. We present here a novel subject centered approach method that includes the human into the loop by using novel biocooperation techniques, which let the rehabilitation robot changes its apparent dynamic parameters, by gathering, recording and processing several physiological data online at rehabilitation time, allowing for more intensive rehabilitation tasks, and possibly stimulate active participation by the patient.

Fuente

Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial issn: 1697-7912

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