Análisis de señales de electromiografía superficial para la caracterización de cambios musculares en pacientes con Sarcopenia

Abstract

[ES] La Sarcopenia es una enfermedad crónica que afecta principalmente a los grupos de avanzada edad, y que se caracteriza por la pérdida progresiva de masa muscular, fuerza muscular y un bajo rendimiento físico como resultado de diversos mecanismos fisiopatológicos. Tanto el diagnóstico como el tratamiento de la Sarcopenia se siguen investigando hoy, ya que la mayoría de las técnicas existentes para ello se basan en enfoques multimodales no específicos. Su definición clínica no fue consensuada hasta el año 2009, lo que permitió determinar los parámetros inherentes a la enfermedad. Esto convierte a la Sarcopenia, gracias a las técnicas de diagnóstico actuales, en una patología con un alto potencial de ser estudiada en los próximos años. Este trabajo se enfoca dentro del marco del proyecto iSARC-GENETICS, desarrollado por el Centro de Investigación e Innovación de Bioingeniería (Ci2B) de la Universitat Politècnica de València en colaboración con la empresa DAWAKO MEDTECH S.L., con la empresa SABARTECH S.L. y con el centro de investigación CoMMLab de la Universitat de València. Dicho proyecto consiste en el desarrollo de la primera plataforma inteligente para detección temprana, ayuda al diagnóstico y seguimiento de la Sarcopenia mediante la implementación de un dispositivo vestible (wearable) y un software integrado basado en Inteligencia Artificial (IA) para detección temprana y monitorización remota continuada de los pacientes. Dentro de este dispositivo se incluye la adquisición de señales de electromiografía superficial (sEMG), tarea a la que se circunscribe la investigación del Ci2B. En el presente trabajo se pueden enumerar dos fases consecutivas. En una primera fase se definirán los circuitos electrónicos del sistema a desarrollar, se implementará y se validará el dispositivo. Dicho dispositivo consistirá en una pernera con electrodos de sEMG integrados y capacidad de envío de señales a un dispositivo externo mediante bluetooth. En una segunda fase se llevará a cabo el procesamiento de señal, a partir de una base de datos registrada con la técnica anterior, y formada por sujetos jóvenes. Se compararán los resultados obtenidos con una base de datos de mayores sarcopénicos y no sarcopénicos adquirida por DAWAKO, con el fin de identificar los cambios musculares producidos por la enfermedad. Las señales obtenidas de cada grupo sobre distintos grupos músculos de la pierna serán comparadas entre sí mediante distintos parámetros de correlación.

[EN] Sarcopenia is a chronic disease that mainly affects the elderly, and it is characterized by progressive loss of muscle mass, muscle strength and poor physical performance as the result of various pathophysiological mechanisms. Both the diagnosis and treatment of sarcopenia are still under investigation nowadays, as most of the existing techniques for this purpose are based on non-specific multimodal approaches. Its clinical definition was not agreed upon until 2009, which made it possible to set the specific parameters of the disease. This converts Sarcopenia, thanks to current diagnostic techniques, in a pathology with a high potential to be studied in the coming years. This work is encompassed within the framework of the iSARC-GENETICS project, developed by the Center for Bioengineering Research and Innovation (Ci2B) of the Universitat Politècnica de València in collaboration with the company DAWAKO MEDTECH S.L., with the company SABARTECH S.L. and with the research center CoMMLab of the Universitat de València. This project consists of the development of the first intelligent platform for early detection, diagnosis and monitoring of Sarcopenia through the implementation of a wearable device and an integrated software based on Artificial Intelligence (AI) for early detection and continuous remote monitoring of patients. Within this device is included the acquisition of surface electromyography (sEMG) signals, a task to which the Ci2B research is circumscribed. In the present work, two consecutive phases can be enumerated. In the first phase, the electronic circuits of the system to be developed will be defined, the device will be implemented and validated. The device will consist of a thigh pad with integrated sEMG electrodes and the ability to send signals to an external device via Bluetooth. In a second phase, signal processing will be carried out, using a database recorded with the previous technique, and formed by young subjects. The results obtained will be compared with a database of older sarcopenic and non-sarcopenic subjects acquired by DAWAKO, in order to identify the muscular changes produced by the disease. The signals obtained from each group on different leg muscle groups will be compared with each other using different correlation parameters.