Alumno investigador: Borja Fernández Villar

Estudios: Máster en Ingeniería Industrial. Escuela de Ingenierías Industriales. Instituto de Tecnologías Avanzadas de la Producción

Profesor/Tutor. Juan Carlos Fraile Marinero

Resumen del proyecto:

El tratamiento con plataformas robóticas de rehabilitación para personas que han sufrido un accidente cerebro vascular (ACV), es una técnica novedosa que utiliza terapias virtuales para fortalecer las conexiones neuronales perdidas y recuperar así la capacidad neuromotora. Es necesario evaluar como la interacción humano-robot puede afectar a las terapias con pacientes afectados de ACV. Se ha desarrollado un estudio de investigación para evaluar la posibilidad de medir el grado estrés de una persona al interactuar con la plataforma robótica de neuro-rehabilitación PHYSIOBIOT a través de su estado psicofisiológico. Con este fin, se realizó un estudio sobre 25 sujetos-pacientes conforme a un protocolo de actuación. Dicho protocolo contempla un análisis previo del estado del paciente por medio de sus señales fisiológicas, las diferentes terapias a ejercitar con sus correspondientes tiempos, y cada uno de los descansos entre cada terapia.
Una vez obtenidos todos los registros de las señales fisiológicas, se procedió a un filtrado de frecuencias con Matlab, para obtener los puntos de interés en cada una de las señales. Con los resultados obtenidos se obtuvieron los indicadores estadísticos necesarios que permitirán evaluar la carga cognitiva del paciente y determinar su estado psicofisiológico durante las terapias con PHYSIOBOT.

Sectores de aplicación:

Ingeniería Biomédica, Biomedicina, Robótica, Robótica colaborativa, Salud Pública, Rehabilitación del discapacitado, Procesamiento electrónico de señales provenientes de sistemas biológicos, Análisis de parámetros físico-químicos.

Objetivos alcanzados:

-Elaboración de un protocolo de actuación
-Estudio sobre 51 sujetos sanos que ha permitido realizar todo el proceso, desde las pruebas de estrés y uso de sensores hasta la determinación del grado de interés en diferentes terapias.
-Obtención de los indicadores estadísticos que permitirán determinar el estado psicofisiológico de un paciente durante la realización de una terapia de rehabilitación con un robot.

Metodología empleada:

Se realizaron varias etapas de interacción de los pacientes con el robot e2rebot, durante las cuales se valoró el grado de estrés mediante un test autoevaluativo. Durante la realización de la terapias, se monitorizaron en tiempo real tres señales fisiológicas del paciente con el hardware BioPack: el electro-cardiograma (ECG), la respuesta galvánica de la piel (SCR) y la temperatura superficial de la piel (SKT). El procesamiento y análisis de los datos se llevó a cabo en el entorno de Matlab 2009, y el análisis estadístico en un Libro de Excel.