IMANES PODRÍAN OFRECER UN MEJOR CONTROL DE LAS PRÓTESIS
El sistema utiliza pequeñas perlas magnéticas para medir rápidamente la posición de los músculos y transmitir esa información a una prótesis biónica.
Para las personas con amputación que tienen extremidades protésicas, uno de los mayores desafíos es controlar la prótesis para que se mueva de la misma manera que lo haría una extremidad natural.
La mayoría de las prótesis se controlan mediante electromiografía, una forma de registrar la actividad eléctrica de los músculos, pero este método solo proporciona un control limitado de la prótesis.
Los investigadores del Media Lab del MIT han desarrollado un enfoque alternativo que creen que podría ofrecer un control mucho más preciso de las prótesis.
Después de insertar pequeñas perlas magnéticas en el tejido muscular dentro del residuo amputado, pueden medir con precisión la longitud de un músculo a medida que se contrae, y esta retroalimentación se puede transmitir a una prótesis biónica en milisegundos.
Los investigadores probaron su nueva estrategia, llamada magnetomicrometría (MM), y demostraron que puede proporcionar mediciones musculares rápidas y precisas en animales.
Esperan probar el método en personas con amputación en los próximos años.
“Nuestra esperanza es que la MM sustituya a la electromiografía como la forma dominante de vincular el sistema nervioso periférico con las extremidades biónicas.
Y tenemos esa esperanza debido a la alta calidad de la señal que obtenemos de MM, y al hecho de que es mínimamente invasivo y tiene un bajo costo y obstáculo regulatorio ”, dice Hugh Herr, profesor de artes y ciencias de los medios, director de Biomecatrónica. grupo en el Media Lab, y el autor principal del artículo.
Cameron Taylor, un postdoctorado del MIT, es el autor principal del estudio.
Con los dispositivos protésicos existentes, las mediciones eléctricas de los músculos de una persona se obtienen mediante electrodos que pueden fijarse a la superficie de la piel o implantarse quirúrgicamente en el músculo.
El último procedimiento es muy invasivo y costoso, pero proporciona mediciones algo más precisas.
Sin embargo, en cualquier caso, la electromiografía (EMG) ofrece información solo sobre la actividad eléctrica de los músculos, no sobre su longitud o velocidad.
“Cuando usas el control basado en EMG, estás viendo una señal intermedia.
Estás viendo lo que el cerebro le dice al músculo que haga, pero no lo que el músculo está haciendo realmente“, dice Taylor.
La nueva estrategia del MIT se basa en la idea de que si los sensores pudieran medir qué están haciendo los músculos, esas mediciones ofrecerían un control más preciso de una prótesis.
Para lograrlo, los investigadores decidieron insertar pares de imanes en los músculos.
Al medir cómo se mueven los imanes entre sí, los investigadores pueden calcular cuánto se contraen los músculos y la velocidad de contracción.
Hace dos años, Herr y Taylor desarrollaron un algoritmo que redujo en gran medida la cantidad de tiempo necesario para que los sensores determinen las posiciones de los pequeños imanes incrustados en el cuerpo.
Esto les ayudó a superar uno de los principales obstáculos para usar MM para controlar las prótesis, que fue el largo tiempo de demora para tales mediciones.
Los investigadores probaron la capacidad de su algoritmo para rastrear imanes insertados en los músculos de la pantorrilla de pavos.
Las perlas magnéticas que usaron tenían 3 milímetros de diámetro y se insertaron a menos de 3 centímetros de distancia; si están más cerca que eso, los imanes tienden a migrar entre sí.
Usando una serie de sensores magnéticos colocados en la parte exterior de las patas, los investigadores descubrieron que podían determinar la posición de los imanes con una precisión de 37 micrones (aproximadamente el ancho de un cabello humano), mientras movían a los pavos.
Estas medidas se pueden obtener en tres milisegundos.
Para el control de una prótesis, estas medidas podrían introducirse en un modelo informático que predice dónde estaría el miembro fantasma del paciente en el espacio, basándose en las contracciones del músculo restante.
Esta estrategia dirigiría el dispositivo protésico para que se mueva de la manera que el paciente quiera, coincidiendo con la imagen mental que tiene de la posición de su extremidad.
“Con la magnetomicrometría, estamos midiendo directamente la longitud y la velocidad del músculo“, dice Herr.
“A través del modelado matemático de toda la extremidad, podemos calcular las posiciones objetivo y las velocidades de las articulaciones protésicas que se van a controlar, y luego un simple controlador robótico puede controlar esas articulaciones“.
En los próximos años, los investigadores esperan hacer un pequeño estudio en pacientes humanos que tienen amputaciones por debajo de la rodilla.
Ellos prevén que los sensores utilizados para controlar las prótesis podrían colocarse en la ropa, adherirse a la superficie de la piel o adherirse al exterior de una prótesis.
La MM también podría usarse para mejorar el control muscular logrado con una técnica llamada estimulación eléctrica funcional, que ahora se usa para ayudar a restaurar la movilidad en personas con lesiones de la médula espinal.
Otro posible uso para este tipo de control magnético sería guiar exoesqueletos robóticos, que se pueden unir a un tobillo u otra articulación para ayudar a las personas que han sufrido un derrame cerebral o que han desarrollado otros tipos de debilidad muscular.
“Básicamente, los imanes y el exoesqueleto actúan como un músculo artificial que amplificará la producción de los músculos biológicos en la extremidad con daño cerebral“, dice Herr.
“Es como la dirección asistida que se usa en los automóviles“.
Otra ventaja del método MM es que es mínimamente invasivo.
Una vez insertadas en el músculo, las perlas podrían permanecer en su lugar durante toda la vida sin necesidad de reemplazarlas, dice Herr.
Fuente: MIT Media Lab
La apuesta por la IA es un argumento llamativo, pero hay mejoras aún más destacables…
Investigadores observan por primera vez a temperatura ambiente la coherencia cuántica. (more…)
Un nuevo método computacional revela cientos de nuevos materiales cerámicos con una amplia gama de…
Una nueva inteligencia artificial potencialmente revolucionaria llamada "Blackout Diffusion" genera imágenes a partir de la…
Un algoritmo desarrollado por Qure.ai puede identificar anomalías en radiografía de tórax y facilitar la…
El diagnóstico, que requiere sólo una simple prueba de orina para leer los resultados, podría…