Trabajo Fin de Máster Programa Oficial de Posgrado en Ingenierías Transversales Ingeniería Biomédica

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos

Luis Miguel Riazuelo Latas

Director: Luis Montano Gella

Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón Centro Politécnico Superior Universidad de Zaragoza

Septiembre 2008

Agradecimientos

A Luis Montano Gella, catedrático de la Universidad de Zaragoza, por haber dirigido este trabajo y por toda la ayuda prestada a lo largo del mismo. A Pedro Peguero, José Manuel Marcos, César Canalis, Pilar Andrés, Pablo Herrero y todo el personal del colegio de educación especial Alborada, por su estrecha colaboración e implicación en este trabajo. A la doctora Isabel Velilla Marco, del servicio de neurología del hospital Miguel Server, por su implicación en este proyecto. En último lugar y no por ello menos importante, a todas las personas que han tomado parte del estudio realizado en este trabajo. Sin su colaboración este proyecto no se habría podido realizar.

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos

Resumen

Los sistemas informáticos están adquiriendo día a día una mayor importancia en nuestra vida cotidiana. Sin embargo, el acceso y uso de estos sistema no es igual de sencillo para todo el mundo. Las personas que padecen algún tipo de enfermedad que provoca movimientos espasmódicos o temblores en extremidades superiores, tienen dificultades para acceder a dispositivos informáticos, como por ejemplo un ordenador. El objetivo de este proyecto es diseñar un sistema que permita el acceso y un uso más fácil de dispositivos informáticos para estos usuarios. Para ello, en primer lugar se ha llevado a cabo un estudio de los aspectos médicos relacionados con las enfermedades que provocan estos movimientos o temblores. Una vez analizada la problemática, se ha realizado una aplicación que mediante el filtrado de la señal proveniente de los dispositivos utilizados por estos usuarios, separa las componentes voluntaria e involuntaria del movimiento, y filtra esta última. Gracias a ello se proporciona un mejor acceso al sistema informático ya que se elimina la influencia del movimiento involuntario sobre el mismo. Como resultado final del proyecto se han diseñado unos prototipos que tienen una aplicación en diferentes áreas. Por un lado se ha desarrollado una aplicación que facilita el acceso a un ordenador por medio de un ratón. En segundo lugar se ha desarrollado un sistema que facilita la conducción de una silla de ruedas robotizada. Junto a estos prototipos también se ha desarrollado una aplicación que permite la captura del movimiento que realiza el usuario mientras utiliza un ordenador.

Índice general Índice de figuras

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1. Introducción 1.1. Objetivos y metodología seguida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2. Organización de la memoria . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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2. Revisión de patologías médicas 2.1. El temblor patológico . . . . . . . . 2.1.1. Manifestaciones del temblor 2.1.2. Categorías del temblor . . . 2.1.3. Terapias de tratamiento . . 2.2. Parálisis cerebral infantil (PCI) . . 2.2.1. Causas . . . . . . . . . . . . 2.2.2. Clasificación . . . . . . . . . 2.2.3. Tratamiento . . . . . . . . .

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3. Metodología de adquisición de señales 3.1. Objetivos buscados en la adquisición del movimiento 3.2. Diseño de las pruebas realizadas . . . . . . . . . . . . 3.3. Diseño de la aplicación . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.4. Procedimiento de la realización de las pruebas . . . . 3.5. Resultados obtenidos y conclusiones . . . . . . . . .

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4. Análisis y filtrado del movimiento 4.1. Teoría y tipos de filtrado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.1. Filtros clásicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1.2. Filtros adaptativos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2. Aplicación del filtrado a los datos obtenidos . . . . . . . . . . . 4.2.1. Objetivos buscados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.2. Metodología utilizada . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.3. Proceso de filtrado y resultados obtenidos . . . . . . . . 4.3. Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.1. Alumnos del colegio de educación especial Alborada . . 4.3.2. Pacientes con temblor esencial del centro Ramón y Cajal

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ÍNDICE GENERAL

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5. Prototipos finales adaptados 5.1. Análisis y diseño de los prototipos . . . . . . . . . . 5.2. Manejo de un ratón en un ordenador . . . . . . . . . 5.3. Simulador de conducción con joystick . . . . . . . . . 5.4. Resultados obtenidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4.1. Manejo del ratón para acceso a un ordenador 5.4.2. Simulador de conducción con joystick . . . . .

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6. Conclusiones y trabajo futuro

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A. Acuerdos con diversas instituciones A.1. Acuerdo con el colegio de educación especial Alborada . . . . . . . . . . . A.2. Acuerdo con el Hospital Universitario Miguel Servet . . . . . . . . . . . . A.3. Documentación relacionada con el colegio de educación especial Alborada A.3.1. Informe de colaboración . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . A.4. Documentación relacionada con el Hospital Universitario Miguel Servet . . A.4.1. Propuesta de proyecto enviada a la comisión . . . . . . . . . . . . . A.4.2. Resolución de la comisión investigadora . . . . . . . . . . . . . . . A.4.3. Hoja informativa para los pacientes . . . . . . . . . . . . . . . . . . A.4.4. Consentimiento informado para las pruebas . . . . . . . . . . . . .

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B. Aplicación de captura del movimiento B.1. Diseño de la aplicación . . . . . . . . . . . . B.2. Implementación de la aplicación . . . . . . . B.3. Uso de la aplicación . . . . . . . . . . . . . B.4. Ejercicios disponibles . . . . . . . . . . . . . B.4.1. Ejercicios realizados con pictogramas B.4.2. Ejercicios para pintar en la pantalla B.5. Finalidad de la aplicación . . . . . . . . . .

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C. Hardware y software del proyecto C.1. Hardware utilizado para la adquisición y filtrado del movimiento . . . . . . . . . C.2. Software utilizado en el proyecto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . C.3. Aplicación de captura de movimiento y prototipos finales . . . . . . . . . . . . . .

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Bibliografía

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Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

Índice de figuras 3.1. 3.2. 3.3. 3.4. 3.5. 3.6. 3.7. 3.8.

Diferentes dispositivos de adquisición de datos. Ejemplos de pruebas realizadas. . . . . . . . . . Imágenes tomadas durante la realización de una Pictogramas utilizados. . . . . . . . . . . . . . . Ejemplos de pruebas adaptadas. . . . . . . . . . Ejemplos de realización de las pruebas. . . . . . Interfaz de la aplicación principal. . . . . . . . . Movimiento obtenido en algunas capturas. . . .

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4.1. Respuesta en frecuencia de un filtro paso-bajo Butterworth. . . . . . . . . . . . 4.2. Respuesta en frecuencia de los filtros Chebyshev I y Chebyshev II. . . . . . . . 4.3. Respuesta en frecuencia de un filtro paso-bajo elíptico. . . . . . . . . . . . . . . 4.4. Esquema de un filtro adaptativo. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5. Esquema del filtro WFLC. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.6. Gráficas del ejercicio de una línea inclinada. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.7. Gráficas del ejercicio de una espiral. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.8. Filtrado paso bajo del movimiento inclinado con diferentes frecuencias de corte. 4.9. Filtrado paso bajo de la espiral con diferentes frecuencias de corte. . . . . . . . 4.10. Diferentes pruebas de la misma espiral. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.11. Diferentes tipos de filtrado paso-bajo y su retardo generado. . . . . . . . . . . . 4.12. Filtrado Butterworth paso-bajo con diferentes ordenes. . . . . . . . . . . . . . . 4.13. Filtrados paso-bajo de orden bajo con sus retardos. . . . . . . . . . . . . . . . . 4.14. Filtrados rechaza-banda de orden bajo con sus retardos. . . . . . . . . . . . . . 4.15. Filtrados adaptativos con WFLC. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.16. Ejercicios realizados por dos pacientes del grupo. . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.17. Gráficas del ejercicio de una espiral. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.18. Gráficas del ejercicio de una cenefa. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.19. Detalle del filtrado paso-bajo de la espiral anterior. . . . . . . . . . . . . . . . . 4.20. Detalle del filtrado paso-bajo de la cenefa. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.21. Resultados de los filtros paso-bajo con sus retardos. . . . . . . . . . . . . . . . . 4.22. Resultados de los filtros rechaza-banda con sus retardos. . . . . . . . . . . . . . 4.23. Filtrados adaptativos con WFLC para pacientes con temblor esencial. . . . . .

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5.1. 5.2. 5.3. 5.4.

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Sistema comercial de filtrado realizado por IBM. . . . . . . . . . Aplicación para filtrar el movimiento del ratón. . . . . . . . . . . Funcionamiento del simulador de conducción con joystick. . . . . Simulador de movimiento 2D y 3D de un dispositivo robotizado.

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ÍNDICE DE FIGURAS

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5.5. Silla de ruedas robotizada de la Universidad de Zaragoza. . . . . 5.6. Pruebas realizadas en la segunda fase. . . . . . . . . . . . . . . . 5.7. Movimiento resultante de una elipse con el prototipo de filtrado. 5.8. Movimiento resultante de una cenefa con el prototipo de filtrado. 5.9. Movimiento ondulado realizado con el simulador. . . . . . . . . . 5.10. Movimiento con una curva realizado con el simulador. . . . . . .

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B.1. Interfaz de la aplicación de captura del movimiento. . . . B.2. Opciones de la barra de herramientas. . . . . . . . . . . . B.3. Esquema de funcionamiento de la aplicación. . . . . . . . B.4. Ejercicios de lineas rectas con pictogramas. . . . . . . . . B.5. Ejercicios de círculos o redondas con pictogramas. . . . . . B.6. Ejercicios de cuadriláteros con pictogramas. . . . . . . . . B.7. Ejercicios de cenefas ondulantes con pictogramas. . . . . . B.8. Ejercicios de cenefas angulosas con pictogramas. . . . . . . B.9. Ejercicios de cambios de sentido y libres con pictogramas. B.10.Ejercicios de lineas rectas en la pizarra. . . . . . . . . . . B.11.Ejercicios de círculos o redondas en la pizarra. . . . . . . . B.12.Ejercicios de cuadriláteros en la pizarra. . . . . . . . . . . B.13.Ejercicios cenefas ondulantes y angulosas en la pizarra. . . B.14.Ejercicios de cambios de sentido y libres en la pizarra. . . B.15.Pizarra digital. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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C.1. Dispositivos hardware de adquisición del movimiento . . . . . . . . . . . . . . . .

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Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

Capítulo 1

Introducción

Este proyecto se enmarca dentro de la línea de investigación realizada por el grupo de Robótica, Percepción y Tiempo Real de la Universidad de Zaragoza, dentro del campo de la robótica aplicada a la medicina. La aplicación de técnicas y tecnologías de la robótica en el desarrollo de dispositivos automáticos y robotizados para la ayuda al acceso a ordenadores y ayuda a la movilidad de personas con discapacidades motoras importantes, ha adquirido gran relevancia entre los ámbitos de aplicación y programas de investigación para la autonomía y el cuidado de personas dependientes. Uno de los ámbitos de discapacidades en los que pueden desarrollarse sistemas para paliar parcialmente sus efectos es el de las discapacidades motoras, y en especial aquellas relacionadas con las que provocan movimientos espasmódicos o temblores en extremidades superiores.

1.1.

Objetivos y metodología seguida

Este proyecto se centra en el diseño de un sistema que permita el acceso y un uso más fácil de dispositivos de ordenador a usuarios con las discapacidades anteriormente mencionadas. Para ello es necesario realizar un análisis de la patologías que presentan estos usuarios, para conocer las características médicas de sus enfermedades y poder abordar el problema de la forma más correcta. En el caso de este proyecto, se ha llegado a un acuerdo de colaboración con las siguientes instituciones: En primer lugar se ha colaborado con el colegio de educación especial Alborada, donde el personal del centro nos ha orientado en el diseño de la aplicación destinada a la captura de señales y al mismo tiempo se han seleccionado alumnos de este centro para participar en el proyecto. Los alumnos seleccionados presentan parálisis cerebral infantil. En segundo lugar se ha dispuesto un proyecto de investigación con el servicio de neurología del Hospital Miguel Servet. El personal del hospital además de orientarnos y ofrecernos información correspondiente a la parte médica del proyecto, ha seleccionado pacientes con temblor esencial para colaborar en el proyecto. Gracias a estos acuerdos se ha podido disponer de una amplia batería de datos para realizar el estudio. El objetivo final es el diseño de una aplicación, o conjunto de ellas, que eliminen en tiempo real el movimiento involuntario de forma que la influencia de éste en el manejo de un ratón de ordenador no se vea reflejada en la pantalla. En ningún momento se pretende reducir físicamente 7

1. Introducción

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este temblor, el objetivo es reducir la influencia que este ejerce sobre el dispositivo de acceso al sistema informático (ratón, joystick) mediante un filtrado por software de la señal del dispositivo. Con este proyecto se pretende que el trabajo realizado tenga una posible aplicación en diferentes áreas como: facilitar el acceso a un ordenador personal, mejorar el reconocimiento de escritura en el ordenador para pacientes con este tipo de patologías, facilitar la conducción de una silla de ruedas robotizada. Para alcanzar este objetivo el proyecto se ha dividido en las siguientes fases: En primer lugar se realizará un análisis de la problemática asociada a las enfermedades que provocan movimientos espasmódicos y temblores. En esta etapa se realizará en colaboración con las instituciones una selección de los pacientes que participarán el estudio. En segundo lugar es necesario realizar un análisis, diseño e implementación de una aplicación que capture los movimientos del brazo del usuario, así como el diseño de una batería de pruebas adecuadas al tipo de pacientes presentes en el estudio. Una vez implementada la aplicación los pacientes realizarán los ejercicios o pruebas propuestos delante de un ordenador, supervisados en todo momento por el personal que ha diseñado los ejercicios. El objetivo es captura las señales de los dispositivos usados para realizar las pruebas (ratón, joystick, puntero táctil) con la finalidad de disponer de un conjunto de señales adecuadas para poder realizar el procesado. Cuando se dispone del conjunto de datos llega el momento de diseñar el filtrado adecuado a cada paciente o tipo de temblor. El objetivo de esta fase es seleccionar los filtros más adecuados que permitan separar las componentes voluntarias e involuntarias de las señales adquiridas. En último lugar se diseñarán los prototipos finales adaptados y los pacientes volverán a realizar por segunda vez los ejercicios propuestos. En estas pruebas, el prototipo incorporará el filtrado de señal seleccionado en la fase anterior. De este modo el paciente comprobará cómo los efectos de la componente involuntaria del movimiento no se reflejan en el movimiento producido en la pantalla del ordenador. La motivación de esta segunda fase de pruebas es doble: validar el sistema con los usuarios y comprobar la reducción del movimiento voluntario generado como respuesta a la influencia del movimiento involuntario producido.

1.2.

Organización de la memoria

Esta memoria se encuentra dividida en 6 capítulos, incluido este capítulo a modo de introducción. A continuación se detallan los contenidos de cada uno de ellos. En el segundo capítulo se presenta una revisión teórica de las patologías médicas que son objeto de estudio en este proyecto. Debido a la carga médica que contiene este trabajo, es necesario realizar este resumen de conceptos médicos. Este capítulo tiene como objetivo que el lector se familiarice con una serie de conceptos y patologías médicas que aparecerán a lo largo de la memoria. Los dos grandes temas tratados serán el movimiento tembloroso, y la parálisis cerebral infantil. El capítulo tercero versa sobre los procedimientos utilizados para capturar la señal de mo-

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

1. Introducción

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vimiento de las personas que participan en el estudio. Para ello es necesario el diseño de unos ejercicios así como la implementación de una aplicación de captura de datos. Tal y como se ha comentado anteriormente, al tratarse de dos grupos de personas con diferentes patologías, se mostrará la metodología utilizada para cada grupo así como el análisis, diseño y rediseño de los ejercicios a realizar. El capítulo cuarto abordará el tema del análisis y filtrado de la señal de movimiento obtenida de los ejercicios. En primer lugar se mostrará un breve análisis teórico de los diferentes filtros que se utilizarán. Después se detallará la metodología seguida a la hora de realizar este análisis y filtrado de los datos. En tercer lugar se mostrarán los resultados obtenidos tras aplicarles el filtrado a los movimientos. Por último se expondrán las conclusiones obtenidas tras el análisis y filtrado. El quinto capítulo mostrará las aplicaciones finales que se han diseñado para que funcionen en los ordenadores de los usuarios. Una vez seleccionado los algoritmos de filtrado correctos, se diseñarán unas aplicaciones que serán las encargadas de filtrar el movimiento realizado por este usuario mediante los filtros elegidos. Estas aplicaciones van desde un control del ratón de un ordenador hasta el joystick de una silla de ruedas. En el sexto y último capítulo se exponen las conclusiones extraídas tras la realización de este trabajo. También se hace referencia a la futura línea de investigación que se seguirá, partiendo de la base realizada en este trabajo. En la sección de anexos se incluye información adicional acerca de los siguientes aspectos relacionados con este trabajo: hardware y software utilizado en el proyecto, acuerdos y proyectos de colaboración alcanzados con diferentes instituciones, batería completa de ejercicios diseñados en la captura de datos y detalles de la aplicación de captura de datos realizada.

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

Capítulo 2

Revisión de patologías médicas

Como este trabajo conlleva un alto grado de implicación médica, en este capítulo se van a dar unas nociones acerca del concepto de temblor, así como las diversas patologías que se presentan en la realización de este trabajo. Antes de realizar un análisis y filtrado de las señales procedentes de movimientos, para poder extraer el movimiento voluntario del involuntario, es necesario conocer la naturaleza de este movimiento tembloroso y para ello hay que tener unas nociones médicas acerca de estas patologías. Debido a la diversidad patológica de las personas que han colaborado actívamente en la fase de experimentación de este trabajo (ver anexo A), a lo largo de este capítulo se realizará un breve análisis de las siguientes patologías. En primer lugar el temblor patológico: conceptos básicos, tipos y características principales así como tratamientos. En segundo lugar se expondrá una síntesis acerca de la parálisis cerebral infantil o PCI así como de los diferentes tipos.

2.1.

El temblor patológico

Existen multitud de definiciones en la literatura acerca de la palabra temblor, una definición acertada sería aquella que determina que los temblores son movimientos oscilantes, regulares e involuntarios de una o varias partes del cuerpo. Se producen por contracciones involuntarias de músculos agonistas-antagonistas recíprocamente. Es el trastorno de movimiento más común, según [1] más del 65 % de los enfermos que presentan temblores en miembros superiores del cuerpo tienen dificultades para realizar actividades de la vida cotidiana. De lo que se deduce que si bien el temblor propiamente dicho no presenta riesgo para la vida del paciente, si que le afecta indirectamente en su vida debido a las discapacidades que produce. El temblor puede clasificarse, en una primera aproximación [2], [3], [4] en dos grupos: fisiológicos y patológicos. El temblor de tipo fisiológico es el que todos presentamos, pocas veces visible a simple vista debido a la fina contracción de los músculos, pero que se vuelve visible ante algún factor estimulante, como la fatiga, estrés, la acción de algunos medicamentos... Este temblor, cuando se registra por medio de un electromiograma (EMG), suele tener una frecuencia de 8 a 12 ciclos por segundo.

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2. Revisión de patologías médicas

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Los temblores patológicos son los movimientos anormales más frecuentes. Son muchas las enfermedades o condicionantes que pueden originarlo. Afectan preferentemente a determinados grupos musculares: parte distal de los brazos (mano y dedos), cabeza, lengua, mandíbula. La frecuencia suele ser la mitad de la frecuencia del temblor fisiológico, de 4 a 6 Hz.

2.1.1.

Manifestaciones del temblor

El temblor puede clasificarse atendiendo a diferentes criterios. Un primer criterio es aquel que lo clasifica en base a la postura en que aparece y su comportamiento. De acuerdo a este criterio, el temblor se podría clasificar en dos grupos: de reposo, cuando los músculos no se activan voluntariamente y de acción, cuando los músculos tienen una contracción voluntaria. A continuación se destacan las características principales de estos dos grupos: Temblor de reposo: Se manifiesta cuando los músculos están en reposo, y predomina en los miembros superiores. Tiene una frecuencia entre 4-6 Hz, aumenta con el estrés y disminuye con la relajación y al iniciar el movimiento. Es característico de la enfermedad de Parkinson. Temblor de acción-postural: Es el que se produce con el mantenimiento de una postura en contra de la gravedad, por ejemplo, al extender los brazos paralelos al suelo.

2.1.2.

Categorías del temblor

El temblor comúnmente se clasifica por las características clínicas y la causa u origen. En el Cuadro 2.1, se presenta un resumen de las características principales. Algunas de las formas más conocidas de temblor, con sus síntomas, son las siguientes: El temblor esencial: Es el más común de los más de 20 tipos de temblor y no está asociado con una patología conocida. Aunque puede ser leve y no progresivo en algunas personas, en otras el temblor evoluciona lentamente, comenzando de un lado del cuerpo pero afectando ambos lados en 3 años. Las manos son las más afectadas pero también pueden estar implicados la cabeza, la voz, la lengua, las piernas y el tronco. La frecuencia del temblor puede disminuir a medida que la persona envejece, pero la gravedad puede aumentar afectando la habilidad de la persona para realizar ciertas tareas o actividades de la vida cotidiana. Existen diversos factores que pueden desencadenar el temblor y aumentar su intensidad, como por ejemplo: un aumento de la emoción, el estrés, el agotamiento físico. El inicio es común después de los 40 años, aunque los síntomas pueden aparecer a cualquier edad. El temblor parkinsoniano Está causado por daño en las estructuras que controlan el movimiento dentro del cerebro. Este temblor en reposo es un precursor de la enfermedad de Parkinson (más del 25 por ciento de los pacientes con la enfermedad tiene un temblor de acción asociado). El temblor, que clásicamente está asociado a las manos, también puede afectar la barbilla, los labios, las piernas y el tronco. El movimiento comienza en un miembro de un lado del cuerpo y generalmente evoluciona al otro lado. Debido al estrés o emociones, puede verse aumentada su intensidad. El inicio del temblor parkinsoniano generalmente ocurre después de los 60 años.

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2. Revisión de patologías médicas

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El temblor cerebeloso Está causado por lesiones o daño en el cerebelo debido a un accidente cerebrovascular, tumor, o enfermedad como esclerosis múltiple o algún trastorno degenerativo heredado. Es un temblor lento y amplio de las extremidades que se produce al final de un movimiento decidido, como tratar de oprimir un botón o tocarse la punta de la nariz con el dedo. En un temblor cerebeloso clásico, una lesión de un lado del cerebro produce un temblor de ese mismo lado que empeora con el movimiento directo. El daño cerebelar también puede producir un tipo de temblor como batida de alas llamado rubral o temblor de Holmes, una combinación de temblores de reposo, acción y postural. El temblor a menudo es más prominente cuando la persona afectada está activa o manteniendo una postura particular. Puede estar acompañado por disartria (problemas del lenguaje), nistagmus (movimiento ocular rápido e involuntario), problemas con la marcha y temblor postural del tronco y el cuello. El temblor distónico Se produce en individuos de todas las edades que están afectados por distonía, un trastorno del movimiento en el cual las contracciones musculares involuntarias sostenidas causan retorcimientos y movimientos repetidos y posturas o posiciones dolorosas y anormales. Puede afectar cualquier músculo en el cuerpo y se ve más comúnmente cuando el paciente está en una cierta posición o se mueve de cierta manera. Se producen irregularmente y a menudo pueden aliviarse con reposo completo. Frecuencia 2.5 Hz - 3.5 Hz

4 Hz - 5 Hz

5.5 Hz - 7.5 Hz

8 Hz - 12 Hz

Enfermedad Cerebelo Esclerosis múltiple Alcoholismo crónico Parkinson Farmacológico Post-traumático Temblor esencial Parkinson Temblor Neuropático Temblor esencial Temblor fisiológico exagerado

Características Postural Postural/Cinético Postural/Cinético Reposo Reposo Postural/Cinético Postural/Cinético Postural/Cinético Postural Postural/Cinético Postural

Cuadro 2.1: Tabla resumen de los temblores

2.1.3.

Terapias de tratamiento

El tratamiento apropiado depende del diagnóstico preciso de la causa. No hay una cura para la mayoría de los temblores. Se dispone de terapia farmacológica para varias formas de temblor. El objetivo básico de los tratamientos es mantener las funciones básicas del paciente para que pueda tener una vida cotidiana lo más independiente al temblor. Los principales tratamientos actuales para el temblor son:

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2. Revisión de patologías médicas

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Tratamiento farmacológico: Es el tratamiento estándar para los temblores. Algunos de ellos reaccionan muy bien a la medicación. Sin embargo no se consigue reducir satisfactoriamente el temblor en un 25-50 % de los temblores patologicos [5]. Debe evaluarse el exito de los medicamentos atendiendo también a los efectos secundarios generados por esa medicación [6]. Intervención quirúrgica: Las cirugías generalmente se hacen solamente cuando el temblor es intenso y no responde a los medicamentos. La talamotomía y la palidotomía son ejemplos de cirugías indicadas para la reducción de temblores. La talamotomía es muy eficaz para tratar a los pacientes con temblores esencial, cerebelar, o parkinsoniano. La palidotomía consiste en producir una lesión del globo pálido interno, que es la estructura cerebral generadora del temblor, este procedimiento sólo debe ser considerado en pacientes que no mejoran con el tratamiento médico. Los efectos secundarios más comunes de la cirugía del temblor son la disartria (problemas con el control motor del habla), deterioro cognitivo temporal o permanente (como dificultades visuales y de aprendizaje), y problemas de equilibrio. Estimulación cerebral profunda (DBS): Utiliza electrodos implantables para enviar señales eléctricas de alta frecuencia al tálamo. La estimulación eléctrica, mediante un imán manual que se implanta quirúrgicamente bajo la piel, invalida temporalmente al temblor. Actualmente se usa la estimulación cerebral profunda para tratar los temblores parkinsoniano y esencial. Rehabilitación: La fisioterapia puede ayudar a reducir el temblor y mejorar la coordinación y el control muscular en algunos pacientes. Enseñar al paciente a retener el miembro afectado durante el temblor o sostener el brazo afectado cerca del cuerpo resulta útil para obtener control del movimiento.

2.2.

Parálisis cerebral infantil (PCI)

En el sistema nervioso central pueden presentarse determinadas influencias que provoquen daños en el mismo, durante su periodo madurativo. Cuando esto ocurre específicamente en el cerebro, pueden aparecer trastornos motores, psíquicos, auditivos, ópticos o del lenguaje, pudiendo llegar a constituirse en un grupo de síndromes entre los que se encuentra la parálisis cerebral. La parálisis cerebral es la primera causa de invalidez en la infancia. El niño que padece de este trastorno presenta afectaciones motrices que le impiden un desarrollo normal. La psicomotricidad se encuentra afectada en gran medida, estando la relación entre razonamiento y movimiento dañada, y por ende el desarrollo de habilidades que se desprenden de esa relación. Tiene una incidencia de 2 de cada 1000 niños nacidos.

2.2.1.

Causas

En general, la parálisis cerebral infantil es causada por factores que interrumpen el desarrollo normal del cerebro antes del nacimiento. En algunos casos, los defectos genéticos pueden contribuir a malformaciones cerebrales y a conexiones incorrectas entre las células nerviosas del cerebro. En otros casos, son causados por lesiones en el cerebro en desarrollo del feto, como accidentes cerebrovasculares. Un pequeño número de bebés también sufre lesiones cerebrales durante los primeros meses o años de vida que pueden producir parálisis cerebral. En muchos casos se desconoce la causa de la parálisis cerebral en los niños. Las causas se pueden clasificar de acuerdo a la

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2. Revisión de patologías médicas

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etapa en que ha ocurrido el daño a ese cerebro que se está formando, creciendo y desarrollando. La clasificación sería: Causas prenatales. Causas perinatales. Causas posnatales.

2.2.2.

Clasificación

La clasificación se realiza según las extremidades a las que afecta y el tipo de problema del movimiento que origina. Una clasificación clínica inicial, los dividiría en los siguientes tipos: Parálisis cerebral espástica: Cuando hay afectación de la corteza motora o vías subcorticales intracerebrales, principalmente vía piramidal. Su principal característica es la hipertonía, que puede ser tanto espasticidad como rigidez. Se reconoce mediante una resistencia continua o plástica a un estiramiento pasivo en toda la extensión del movimiento. Parálisis cerebral disquinética o distónica: Cuando hay afectación del sistema extrapiramidal (núcleos de la base y sus conexiones: caudado, putamen, pálido y subtalámico). Se caracteriza por alteración del tono muscular con fluctuaciones y cambios bruscos del mismo, aparición de movimientos involuntarios y persistencia muy manifiesta de reflejos arcaicos. Los movimientos son de distintos tipos: corea, atetosis, temblor, balismo, y distonías. Parálisis cerebral atáxica: Se distinguen tres formas clínicas bien diferenciadas que tienen en común la existencia de una afectación cerebelosa con hipotonía, incoordinación del movimiento y trastornos del equilibrio en distintos grados. En función del predominio de uno u otro síntoma y la asociación o no con signos de afectación a otros niveles del sistema nervioso, se clasifican en diplejía espástica, ataxia simple y síndrome del desequilibrio. Parálisis cerebral mixta: Se hallan combinaciones de diversos trastornos motores y extrapiramidales con distintos tipos de alteraciones del tono y combinaciones de diplejía o hemiplejías espásticas. Las formas mixtas son muy frecuentes. De acuerdo a la localización (topografía) de las extremidades afectados, se realizaría la siguiente clasificación: Hemiplejía o hemiparesia: Afecta a una de las dos mitades laterales del cuerpo. Doble hemiplejía: Cuando existe una afectación de las cuatro extremidades, pero mucho más evidente en un hemicuerpo, comportandose funcionalmente como una hemiparesia. Diplejía o diparesia: Mitad inferior más afectada que la superior. Cuadriplejía o cuadriparesia: Los cuatro miembros están paralizados. Paraplejía o paraparesia: Afectación de los miembros inferiores. Monoplejía o monoparesia: Un único miembro, superior o inferior, afectado. Triplejía o triparesia: Tres miembros afectados. Cuadriplejía: Están afectados los cuatro miembros.

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Atendiendo al grado de afectación podemos clasificarla en tres grupos: Grave: Autonomía casi nula. Moderada: Autonomía propia o a lo sumo necesita alguna ayuda de tipo asistencia. Leve: Autonomía total. Según el tono muscular, obtendríamos una clasificación con estos tipos: Isotónico: Tono normal. Hipertónico: Tono incrementado. Hipotónico: Tono disminuido. Variable.

2.2.3.

Tratamiento

No se dispone de un tratamiento curativo para la parálisis cerebral infantil. El objetivo, según el grado de afectación, es conseguir que el niño alcance su mayor nivel de independencia y la capacidad para desenvolverse y disminuir sus limitaciones. La mayoría de los casos tienen posibilidades de rehabilitación teniendo en cuenta la magnitud del daño cerebral, la edad del niño, el grado de retraso mental, ataques epilépticos y otros problemas que puedan estar asociados. En este proceso se necesitará la colaboración de un equipo multidisciplinar (social, psicológico, sanitario y educativo) para desarrollar un programa estructurado de tratamiento, ya que además del trastorno motor suelen tener problemas visuales y auditivos, pueden también tener dificultades en la comunicación y en ocasiones, convulsiones. Necesitarán la ayuda de un fisioterapeuta para mejorar el estado muscular, especialmente en las formas espásticas, y evitar deformidades que requieran tratamiento ortopédico. Los fármacos tienen poca utilidad en la parálisis cerebral, a excepción de los casos que tengan epilepsia o convulsiones.

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Capítulo 3

Metodología de adquisición de señales

Para poder realizar un análisis y filtrado de la señal temblorosa que poseen los pacientes, a la hora de utilizar un dispositivo informático, es necesario recopilar toda la información disponible acerca del movimiento realizado mientras utilizan ese dispositivo. En este capítulo de abordará el tema de la adquisición de las señales del movimiento que realizan los los pacientes. Es uno de los aspectos más importates del desarrollo del proyecto, ya que un buen proceso de adquisición de datos nos proporcionará la información correcta para su posterior tratamiento. En las siguientes páginas se detallará el proceso completo de análisis y diseño de la aplicación desarrollada así como un breve resumen de la metodología elegida para realizar los tests. En último lugar se explicará el proceso llevado a cabo a la hora de realizar cada una de las pruebas y los resultados y conclusiones extraidas de la metodología usada.

3.1.

Objetivos buscados en la adquisición del movimiento

El objetivo buscado a la hora de realizar la adquisición de datos consiste en diseñar e implementar una aplicación que nos permita obtener toda la información necesaria del movimiento realizado por el paciente, para poder realizar un análisis posterior de la información obtenida. En una primera aproximación la propuesta era diseñar esta aplicación únicamente para realizar la captura del movimiento. Sin embargo tras las primeras reuniones de toma de contacto con el personal del colegio de educación especial Alborada, se contempló la posibilidad de darle también un uso más educativo y terapéutico, ya que consideran de gran utilidad una aplicación de este tipo. Por lo tanto, como se podrá ver en este capítulo, se ha invertido mucho tiempo en el diseño de esta aplicación, ya que tendrá una utilidad futura y no se quedará únicamente dentro del ámbito de este proyecto. Por ello, la finalidad de la aplicación es doble: servir de herramienta para capturar información del movimiento y como herramienta médico rehabilitadora y educativo terapéutica para el personal del colegio. En este proyecto, tal y como se detalla en el anexo A se han elegido inicialmente dos grupos con patologías cláramente diferenciadas. Por un lado, alumnos del colegio de educación especial Alborada, que presentan parálisis cerebral infantil (PCI), con diplejía/tetraparesia espástica. El segundo grupo está formado por pacientes del Hospital Universitario Miguel Servet, que presentan temblor esencial. Se ha elegido este tipo de temblor ya que se buscaba ver la influencia del temblor mientras se realiza un movimiento (en nuestro caso el acceso a un ordenador) para posteriormente poder filtrarlo. Por lo tanto se han descartado otro tipo de temblores como el 16

3. Metodología de adquisición de señales

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parkinsoniano ya que éste se produce en reposo y cesa cuando se inicia el movimiento. El principal requisito de la aplicación era que sirviera para adquirir datos a ambos grupos. De esta forma, realizando un diseño flexible, la aplicación es adaptable a futuros paciente con diferentes patologías a las descritas. Bastaría con añadir nuevas pruebas a las ya existentes para contemplar a los nuevos pacientes, sin necesidad de variar el diseño inicial. Existen diversos artículos y proyectos que abordan la problemática del acceso al ordenador para personas con temblores [7], [8], [9]. En alguno de ellos [10] se detalla el sistema utilizado para adquirir las señales del movimiento, y vemos cómo han optado por capturar las señales con sistemas especiales de adquisición de datos. Es decir, no utilizan dispositivos de acceso comunes como por ejemplo: un ratón de ordenador, joystick o un puntero táctil, utilizan dispositivos que si bien añaden precisión a las medidas obtenidas, no son dispositivos que se encuentren normalmente conectados a un ordenador, o a una silla de ruedas. En nuestro caso hemos optado por realizar la adquisición de señales con los propios dispositivos que posteriormente el paciente va ha utilizar en la vida cotidiana para acceder al ordenador, o manejar una silla de ruedas. Hay que asumir que la señal adquirida con estos dispositivos puede no ser tan precisa como la que obtendríamos con un dispositivo especial, sin embargo de nada serviría realizar un análisis y filtrado de una señal obtenida con estos dispositivos precisos, si luego el paciente para acceder por ejemplo a su ordenador va ha utilizar un ratón cuya señal no nos proporciona la misma información. En la Figura 3.1 se puede ver un dispositivo especial de captura del movimiento (háptico) y los dos utilizados en este proyecto (ratón y joystick).

Figura 3.1: Diferentes dispositivos de adquisición de datos. En resumen, las medidas tomadas del movimiento del paciente se deben realizar en las mismas condiciones y los mismos elementos (dispositivos de acceso al ordenador) que utiliza comúnmente, para así medir la influencia del temblor en ese tipo de dispositivos. En el anexo C de detallan las especificaciones técnicas del hardware utilizado en este proyecto.

3.2.

Diseño de las pruebas realizadas

De nada sirve tener un completo sistema de adquisición de datos si las pruebas que van a realizar los pacientes no son las correctas y no aportan información del movimiento que buscamos. Gran parte de la problemática de adquisición de señales se centra en el diseño y elaboración de unas pruebas que nos proporcionen la información necesaria. En esta etapa del proyecto fue fundamental la colaboración tanto del personal del colegio de educación especial Alborada como de la doctora Isabel Velilla Marco, del servicio de neurología del Hospital Universitario Miguel

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3. Metodología de adquisición de señales

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Servet. Una vez realizado un estudio de diferentes metodologías se ha optado por seguir las pautas de diseño expuestas en la Enciclopedia del desarrollo de los procesos grafomotores [11] . En ella se establecen una serie de grafismos idoneos para las pruebas buscadas, clasificados en 6 tipos: 1. Línea recta, vertical, horizontal e inclinada. 2. Círculos o redondas. 3. Figuras angulosas. 4. Cuadriláteros . 5. Cenefas angulosas. 6. Cenefas onduladas Una vez decididos los tipos de pruebas que deberán realizar los pacientes (en mayor o menor número dependiendo de cada paciente), es necesario decidir la forma de plasmarlas en la pantalla de un ordenador para que la comprensión sea los mas sencilla posible. El método final adoptado consiste en mostrar una imagen estática en la pantalla del ordenador y modificar el cursor del ordenador, para hacerlo más llamativo al paciente y que resalte en la prueba. En la Figura 3.2 se muestran unos ejemplos de ejercicios propuestos. Para ver los detalles completos de todas las pruebas realizadas, en el anexo B se ofrece un completo resumen de las pruebas que han realizado los pacientes en la fase de adquisición de señales.

Figura 3.2: Ejemplos de pruebas realizadas. Al paciente se le mostrará una de esas imágenes estáticas y se le pedirá que mueva con el dispositivo de acceso al ordenador (ratón o joystick) el puntero que aparece por la pantalla de forma que realice el movimiento por encima de la imagen mostrada. La Figura 3.3 muestra una

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3. Metodología de adquisición de señales

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instantánea de una prueba en ejecución. En ella se observa cómo el paciente mueve el cursor del ordenador (en este caso sustituido por una tiza para que fuera más sencillo verlo) por encima de la línea dibujada que es el ejercicio que debe realizar. Como resultado el paciente va pintando su recorrido, para poder ver si la realización de la prueba es correcta.

Figura 3.3: Imágenes tomadas durante la realización de una prueba. Tal y como se ha comentado anteriormente, al tratar de realizar una aplicación que nos permita adquirir los datos de ambos grupos de pacientes (pacientes con temblor esencial y pacientes con parálisis cerebral infantil), se nos presenta la problemática añadida de que en el grupo de alumnos del colegio de educación especia Alborada hay alumnos con discapacidades cognitivas, y problemas de visión. Por lo tanto es necesario adaptar la pruebas propuestas para que la comprensión de ellas sea más sencilla y modificarlas para evitar que los problemas de visión sean un impedimento a la hora de realizar las pruebas. Es muy importante realizar una buena adaptación de las pruebas, ya que una comprensión errónea de ellas puede ocasionar que la prueba sea realizada incorrectamente, no debido a la patología que tiene la persona sino a una mal entendimiento de la prueba a realizar o una mala visualización de ella. Una incorrecta adaptación de la prueba propiciará que los datos no sea correctos y el estudio no sea válido. En este proceso de adaptación se colaboró activamente con el personal del colegio de educación especial Alborada ya que ellos eran los que mejor conocían a sus alumnos y podían orientarnos a la hora de realizar las pruebas. Las directrices que se tomaron para el rediseño de las pruebas eran las siguientes: 1. Mantener en esencia el grafismo inicial : Ya que se había optado por seguir el diseño mediante una metodología, había que mantenerse lo más fiel posible al diseño inicial. 2. Mantener la prueba estática: Al igual que con el diseño de las pruebas iniciales, se debía mantener un fondo de imagen estático para no distraer al paciente en las pruebas. 3. Hacer las pruebas más familiares: Para facilitar la comprensión por parte de los pacientes, se ha optado por utilizar elementos que son familiares a ellos, de este modo la adaptación es más rápida. Para ello, a la hora de diseñar la prueba se han utilizado unos dibujos que utilizan los alumnos en sus clases. Estos dibujos forman parte de un conjunto de 3000 pictogramas [12] que se utilizan para poder interactuar, En la Figura 3.4 se pueden ver unos ejemplos de estos pictogramas. La diferencia con las pruebas iniciales es que en este caso al mover el ratón se moverá uno de estos dibujos por pantalla, en lugar de pintar sobre ella.

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3. Metodología de adquisición de señales

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4. Mejorar la visibilidad de las pruebas: Para facilitar un mejor visionado de las pruebas era necesario aumentar el grosor en lineas que pueden crear confusión y eliminar algunos colores o elementos fácilmente confundibles.

Figura 3.4: Pictogramas utilizados. A modo de ejemplo en la Figura 3.5 incluye los ejercicios homólogos a los anteriores que serían utilizados por los alumnos del colegio.

Figura 3.5: Ejemplos de pruebas adaptadas. Cabe destacar, que a pesar de diseñar estos últimos ejercicios para los alumnos del colegio, éstos también realizarán parte de los ejercicios diseñados en primer lugar. Tal y como se comentará en el apartado de Procedimiento de la realización de las pruebas, para los alumnos del colegio era necesario realizar primero los ejercicios más llamativos para que se fueran acostumbrando y entendiendo lo que debían hacer. Una vez realizados estos, dependiendo de la persona, se realizarían los ejercicios más avanzados ya que éstos nos proporcionan información más completa acerca del movimiento porque la prueba requiere una mayor precisión a la hora de realizarse. Como se aprecia en la Figura 3.6 no se requiere la misma precisión para seguir el camino marcado en una línea, dibujando por encima, que para mover un muñeco a lo largo de un camino que es más grande, y por lo tanto se tiene más margen de maniobra.

3.3.

Diseño de la aplicación

Una vez diseñadas las pruebas era necesario diseñar una aplicación cuyos requisitos eran:

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3. Metodología de adquisición de señales

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Figura 3.6: Ejemplos de realización de las pruebas. Agrupar todas las pruebas diseñadas y contemplar la posibilidad de poder añadir más pruebas en un futuro sin que el diseño de la aplicación se vea afectado. La aplicación debe ser capaz de cargar ficheros con la información de los pacientes para poder incluirlos en las trazas de resultados y de este modo facilitar el post-procesado. El manejo de la aplicación debe ser intuitivo ya que el objetivo final es que pueda ser utilizado tanto en el colegio como en el hospital para poder adquirir datos sin necesidad de que haya un ingeniero presente a la hora de realizar las pruebas. La aplicación debe ser multiplataforma, es decir debe funcionar tanto en sistemas operativos Linux como Windows. Esta medida viene dada ya que queremos que la aplicación sea independiente del S.O. En base a estos requisitos se ha diseñado una aplicación cuyo interfaz principal se puede ver en la Figura 3.7. Para tener más detalles técnicos acerca de la implementación de la aplicación como pueden ser el lenguaje utilizado así como el sistema de control elegido, hay un apartado dedicado íntegramente a estos aspectos en el anexo B. La aplicación tiene una barra de herramientas con diversas opciones y una zona central donde se distribuyen las pruebas. En la zona central se encuentran distribuidos los iconos correspondientes a las 29 pruebas diseñadas. Como se aprecia en la Figura 3.7, están organizadas siguiendo la metodología de grafismos adoptada. También se observa cómo hay dos tipos de iconos, uno es un dibujo y otro es un bolígrafo, que representan los dos tipos de pruebas que tenemos. Unas pruebas con dibujos para hacer fácil su comprensión, y las segundas y más avanzadas en las que hay que pintar por pantalla el recorrido realizado siguiendo la línea. Para comenzar cualquiera de las pruebas bastará con pinchar sobre el botón correspondiente y se cargará la prueba.

3.4.

Procedimiento de la realización de las pruebas

Existen muchos factores que pueden condicionar los resultados obtenidos en las pruebas. Debido a los siguientes problemas detectados, es necesario diseñar una metodología para realizar las pruebas.

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3. Metodología de adquisición de señales

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Figura 3.7: Interfaz de la aplicación principal. Desconocimiento del manejo del ordenador Nos hemos encontrado pacientes que era la primera vez que utilizaban un ordenador, por lo tanto es necesario que realicen unas pruebas antes de comenzar los ejercicios. Para solucionarlo se han diseñado dos ejercicios preliminares en donde únicamente hay que desplazar el puntero por la pantalla sin ningún tipo de objetivo. De este modo ayudamos a que el paciente de adapte al manejo del dispositivo y observe como al mover con su mano por ejemplo el ratón del ordenador, el puntero que aparece por la pantalla se mueve del mismo modo. En el momento en el que consideremos que el paciente ha adquirido una soltura suficiente en el manejo del ordenador, es el momento de comenzar las pruebas. Asimilación de los ejercicios Éste es un factor que ya se ha comentado con anterioridad ya que es de gran importancia. El paciente debe comprender en todo momento cuál es el objetivo de la prueba y cómo debe realizarse. Para poder reducir la influencia de este factor se ha optado por realizar inicialmente varias veces la prueba para que el paciente pueda habituarse a ella. Una vez que se observa que el paciente ha comprendido bien la mecánica, se realizan las pruebas de captura de movimiento. Este factor es de gran importancia porque si consideramos que una prueba ha sido realizada correctamente y resulta que la información del movimiento es incorrecta porque el paciente no la ha entendido y podría haberla hecho mejor, estaremos analizando unos datos erroneos que falsearán el estudio. Está demostrado por las pruebas realizadas, que conforme más veces repite un paciente una prueba mejor la realiza ya que se habitúa más a ella.

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3. Metodología de adquisición de señales

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Orden de realización de los ejercicios Tal y como se comentaba anteriormente, la asimilación de los ejercicios es fundamental ya que puede llevar a errores no deseados. El orden establecido para los ejercicios va de menor a mayor grado de dificultad. En primer lugar se realiza un ejercicio de movimiento libre, en el cual el usuario maneja por medio del dispositivo el puntero o dibujo que aparece en la pantalla. De esta forma se familiariza con el movimiento. Posteriormente se realizan los movimientos en línea recta, y a partir de ahí una vez hecho los básicos, se aumenta la dificultad. Problemas visuales A pesar de haber diseñado las pruebas teniendo en cuenta este factor, se nos han presentado usuarios que mostraban cierta dificultad a la hora de ver la prueba. Es primordial detectarlo ya que como en el caso anterior puede conducir a datos erroneos. En el caso de que aún acercando la pantalla del ordenador al paciente, éste no distinga perfectamente la imagen de la prueba, la solución pasa por que el paciente no realice esta prueba y pase a la siguiente. Fatiga Está demostrado que conforme el tiempo avanza y el paciente está continuamente realizando las pruebas, llega un momento en que se crea una fatiga que afecta negativamente en los resultados. Por ello es necesario establecer un tiempo máximo total de las pruebas entre 30-40 minutos. En alguno de los casos ha sido necesario detener las pruebas antes ya que se consideraba que los resultados obtenidos comenzaban a empeorar. Por ellos al establecer un orden de ejercicios más básicos a más complejos aunque debamos interrumpir el proceso a mitad por motivos de fatiga, ya tenemos resultados para poder evaluar. Postura Uno de los grandes problemas tenidos a la hora de realizar las pruebas era la postura en la que los pacientes cogían el dispositivos. Es fundamental que el dispositivo se coja correctamente ya que por ejemplo si un usuario mueve su mano en línea recta y no tiene cogido el dispositivo correctamente puede que el movimiento reflejado por pantalla sea una línea inclinada. Para solucionar este problema, al principio de cada prueba el paciente volvía a posicionar correctamente su mano sobre el dispositivo. Al contrario de lo que pueda parecer un elevado número de personas que han realizado el ejercicio no cogían correctamente el dispositivo, bien por el desconocimiento de su uso, o simplemente por que se sentían más cómodos de otra forma.

3.5.

Resultados obtenidos y conclusiones

El resultado obtenido en esta fase es una batería de datos para posteriormente ser procesados. La aplicación de captura de movimiento genera para cada prueba un fichero con la siguiente información:

Paciente que ha realizado la prueba. Patología de ese paciente. Prueba Realizada.

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3. Metodología de adquisición de señales

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Fecha de la realización de la prueba. Dispositivo utilizado en la prueba. Duración de la prueba. Eventos que se han producido en el dispositivo durante la prueba.

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−200

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−300 y (px)

y (px)

Gracias a estos ficheros, podemos recuperar automáticamente el movimiento realizado por el usuario. En la Figura 3.8 se pueden ver los movimientos de diferentes ejercicios obtenidos de la información de los ficheros generados por la aplicación. Para conocer como se almacena la información en estos ficheros, en el anexo B se muestra un ejemplo de esta traza de resultados.

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Figura 3.8: Movimiento obtenido en algunas capturas. Las conclusiones extraidas para futuros ejercicios, y así evitar errores en la toma de datos son: 1. El paciente debe familiarizarse con el ejercicio y el dispositivo previamente. 2. La duración de las pruebas no debe superar los 30-35 minutos. 3. Es importante detectar tanto problemas de visión como de postura.

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Capítulo 4

Análisis y filtrado del movimiento

Una vez adquiridos los datos, comienza la etapa de análisis y filtrado de los mismos para conseguir separar el movimiento voluntario del involuntario y eliminar este último. Tal y como se ha expuesto anteriormente en el capítulo 2, cada patología de temblor puede ser clasificada de acuerdo al rango de frecuencias que tiene ese temblor (ver Cuadro 2.1). Por lo tanto si identificamos el rango de frecuencias del temblor que presenta el paciente, podemos filtrarlo y eliminarlo del movimiento original. En este capítulo se abordará el tema del filtrado de señales. En primer lugar se ofrecerá un breve resumen acerca de la teoría de filtrado de señal mostrando una panorámica de los diferentes filtros que se pueden utilizar. También se analizarán las características de estos filtros y su idoneidad o no para ser utilizados en este trabajo. En último lugar se mostrará el trabajo realizado con el filtrado de los datos que han sido obtenidos de la fase anterior. Los datos de captura de movimiento se someterán a los diferentes filtrados y se expondrán las conclusiones extraidas.

4.1.

Teoría y tipos de filtrado

En base a las conclusiones extraidas del análisis médico de las patologías del temblor y la parálisis cerebral infantil, se han obtenido los rangos de frecuencia teóricos que poseen estas patologías. Esta información es de gran importancia, ya que en base a ella se diseñarán y configurarán los filtros de la forma más óptima. La teoría nos indica que la componente temblorosa tiene un rango de frecuencias comprendido entre 2-20 Hz. Por debajo de 2 Hz se puede comenzar a considerar que el movimiento es voluntario, y por encima de los 20 Hz es imposible que haya movimiento ya que la propia estructura ósea de las extremidades impide realizarlos. Gracias a esta información y realizando un estudio de la bibliografía acerca de los diferentes tipos de filtros de señal, se ha optado por utilizar dos grupos de estrategias de filtrado, de las que se hablará más en detalle en los siguientes apartados. Por un lado están los filtros clásicos. En nuestro caso, ya que sabemos que el rango de frecuencias del temblor se sitúa entre 2-20 Hz, podemos realizarlo de dos formas. En primer lugar utilizar filtros de paso bajo, es decir dejar pasar las frecuencias inferiores a 2 Hz y eliminar las superiores, de esta forma mantendríamos el movimiento voluntario. En segundo lugar realizar un filtrado rechaza-banda, en el cual filtrariamos las frecuencias correspondientes al rango de 2-20 25

4. Análisis y filtrado del movimiento

26

Hz eliminando toda la componente temblorosa. En segundo lugar también se utilizarán filtros adaptativos. Debido a las limitaciones de los anteriores, las cuales se comentarán en los apartados siguientes, es necesario abordar la problemática del filtrado con este tipo de algoritmos. Estos filtros intenta modelar la señales en tiempo real de forma iterativa, se diferencian de los anteriores en que los clásicos tienen coeficientes invariantes en el tiempo, mientras que un adaptativo puede cambiar su forma de comportarse, es decir pueden cambiar sus coeficientes de filtrado.

4.1.1.

Filtros clásicos

Cuando hablamos de filtros clásicos, podemos hacer una clasificación atendiendo a la naturaleza de las señales tratadas Filtro analógico: Diseñado para el tratamiento de señales analógicas. Filtro digital: Diseñado para el tratamiento de señales digitales. En el caso que nos ocupa en este proyecto, al tratar las señales de un dispositivo, por medio de un software informático, los filtros diseñados serán de tipo digital. De igual forma, los filtros se pueden clasificar en base a su respuesta frecuencial: Filtros de respuesta finita al impulso (FIR). Filtros de respuesta infinita (IIR). A través de diversa documentación encontramos que los filtros IIR son más adecuados para el trabajo que estamos realizando ya que obtienen una respuesta lo más abrupta posible en módulo, y por lo tanto las bandas de paso y de rechazo están cláramente diferenciadas. De acuerdo al tipo de respuesta, en este proyecto se ha optado por utilizar filtros paso-bajo y rechaza-banda. A continuación de detallan las principales características. Filtros paso-bajo La idea de utilizar este tipo de filtros está dada por la naturaleza frecuencial del temblor. Si consideramos que con unas frecuencias inferiores a 2 Hz el movimiento es voluntario, bastará con dejar pasar aquellas para obtener únicamente el movimiento voluntario. A continuación se de describen brevemente los filtros estudiados e implementados en este trabajo. Filtros Butterworth: Es uno de los filtros más básicos, diseñado para producir la respuesta más plana que sea posible hasta la frecuencia de corte. El filtro de Butterworth es el único filtro que mantiene su forma para órdenes mayores (sólo con una caída de más pendiente a partir de la frecuencia de corte).

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4. Análisis y filtrado del movimiento

27

Este tipo de filtros necesita un mayor orden para los mismos requerimientos en comparación con otros, como los de Chebyshev o el elíptico. Dada la respuesta en frecuencia H, se debe cumplir que las 2N-1 primeras derivadas de |H(Ω)|2 sean cero para Ω = 0 y Ω = ∞. Únicamente tiene polos y el módulo de su función de transferencia es: 1 1 + (Ω/Ωc )2N

|H(Ω)|2 =

(4.1)

donde N es el orden del filtro, Ωc es la frecuencia de corte y Ω es la frecuencia analógica compleja (Ω=j w). En la Figura 4.1 se puede ver la respuesta en frecuencia que presenta un filtro de este tipo. 1 0.9 0.8 0.7

Magnitud

0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 −1 10

0

1

10 Frecuencia (rad/seg)

10

Figura 4.1: Respuesta en frecuencia de un filtro paso-bajo Butterworth. Filtros Chebyshev: Este tipo de filtro consigue una caída de la respuesta en frecuencia más pronunciada en frecuencias bajas debido a que permiten más rizado que otros filtros en alguna de sus bandas. Los filtros Chebyshev se clasifican en dos tipos: • Filtros de Chebyshev de tipo I Son filtros que únicamente tienen polos, presentan un rizado constante en la banda pasante y presentan una caída monotónica en la banda no pasante. La respuesta en frecuencia es: |H(Ω)|2 =

1 1 + 2 TN2



Ω Ωc

 para 0 ≤  ≤ 1

(4.2)

donde N es el orden del filtro, Ωc es la frecuencia de corte, Ω es la frecuencia analógica compleja (Ω=j w) y TN (x) es el polinomio de Chebyshev de orden N, que pueden definirse de forma recursiva como TN +1 = 2 · x · TN (x) − TN −1 (x) con T 0(x) = 1 y T 1(x) = x.

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

4. Análisis y filtrado del movimiento

28

En estos filtros la frecuencia de corte no depende de N y el módulo de su respuesta 1 en frecuencia oscila (rizado) entre 1 y √1+ . 2 • Filtros de Chebyshev de tipo II Estos filtros a diferencia de los Chebyshev I presentan ceros y polos, su rizado es constante en la banda no pasante y además presentan una caída monotónica en la banda pasante. Su respuesta en frecuencia es: 1

|H(Ω)|2 = 1+

2

·

2 (Ω /Ω ) TN s c 2 (Ω /Ω) TN s

para 0 ≤  ≤ 1

(4.3)

1

1

0.9

0.9

0.8

0.8

0.7

0.7

0.6

0.6 Magnitud

Magnitud

En la Figura 4.2 se observa la respuesta en frecuencia los dos tipos de filtros Chebyshev (I, II).

0.5

0.5

0.4

0.4

0.3

0.3

0.2

0.2

0.1

0.1

0 −1 10

0

10 Frecuencia (rad/seg)

1

10

0 −1 10

0

10 Frecuencia (rad/seg)

1

10

Figura 4.2: Respuesta en frecuencia de los filtros Chebyshev I y Chebyshev II. Filtros elípticos: La particularidad en el diseño de estos filtros es que consiguen estrechar la zona de transición entre bandas y, además, acotando el rizado en esas bandas. Se diferencian con los filtros Chevyshev en que los elípticos realizan el rizado en las dos bandas. Estos filtros suelen ser más eficientes debido a que al minimizar la zona de transición, ante unas mismas restricciones consiguen un menor orden. Por el contrario son los que presentan una fase menos lineal. La respuesta en frecuencia de un filtro paso bajo elíptico es: |H(Ω)|2 =

1 , para 0 ≤  ≤ 1 1 + 2 · RN (Ω/Ωc )

(4.4)

donde N es el orden del filtro, Ωc es la frecuencia de corte, Ω es la frecuencia analógica compleja (Ω=j w) y RN (x) es la función jacobiana elíptica de orden N, normalmente de

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

4. Análisis y filtrado del movimiento

29

primera clase: Z RN (x) = 0

2π

1 p

1 − x2 · sin2 θ

dθ

(4.5)

La respuesta en frecuencia de este tipo de filtros se observa en la Figura 4.3. 1 0.9 0.8 0.7

Magnitud

0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 −1 10

0

10 Frecuencia (rad/seg

1

10

Figura 4.3: Respuesta en frecuencia de un filtro paso-bajo elíptico. Los filtros paso-bajo tiene el problema de que introducen un retardo en la señal de salida filtrada. Este retardo es mayor cuanto mayor es el orden del filtro aplicado. Por lo tanto si queremos realizar un filtrado en tiempo real hay que tener en cuenta el retardo que añaden estos filtros y ajustar los parámetros para que sea el menor porsible, garantizando un buen filtrado. Filtros rechaza-banda Debido a la naturaleza frecuencial del temblor. Según la teoría, el rango de frecuencias en las que se encuentra la señal temblorosa es entre frecuencias de 2-20 Hz, bastará con eliminar aquellas para obtener únicamente el movimiento voluntario. Los filtros rechaza-banda son aquellos que no permiten el paso de señales cuyas frecuencias se encuentran comprendidas entre las frecuencias de corte superior e inferior. Por ello se consideran idoneos para eliminar estos rangos. Pueden implementarse de diversas formas. Una de ellas consistirá en dos filtros, uno paso bajo cuya frecuencia de corte sea la inferior del filtro elimina banda y otro paso alto cuya frecuencia de corte sea la superior del filtro elimina banda. Como ambos son sistemas lineales e invariantes, la respuesta en frecuencia de un filtro banda eliminada se puede obtener como la suma de la respuesta paso bajo y la respuesta paso alto. Como se verá posteriormente, estos filtros ofrecen unos resultados buenos en cuanto a la supresión de la señal temblorosa, sin embargo al igual de los filtros de paso-bajo, se añade un retardo en la señal, que da problemas a la hora de realizar el filtrado en tiempo real. En el apartado Aplicación del filtrado a los datos obtenidos se estudiará esta problemática y se mostrarán las soluciones adoptadas.

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

4. Análisis y filtrado del movimiento

4.1.2.

30

Filtros adaptativos

Los filtros adaptativos son de gran utilidad cuando se desconoce la componente ruidosa de la señal que hay que filtrar. Estos filtros tienen la capacidad de variar automáticamente sus parámetros para ir adaptándose a los cambios de la señal. En esta sección se detallará brevemente el funcionamiento de un filtro adaptativo para después presentar la características del filtro WFLC (Weighted-frequency. Fourier Linear Combiner), que es el que se utilizará en este trabajo. En los filtros adaptativos se utiliza una técnica llamada cancelación del ruido. En esta técnica se hace uso de una señal auxiliar, que se resta a la señal original. Este proceso de resta de señal puede resultar contraproducente si no se hace correctamente, llegando en algunos casos a potenciar el ruido en lugar de reducirlo. Con este tipo de filtrado, este proceso de restado de señal es controlado por el proceso adaptativo que permite reducir el riesgo de distorsionar la señal o aumentar la potencia del ruido. El esquema básico de funcionamiento se muestra en la Figura 4.4.

Figura 4.4: Esquema de un filtro adaptativo. A diferencia de los filtros del apartado anterior donde los parámetros eran fijos, éste ajusta automáticamente su respuesta al impulso. El ajuste está dado por una función matemática donde el error de filtrado de la salida actúa como entrada. De este modo puede ajustarse continuamente para minimizar la señal de error. WFLC (Weighted-frequency. Fourier Linear Combiner) Este filtro se encuentra detallado en diversos artículos y tesis [13], [14]. Es un algoritmo creado para modelar el temblor, tanto el psicológico como el patológico. La idea de este algoritmo se basa en conseguir una estimación del temblor lo más buena posible para poder restarla a la señal original que se quiere filtrar. Para esta estimación se utiliza una serie de Fourier truncada donde los parámetros se van ajustando dinámicamente de forma que el error disminuya. Los estudios indican que la frecuencia del temblor no es estacionaria, sino que se desvía alrededor de una frecuencia principal, donde esta frecuencia variará dependiendo de la patología de cada paciente. Por lo tanto si se desea cancelar por completo la señal temblorosa es necesario que el algoritmo de filtrado pueda variar su frecuencia para adaptarse a las variaciones de la misma. Por este motivo nace la implementación WFLC, que parte de la antecesora la FLC conservando su característica de adaptar los coeficientes de Fourier, añadiéndole la funcionalidad de adaptar también la frecuencia del modelo. La Figura 4.5 muestra el esquema de funcionamiento del filtro WFLC.

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

4. Análisis y filtrado del movimiento

31

Figura 4.5: Esquema del filtro WFLC. Este filtro es muy rápido desde el punto de vista computacional y algunos artículos indican que puede conseguir una reducción del temblor del orden del 60 %.

4.2. 4.2.1.

Aplicación del filtrado a los datos obtenidos Objetivos buscados

Una vez definidas las características principales de los filtros que vamos a utilizar, llega el momento de realizar el filtrado sobre los datos tomados en la fase anterior. El objetivo final que se busca con el filtrado es eliminar la parte involuntaria del movimiento originada por las patologías de los pacientes, y de este modo obtener un movimiento lo más suave posible. Así el paciente podrá utilizar los dispositivos para acceder al ordenador, manejar una silla de ruedas... Tal y como se ha comentado a lo largo de la memoria, con la ayuda de la información médica de las patologías, sabemos el rango de frecuencias en donde se sitúa el movimiento tembloroso, por lo que ése será el punto de partida de nuestro filtrado. Con este filtrado se presente obtener una solución que abarque el mayor número de pacientes de la misma patología. Es decir, no se pretende obtener una solución ad-hoc para cada paciente, sino que el estudio pretende generalizar lo más posible el filtrado. Ésto tiene un inconveniente ya que cuanto más general es el filtrado menos eficiente puede llegar a ser en determinados pacientes.

4.2.2.

Metodología utilizada

En este trabajo han participado pacientes con dos patologías diferenciadas, por un lado están aquellos que tienen un temblor esencial (pacientes del centro médico de especialidades Ramón y Cajal) y por otro lado los que tienen parálisis cerebral infantil (alumnos del colegio de educación especial Alborada). Debido a ello, el proceso de filtrado así como las conclusiones extraidas han sido independientes para cada grupo. Se ha llevado en paralelo el mismo proceso filtrado con

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

4. Análisis y filtrado del movimiento

32

variaciones dependiendo de las características observadas en cada grupo. El proceso de análisis y filtrado de cada grupo se ha realizado siguiendo los siguientes pasos: 1. Elección de los ejercicios más adecuados realizados por los pacientes. 2. Análisis frecuencial de los movimientos de los ejercicios. 3. Elección de uno o dos pacientes representativos de cada grupo. 4. Aplicación de los filtros clásicos a estos pacientes. 5. Extracción de conclusiones y aplicación de los filtros clásicos al resto de pacientes. 6. Aplicación de los filtros adaptativos a estos pacientes. 7. Extracción de conclusiones y aplicación de los filtros adaptativos al resto de pacientes. 8. Conclusiones y elección de los filtros más adecuados.

4.2.3.

Proceso de filtrado y resultados obtenidos

A continuación se muestra el proceso de filtrado para cada uno de los grupos. En el primero de los grupos se encuentran los alumnos del colegio de educación especial Alborada. Son chicos cuya edad va desde los 12 hasta los 16 años. Presentan parálisis cerebral infantil con un retraso mental de funcionalidad moderada-grave, y tetraparesia, diplejia espástica. El grupo de pacientes del centro médico de especialidades Ramón y Cajal, tienen una edad comprendida entre los 60-80 años y presentan temblor esencial. Alumnos del colegio alborada, con parálisis cerebral infantil En las Figuras 4.6 y 4.7, se observan dos movimientos realizados durante los ejercicios, junto al espectro de frecuencias correspondiente a cada uno de los ejes del movimiento (x e y). 0

200

150 Eje X

−100

100

−200 50

y (px)

−300

0

0

5

10

15

20

25 f (Hz)

30

35

40

45

50

0

5

10

15

20

25 f (Hz)

30

35

40

45

50

−400 200 −500

Eje Y

150 −600

100

50

−700

0

100

200

300

400

500 x (px)

600

700

a) Movimiento realizado.

800

900

1000

0

b) Espectro de frecuencias.

Figura 4.6: Gráficas del ejercicio de una línea inclinada.

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

4. Análisis y filtrado del movimiento

33

0

250 200

−100 Eje X

150

−200

100 50 0

y (px)

−300

−50

0

5

10

15

20

25 f (Hz)

30

35

40

45

50

0

5

10

15

20

25 f (Hz)

30

35

40

45

50

−400 200 −500

150

Eje Y

100 −600

50 0

−700

−50 0

100

200

300

400

500 x (px)

600

700

a) Movimiento realizado.

800

900

1000

−100

b) Espectro de frecuencias.

Figura 4.7: Gráficas del ejercicio de una espiral. Analizando los espectros de frecuencia obtenidos de cada uno de los movimientos, obtenemos el rango de frecuencias en donde se sitúa el movimiento involuntario. En las Figuras 4.6 y 4.7 podemos ver como el ruido tiene componentes destacadas de frecuencia entre 0-8 Hz y alrededor de 35 Hz. Las primeras corresponden a los movimientos voluntarios e involuntarios, y las segundas que se sitúan en un intervalo alrededor de 35 Hz son las introducidas por el dispositivo utilizado, en nuestro caso un ratón óptico o un joystick. Como se comentaba en el segundo capítulo de la memoria la estructura osea de las extremidades impide que haya movimientos con una frecuencia mayor de 20 Hz. Una vez elegidos los pacientes modelo del grupo se ha decidido realizar un filtrado paso-bajo de los movimientos más relevantes. En este caso y con el fin de poder comparar diferentes rangos de frecuencia, se han realizado los filtrados con diferentes frecuencias de corte. Para tener una métrica común, se ha utilizado el mismo tipo de filtro, en este caso un Butterworth de 4o orden (Figura 4.8 y Figura 4.9). Estos análisis revelan que con unas frecuencias de corte superiores a 0.5-2 Hz el filtrado no modifica practicamente nada la señal original. Estos resultados nos llevan a concluir que el responsable del movimiento realizado se encuentra dentro de las frecuencias de movimiento voluntario. Si bien existen frecuencias entre 2-8 Hz, éstas no tienen un peso importante en la señal y por lo tanto no influyen notablemente. Por lo tanto llegamos a la conclusión que el movimiento tembloroso que tienen estas personas no se refleja de forma evidente en el resultado por pantalla mientras ellos están manejando un ratón o joystick. Sin embargo se comprueba que existe una componente voluntaria del movimiento que provoca que el resultado no sea el correcto, por ello es necesario filtrar esa parte del movimiento voluntario, o lo que es lo mismo suavizarlo en esas frecuencias.

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

4. Análisis y filtrado del movimiento

34

0

200 Original Fc = 8 Hz Fc = 5 Hz Fc = 2 Hz Fc = 0.5 Hz

150 Eje X

−100

100

−200 50

y (px)

−300

0

0

5

10

15

20

25 f (Hz)

30

35

40

45

50

0

5

10

15

20

25 f (Hz)

30

35

40

45

50

−400 200 −500

−700

0

100

200

300

400

500 x (px)

600

700

800

900

Eje Y

150 Original Fc = 8 Hz Fc = 5 Hz Fc = 2 Hz Fc = 0.5 Hz

−600

100

50

0

1000

a) Movimiento original y filtrado.

b) Espectro de frecuencias.

Figura 4.8: Filtrado paso bajo del movimiento inclinado con diferentes frecuencias de corte. 0

250 Original Fc = 8 Hz Fc = 5 Hz Fc = 2 Hz Fc = 0.5 Hz

200 −100 Eje X

150

−200

100 50 0

y (px)

−300

−50

0

5

10

15

20

25 f (Hz)

30

35

40

45

50

0

5

10

15

20

25 f (Hz)

30

35

40

45

50

−400 200 −500

150

−600

−700

100 Eje Y

Original Fc = 8 Hz Fc = 5 Hz Fc = 2 Hz Fc = 0.5 Hz

50 0 −50

0

100

200

300

400

500 x (px)

600

700

800

a) Movimiento original y filtrado.

900

1000

−100

b) Espectro de frecuencias.

Figura 4.9: Filtrado paso bajo de la espiral con diferentes frecuencias de corte. Analizando los resultado observamos como este movimiento resultante se ve afectado por la complejidad del ejercicio, ya que como se puede ver en la Figura 4.10, un mismo concepto de prueba, en este caso la elipse, realizado por la misma persona ofrece resultados diferentes debido a su complejidad. En nuestro caso la primera prueba es más sencilla que la segunda ya que se tiene más margen de movimiento, sin embargo en la segunda hay que seguir la línea, lo que requiere una componente de control más precisa y debido a ella los resultados que se ofrecen son diferentes. Una vez determinado que para este tipo de usuarios es necesario realizar un filtrado o suavizado de la señal en el rango de 0.5-2 Hz, hay que decidir qué tipo de filtro y qué orden ofrece mejores resultados. Hay que destacar, que un orden mayor en el filtrado introduce un mayor retardo. Puesto que queremos obtener un filtrado que se pueda aplicar en tiempo real, necesitamos que el retardo sea admisible para nuestra aplicación.

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

35

0

0

−100

−100

−200

−200

−300

−300 y (px)

y (px)

4. Análisis y filtrado del movimiento

−400

−400

−500

−500

−600

−600

−700

−700

0

100

200

300

400

500 x (px)

600

700

800

900

1000

0

100

200

300

400

500 x (px)

600

700

800

900

1000

Figura 4.10: Diferentes pruebas de la misma espiral.

La Figura 4.11 muestra el filtrado de un movimiento con los 4 tipos de filtros paso-bajo seleccionados en este estudio. En esta primera prueba todos los filtros tienen el mismo orden (4o orden), ya que queremos compararlos con la misma configuración. 0 Butterworth Chebyshev I Chebyshev II Eliptico

200 −100 180 160

−200

140 Retardo (10−2 s)

y (px)

−300

−400

120 100 80

−500 Original Butterworth Chebyshev I Chebyshev II Eliptico

−600

60 40 20

−700

0

100

200

300

400

500 x (px)

600

700

800

a) Movimiento original y filtrado.

900

1000

0.05

0.1

0.15 0.2 Frecuencia (rad/muestra)

0.25

0.3

b) Retardo del los filtros.

Figura 4.11: Diferentes tipos de filtrado paso-bajo y su retardo generado.

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

4. Análisis y filtrado del movimiento

36

Al ver los resultados obtenidos los filtrados a simple vista ofrecen unos resultados similares, sin embargo en la gráfica b) de la Figura 4.11 podemos ver que los retardos generados van desde 1.2 segundos hasta 2 segundos, lo cual no es admisible para la aplicación que que queremos diseñar. Para solucionarlo es necesario disminuir el orden de los filtros y observar los resultados, ya que únicamente variando el orden, como es el caso del filtro butterworth de la figura 4.12 el retardo se ve disminuido. Como consecuencia el filtrado no tiene la misma calidad. 0 Orden 4 Orden 3 Orden 2 Orden 1

120 −100 100 −200

Retardo (10−2 s)

y (px)

−300

−400

80

60

−500 40 Original Orden 4 Orden 3 Orden 2 Orden 1

−600

−700

0

100

200

300

400

500 x (px)

600

700

800

900

20

0

1000

a) Movimiento original y filtrado.

0.05

0.1

0.15 0.2 Frecuencia (rad/muestra)

0.25

0.3

0.35

b) Retardo de los filtros.

Figura 4.12: Filtrado Butterworth paso-bajo con diferentes ordenes. Analizando estos resultados se ha optado por realizar el mismo filtrado aplicando un primer orden a los filtros para obtener una relación retardo-calidad de filtrado más óptima. 0

−100

25

−200

Retardo (10−2 s)

−300 y (px)

Butterworth Chebyshev I Chebyshev II Eliptico

30

−400

20

15

−500 10 Original Butterworth Chebyshev I Chebyshev II Eliptico

−600

−700

0

100

200

300

400

500 x (px)

600

700

800

a) Movimiento original y filtrado.

900

1000

5

0.05

0.1 0.15 Frecuencia (rad/muestra)

0.2

0.25

b) Retardo de los filtros.

Figura 4.13: Filtrados paso-bajo de orden bajo con sus retardos.

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

4. Análisis y filtrado del movimiento

37

En base a los resultados se observa cómo el retardo generado por el filtro disminuye hasta cifras aceptables para la implementación de la aplicación final, ya que nos encontramos retardos en torno a 250 ms. Una vez vistos los resultados de un filtrado paso bajo en torno a una frecuencia de corte cercana a 0.5 Hz, a continuación se aplica un filtrado rechaza-banda en el rango de frecuencias que hemos determinado en un principio (0.5-2 Hz). De este modo podemos comprobar cómo se comportan este tipo de filtros, ver su retardo y de este modo decidir si son correctos para nuestra aplicación final. En la Figura 4.14 se observan los resultados obtenidos del filtrado rechaza-banda entre 0.5-2 Hz. 0

−100

−200

25

Retardo (10−2 s)

−300 y (px)

Butterworth Chebyshev I Chebyshev II Eliptico

30

−400

20

15

−500 Original Butterworth Chebyshev I Chebyshev II Eliptico

−600

−700

0

100

200

300

400

500 x (px)

600

700

800

a) Movimiento original y filtrado.

900

1000

10

5

0.05

0.1

0.15

0.2 0.25 0.3 Frecuencia (rad/muestra)

0.35

0.4

0.45

b) Retardo de los filtros.

Figura 4.14: Filtrados rechaza-banda de orden bajo con sus retardos. Con estas gráficas observamos cómo los resultados de filtrado son correctos y tienen un retardo admisible, en torno a 300ms, y en algunos casos menor que los filtros paso-bajo. Por último, una vez aplicado los filtros clásicos, hay que comprobar el comportamiento de los filtros adaptativos. En este caso, tal y como se ha comentado anteriormente, se utilizara un filtro WFLC (Weighted-frequency. Fourier Linear Combiner). Mediante este filtrado, y adaptando los parámetros de configuración del filtro, obtenemos resultados como los que se muestran en la Figura 4.15. Estos filtrados se han realizado sobre una frecuencia base de 0.5 Hz, los resultados obtenidos no mejoran la señal, es más, añaden ruido a ella. Se concluye que como en el caso de este grupo de personas, el rango de frecuencias que queremos filtrar se sitúa en 0.5 Hz y no es ruido lo que tenemos en esa frecuencia, sino un movimiento voluntario que hay que suavizar, el filtro no trabaja adecuadamente. El filtro adaptativo trabaja estimando un ruido para posteriormente cancelarlo en la señal original, pero en nuestro caso a la frecuencia que se estima ese ruido en la señal original no es ruido lo que hay sino la propia frecuencia que genera el movimiento voluntario. Por lo tanto al aplicar el filtro, el ruido estimado no actúa sobre la señal original eliminando un ruido, inexistente en nuestro caso, sino al contrario, aumenta el ruido de ésta.

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

38

0

0

−100

−100

−200

−200

−300

−300 y (px)

y (px)

4. Análisis y filtrado del movimiento

−400

−400

−500

−500

−600

−600

−700

−700

0

100

200

300

400

500 x (px)

600

700

800

900

1000

0

100

200

300

400

500 x (px)

600

700

800

900

1000

Figura 4.15: Filtrados adaptativos con WFLC. Pacientes del centro médico de especialidades Ramón y Cajal con temblor esencial Para analizar y filtrar los datos de este segundo grupo, con temblor esencial, se ha seguido la misma metodología que en el grupo anterior. En el capítulo 2, donde se hacía una revisión de las patologías médicas, se indicaba que el temblor esencial tiene un rango de frecuencias de 4-12 Hz, por lo tanto se partirá de esta información a la hora de realizar el filtrado.

0

0

−100

−100

−200

−200

−300

−300 y (px)

y (px)

Cabe destacar que una vez tomados los datos y tras visualizar los movimientos realizados se observó que había un paciente que realizaba todos los movimientos de una forma correcta, es decir sus resultados no se veían influenciados por su temblor. A modo de ejemplo en la Figura 4.16 se puede ver el movimiento de un ejercicio realizado por un paciente seleccionado del grupo y el mismo movimiento realizado por este paciente en cuestión.

−400

−400

−500

−500

−600

−600

−700

−700

0

100

200

300

400

500 x (px)

600

700

800

900

1000

0

100

200

300

400

500 x (px)

600

700

800

900

1000

Figura 4.16: Ejercicios realizados por dos pacientes del grupo. Como se puede ver el movimiento realizado por el paciente de la derecha es prácticamente correcto. Por lo tanto al igual que podía ocurrir con algún paciente del grupo anterior, no se tuvo en cuenta a este paciente para el estudio, ya que no aportaba información para el filtrado.

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

4. Análisis y filtrado del movimiento

39

En primer lugar realizamos el análisis frecuencial, para ver el espectro de frecuencias de los ejercicios realizados. En las Figuras 4.17 y 4.18 se muestran dos de los más representativos. 250

0

200 −100 Eje X

150

−200

100 50 0

y (px)

−300

−50

0

5

10

15

20

25 f (Hz)

30

35

40

45

50

0

5

10

15

20

25 f (Hz)

30

35

40

45

50

−400 250 200

−500

Eje Y

150 −600

100 50 0

−700

−50 0

100

200

300

400

500 x (px)

600

700

800

900

−100

1000

a) Movimiento realizado.

b) Espectro de frecuencias.

Figura 4.17: Gráficas del ejercicio de una espiral. 0

200

150 Eje X

−100

100

−200 50

y (px)

−300

0

0

5

10

15

20

25 f (Hz)

30

35

40

45

50

0

5

10

15

20

25 f (Hz)

30

35

40

45

50

−400 200 −500

Eje Y

150

−600

−700

100 50 0

0

100

200

300

400

500 x (px)

600

700

a) Movimiento realizado.

800

900

1000

−50

b) Espectro de frecuencias.

Figura 4.18: Gráficas del ejercicio de una cenefa. Con el análisis de los espectros de frecuencia obtenidos de cada uno de los movimientos, obtenemos el rango de frecuencias en donde se sitúa el movimiento involuntario. En las gráficas del espectro se puede ver cómo el ruido tiene componentes destacadas de frecuencia entre 1-7 Hz, destacando entorno a 5 Hz. Al igual que en el grupo anterior también hay frecuencias situadas en un intervalo alrededor de 35 Hz que son las introducidas por el dispositivo utilizado, en nuestro caso un ratón óptico. Una vez elegidos los pacientes modelo del grupo, al igual que en el apartado anterior, se ha realizado un filtrado paso-bajo de los movimientos mas relevantes. En este caso centrándonos en los rangos de frecuencias de estos pacientes.

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

4. Análisis y filtrado del movimiento

40

250

−200

−250

Original Fc = 8 Hz Fc = 2 Hz Fc = 1 Hz Fc = 0.5 Hz

200 150 Eje X

Original Fc = 8 Hz Fc = 2 Hz Fc = 1 Hz Fc = 0.5 Hz

100 50 0

−300

0

5

10

15

20

25 f (Hz)

30

35

40

45

50

0

5

10

15

20

25 f (Hz)

30

35

40

45

50

y (px)

−50

250 −350

200

Eje Y

150

−400

100 50 0 −50

400

450

500

550 x (px)

600

650

−100

700

a) Movimiento original y filtrado.

b) Espectro de frecuencias.

Figura 4.19: Detalle del filtrado paso-bajo de la espiral anterior. 200 Original Fc = 8 Hz Fc = 2 Hz Fc = 1 Hz Fc = 0.5 Hz

−200

Original Fc = 8 Hz Fc = 2 Hz Fc = 1 Hz Fc = 0.5 Hz

150 Eje X

−150

100

50 −250

y (px)

0

0

5

10

15

20

25 f (Hz)

30

35

40

45

50

0

5

10

15

20

25 f (Hz)

30

35

40

45

50

−300 200 150 Eje Y

−350

−400

100 50 0

300

350

400

450

500 x (px)

550

600

a) Movimiento original y filtrado.

650

−50

b) Espectro de frecuencias.

Figura 4.20: Detalle del filtrado paso-bajo de la cenefa. Observamos en la Figura 4.19 y en la Figura 4.20 que si filtramos con una frecuencia de corte de 0.5 Hz al igual que en los movimientos del grupo anterior, suavizamos el movimiento. Sin embargo a diferencia de los anteriores, en este grupo se puede ver que al filtrar con frecuencias superiores 1 Hz, 2 Hz filtramos también la componente temblorosa a diferencia de los anteriores que no se producía diferencia alguna. En este caso lo que buscamos es filtrar sólo el temblor, ya que la componente voluntaria no influye notablemente en el movimiento, como era el caso anterior. Siguiendo los paso marcados, se calcularon los filtros con los parametros adecuados para obtener una buena relación calidad de filtrado-retardo. A continuación de muestran los resultados finales obtenidos después del proceso, tanto los filtrados paso-bajo (Figura 4.21), como los rechaza-banda (Figura 4.22)

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

4. Análisis y filtrado del movimiento

41

Butterworth Chebyshev I Chebyshev II Eliptico

−300 25 −320

Retardo (10−2 s)

20

y (px)

−340

−360

15

10 Original Butterworth Chebyshev I Chebyshev II Eliptico

−380

−400

250

300

350

5

0

400

0.1

0.2

0.3

x (px)

a) Movimiento original y filtrado.

0.4 0.5 0.6 Frecuencia (rad/muestra)

0.7

0.8

0.9

b) Retardo de los filtros.

Figura 4.21: Resultados de los filtros paso-bajo con sus retardos. En base a los resultados se observa como el retardo generado por el filtro disminuye hasta cifras aceptables para la implementación de la aplicación final, ya que nos encontramos retardos en torno a 250 ms. Una vez vistos los resultados de un filtrado paso bajo en torno a una frecuencia de corte cercana a 1 Hz, a continuación se aplica un filtrado rechaza-banda en el rango de frecuencias que hemos determinado en un principio (1-6 Hz). De este modo podemos comprobar cómo se comportan este tipo de filtros, ver su retardo y de este modo decidir si son correctos para nuestra aplicación final. En la Figura 4.22 se observan los resultados obtenidos del filtrado rechaza-banda entre 1-6 Hz. Original Butterworth Chebyshev I Chebyshev II Eliptico

−300

16

−320

14 Retardo (10−2 s)

y (px)

Butterworth Chebyshev I Chebyshev II Eliptico

18

−340

−360

12 10 8 6

−380

4 2

−400 180

200

220

240

260 x (px)

280

300

a) Movimiento original y filtrado.

320

0.2

0.4

0.6 0.8 Frecuencia (rad/muestra)

1

1.2

1.4

b) Retardo de los filtros.

Figura 4.22: Resultados de los filtros rechaza-banda con sus retardos.

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

4. Análisis y filtrado del movimiento

42

Como resultado tenemos un movimiento menos suavizado que el primer grupo anterior. Esto es debido a que en este caso nuestro objetivo era eliminar frecuencias de temblor y no suavizar y filtrar movimientos voluntarios. Para finalizar se aplica el filtrado adaptativo para ver como se adapta al error marcado. Al igual que en el caso anterior, se utilizará un filtro WFLC (Weighted-frequency. Fourier Linear Combiner). 0

−100

−100

−200 −200

y (px)

y (px)

−300 −300

−400

−400 −500

−600

−500

−700 −600 100

200

300

400 x (px)

500

600

0

100

200

300

400

500 x (px)

600

700

800

900

1000

Figura 4.23: Filtrados adaptativos con WFLC para pacientes con temblor esencial. A diferencia del grupo anterior, los resultados reflejan que en estas señales si que existe el ruido que está simulando el filtro adaptativo y por lo tanto el filtro trabaja correctamente para cancelarlo.

4.3.

Conclusiones

Tras realizar el análisis y filtrado de los datos obtenidos se ha llegado a las siguientes conclusiones.

4.3.1.

Alumnos del colegio de educación especial Alborada

En este grupo de personas esperábamos que los movimientos realizados tuvieran componentes de frecuencia que pudieran ser filtradas para conseguir un mejor movimiento. Al ver los resultados de los movimientos, y sus respectivos espectros de frecuencia nos hemos dado cuenta de que si bien existe esa componente temblorosa en un rango entre 2 -10 Hz, ésta no es la que ocasiona la distorsión del movimiento realizado. Por lo tanto para poder suavizar o filtrar ese movimiento ha sido necesario realizar un filtrado de algunas componentes voluntarias del movimiento. Al comparar los filtrados clásicos y adaptativos, se llega a la conclusión de que no se pueden usar los adaptativos puesto que estamos filtrando el movimiento a unas frecuencias en las que no posee ruido, y por eso éstos no trabajan correctamente. Una vez decidido que hay que usar los filtros clásicos, y tras realizar un análisis para conseguir un compromiso entre la calidad del filtro y el retardo generado (ver Figura 4.13 y 4.14),

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

4. Análisis y filtrado del movimiento

43

se obtienen algoritmos de filtrado tanto paso-bajo como rechaza-banda que presentan retardos en torno a 200 ms. Este retardo se considera aceptable para la aplicación final que se busca implementar. Los detalles de la aplicación se comentan en el capítulo siguiente.

4.3.2.

Pacientes con temblor esencial del centro Ramón y Cajal

En este caso, como bien se ha visto en los apartado anteriores, los pacientes presentan componenten temblorosas que influyen en el movimiento. En un principio, tras ver cómo realizaban los ejercicios pensábamos que existiría una mayor componente temblorosa en el movimiento. Tras analizar off-line los movimientos realizados, así como su espectro de frecuencias, nos damos cuenta que se temblor existe pero en menor medida a lo que en un principio pensábamos. A raíz de ello para este tipo de pacientes se optó por filtrar el rango de frecuencias temblororas sin filtrar el movimiento voluntario, a diferencia de los anteriores. Esto se debe a que no nos interesa suavizar el movimiento, ya que en ausencia de temblor el paciente realiza el ejercicio correctamente (ver Figura 4.16 gráfica derecha). Por lo tanto no hay ninguna componente voluntaria que influya negativamente en el movimiento. Por esto, como los filtros adaptativos son más idoneos para realizar el filtrado en tiempo real, ya que los clásicos introducen retardos, se ha optado por utilizarlos en este caso. Ya que como en los movimientos de este grupo de pacientes sí que existe esa componente de ruido, los filtros adaptativos funcionan correctamente (ver Figura 4.23).

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

Capítulo 5

Prototipos finales adaptados

Este capítulo detalla los prototipos que se han diseñado atendiendo a los resultados obtenidos en la etapa de filtrado del movimiento. El objetivo final de este proyecto era la aplicación de este estudio de análisis y filtrado en diferentes áreas relacionadas con el uso de dispositivos informáticos. De este modo conseguimos paliar parcialmente los efectos de las discapacidades motoras, en nuestro caso aquellas ocasionadas por el temblor esencial o las debidas a la parálisis cerebral. Una vez implementados los prototipos los pacientes realizan una segunda sesión de ejercicios para comprobar la mejora introducida por éstos. A continuación se muestran las características principales de los dos prototipos finales diseñados, cada uno atendiendo a diferentes necesidades. En primer lugar un prototipo que facilite el manejo del ratón a la hora de utilizar el ordenador. El segundo prototipo diseñado, basado en algoritmos de filtrado similares a los usados en el anterior prototipo, busca facilitar la conducción de un dispositivo robotizado mediante un joystick.

5.1.

Análisis y diseño de los prototipos

A la hora de diseñar los prototipos finales, el personal del colegio Alborada tuvo un papel importante. Como ellos han participado activamente en diversos proyectos de diferentes áreas donde se diseñaban aplicaciones finales destinadas a los alumnos del colegios, su experiencia es fundamental a la hora de un diseño correcto de las aplicaciones. Los requisitos básicos de la aplicación son: Diseño sencillo e intuitivo. Funcionamiento correcto en todos los ordenadores del centro. Abstracción de todo concepto matemático e informático como pueden ser parámetros de configuración de los filtros. A estos requisitos hay que sumarle uno más y es que la aplicación debe funcionar en tiempo real. Gracias al estudio de filtrado realizado en la fase anterior, se puede garantizar que los filtros clásicos que se utilizarán cumplen los requisitos ya que el retardo que generan es admisible. El filtro adaptativo WFLC también cumple esta restricción. Cuando se plantea el diseño de estos prototipos, existen dos posibilidades: 44

5. Prototipos finales adaptados

45

Filtrado Hardware Una opción es realizar un prototipo hardware, es decir un elemento físico que sea el encargado de realizar el filtrado, o un programa informático residente en la maquina del usuario que realice este filtrado de la señal. Existen algunas empresas, como es el caso de IBM [7] que han optado por realizar un dispositivo físico que es el encargado de filtrar la señal. En la Figura 5.1 se muestra el prototipo en cuestión.

Figura 5.1: Sistema comercial de filtrado realizado por IBM. Como se ve en la imagen en un prototipo sencillo con varios interruptores de configuración. Este sistema actúa como adaptador entre un ratón y el sistema informático que se pretende controlar. Internamente recibe la señal de dispositivo, la procesa y filtra, y la reenvía al ordenador. Filtrado Software La otra opción es realizar un filtrado por software, es decir realizar una aplicación informática que sea la encargada de recibir los datos del dispositivo, filtrarlos y mostrarlos en el dispositivo informático final ya filtrados. Como en nuestro caso siempre vamos a tener en última instancia un sistema informático, hemos decidido que lo mejor es realizar un filtrado por software. Para ello habrá que diseñar una aplicación que funcione en los ordenadores de los usuarios y que internamente tenga programados los algoritmos de filtrado que hemos seleccionado como óptimos en la etapa anterior. En las siguientes secciones de muestran los detalles de las dos aplicaciones diseñadas.

5.2.

Manejo de un ratón en un ordenador

En este caso el objetivo es filtrar la señal que viene del ratón del ordenador antes que aparezca por pantalla. De este modo se elimina o suaviza en tiempo real el movimiento involuntario o tembloroso, de forma que la influencia de éste en el manejo del ratón no sea perceptible por el paciente, ya que el movimiento final que se mostrará por la pantalla incorpora el filtrado. Para tal fin se ha realizado una aplicación gráfica cuyo interfaz es el que se presenta en la Figura 5.2:

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

5. Prototipos finales adaptados

46

Figura 5.2: Aplicación para filtrar el movimiento del ratón. Se puede ver como la aplicación es muy sencilla y carece de información relativa a opciones de filtrado y parámetros de configuración de los filtros utilizados. La aplicación dispone de 3 elementos: Filtro: Es un menú desplegable en donde se puede seleccionar el tipo de filtrado que queremos que tenga la aplicación. Actualmente hay tres tipos: 1. Tipo 1 : Filtrado paso-baso. 2. Tipo 2 : Filtrado rechaza-banda. 3. Tipo 3 : Filtrado adaptativo WFLC. Nivel: Es un selector con un rango de 0-10. Este valor internamente es usado por el filtro para seleccionar la frecuencia a filtar (en el caso del paso-baso y el adaptativo) o para seleccionar el rango de frecuencias en el caso del rechaza-banda. El valor de la escala va desde 0 que representa una frecuencia de 10 Hz descendiendo hasta 0.5 Hz representado por un valor de nivel igual a 10. Configuración: Es un selector con un rango de 0-5. Este valor internamente es usado por el filtro para indicar el orden que tendrá el mismo. El valor de la escala va desde 0 que representa un orden igual a 1 hasta 5 que representa un 6o orden. Para poner en funcionamiento la aplicación, simplemente hay que seleccionar en primer lugar mediante el menú Filtro el tipo de filtrado que se quiere realizar. Una vez seleccionado se marcará su nivel de intensidad y su grado de configuración mediante las barras deslizantes Nivel y Configuración que tiene la aplicación. Para finalizar, al pulsar sobre el botón Start comenzará a ejecutarse la aplicación de filtrado hasta que el usuario la detenga con el botón de Stop. Esta aplicación se mantiene en funcionamiento mientras el usuario utiliza el ordenador, de esta manera realiza el filtrado de todo movimiento que realice el usuario independientemente de la aplicación informática que esté usando.

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

5. Prototipos finales adaptados

5.3.

47

Simulador de conducción con joystick

El objetivo de este prototipo es facilitar la conducción de una silla de ruedas robotizada para personas con este tipo de patologías, suavizando el control para evitar movimientos bruscos. Aplicando los mismos algoritmos de filtrado que en el prototipo anterior, en este caso se pretende filtrar la señal de un joystick. En un primer caso, no se procederá a mover la silla de ruedas, sino que se evaluará el prototipo en un simulador de movimiento [15], el cual simula el comportamiento de un dispositivo robotizado atendiendo a los comandos enviados por un joystick. El prototipo realizado es similar al anterior, ofrece la misma interfaz con la peculiaridad de que en este caso cuando se inicie el filtrado, la aplicación se conectará automáticamente al simulador y leerá los datos del joystick para filtrarlos y enviarlos al simulador, que recreará el movimiento. El proceso seguido se muestra en la Figura 5.3

Figura 5.3: Funcionamiento del simulador de conducción con joystick. La Figura 5.4 muestra el entorno de simulación elegido. El usuario, mediante el movimiento del joystick, moverá el robot de la pantalla, cuya dinámica es similar a la que tienen las sillas de ruedas. Se ha optado por realizar una primera fase con el simulador para comprobar el prototipo sin necesidad de mover la silla de ruedas real, y para que el usuario se habitúe previamiente al movimiento de un elemento robotizado mediante un joystick.

Figura 5.4: Simulador de movimiento 2D y 3D de un dispositivo robotizado. El siguiente paso que se presenta como futura línea de investigación de este trabajo fin de máster será aplicar este filtrado utilizado en simulación sobre la silla de ruedas robotizada que posee el grupo de Robótica, Percepción y Tiempo Real de la Universidad de Zaragoza (Figura 5.5). Se procederá a migrar el sistema de filtrado diseñado para el simulador para poder realizar

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

5. Prototipos finales adaptados

48

tanto una navegación reactiva como planificada del movimiento de la silla por parte de un usuario con estas patologías.

Figura 5.5: Silla de ruedas robotizada de la Universidad de Zaragoza.

5.4.

Resultados obtenidos

Una vez diseñados los prototipos con los filtros adecuados, se realiza la segunda fase de captura del movimiento. En ella, los usuarios vuelven a repetir los ejercicios propuestos pero esta vez los prototipos de filtrado están funcionando, por lo tanto el movimiento que se refleja por la pantalla del ordenador está siendo filtrado en tiempo real por la aplicación. Se han realizado las pruebas de ambos prototipos. A continuación se muestran los resultados obtenidos.

5.4.1.

Manejo del ratón para acceso a un ordenador

En esta segunda fase, se han realizado los ejercicios que se consideraban más idóneos después de ver los resultados de la primera fase. La Figura 5.6 muestra dos de los ejercicios seleccionados en esta segunda fase.

Figura 5.6: Pruebas realizadas en la segunda fase. En esta fase se han ido probando uno a uno todos los filtrados así como diferentes frecuencias de filtrado y ordenes. Al igual que ocurrió con algún usuario en la primera fase de captura del

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

5. Prototipos finales adaptados

49

movimiento, ha sido necesario en este caso disminuir también la velocidad del ratón para que pudiera manejarse.

0

0

−100

−100

−200

−200

−300

−300 y (px)

y (px)

Las Figuras 5.7 y 5.8 muestran algunos resultados relevantes de esta fase en la que se ha aplicado el filtrado.

−400

−400

−500

−500

−600

−600

−700

−700

0

100

200

300

400

500 x (px)

600

700

800

900

1000

0

100

200

300

400

500 x (px)

600

700

800

900

1000

900

1000

0

0

−100

−100

−200

−200

−300

−300 y (px)

y (px)

Figura 5.7: Movimiento resultante de una elipse con el prototipo de filtrado.

−400

−400

−500

−500

−600

−600

−700

−700

0

100

200

300

400

500 x (px)

600

700

800

900

1000

0

100

200

300

400

500 x (px)

600

700

800

Figura 5.8: Movimiento resultante de una cenefa con el prototipo de filtrado. En ambas figuras se puede ver como el movimiento es más suave, y no tiene los cambios buscos de movimiento que presentaban los ejercicios realizados en la primera fase de captura (ver Figuras 4.6 y 4.7 en el capítulo anterior). Por lo tanto se puede concluir que los filtros diseñados ayudan a corregir la distorsión en el movimiento. Con respecto al retardo introducido por parte de los filtros paso-bajo y rechaza-banda, hay que resaltar que en las pruebas realizadas en esta segunda fase se observó como claramente los filtros de un orden muy alto generan un retardo muy significativo y hacen imposible el manejo del ratón sin embargo con un orden menor se consiguen bueno resultados y el retardo no tiene influencia.

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

5. Prototipos finales adaptados

5.4.2.

50

Simulador de conducción con joystick

Con este prototipo se ha probado el filtado de la señal de un joystick mientras se realizaba la conducción sobre un simulador [15]. Uno de los mayores problemas encontrados en este punto han sido problemas de comprensión espacial ya que los movimiento del joystick están en coordenadas del dispositivo robótico. A diferencia de los casos anteriores en los que si se movía el ratón a la derecha el puntero de la pantalla se movía en esa dirección, ahora al mover el joystick hacia delante implica que el dispositivo robótico se mueve hacia delante con la orientación que tiene. A continuación en las Figuras 5.9 y 5.10 se pueden ver dos de los resultados obtenidos. A la izquierda a) podemos ver el movimiento que ha realizado el dispositivo robótico en el simulador y en las gráficas de la derecha b) observamos la evolución de la señal real del joystick (color rojo) y la señal filtrada por la aplicación (color azul). Se puede ver como se suaviza el movimiento evitando los cambios bruscos originados, y por lo tanto se obtiene una conducción del dispositivo más suave. −6

10 8

−6.5 Eje X

6 4

−7

2

−7.5

−2

y (m)

0

−8

0

100

200

300 Muestras

400

500

600

0

100

200

300 Muestras

400

500

600

10

5 Eje Y

−8.5

0

−9 −5 −9.5 6.5

7

7.5

8

8.5

9

9.5

−10

10

x (m)

a) Movimiento del simulador.

b) Datos del joystick.

Figura 5.9: Movimiento ondulado realizado con el simulador. 3.5

10 8

3 Eje X

6 4

2.5

2

2

−2

y (m)

0

1.5

0

100

200

300

400

500 Muestras

600

700

800

900

1000

0

100

200

300

400

500 Muestras

600

700

800

900

1000

10

5 Eje Y

1

0

0.5 −5 0

3

4

5

6

7

8

9

10

x (m)

a) Movimiento del simulador.

11

12

−10

b) Datos del joystick.

Figura 5.10: Movimiento con una curva realizado con el simulador.

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

Capítulo 6

Conclusiones y trabajo futuro El objetivo principal de este proyecto se centraba en el diseño de un sistema informático que permitiera el acceso y un uso más fácil de dispositivos informáticos a usuarios que presentaran diferentes patologías de temblores. Para ello se ha realizado una extensa revisión bibliográfica acerca de las patologías médicas que afectaban al conjunto de pacientes seleccionados. Para poder obtener los datos del movimiento de estos pacientes, se ha diseñado e implementado en colaboración con el colegio Alborada y el personal del servicio de neurología del hospital Miguel Servet un completo sistema de adquisición de datos. Además, el sistema es flexible ante posibles ampliaciones. Este sistema tendrá una utilidad futura fuera del ámbito de este proyecto ya que tiene una finalidad médico rehabilitadora y educativo terapéutica para el personal del colegio. Con ella podrán evaluar la progresión de sus alumnos a la hora de realizar los ejercicio. En cuanto al análisis y estudio de los filtros, hay que destacar que se esperaba que en los movimientos realizados por los pacientes las componentes temblorosas tuvieran más influencia en el movimiento final, de este modo el filtrado de ellas habría corregido por completo el movimiento involuntario. Como se ha podido ver, en el grupo de pacientes del colegio Alborada el movimiento final incluía mayoritariamente componentes voluntarias, por lo que el filtrado que se ha adaptado a las necesidades observadas en los datos recopilados. Como ha quedado demostrado en la fase de prueba de los prototipos diseñados, se han elegido una serie de filtros adecuados, ya que el movimiento de los usuarios se ha visto mejorado notablemente. En una fase posterior se han diseñado e implementado prototipos tanto para el acceso al ordenador por medio de un ratón como para la conducción con un joystick de un simulador de sistema robotizado, como paso previo al manejo de una silla de ruedas real. Estos prototipos han conseguido mejorar el acceso de estos usuarios a los dispositivos ya que mediante el filtrado realizado se ha conseguido eliminar las componentes del movimiento originadas por las patologías que tenían esas personas. Puesto que uno de los objetivos de este trabajo era que pudiera tener una aplicación en diferentes áreas, en la línea de trabajo futuro, la tarea más inmediata que se realizará será la migración del prototipo de conducción de sistemas robotizados a la silla de ruedas real. De esta forma los pacientes serán capaces de desplazarse ellos mismos por diferentes entornos con la silla de ruedas, obteniendo un movimiento más suave y confortable que el que tendrían si no se aplicase.

51

6. Conclusiones y trabajo futuro

52

También se ha comenzado un nuevo proceso de selección de pacientes en el centro Ramón y Cajal y el Hospital Universitario Miguel Servet. En este caso se buscan pacientes con ataxia. La ataxia es una enfermedad que se caracteriza por provocar la descoordinación en el movimiento de las partes del cuerpo. A medida que los efectos de esta enfermedad avanzan la mayoría de los afectados se ven en la necesidad de utilizar una silla de ruedas. Se pretende realizar un estudio similar sobre este grupo de pacientes y aplicar el filtrado del movimiento mediante los prototipos ya diseñados, centrandonos en la conducción de la silla de ruedas.

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

Apéndice A

Acuerdos con diversas instituciones En el marco de este proyecto se ha llegado a dos acuerdos para establecer proyectos de colaboración con dos instituciones. Por un lado con el colegio de educación especial Alborada, y por otro lado con el servicio de neurología del Hospital Universitario Miguel Servet. Además de haber recibido orientación acerca de la parte médica, se ha colaborado actívamente con el personal de ambas instituciones en el diseño de las aplicaciónes, y han participado en este proyecto tanto alumnos del colegio como pacientes del hospital En este anexo se incluye información acerca del tipo de colaboración realizada con cada institución así como toda la documentación que se ha tenido que elaborar a la hora de establecer estos acuerdos.

A.1.

Acuerdo con el colegio de educación especial Alborada

El acuerdo alcanzado con este colegio implica tanto la colaboración del personal del centro como la de los alumnos. Se ha colaborado estrechamente en la realización de la aplicación de captura del movimiento, haciendo especial incapie en el diseño de los ejercicios. Como se ha comentado en la memoria, esta aplicación servirá en un futuro para evaluar, por parte de los educadores y fisioterapeutas, los movimiento de los alumnos así como su evolución. El grupo seleccionado para las pruebas lo componen 15 alumnos del centro que presentan parálisis cerebral infantil (PCI), con diplejía/tetraparesia espástica. En mayor o menor medida estos alumnos han realizado los ejercicios propuestos.

A.2.

Acuerdo con el Hospital Universitario Miguel Servet

Se ha establecido un acuerdo con el servicio de neurología Hospital Universitario Miguel Servet. Se ha contado con la colaboración de la Dr. Isabel Velilla Marco que se implicó directamente en este proyecto. Hemos sido orientados e informados por parte del personal médico de todos los aspectos relacionados con la enfermedad de los pacientes que intervienen en el estudio. También nos han dado pautas a la hora de diseñar los ejercicios para los pacientes. Para la colaboración, en una primera fase se ha seleccionado un grupo de 7 pacientes con temblor esencial, los cuales han realizado los ejercicios propuestos, en el centro de especialidades Ramón y Cajal. Además, tal y como se comenta en el apartado de trabajo futuro de la memoria, se está iniciando un nuevo proceso de selección de pacientes con ataxia, para colaborar en un nuevo estudio.

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A. Acuerdos con diversas instituciones

A.3. A.3.1.

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Documentación relacionada con el colegio de educación especial Alborada Informe de colaboración

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

A. Acuerdos con diversas instituciones

A.4. A.4.1.

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Documentación relacionada con el Hospital Universitario Miguel Servet Propuesta de proyecto enviada a la comisión

Proyecto de investigación: Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a ordenadores y conducción de sillas de ruedas

INSTITUTO DE INVESTIGACIÓN EN INGENIERÍA DE ARAGÓN GRUPO DE ROBÓTICA, PERCEPCIÓN Y TIEMPO REAL UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA

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Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

A. Acuerdos con diversas instituciones

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Zaragoza, 26 de septiembre de 2008

Solicitante: Luis Montano Gella Catedrático de Universidad

Participantes: Luis Montano Gella Luis Riazuelo Latas

Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón Edificio Ada Byron C/ María de Luna, 1 50013 – Zaragoza Universidad de Zaragoza

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Índice de contenidos:

1.- OBJETIVOS Y CONTEXTO DEL PROYECTO 2.- METODOLOGÍA Y FASES DEL PROYECTO 3.- PLAZOS Y FECHAS DE REALIZACIÓN 4.- SELECCIÓN Y TIPOS DE PACIENTES 5.- MATERIAL NECESARIO PARA EL PROYECTO 6.- OTRAS CONSIDERACIONES 7.- CURRÍCULO VITAE BREVE DEL SOLICITANTE

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1.- OBJETIVOS Y CONTEXTO DEL PROYECTO Este proyecto se encuentra enmarcado dentro del contexto del máster en Ingeniería Biomédica que imparte el Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón I3A en el Centro Politécnico Superior de Ingenieros de la Universidad de Zaragoza. Forma parte de la investigación realizada por el grupo de Robótica, Percepción y Tiempo Real de la universidad dentro del campo de la robótica aplicada a la medicina. La aplicación de técnicas y tecnologías de la robótica en el desarrollo de dispositivos automáticos y robotizados para la ayuda al acceso a ordenadores y ayuda a la movilidad de personas con discapacidades motoras importantes ha adquirido gran relevancia entre los ámbitos de aplicación y programas de investigación para la autonomía y el cuidado de personas dependientes. Uno de los ámbitos de discapacidades en los que pueden desarrollarse sistemas para paliar parcialmente sus efectos es el de las discapacidades motoras, y en especial aquellas relacionadas con las que provocan movimientos espasmódicos o temblores en extremidades superiores. Este proyecto se centra en el diseño de un sistema que permita el acceso y un uso más fácil de dispositivos a usuarios con este tipo de discapacidades. En este proyecto en concreto se va a orientar dos tipos de dispositivos: (1) manejo y escritura en ordenadores personales y (2) ayuda a la conducción de sillas de ruedas robotizadas, amortiguando el efecto de los movimientos involuntarios sobre el dispositivo. Para ello deberá diseñarse el sistema que integre el ratón o interfaz adaptada (joystick, puntero táctil) y el ordenador que recibe los datos. La aplicación destinada al uso de un computador por medio de pacientes que tengan este tipo patologías, proporcionará un mejor acceso al ordenador ya que se eliminará en tiempo real el movimiento involuntario de forma que la influencia de éste en el manejo de un ratón no sea perceptible por el paciente, debido a que el movimiento final que se mostrará por pantalla elimina el movimento del ratón del ordenador generado por la componente involuntaria. Del mismo modo se mejorará el acceso a tabletpc (ordenadores con pantalla táctil) ya que también se filtrará el movimiento involuntario del los punteros de estos ordenadores, mejorando notablemente las tareas de dibujo y escritura con este tipo de dispositivos. Con respecto a la aplicación destinada a la conducción de una silla de ruedas, se diseñará un sistema con objeto de conseguir el filtrado de las señales de mando, para obtener el movimiento fundamental y eliminar el ruido. La silla robotizada diseñada por el Grupo de Robótica facilita la conducción y supervisa los movimiento ordenados, para evitar obstáculos o para dirigirse a un determinado lugar de manera autónoma. En el proyecto planteado se pretende adaptar la interfase persona-silla para filtrar los movimientos involuntarios y conseguir una conducción más suave a personas que padecen las discapacidades mencionadas.

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2.- METODOLOGÍA Y FASES DEL PROYECTO El proyecto se desarrollará en las siguientes fases:

1. Análisis de la problemática relacionada con el proyecto asociada a las enfermedades que provocan movimientos espasmódicos y temblores. Selección de pacientes para realizar la adquisición de señales que conformarán el estudio. 2. Diseño de un sistema que capture los movimientos del brazo del usuario, asi como el diseño de una batería de pruebas adecuadas al tipo de pacientes presentes en el estudio. 3. Captura de señales por medio de las pruebas diseñadas. En esta fase los pacientes realizarán los ejercicios o pruebas propuestos delante de un ordenador, supervisados en todo momento por el personal que ha diseñado los ejercicios. El objetivo es captura las señales de los dispositivos usados para realizar las pruebas (ratón, joystick, puntero táctil) con la finalidad de disponer de un conjunto de señales adecuadas para poder realizar el procesado. 4. Análisis de datos para el diseño de filtrado adecuado a cada paciente o tipo de temblor. En esta fase el personal del grupo de robótica realizará el procesado de las señales adquiridas, con el objetivo de seleccionar los filtros más adecuados que permitan separar las componentes voluntarias e involuntarias de las señales adquiridas. También se estudiará el desarrollo de un proceso de aprendizaje para la adaptación del sistema a diferentes personas con discapacidades del tipo de las mencionadas, por medio de las señales capturadas. 5. Evaluación del sistema de manejo de ordenador. En esta fase, los pacientes volverán a realizar por segunda vez los ejercicios propuestos. En estas pruebas, el sistema incorporará el filtrado de señal seleccionado en la fase anterior. De este modo el paciente comprobará cómo los efectos de la componente involuntaria del movimiento no se reflejan en el movimiento producido en la pantalla del ordenador. La motivación de esta segunda fase de pruebas es doble: validar del sistema con los usuarios y comprobar la reducción del movimiento voluntario generado como respuesta a la influencia del movimiento involuntario producido. 6. Evaluación del sistema de conducción de silla de ruedas. En esta fase se evaluará el sistema diseñado para la conducción sobre la silla de ruedas. En este caso el objetivo es validar el sistema con los usuarios, y comprobar el efecto del sistema diseñado sobre la calidad y suavidad del movimiento de la silla conducida por el usuario. 7. Evaluación final y ajuste del sistema a partir de los resultados de las fases 5 y 6. 8. Desarrollo del los prototipos finales adaptados En las fases 1, 4, 5 y 6, es necesario contar con la colaboración de un especialista médico, tanto para seleccionar los pacientes más adecuados como para supervisar y orientar el análisis de resultados en cada una de las fases, desde el punto de vista médico y del conocimiento de los propios pacientes. Para ello se cuenta con la colaboración de la Dra. Isabel Velilla Marco, que se ha ofrecido a colaborar estrechamente en el proyecto. El proyecto será desarrollado por D. Luis Riazuelo Latas, Ingeniero en Informática y especialista en robótica, en el marco de su tesis de Master de Ingeniería Biomédica. Yo participaré y supervisaré el trabajo de este proyecto. 5

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A partir de los resultados obtenidos en este proyecto, se podrían plantear futuros proyectos que avancen en esta línea de trabajo.

3.- PLAZOS Y FECHAS DE REALIZACIÓN Los plazos en los que se ha planteado el proyecto son los siguientes:

Octubre 2008 Fases 1 y 2. Selección de pacientes para realizar la adquisición de señales que conformarán el estudio. Diseño de un sistema que capture el movimiento y diseño de una batería de pruebas adecuadas al tipo de pacientes presentes en el estudio.

Noviembre 2008 (1-15) Fase 3. Captura de señales en pacientes por medio de las pruebas diseñadas. Realización por parte de los pacientes de ejercicios o pruebas propuestos delante de un ordenador.

Noviembre 2008 (16-30) Fase 4. Análisis de datos y diseño preliminar del sistema, realizada por los investigadores del proyecto.

Diciembre 2008 (1-15) Fases 5 y 6. Evaluación del sistema: los pacientes volveran a realizar por segunda vez los ejercicios propuestos para validar el sistema.

Diciembre 2008 (16-31) - Enero 2009 Fases 7 y 8. Desarrollo de los prototipos finales para los dos ámbitos de aplicación planteados, a partir de la evaluación de las fases anteriores.

Se realizará posteriormente una presentación de los resultados obtenidos en el foro que se considere adecuado orientado tanto a ingenieros como a médicos en la fecha y lugar que se acuerde en su momento.

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4.- SELECCIÓN Y TIPOS DE PACIENTES Debido a las diferentes patologías que producen movimientos temblorosos, este proyecto pretende centrarse en pacientes con temblor esencial. Sería necesario encontrar un grupo de pacientes homogéneo para realizar las pruebas. Debido al alto grado tecnológico del proyecto, sería bastante recomendable que los pacientes hubieran tenido algún contacto anterior con los ordenadores, para que los datos obtenidos sean lo más útiles posible a los efectos pretendidos. Con respecto a la aplicación del sistema a la conducción de una silla de ruedas, se deberían incluir en el estudio a pacientes que utilicen sillas de ruedas, ya sea por su avanzada edad o personas con algún tipo de discapacidad y deban utilizarla. En caso de no encontrar pacientes para el sistema de silla de ruedas, se centraría el tema en el primer tipo de aplicación de manejo de ordenador. No obstante, como se explica en la sección 6, la colaboración con alguna otra entidad pública de enseñanza permitirá previsiblemente el acceso a este tipo de pacientes. Para esta tarea se contaría con la colaboración de la Dra. Velilla, que orientaría la selección de los pacientes y el tipo de pruebas más adecuadas a hacer a cada uno de ellos.

5.- MATERIAL NECESARIO PARA EL PROYECTO.

El Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón, en particular el Grupo de Robótica, aportará todo el material informático y mecatrónico necesario para realizar las pruebas de captura de señales en los pacientes.

x x x

Ordenador portátil y pantalla externa. Dispositivos externos de acceso al ordenador: ratón, joystick, puntero táctil Silla de ruedas robotizada.

Sería necesario disponer en el hospital o en el centro indicado de un espacio habilitado para poder realizar los ejercicios de captura de señales. En el espacio necesario se deberá situar un ordenador con su correspondiente monitor, así como una mesa para colocar los dispositivos externos que utilizará el paciente. Para la aplicación destinada al movimiento de la silla de ruedas robotizada, el grupo de robótica dipone de un laboratorio de investigación en el Centro Politécnico Superior donde podría realizarse la evaluación y validación de la fase 7 con los pacientes. En cualquier caso la disponibilidad de los investigadores a realizar los ejercicios en los lugares indicados por la Dra. Velilla está completamente abierta. 7

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6.- OTRAS CONSIDERACIONES Para la realización de este proyecto se va a contar previsiblemente con la colaboración del Colegio de Educación Especial Alborada de Zaragoza. Con este colegio se mantiene ya una larga colaboración en proyectos anteriores, todos orientados a la mejora de la calidad de vida y de aprendizaje de los niños del Colegio. En él se encuentran muy diferentes patologías de discapacidades físicas y psíquicas, con varios de los niños con necesidades de utilización de silla de ruedas y con capacidades motoras en extremidades superiores con caraterísticas mencionadas en esta memoria. También tenemos que agradecer la colaboración que hemos tenido en el planteamiento del proyecto y que tendremos en su ejecución, caso de ser aprobado, de la Dra. Velilla, que gustosamente se ha ofrecido a ello. Como responsable del Grupo de Robótica de la Universidad de Zaragoza y también como Subdirector del Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón agradezco de antemano la posibilidad de poder colaborar en este y en otros proyectos que surjan. Se abren para el futuro enormes posibilidades de colaboración, ya iniciadas, entre el Instituto y el sistema de Salud, en el marco de proyectos nacionales, regionales y europeos que no deberíamos desaprovechar.

7.- CURRICULUM VITAE BREVE DEL SOLICITANTE D. Luis Montano Gella es Dr. Ingeniero Industrial por la Universidad de Zaragoza,con especialidad en Robótica. Es Catedrático de Ingeniería de Sistemas y Automática en el Depto. de Informática e Ingeniería de Sistemas de dicha Universidad. Es responsable del Grupo de Robótica, Percepción y Tiempo real, grupo de investigación consolidado de la DGA. Fue director del Departamento mencionado desde 1997 hasta 2001. Desde 2006 es subdirector del Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón y coordinador de la División de Inteligencia Ambiental del Instituto. Es también profesor del master de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Zaragoza. Su área de interés es la Robótica, en la que ha trabajado desde el año 1982. Ha participado y sido responsable de proyectos nacionales y europeos en ese ámbito, que en los últimos años se han dirigido a la robótica de servicio y en particular a la robótica para ayuda a la movilidad de discapacitados más concretamente en sillas de ruedas robotizadas.

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A. Acuerdos con diversas instituciones

A.4.2.

Resolución de la comisión investigadora

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A. Acuerdos con diversas instituciones

A.4.3.

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Hoja informativa para los pacientes

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a ordenadores y conducción de sillas de ruedas Proyecto de investigación enmarcado dentro del contexto del máster en Ingeniería Biomédica que imparte el Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón I3A en el Centro Politécnico Superior de Ingenieros de la Universidad de Zaragoza. Forma parte de la investigación realizada por el grupo de Robótica, Percepción y Tiempo Real de la universidad dentro del campo de la robótica aplicada a la medicina. Este proyecto se centra en el diseño de un sistema que permita el acceso y un uso más fácil del ordenador personal a usuarios con este tipo de movimientos temblorosos. Este procedimiento se realizará mediante un filtrado por ordenador. En ningún momento se reduce físicamente el temblor involuntario, se reduce la influencia que tiene el temblor sobre el dispositivo que se está utilizando para acceder al ordenador. Para realizar el análisis del movimiento y poder diferenciar el movimiento voluntario e involuntario es necesario realizar una serie de ejercicios previos con el ordenador mediante diferentes dispositivos. Con estos ejercicios se recopila la información necesaria para poder hacer un análisis del movimiento realizado y un procesado posterior de toda la información adquirida. Una vez realizados estos ejercicios, el personal del grupo de robótica de la universidad realizará el procesado de las señales adquiridas, con el objetivo de seleccionar las técnicas más adecuadas que permitan separar las componentes voluntarias e involuntarias del movimiento adquirido. Posteriormente en una segunda sesión de ejercicios delante del ordenador se aplican estas técnicas seleccionadas. En estos ejercicios, se incorporará el sistema de filtrado seleccionado en la fase anterior. De este modo se comprobará cómo los efectos de la componente involuntaria del movimiento no se reflejan en el movimiento producido en la pantalla del ordenador.

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A.4.4.

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Consentimiento informado para las pruebas

DOCUMENTO DE CONSENTIMIENTO INFORMADO D./Dª ……………………………………… de ...... años de edad con domicilio en ........................................... y DNI .............................................. D/Dª ...................................................................................de ........ años de edad con domicilio en ................................................................................ y DNI ..................... en calidad de ...................................................... de ........................................................... (Representante legal, familiar o allegado) (Nombre y apellidos del paciente) DECLARO Que la Doctora Isabel Velilla Marco me ha explicado con claridad en qué consiste el proyecto de desarrollo de un sistema informático para reducir la influencia de los temblores en la escritura o dibujo con ordenador: 1. El objetivo del proyecto es el diseño de un sistema informático para reducir la influencia de los temblores en la escritura o dibujo con ordenador. El sistema desarrollado permitirá obtener como resultado una escritura o un dibujo más legible. 2. Con el objetivo de diseñar el sistema el paciente realizará una serie de pruebas con ordenador supervisadas por el ingeniero, consistentes en escribir caracteres y realizar algunos dibujos sencillos. 3. Esta investigación NO presenta riesgos asociados ni supone la reducción o desaparición de los temblores. 4. Los datos obtenidos durante la realización y evaluación del proceso podrán ser utilizadas con fines científicos y tecnológicos para el desarrollo del sistema informático. CONSIENTO Participar en el proyecto de desarrollo de un sistema informático para reducir la influencia de los temblores en la escritura o dibujo con ordenador. En Zaragoza a ……………. Fdo. Médico

Paciente

Representante Legal

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Apéndice B

Aplicación de captura del movimiento La aplicación desarrollada para la captura del movimiento ha sido uno de los elementos más importantes en el desarrollo del proyecto. Se ha invertido mucho tiempo en su análisis y diseño tanto con el personal del colegio Alborada, como con el personal del hospital. La finalidad de está aplicación es doble: por un lado posibilita adquirir datos de los usuarios mientras realizan el ejercicio. Por otro lado esta aplicación tendrá una finalidad médico rehabilitadora y educativo terapéutica para el personal del colegio, ya que con ella podrán evaluar la progresión de sus alumnos a la hora de realizar los ejercicio. A continuación se realiza un análisis más profundo de todos los detalles de la aplicación. Este anexo incluye detalles acerca del análisis, diseño e implementación de la aplicación, una sección dedicada a mostrar todas las pruebas de que dispone la aplicación y por último las aplicaciones finales de la misma.

B.1.

Diseño de la aplicación

El diseño completo de la aplicación se divide en dos partes, por un lado esta el interfaz gráfico y en segundo lugar están los ejercicios diseñados. En esta sección y las dos siguientes, se detallará la parte del interfaz gráfico. La parte de los ejercicios aparece en la sección Ejercicios disponibles. Ya que uno de los requisitos de la aplicación era que pudiera ser utilizada por todo el mundo, se diseñó un interfaz sencillo e intuitivo. En la Figura B.1 se puede ver el aspecto general de la aplicación. El resto de requisitos eran: La aplicación debe ser independiente de la plataforma, debe funcionar tanto en sistemas operativos Linux como Windows. Contemplar la posibilidad de poder añadir más pruebas en un futuro sin que el diseño de la aplicación se vea afectado. La aplicación debe ser capaz de cargar ficheros con la información de los pacientes para poder incluirlos en los resultados. El interfaz gráfico de la aplicación presenta una barra de herramientas con diversas opciones y una zona central donde se distribuyen las pruebas. En la zona central se encuentran distribuidos los iconos correspondientes a las 29 pruebas diseñadas. Como se aprecia en la Figura B.1 están organizadas siguiendo la metodología de grafismos adoptada.

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B. Aplicación de captura del movimiento

67

Figura B.1: Interfaz de la aplicación de captura del movimiento. En cuanto a la zona de la barra de herramientas (Figura B.2), en ella se encuentran por un lado las opciones de carga de ficheros con la información del paciente que realizará la prueba y por otro lado las opciones de configuración de las pruebas.

Figura B.2: Opciones de la barra de herramientas. Se puede configurar tanto el dispositivo elegido para realizar la prueba (ratón, joystick, puntero táctil) como las opciones de configuración visuales de la prueba (si queremos o no pintado en la pantalla). Para la carga de datos de la persona que realiza la prueba, simplemente hay que seleccionar el fichero con la información en el menú Archivo. La aplicación genera al final de cada prueba un fichero con la siguiente información de la captura del movimiento:

Paciente que ha realizado la prueba. Patología de ese paciente.

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B. Aplicación de captura del movimiento

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Prueba Realizada. Fecha de la realización de la prueba. Dispositivo utilizado en la prueba. Duración de la prueba. Eventos que se han producido en el dispositivo durante la prueba. El aspecto del fichero generado es el siguiente: %% % Nombre: % Apellidos: % Edad: % Patologia: % Fecha: % Fondo: Sprite: % Dispositivo: %% %% 1229595486.420876 1229595486.440905 1229595486.450920 1229595486.470948 1229595486.490977 1229595486.500992 1229595486.521020

111 117 126 131 137 143 152

323 323 323 322 321 318 315

4 4 4 4 4 4 4

0 0 0 0 0 0 0

2 6 9 5 6 6 9

-1 0 0 -1 -1 -3 -3

En donde quedan registrados todos los eventos que se han producido en el dispositivo con su estampa temporal.

B.2.

Implementación de la aplicación

Uno de los requisitos de la aplicación era que funcionara en diferentes sistemas operativos. Por ese motivo para la implementación gráfica de la aplicación de utilizó la librería Glade, que es un entorno multiplataforma para programar GUI’s. La aplicación está escrita con el lenguaje de programación c++. Consta de 4 clases principales además del entorno gráfico. La parte de captura del movimiento del dispositivo es un pthread que se activa al inicio del movimiento, captura los eventos del dispositivo en el momento en que se producen y los guarda en un fichero de traza. Una vez finalizado el ejercicio la tarea termina y devuelve el control a la aplicación principal.

B.3.

Uso de la aplicación

Se buscaba realizar una aplicación con un manejo intuitivo ya que debe de poderse utilizar sin necesidad de que haya un ingeniero presente. De esta forma el personal de colegio podrá

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B. Aplicación de captura del movimiento

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utilizarla fácilmente para realizar ejercicios con los alumnos. El manejo de la aplicación es muy sencillo, para poder comenzar un juego hay que pulsar sobre el botón correspondiente en la ventana principal. Una vez seleccionado el juego aparecerá una ventana con el juego escogido, en la siguiente sección se pueden ver las imágenes de todos los juegos diseñados. Para comenzar a jugar es necesario pulsar la letra INTRO. Una vez pulsada, el juego se iniciará y se podrá jugar. Una vez que la prueba se haya finalizado, habrá dos opciones: 1. Pulsar de nuevo INTRO si se considera que la prueba se ha realizado correctamente y se guardará el resultado. 2. Pulsar ESC si la prueba no se ha realizado de forma correcta y el resultado no se almacenará. La Figura B.3 muestra el esquema de funcionamiento de la aplicación.

Figura B.3: Esquema de funcionamiento de la aplicación.

B.4.

Ejercicios disponibles

Tal y como se comentaba en la memoria, esta aplicación tenía como finalidad poder adquirir el movimiento tanto del grupo de pacientes del hospital como de los alumnos del colegio. Por lo tanto debido a la problemática añadida de que algunos de los alumnos del colegio tienen discapacidades cognitivas y problemas de visión era necesario adaptar las pruebas básicas para facilitar su comprensión y visionado. Por lo tanto se diseñaron dos grupos de pruebas basandonos en el mismo sistema de grafismo. Por un lado están las pruebas de pizarra, y por otro lado las mismas pruebas pero utilizando en su diseño un conjunto de 3000 pictogramas que disponen en el colegio Alborada. En base a la metodología adoptada las pruebas se clasifican en 6 tipos: 1. Línea recta, vertical, horizontal e inclinada. 2. Círculos o redondas. 3. Figuras angulosas. 4. Cuadriláteros .

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B. Aplicación de captura del movimiento

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5. Cenefas angulosas. 6. Cenefas onduladas Los dos grupos de ejercicios se muestran diferenciados en la aplicación: unos tienen el icono de un dibujo y los otros el de un bolígrafo. Los primeros representan los ejercicios básicos diseñados para facilitar su comprensión y los segundos son los ejercicios de la pizarra, en los que hay que dibujar el camino marcado. A continuación se detallan los dos grupos de ejercicios realizados:

B.4.1.

Ejercicios realizados con pictogramas

Figura B.4: Ejercicios de lineas rectas con pictogramas.

Figura B.5: Ejercicios de círculos o redondas con pictogramas.

Figura B.6: Ejercicios de cuadriláteros con pictogramas.

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B. Aplicación de captura del movimiento

Figura B.7: Ejercicios de cenefas ondulantes con pictogramas.

Figura B.8: Ejercicios de cenefas angulosas con pictogramas.

Figura B.9: Ejercicios de cambios de sentido y libres con pictogramas.

B.4.2.

Ejercicios para pintar en la pantalla

Figura B.10: Ejercicios de lineas rectas en la pizarra.

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B. Aplicación de captura del movimiento

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Figura B.11: Ejercicios de círculos o redondas en la pizarra.

Figura B.12: Ejercicios de cuadriláteros en la pizarra.

Figura B.13: Ejercicios cenefas ondulantes y angulosas en la pizarra.

Figura B.14: Ejercicios de cambios de sentido y libres en la pizarra.

B.5.

Finalidad de la aplicación

Al iniciar el proyecto, para poder realizar la captura del movimiento de un usuario mientras utiliza un dispositivo informático, era necesario implementar una aplicación para tal efecto. Sin embargo, después de hablar con el personal educativo del colegio Alborada surgió la posibilidad de que esta aplicación tuviera además otra utilidad.

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B. Aplicación de captura del movimiento

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Según los educadores del centro, para ellos, esta aplicación tendría una doble finalidad: médico rehabilitadora y educativo terapéutica. Como la aplicación está basada en una metodología de grafomotricidad, además de poder capturar el movimiento para poder luego ser analizado y procesado, la propia aplicación sin el filtrado del movimiento puede ser aplicada en las siguientes áreas: Introducción al manejo del joystick y el ratón para acceso a un ordenador: Gracias a estos ejercicios los alumnos se van introduciendo al manejo del ordenador con la realización de las pruebas. Utilización de un tablet PC para grafomotricidad: En el colegio disponen de ordenadores con pantalla táctil y sería de gran utilidad esta aplicación para que los alumnos manejaran este dispositivo y así ver los resultados de los pruebas realizadas. Manejo de la pizarra digital: La pizarra digital en un sistema de software (Figura B.15) que simula una pizarra tradicional y permite a alumnos y profesores interactuar. Se considera de gran utilidad disponer de una aplicación de este tipo para que funcione en esta pizarra. De este modo se permitirá adquirir los esquemas corporales de la realización del movimiento. Utilidad para los fisioterapeutas: Mediante una aplicación de este tipo podrán controlar el movimiento y ver los resultados de los ejercicios en diferentes momentos. También se podrá observar y llevar un control del movimiento antes y después del tratamiento médico, y así ver su evolución.

Figura B.15: Pizarra digital.

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Apéndice C

Hardware y software del proyecto

Para la elaboración de este trabajo fin de máster ha sido necesario utilizar una serie de dispositivos hardware para realizar la adquisición de datos. También ha sido necesario utilizar una serie de herramientas software tanto para la parte de diseño de la aplicación como para la parte de filtrado de señal En este anexo se detallan todos los aspectos relativos a estos elementos y se incluye una estimación del tamaño de las aplicaciones y prototipos diseñados.

C.1.

Hardware utilizado para la adquisición y filtrado del movimiento

En la fase de adquisición del movimiento era necesario disponer de un ordenador portátil ya que había que desplazarse con el sistema al lugar indicado. En este caso, las capturas de los alumnos fueron realizadas en el mismo colegio Alborada. Para los pacientes del hospital, la captura de movimiento se hizo en el centro de especialidades Ramón y Cajal. Las características del ordenador utilizado son: S.O.: Debian Linux, Windows XP. Procesador: Intel Pentium Centrino 1.60GHz. Memoria RAM: 1024 MB. Pantalla: 15’. Resolución: 1024x768. Además del ordenador, el resto dispositivos utilizados en la adquisición del movimiento son los siguientes: Ratón óptico Logitech RX250 (USB). Joystick Logitech WingMan Attack 2 (USB).

74

C. Hardware y software del proyecto

75

Figura C.1: Dispositivos hardware de adquisición del movimiento En la Figura C.1 se pueden ver ambos dispositivos utilizados. Para los pacientes del hospital únicamente se utilizó el ratón óptico, en el caso de los alumnos del colegio se utilizaron ambos dispositivos. Para la fase de procesado y filtrado del movimiento fue necesario además del ordenador anteriormente mencionado, un ordenador con las siguientes características: S.O.: Debian Linux Procesador: Intel Pentium Core 2 Duo 2.40GHz. Memoria RAM: 2048 MB.

C.2.

Software utilizado en el proyecto

Para la realización del proyecto se han utilizado una serie de herramientas software y diferentes entornos de programación. A continuación se detalla una lista con las principales: Sistema Operativo Windows XP: para realizar la adquisición del movimiento en el colegio y el hospital. También se utilizó para probar el prototipo final de filtrado del ratón. Sistema Operativo Debian Linux: para probar el correcto funcionamiento de la aplicación de adquisición del movimiento. Como el simulador de conducción de un robot únicamente está en el S.O. Linux, el prototipo de filtrado y manejo del simulador con el joystick se desarrolló completamente en linux. También se realizó en este sistema operativo el análisis y procesado del movimiento. Microsoft Visual C++ 6.0: Entorno de programación c++ para el desarrollo de las aplicaciones en windows. Eclipse C/C++ Development Tooling: IDE para programación en c/c++ multiplataforma. Glade: Entorno de programación gráfico para GUI’s. Matlab 7.0 (R14): Análisis y filtrado de la señal del movimiento Gimp (GNU Image Manipulation Program): Programa de edición de imágenes digitales utilizado para realizar los ejercicios.

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C. Hardware y software del proyecto

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Player Stage: Herramienta libre de programación y simulación del movimiento de robots. Utilizada en el grupo de Robótica, Percepción y Tiempo Real de la Universidad de Zaragoza.

C.3.

Aplicación de captura de movimiento y prototipos finales

En este proyecto se han diseñado diversas aplicaciones software: la aplicación de captura del movimiento, el prototipo de filtrado del ratón para acceso a un ordenador y el simulador de conducción de una silla robotizada. También se han implementado diversos códigos para realizar el análisis y filtrado del movimiento y se han realizado unos programas que en base a los resultados del análisis y filtrado anterior generan automáticamente un documento pdf con todos ellos. A continuación de detallan brevemente las aplicaciones, así como sus detalles de programación. Aplicación de captura de movimiento Multiplataforma (Linux/Windows) 4443 lineas de código fuente. Implementación en 3 clases, un programa principal y un entorno gráfico. Realización de 50 imágenes entre ejercicios y sprites para sustituir el ratón. Prototipo de filtrado del ratón para acceso a un ordenador Plataforma Windows 1859 lineas de código fuente. Implementación en 4 clases, un programa principal y un entorno gráfico. Simulador de conducción de una silla robotizada Plataforma Linux 2435 lineas de código fuente. Implementación en 4 clases, un programa principal, un entorno gráfico, además de diversos ficheros de configuración del simulador. Análisis y filtrado de la señal del movimiento Programación con matlab. 2703 lineas de código distribuidas en 37 ficheros. Programas de generación automática de ficheros con resultados Programación en shell (Linux). 92 lineas de código distribuidas en 4 ficheros.

Detección y filtrado de temblores en miembros superiores, para acceso a dispositivos informáticos.

Bibliografía [1] J.G. Gonzalez, E.A. Heredia, T. Rahman, K.E. Barner, G.R. Arce. Filtering involuntary motion of people with tremor disability using optimal equalization. In Proc. of the 1995 IEEE Int. Conf. on Systems, Man and Cybernetics, 1995. [2] R. Ruiz de Adana, E. Abad Paniagua. Manual de diagnóstico y terapéutica médica en atención primaria. [3] B. Kukowski, E. Gelpi Mantius. Diagnóstico diferencial de síntomas neurológicos. [4] E. Lezcano García. Diferentes tipos de temblores y otros movimientos anormales, Hospital de Cruces, Barakaldo, Bizkaia. [5] W. Wiener, A. Lang. Movement Disorders: A Comprehendive Survey. N. Y. Futura, 1989. [6] M. Aisen. Glutethimide treatment of disabling action tremor in patients with multiple sclerosis and traumatic brain injury. Arch Neurol, 49:513-5, 1991. [7] J.L. Levine, M. A. Schappert. A mouse adapter for people with hand tremor. IBM System Journal, Vol 44, No 3, 2005. [8] C. N. Riviere, N. V. Thalor. Modeling and Canceling Tremor in Human-Machine Interfaces. IEEE Engineering in Medicine and Biology, May 1993. [9] P. Portero. Desarrollo de algoritmos de filtrado para el sistema de acceso al ordenador para personas con temblor (acorte). Trabajo de Fin de Carrera - Universidad Politécnica de Madrid, 2000. [10] A. Barrientos, A. Mora, R. González, M. Ferre, J.L. Martínez. Using the phantom system for people tremor evaluation. In The Fisrt PHANToM Users Research Symposium, volume PURS’99, pages 35-38, 1999. [11] M. D. Rius Estrada. Enciclopedia del desarrollo de los procesos grafomotores. [12] Pictogramas del colegio de educación especial Alborada: http://centros6.pntic.mec.es/ cpee.alborada/ [13] E. Rocon. Reducción activa de temblor patológico de miembro superior mediante exoesqueletos robóticos. Tesis doctoral, Universidad Politécnica de Madrid, 2006. [14] C. N. Riviere, R. S. Rader, N. V. Thakor. Adaptive canceling of physiological tremor for improved precision in microsurgery. IEEE Trans. Biomed. Eng, 1998. [15] The Player Stage Project: http://playerstage.sourceforge.net/

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