Resumen

En el entrenamiento de rehabilitación de las extremidades superiores mediante el uso de dispositivos robóticos, la evaluación cualitativa o cuantitativa del esfuerzo activo del ser humano permite modificar los parámetros de control del robot para ofrecer a los pacientes la asistencia adecuada, lo que se considera una estrategia de rehabilitación eficaz denominada asistencia según necesidad. Dado que el esfuerzo activo de un paciente es modificable por el comportamiento consciente o inconsciente, se considera más factible determinar de antemano las distribuciones de la resistencia pasiva de las articulaciones del paciente frente al ángulo articular, lo que puede adoptarse para evaluar el comportamiento activo de los pacientes combinado con la medición de los sensores robóticos. Sin embargo, las mediciones demasiado intensivas pueden suponer una carga para los pacientes. En consecuencia, en el presente estudio se propuso un método de predicción del par pasivo de la articulación del hombro basado en una red neuronal de retropropagación (BPANN) para ampliar la distribución del par pasivo de la articulación del hombro de un paciente con menos datos de medición. Se realizaron experimentos reclutando a tres sujetos masculinos adultos, y los resultados revelaron que la BPANN exhibe una alta precisión de predicción para cada dirección del par pasivo del hombro. Los resultados revelaron que el BPANN puede aprender la relación no lineal entre el par pasivo y la posición de la articulación del hombro y puede hacer una predicción precisa sin la necesidad de construir una función de distribución de la fuerza por adelantado, lo que hace posible elaborar una estrategia de asistencia según sea necesario con alta precisión al tiempo que reduce la carga de medición de los pacientes y fisioterapeutas.

• Materias:Algoritmos genéticos Ingeniería biomédica Biomecánica Modelo Matemático Prótesis Extremidades (Cuerpo Humano)
• Subjects:Genetic algorithms Biomedical engineering Biomechanics Mathematical model Prostheses Limbs (Human Body)
• Palabras claves:pacientes, par pasivo, articulación del hombro, esfuerzo activo humano, métodos de hombro, bpann, par pasivo articular, entrenamiento de rehabilitación de extremidades, menos datos de medición, carga de los pacientes
• Keywords:patients, passive torque, shoulder joint, human active effort, methods of shoulder, bpann, joint passive torque, limb rehabilitation training, less measurement data, burden of patients