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Integration of a BCI system for the control of the T-FLEX Ankle Exoskeleton

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dc.contributor.advisorCifuentes García, Carlos Andrés
dc.contributor.advisorMúnera Ramirez, Marcela Cristina
dc.contributor.gruplacGiBiomespa
dc.creatorTovar Suárez, Bryan Nicolás
dc.creator.degreeIngeniero Biomédicospa
dc.creator.degreetypeFull timespa
dc.date.accessioned2021-06-02T02:00:08Z
dc.date.available2021-06-02T02:00:08Z
dc.date.created2021-05-26
dc.descriptionEl accidente cerebrovascular es una de las principales causas de discapacidad motora y cognitiva en el mundo. A pesar de la existencia de diversas terapias convencionales que buscan maximizar la recuperación de los pacientes, las Interfaces Cerebro-Computadora (BCI) son herramientas para integrar el sistema nervioso central en el proceso de rehabilitación para potenciar la recuperación. Las tecnologías basadas en la adquisición de señales EEG buscan complementar las terapias existentes con exoesqueletos presentan un enorme potencial. T-FLEX es una órtesis de tobillo activa que ha demostrado su eficacia en la recuperación de pacientes con discapacidad en el miembro inferior. Este proyecto presenta la integración preliminar de T-FLEX y un sistema BCI basado en señales EEG con validación en pacientes ACV. Inicialmente, se implementó un estado del arte basado en principios de Imaginación Motor (MI), específicamente en la Sincronización Relacionada con Eventos (ERS) de la banda de frecuencia beta de la zona central de la corteza cerebral. En este sentido, se diseñó un servidor local, que funcionó como puente de comunicación entre el BCI diseñado y el dispositivo T-FLEX utilizando diferentes protocolos de envío de datos. En el estudio experimental, se analizó el sistema BCI con cinco pacientes post-ACV con estímulos externos que facilitan la generación de IM. Estos fueron visuales y visuales con estímulos táctiles. Se encontraron diferencias significativas en la precisión, lo que concluyó con una mayor precisión en la capacidad del BCI para detectar IM con estimulación visual y táctil con un aumento del 13,3% al 20%. Se encontraron diferencias significativas en la Densidad Espectral de Potencia (PSD) relacionadas con las pruebas realizadas con estimulación visual y táctil en los canales Cz, C2 y Cpz vs el modo de terapia del dispositivo T-FLEX, en el que no se requirió que el paciente generar MI. De igual forma, se evaluó la percepción subjetiva de los pacientes mediante un cuestionario QUEST 2.0. Los resultados mostraron que la integración preliminar de esta tecnología es viable para futuros estudios a mediano y largo plazospa
dc.description.abstractStroke is one of the leading causes of motor and cognitive disability in the world. Despite the existence of various conventional therapies that seek to maximize the recovery of patients, Brain-Computer Interfaces (BCI) are tools to integrate the central nervous system in the rehabilitation process to empower the recovery. Technologies based on the acquisition of EEG signals seeking to complement existing therapies with exoskeletons present enormous potential. The T-FLEX is an active ankle orthosis that has shown efficiency in recovering patients with disabilities in the lower limb. This project presents the preliminary integration of T-FLEX and a BCI system based on EEG signals with validation in post-stroke patients. Initially, a theoretical framework based on Motor Imagination (MI) principles were implemented, specifically in the Event-Related Synchronization (ERS) of the beta frequency band in the central zone of the cerebral cortex. In this sense, a local server was designed, which worked as a communication bridge between the designed BCI and the T-FLEX device using different data sending protocols. In the experimental study, the BCI system was analyzed with five post-stroke patients with external stimuli facilitating the MI generation. These were visual and visual with tactile stimuli. Significant differences were found in the accuracy, which concluded greater accuracy in the ability of the BCI to detect MI with visual and tactile stimulation with an increase of 13.3% to 20%. Significant differences were found in the Power Spectral Density (PSD) related to the tests performed with visual and tactile stimulation in the Cz, C2 and Cpz channels vs. the therapy mode of the T-FLEX device, in which the patient was not required to generate MI. In the same way, the subjective perception of the patients was evaluated through a QUEST 2.0 questionnaire. The results showed that the preliminary integration of this technology is viable for future studies in the medium and long term.spa
dc.description.embargo2021-09-04 01:01:01: Script de automatizacion de embargos. info:eu-repo/date/embargoEnd/2021-09-03
dc.format.extent81 pp.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.48713/10336_31559
dc.identifier.urihttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/31559
dc.language.isoengspa
dc.publisherUniversidad del Rosariospa
dc.publisher.departmentEscuela de Medicina y Ciencias de la Saludspa
dc.publisher.programIngeniería Biomédicaspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.licenciaEL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realizó sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma.spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.source.bibliographicCitationR. Bene, N. Beck, B. Vajda, S. Popovic, K. COSIC, and V. Demarin, “Interface providers in stroke neurorehabilitation,” Periodicum biologorum, vol. 114, no. 3, pp. 403–407, 2012.spa
dc.source.bibliographicCitationK. K. Ang and C. Guan, “Brain-computer interface in stroke rehabilitation,” Computing Science and Enginering, 2013.spa
dc.source.bibliographicCitationS. Whitehead and E. Baalbergen, “Post-stroke rehabilitation,” South African Medical Journal, vol. 109, no. 2, pp. 81–83, 2019.spa
dc.source.bibliographicCitationH. Yagura, I. Miyai, Y. Seike, T. Suzuki, and T. Yanagihara, “Benefit of inpatient multidisciplinary rehabilitation up to 1 year after stroke,” Archives of physical medicine and rehabilitation, vol. 84, no. 11, pp. 1687–1691, 2003.spa
dc.source.bibliographicCitationA. Zeiaee, R. Soltani-Zarrin, R. Langari, and R. Tafreshi, “Design and kinematic analysis of a novel upper limb exoskeleton for rehabilitation of stroke patients,” in 2017 International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR), IEEE, 2017, pp. 759–764.spa
dc.source.bibliographicCitationY. He, D. Eguren, J. M. Azorın, R. G. Grossman, T. P. Luu, and J. L. Contreras- Vidal, “Brain–machine interfaces for controlling lower-limb powered robotic systems,” Journal of neural engineering, vol. 15, no. 2, p. 021 004, 2018.spa
dc.source.bibliographicCitationC. Wang, K. S. Phua, K. K. Ang, C. Guan, H. Zhang, R. Lin, K. S. G. Chua, B. T. Ang, and C. W. K. Kuah, “A feasibility study of non-invasive motor-imagery bci-based robotic rehabilitation for stroke patients,” in 2009 4th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering, IEEE, 2009, pp. 271–274.spa
dc.source.bibliographicCitationM. Ortiz, L. Ferrero, E. Iáñez, J. M. Azorın, and J. L. Contreras-Vidal, “Sensory integration in human movement: A new brain-machine interface based on gamma band and attention level for controlling a lower-limb exoskeleton,” Frontiers in Bioengineering and Biotechnology, vol. 8, 2020.spa
dc.source.bibliographicCitationE. Bobrova, V. Reshetnikova, A. Frolov, and Y. Gerasimenko, “Use of imaginary lower limb movements to control brain–computer interface systems,” Neuroscience and Behavioral Physiology, vol. 50, no. 5, pp. 585–592, 2020.spa
dc.source.bibliographicCitationW.Wang, J. L. Collinger, M. A. Perez, E. C. Tyler-Kabara, L. G. Cohen, N. Birbaumer, S. W. Brose, A. B. Schwartz, M. L. Boninger, and D. J. Weber, “Neural interface technology for rehabilitation: Exploiting and promoting neuroplasticity,” Physical Medicine and Rehabilitation Clinics, vol. 21, no. 1, pp. 157–178, 2010.spa
dc.source.instnameinstname:Universidad del Rosariospa
dc.source.reponamereponame:Repositorio Institucional EdocURspa
dc.subjectDiseño de Interfaz cerebro-computadora para Ortesis Activa de Tobillospa
dc.subjectExoesqueleto robótico T-FLEX con Interfaz cerebro-computadoraspa
dc.subjectDiseño de Interfaz neuronal directa para Ortesis Activa de Tobillospa
dc.subjectInterfaz cerebro-ordenador para Ortesis Activa de Tobillospa
dc.subjectTecnologías basadas en procesamiento de señales EEG para prótesis de tobillospa
dc.subjectOrtesis Activa de Tobillo movida por señales encefalograficasspa
dc.subjectTecnología medicaspa
dc.subject.ddcSistemasspa
dc.subject.ddcMedicina experimentalspa
dc.subject.keywordBrain-Computer Interface (BCI) Design for Active Ankle Orthosisspa
dc.subject.keywordT-FLEX robotic exoskeleton with brain-computer interfacespa
dc.subject.keywordDirect Neural Interface Design for Active Ankle Orthosisspa
dc.subject.keywordTechnologies based on EEG signal processing for ankle prosthesesspa
dc.subject.keywordActive Ankle Orthosis moved by encephalographic signalsspa
dc.subject.keywordMedical technologiesspa
dc.titleIntegration of a BCI system for the control of the T-FLEX Ankle Exoskeletonspa
dc.title.TranslatedTitleIntegración de un sistema BCI para el control del exosqueleto de tobillo T-FLEXspa
dc.typebachelorThesiseng
dc.type.documentAnálisis de casospa
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.type.spaTrabajo de gradospa
local.department.reportEscuela de Medicina y Ciencias de la Saludspa
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