Interfaz-cerebro computadora para el control de agarre prensil cilíndrico de una prótesis de mano derecha
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2024-11
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Resumen
El proyecto Interfaz-Cerebro Computadora para el Control de Agarre Prensil Cilíndrico de una Prótesis de Mano Derecha, elaborado en la Universidad El Bosque, se centró en el desarrollo de una interfaz cerebro-computadora (BCI) no invasiva para usuarios con amputaciones transradiales. El enfoque específico fue el uso de señales EEG con el objetivo de identificar una tarea de imaginación motora para controlar una prótesis de mano derecha, permitiendo realizar un agarre prensil cilíndrico, esencial para muchas actividades diarias. Fue posible realizar el procesamiento de las señales Mu y Beta para la identificación y decodificación de la tarea de imaginación motora, mediante el análisis de la densidad espectral de potencia para generar los comandos de control sobre el actuador de la prótesis. Aunque el subsistema de adquisición de EEG nativo no logró captar señales en el rango esperado de 0.1 Hz a 50 Hz debido a problemas en las frecuencias de corte y acoples entre etapas, se propuso un rediseño que ajusta el factor de calidad Q del filtro Notch y elimina los acoples problemáticos, permitiendo un ancho de banda adecuado para la aplicación verificado mediante simulaciones. En el desarrollo del proyecto se muestran los cálculos, simulaciones, y diagramas de flujo realizados para los componentes de hardware y software del sistema.
Descripción
Abstract
The Brain-Computer Interface for Cylindrical Grasp Control of a Right-Hand Prosthesis project, developed at Universidad El Bosque, focused on creating a non-invasive brain-computer interface (BCI) for users with transradial amputations. The specific approach was the use of EEG signals to identify a motor imagery task to control a right-hand prosthesis, enabling a cylindrical grasp essential for many daily activities. The project successfully processed Mu and Beta signals to identify and decode the motor imagery task through power spectral density analysis, generating control commands for the prosthesis actuator. Although the native EEG acquisition subsystem was unable to capture signals within the expected 0.1 Hz to 50 Hz range due to issues with cutoff frequencies and coupling between stages, a redesign was proposed. This redesign adjusted the quality factor (Q) of the Notch filter and eliminated problematic couplings, allowing an adequate bandwidth for the application, which was verified through simulations. The project includes calculations, simulations, and flowcharts detailing the hardware and software components of the system.
Palabras clave
Interfaz cerebro-computadora, Electroencefalografía (EEG), Prótesis de mano, Imaginación motora, Agarre prensil cilíndrico
Keywords
Brain-computer interface, Electroencephalography (EEG), Hand prosthesis, Motor imagery, Cylindrical grasp