Técnicas avanzadas de interacción multimodal para entornos de robótica de rehabilitación

  1. Lledó Pérez, Luis Daniel
Zuzendaria:
  1. Nicolás García Aracil Zuzendaria
  2. José María Sabater Navarro Zuzendarikidea

Defentsa unibertsitatea: Universidad Miguel Hernández de Elche

Fecha de defensa: 2017(e)ko uztaila-(a)k 19

Epaimahaia:
  1. Alicia Casals Presidentea
  2. Ramon P. Ñeco Garcia Idazkaria
  3. Iñaki Díaz Garmendia Kidea
  4. Luis Payá Castelló Kidea
  5. José Manuel Ferrández Vicente Kidea

Mota: Tesia

Laburpena

La presente tesis presenta la creación de nuevos métodos multimodales de interacción y control de terapias virtuales dentro del campo de la robótica aplicada a la neuro-rehabilitación motora para recuperar la funcionalidad del miembro superior en pacientes con Daño Cerebral Adquirido. Los resultados obtenidos del trabajo realizado durante el desarrollo de esta Tesis Doctoral se recopilan en publicaciones en revistas incluidas en el Journal Citation Reports(JCR). En la primera parte de la tesis, se presenta un sistema de generación de terapias virtuales con cualquier tipo de entorno basado en actividades de la vida diaria o juegos terapéuticos utilizando la Realidad Virtual. Este sistema permite crear una gran variedad de terapias virtuales de manera rápida, económica y sencilla. Además el sistema propuesto en el marco de esta tesis, permite mejorar la motivación y la adherencia al tratamiento por parte del usuario, así como evitar el sentimiento de frustración al adaptar el nivel de dificultad en función de su estado emocional. Una de las características principales del sistema es la capacidad de interacción de las tareas generadas con múltiples dispositivos robóticos basados en una configuración de efector final para controlar el avatar dentro de los entornos virtuales. En la segunda parte de la tesis, se desarrolla una interfaz multimodal de neuro-rehabilitación asistida por robots que integra la estimación del estado psico-fisiológico del paciente dentro del lazo de control del sistema. Mediante dicho sistema se analizan señales fisiológicas del usuario como son el ritmo cardíaco, la frecuencia respiratoria, la temperatura y la respuesta galvánica de la piel para adaptar automáticamente la realimentación proporcionada por el entorno de Realidad Virtual modificando el nivel de dificultad de los ejercicios generados por el motor de tareas. La clasificación de las señales se ha llevado a cabo con un nuevo algoritmo matemático basado en redes neuronales y la teoría de conjuntos difusos. Para finalizar se realiza un estudio acerca de cómo influye la visualización de entornos virtuales en dos dimensiones o en tres dimensiones en el rendimiento sensorimotor del miembro superior en pacientes con Daño Cerebral Adquirido durante el desarrollo de terapias de neuro-rehabilitación asistidas por un dispositivo robótico, a partir del análisis estadístico de los movimientos cinématicos registrados por dicho dispositivo. Este estudio se fundamenta en la presentación de dos tareas virtuales con la misma finalidad pero con diferente visualización de gráficos en pantalla, mientras los pacientes dirigen el efector final del dispositivo robótico para cumplir los objetivos de la terapia.