Plataforma para evaluación de estrategias de control de

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Plataforma para evaluación de estrategias de
control de estimuladores funcionales por
medio del EMG del mismo músculo
estimulado
Sergio O. Escobar, Juan M. Reta y Carolina B. Tabernig
Laboratorio de Ingeniería de Rehabilitación e Investigaciones Neuromusculares y Sensoriales
Facultad de Ingeniería, Bioingeniería, Universidad Nacional de Entre Ríos
Ruta 11 Km 10, (3100), Paraná, Argentina
[email protected]
Resumen— Los sistemas de estimulación neuromuscular
funcional logran la activación de un sistema neuromuscular
dañado a través de estímulos eléctricos apropiados. Si el
control de estos estímulos se realiza mediante una señal
proveniente del mismo sistema neuromuscular que esta siendo
tratado, se favorece el re-aprendizaje motor.
En este trabajo se describe el diseño y desarrollo de una
plataforma hardware para la evaluación de algoritmos de
control de estimuladores funcionales comandados por el
electromiograma de superficie del músculo electroestimulado.
La plataforma está compuesta por dos etapas: una de
acondicionamiento y otra de adquisición, procesamiento y
control. La etapa de acondicionamiento realiza la
amplificación y filtrado de la señal de electromiografía así
como también una estrategia de supresión del artefacto del
estímulo necesaria por la naturaleza del registro. Con el
propósito de definir el microcontrolador a utilizar se analizó el
costo computacional en función de los algoritmos más
reportados. Además se diseñó una estructura de software que
cuenta con rutinas de adquisición de forma tal de facilitar la
rápida implementación de los algoritmos a ser ensayados.
La evaluación de la etapa de acondicionamiento se realizó
con señales simuladas y reales, obteniendo resultados
satisfactorios en ambos casos, demostrando que se alcanzaron
los requerimientos de diseño y que la plataforma puede ser
empleada para la evaluación de algoritmos para el control de
sistemas de estimulación funcional.
Palabras
clave—
3
estimuladores
funcionales,
electromiografía, algoritmos de control, hardware
I. INTRODUCCIÓN
L
as dificultades en el control motor voluntario son
secuelas comunes posteriores a los daños medulares y
cerebrales, producidos por accidentes cerebro
vasculares, traumas, tumores y otras disfunciones de la
neurona motora superior. Una alternativa ortésica empleada
en estos casos para la restauración de la función perdida es
la estimulación neuromuscular funcional (FNS, por su sigla
en inglés) que logra la activación del sistema
neuromuscular dañado a través de pulsos eléctricos
apropiados, generados por un equipo que es comandado por
señales bajo control voluntario de la persona [1]. Una de las
principales aplicaciones de la FNS es la asistencia a la
marcha de personas con paresias musculares. En estos
casos la contracción voluntaria del músculo parético es
completada por la evocada por el estímulo eléctrico [2].
Hay evidencia clínica de que los procesos plásticos
involucrados en el re-aprendizaje motor se verían
facilitados cuando la señal de comando del equipo de FNS
proviene del mismo sistema neuromuscular que está siendo
tratado [3]. Esta observación posee gran relevancia en la
terapia de rehabilitación de los pacientes con pérdidas
funcionales parciales. Esta nueva tendencia terapéutica
impulsó la necesidad de optimizar la recuperación de
señales voluntarias de músculos paréticos e idear nuevas
estrategias de control y comando. En función de ello, en
este trabajo se presenta el desarrollo de una plataforma
hardware para la evaluación de algoritmos de control de
estimuladores
funcionales
comandados
por
el
electromiograma de superficie (SEMG, por su sigla en
inglés) del mismo músculo que está siendo
electroestimulado, su implementación en prototipo y
evaluación técnica.
II. REQUERIMIENTOS DEL DISEÑO
Para establecer los requisitos del sistema se tuvo en
cuenta que la señal registrada está formada por el artefacto
del estímulo, el SEMG voluntario y el SEMG evocado por
el estímulo, y que las funciones mínimas necesarias que
debe cumplir son: amplificación y acondicionamiento del
SEMG, remoción del artefacto del estímulo; digitalización
del SEMG a través de un conversor analógico/digital
(CAD); detección del SEMG voluntario y comando, a
través de un microcontrolador (µC).
Teniendo en cuenta que el SEMG presenta una amplitud
típica de hasta 5 mVpap y que es necesario un rango de
trabajo para la digitalización de 5V, se estableció como
requisito que el sistema amplifique con una ganancia mayor
o igual a 60 dB.
Para el acondicionamiento se consideró que la potencia
del SEMG útil para esta aplicación se encuentra en la banda
de entre 20 y 400 Hz [6]; por lo tanto se requirió contar con
una etapa de filtrado pasabanda centrada en estas
frecuencias. A partir de esto, teniendo en cuenta el teorema
de muestreo de Shannon, se estableció que la frecuencia de
muestreo sea superior a 800 Hz.
Contemplando un rango dinámico del SEMG de 58,4
dB, el cual debe ser menor al rango dinámico del CAD
(RDCAD), y teniendo en cuenta que:
2
RDCAD
20 log10 (2)
se requirió de una resolución del CAD >= 10 bits.
Para establecer los requisitos del microcontrolador (µC)
se tuvo en cuenta la estructura básica de un algoritmo de
detección de contracción muscular a partir del SEMG [4] y
el tiempo disponible entre estímulos para realizar el
procesamiento [5]. Se fijó entonces que el µC sea capaz de
resolver por lo menos 50000 multiplicaciones y 50000
sumas en 8 bits por segundo y contar con al menos 1024
registros disponibles para el procesamiento de las muestras.
Por último, se requirió que la función de comando de la
plataforma sea realizada mediante una salida digital para
activar la estimulación y lograr la contracción muscular.
nbits ≥
III. DESCRIPCIÓN DEL DISEÑO IMPLEMENTADO
El diseño propuesto de la plataforma para evaluación de
algoritmos de control de estimuladores funcionales por
medio de SEMG del mismo músculo estimulado está
compuesto por dos grandes etapas: una de
acondicionamiento y otra de adquisición, procesamiento y
control; divididos a su vez en bloques, tal como se muestra
en la Fig. 1.
Fig. 1: Etapas y bloques de la plataforma diseñada.
A. Acondicionamiento
La etapa de acondicionamiento está compuesta por dos
bloques: Bloque Amplificador y Bloque de Filtrado y
Ganancia. El primero está formado por un amplificador de
instrumentación y dos amplificadores de bajo ruido para la
atenuación del artefacto producido por el estímulo y la
configuración de la ganancia respectivamente. El segundo
está formado por dos amplificadores que realizan el filtrado
y un tercer amplificador de ajuste de ganancia y offset.
En la Fig. 2 se puede observar el circuito esquemático
del primer bloque.
El amplificador de instrumentación está compuesto por
un INA128 de la firma Texas Instruments con acople de
CA y ganancia 200. Para proteger las entradas del
amplificador del campo eléctrico generado por el estímulo,
se utiliza un arreglo de diodos en antiparalelo.
Se destaca además el circuito atenuador del artefacto
logrado mediante llaves analógicas con control digital,
MAX333ACPP de Maxim, y un amplificador operacional
atenuador, OP77 de Analog Devices. De esta forma durante
la ocurrencia del estímulo se ponen a masa las entradas del
amplificador de instrumentación y se conmuta la ganancia
del amplificador de bajo ruido de 1 a 0,01. El tiempo de
acción mínimo de la señal de control es el ancho del pulso
de estimulación pudiendo extenderse hasta 8 mseg. Este
tiempo es regulable mediante un potenciómetro.
El control de las llaves analógicas se realiza desde una
entrada de sincronismo que proviene del estimulador. Esta
entrada de sincronismo es ingresada a un monoestable cuya
salida está aislada ópticamente y controla la habilitación de
las llaves. Por último este bloque cuenta con un
amplificador, OP77 de Analog Devices, en configuración
inversora el cual permite seleccionar la ganancia total de la
etapa entre 200 y 4000 a través de una llave de 5
posiciones.
Fig. 2: Circuito esquemático del bloque de amplificación y filtrado.
El segundo bloque está compuesto por dos filtros tipo
Butterworth de segundo orden a partir de dos estructuras de
Sallen-Key en cascada: un pasaaltos con frecuencia de
corte en 20 Hz (a -3dB) y un pasabajos en 400 Hz.|
El circuito de salida de este bloque utiliza un
amplificador operacional “rail to rail”, MC3302 de
Motorola. Éste permite ajustar los niveles de offset y
ganancia además de optimizar el rango dinámico de salida.
B. Adquisición, procesamiento y control
Esta etapa se basa en un microcontrolador de la firma
Microchip, el PIC18F4620. La señal filtrada ingresa al
microcontrolador donde es digitalizada utilizando a una
frecuencia de muestreo de 2kHz y una resolución de 10
bits.
El diseño del software contempla la estructura general
de un algoritmo de detección de SEMG el cual se muestra
en la Fig 3 [4].
Fig. 3: Estructura general de un algoritmo de detección de SEMG.
Teniendo en cuenta que el usuario de la plataforma
utilizará el entorno de software desarrollado para evaluar el
desempeño de sus algoritmos se realizó la implementación
completa en lenguaje ANSI C. Tal como puede observarse
en la Fig. 4, el software desarrollado divide la señal en
ventanas definidas por el periodo de estimulación. En la
ventana 1 se realiza la adquisición y almacenamiento de los
datos. Estos son procesados en forma simultánea a la
adquisición y almacenamiento de los correspondientes a la
ventana 2. Por lo tanto el usuario de la plataforma podrá
evaluar la efectividad del algoritmo implementado teniendo
como restricción el tiempo en cual éste debe resolver la
generación de un nuevo estímulo. De esta forma cuanto
más cómputo requiera el algoritmo menor será la máxima la
frecuencia de estimulación configurable.
Adicionalmente se brindan dos entradas analógicas cuya
finalidad es la de proveer al usuario la posibilidad de incluir
umbrales o valores de referencia externos mediante niveles
de tensión ajustables por medio de potenciómetros.
3
La misma está formada por una espiga con una
amplitud de 5,3V y duración de 0,6 mseg., que simula el
artefacto producido por el estímulo, seguida por una onda
sinusoidal con una amplitud de 60 mV y período de 7
mseg, que simula el SEMG (además posee un ruido de
línea de 120mVpap).
La salida de la etapa de acondicionamiento, con la señal
simulada en su entrada, se puede observar en la Fig. 6. Es
de destacar el correcto funcionamiento del circuito
atenuador del artefacto del estímulo ya que la porción de la
señal correspondiente a la espiga ha sido eliminada,
quedando únicamente la onda sinusoidal a la salida.
Fig. 4: Estrategia software para adquisición y procesamiento
IV. EVALUACIÓN DEL DISEÑO
Para evaluar el cumplimiento de los requerimientos de
diseño se realizaron las siguientes pruebas:
Sensado y Amplificación: mediante el ingreso al bloque
de amplificación de señales artificiales de emulación del
artefacto del estímulo y la señal de SEMG; y posterior
visualización de la salida en un osciloscopio.
Sensado y Amplificación: mediante el ingreso al bloque
de amplificación de señales reales obtenidas de la
estimulación y registro el SEMG del musculo extensor de
la muñeca; y posterior visualización de la salida en un
osciloscopio.
Supresión del artefacto del estímulo: se probó bajo las
mismas condiciones que el bloque de amplificación.
Respuesta en frecuencia de los filtros: mediante el
ingreso de señales sinusoidales de distintas frecuencias al
bloque de filtrado; y posterior visualización de la salida en
un osciloscopio.
Digitalización y procesamiento: mediante el ingreso al
bloque de amplificación de las señales artificiales;
posterior visualización de la señal testigo de la frecuencia
de muestreo en un osciloscopio y verificación del correcto
almacenamiento de los datos en ventanas, según lo
diseñado.
A
B
Fig. 6: Gráficas de la salida (trazado superior) del sub-bloque de
amplificación y filtrado y de la señal simulada que fue ingresada al bloque
(trazado inferior). A) salida y entrada con escala de 1V/div., B) salida con
escala de 1 V/div y entrada con escala de 50 mV/div.
En la Fig. 7 se pueden ver los resultados del registro
obtenido a la salida del bloque de amplificación y filtrado
para los ensayos realizados con registros reales de SEMG.
Para estas pruebas se utilizaron bajos niveles de
estimulación de manera de no provocar contracción. Se
puede observar una porción remanente del artefacto de
estimulación seguido de actividad muscular voluntaria.
A
B
V. RESULTADOS
A. Acondicionamiento
En la Fig. 5 se puede observar la señal simulada que se
empleó en las pruebas.
Fig. 7: Imágenes de osciloscopios de las pruebas con señal de EMG del
extensor de los dedos, gráfica de la salida (trazo superior). Trazo inferior:
período de activación del circuito reductor de artefacto., A) sin EMG
voluntario, B) con una contracción voluntaria intensa.
A
B
Fig. 5: Gráficas de la señal simulada. A) Escala= 1 V/div, B)Escala =
50 mV/div promediando de la señal para su visualización.
Utilizando un generador de funciones con atenuador
conectado a la entrada del sistema se pudo verificar los
correctos niveles de ganancias configurables por la llave de
cinco posiciones. Estos fueron: 200, 400, 800, 2000 y 4000.
Utilizando el mismo generador se pudo verificar que la
repuesta en frecuencia del sistema es del tipo pasabanda
con dos frecuencias de corte ubicadas en 20 y 400 Hz
respectivamente.
Por último se pudo verificar que la excursión de la señal
de salida se encuentra entre 0 y 4.2 V con un
4
desplazamiento en continua de 2,1V, apta para ser
introducida a la etapa siguiente.
B. Adquisición, procesamiento y control
Para verificar el desempeño de este bloque se realizó la
digitalización de la señal simulada según el formatos de
ventanas de la Fig. 4 y se realizó la activación del
estimulador en forma intermitente. Con el objeto de
verificar la frecuencia de muestreo efectiva de la señal de
entrada se complementó el estado de un puerto del
microcontrolador con cada muestra adquirida. De esta
forma se midió una frecuencia de muestreo de 1.9 kHz.
Utilizando el puerto de depuración se verificó el
correcto almacenamiento de los datos digitalizados y la
integridad de las ventanas a ser utilizadas por los
algoritmos de comando y control.
Con el objetivo de corroborar la utilización de todo el
rango dinámico del conversor analógico/digital, se realizó
la adquisición de señales constantes sobre los tres canales
del sistema. Utilizando la herramienta de depuración (ICD2
de Microchip), se pudo observar que los valores digitales
adquiridos se mantienen invariantes ante una entrada
analógica constante. De esta forma se pudo comprobar que
el ruido total de la etapa previa al conversor se encuentra
por debajo del ruido de cuantificación del mismo por lo
tanto se aprovecha todo el rango dinámico correspondiente
a los 10 bits del conversor analógico/digital.
En la Fig. 8 se puede observar una fotografía del
prototipo de plataforma implementado.
Fig. 8: Fotografía de la plataforma implementada.
VI. DISCUSIÓN Y CONCLUSIONES
Los resultados obtenidos con señales simuladas
muestran que el circuito de reducción de artefacto funciona
en forma adecuada. Sin embargo al utilizarlo con señales
reales se observó un remanente del artefacto del estímulo
además de la aparición de la onda M evocada por el
estímulo eléctrico. Luego de la calibración se establecieron
los rangos de ganancia y frecuencia adecuados a los
requerimientos del sistema.
Durante los ensayos, la plataforma demostró tener la
flexibilidad requerida para evaluar la correcta
implementación del software del microcontrolador. Además
utilizando la herramienta de depuración se puede evaluar
paso a paso el algoritmo a implementar.
Durante los ensayos realizados, se pudo determinar la
importancia de contar con ejemplos de implementación de
algunos algoritmos de manera de poder realizar
comparaciones de desempeño que se pueden incluir dentro
del mismo núcleo de software provisto. Además se
consideró importante agregar módulos de software de
filtrado digital, detector de envolvente y eliminación de
media, ya que estos son bloques fundamentales en la
implementación de una gran cantidad algoritmos.
La plataforma hardware desarrollada permitirá dar los
primeros pasos en la implementación de algoritmos de
detección y control de estimuladores funcionales que
puedan ser comandados por las señales de los músculos
parcialmente afectados de las personas con paresias.
REFERENCIAS
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
G Loeb y R Davoodi. “The functional reanimation of paralyzed
muscles”. IEEE Eng in Medicine and Biology. 5: 45-51. 2005.
S. Søren, F. Biering-Sørensen, O. Andersen, S. Hansen, “Functional
Neuromuscular
Stimulation
Controlled
by
Surface
Electromyographic Signals Produced by Volitional Activation of the
Same Muscle: Adaptive Removal of the Muscle Response from the
Recorded EMG-Signal”, IEEE Trans on Rehabilitation Eng, vol. 5,
no. 2, junio 1997.
J. Cauraugh, K. Ligth, K. Sangbum, M. Thigpen, A. Behrman.
“Chronic motor dysfunction after stroke. Recovering wrist and
finger extension by electromiography-triggered neuromuscular
stimulation” Stroke 1360-1364, 2000.
G. Staude, C. Flachenecker, M. Daumer y W. Wolf, “Onset
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comparison of methods”. EURASIP Journal on Applied Signal
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C. Tabernig, Eliminación de la respuesta muscular evocada del
electromiograma de superficie de un músculo estimulado
eléctricamente, Tesis de Maestría. Universidad Nacional de Entre
Ríos, Argentina, Diciembre 2004.
R. Maerletti y P. Parker, “Electromiography”, Wiley-Interscience,
2004.