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Según la ONU, en países en desarrollo existen 2.4 millones de personas con amputación de miembro superior. En Perú, CONADIS estima que la cifra es de 12,600 personas. Además, la oferta nacional de prótesis de miembro superior es limitada: prótesis tipo garfio a S/5,000 y prótesis mioeléctricas comerciales importadas a S/25,000 representan un imposible para el trabajador que percibe el sueldo mínimo de S/950. La propuesta plantea el desarrollo de una prótesis de miembro no invasiva con reconocimiento de gestos empleando algoritmos de inteligencia artificial. Se seguirá la Metodología de Diseño de Sistemas Mecatrónicos - Norma VDI 2206. Con ella se diseñará la prótesis con un funcionamiento mixto de cuerdas y mecanismos de barras. El controlador de la prótesis activará los actuadores para la realización del gesto y un sistema de retroalimentación háptico transmitirá la sensación de fuerza y posición de la prótesis al usuario. Tras la ejecución del proyecto se contará con una prótesis robótica de brazo para personas con amputación transradial, un tipo de prótesis escaso en el mercado y que se suele importar. Permitirá al usuario ejecutar 3 tipos de gestos con la mano para poder coger objetos. Asimismo, contará con un sistema que le permita ¿sentir¿ la fuerza con la que sujeta los objetos y la posición de su prótesis. El desarrollo seguirá la metodología de sistemas mecatrónicos norma VDI-2206. En ese sentido primero se desarrollará el diseño conceptual para luego seleccionar una propuesta óptima, pasar a la ingeniería de detalle y concluir con los planos. Posteriormente se desarrollan las evaluaciones funcionales sin usuario, con usuario y finalmente las pruebas clínicas. Una prótesis de brazo robótica a disposición de más de 12,600 personas en Perú. La prótesis busca devolver al paciente capacidades físicas perdidas. ii) Económico: Permite la reinserción laboral del paciente.
Participantes:
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La propuesta plantea el desarrollo de una prótesis de miembro superior nivel transhumeral de 5 grados de libertad con retroalimentación háptica controlada por señales fisiológicas de la actividad neuronal y cinética del cuerpo. Se seguirá la Metodología de Diseño de Sistemas Mecatrónicos - Norma VDI 2206. Con ella se diseñará la prótesis con un funcionamiento mixto de cuerdas y mecanismos de barras para los dedos, muñeca y codo, activados por medio de señales neuronales relacionadas al control motriz del cuerpo que pueden ser de electromiograma (de la sección amputada) así como electroencefalograma (del cerebro). El controlador de la prótesis activará los actuadores para la realización del gesto y un sistema de retroalimentación háptico transmitirá la sensación de fuerza y posición de la prótesis al usuario, tal que cuente con tacto artificial que mejore la destreza y control. Finalmente, la prótesis será evaluada mediante pruebas funcionales estandarizadas. La propuesta tiene un impacto social significativo, que se refleja en una sociedad inclusiva donde el usuario es clave en la concientización. A nivel socioeconómico se reducen las barreras laborales y se amplían las oportunidades por el uso de una prótesis funcional. Esto beneficia la inserción de las personas en sus actividades profesionales, contribuyendo al bienestar del usuario y su familia. Finalmente, el equipo de investigación continuará fortaleciendo la línea de investigación en prótesis de miembro superior iniciada en 2015 y en particular en la brecha que representa la escasa investigación en prótesis transhumeral.
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Existe insuficiente implementación de equipos de laboratorio biomecatrónicos que maximicen la creatividad y el aprendizaje de los alumnos de las carreras de Ingeniería Biomédica -Mecatrónica en la Universidad Católica. Las herramientas actuales no garantizan que cuenten con las capacidades para resolver problemas médicos, innovar y crear productos. Marq'a es una estación biomecatrónica para el aprendizaje en automatización y robótica aplicada al ser humano. La enseñanza con los sensores, actuadores y controladores modulares de la estación, permite capacitar al alumno para resolver problemas médicos, innovar y crear productos. No hay en el mercado una solución robótica integrada como Marq¿a. Marq'a (spin-off PUCP), por medio de sus estaciones biomecatrónicas de aprendizaje, alumnos y docentes de Ingeniería Biomédica, Mecatrónica y afines de Universidades peruanas se capacitan para desarrollar tecnologías en salud. Mejores profesionales desarrollan tecnologías de asistencia que indirectamente también benefician a personas con discapacidad.
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La siguiente propuesta plantea el diseño, desarrollo e implementación de una prótesis mioeléctrica transradial personalizable con sistema de retroalimentación háptico de bajo costo; para así permitir el acceso a tecnología de rehabilitación a personas de bajos recursos en Perú. La prótesis planteada cuenta con un modelo de funcionamiento mixto de cuerdas y mecanismos de cuatro barras por cada uno de los dedos. La activación de la prótesis se obtiene por medio del sensado de la señales electromiográficas (EMG) del usuario, dicha información es enviada al controlador de la prótesis, el cual procede a activar los actuadores que permiten la realización del gesto. Asimismo, cuenta con un sistema de retroalimentación háptico el cual transmite la sensación del tacto sobre el antebrazo del usuario, permitiendo que este cuente con un tacto artificial mejorando así la destreza en el uso de su prótesis.
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Diseño, desarrollo e implementación de prótesis mioeléctricas personalizadas de mano con retroalimentación háptica empleando tecnologías de fabricación digital en filamentos de plástico reciclado PET de bajo costo.
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Múltiples áreas de investigación relacionadas a la rehabilitación de personas con discapacidad y ergonomía, requieren de la estimación del movimiento y la fuerza de los dedos de la mano. Dispositivos como prótesis y exoesqueletos de mano en rehabilitación, así como equipos ergonómicos de medición de esfuerzos en la mano, entre otros, son algunos de los sistemas que se benefician del desarrollo de algoritmos de estimación de los gestos y la fuerza de los dedos. Si bien, múltiples trabajos han concentrado esfuerzos en encontrar una solución al problema específico de la identificación de gestos de la mano, sin embargo, la estimación de fuerza de los dedos, es un tema poco desarrollado. Este problema, típicamente, ha sido atacado con el uso de algoritmos de machine learning, como por ejemplo usando redes neuronales, y máquinas de vector de soporte. Actualmente, el uso de estos algoritmos, ha podido dar soluciones robustas, pero estas tienen limitantes: como el estar sujetas a un número discreto de gestos y no aprovechar información fisiológica desarrollada en los últimos años. Por lo tanto, el presente trabajo propone desarrollar un modelo basado en la fisiología del brazo el cual relacione las fuerzas intermusculares con las fuerzas generadas en los dedos. Y en base a este modelo se implementara un algoritmo de estimación de fuerza de los dedos, el cual se validara con la ayuda de una base de datos normada y el registro de data real. Además, este trabajo permitirá mejorar la estimación de fuerza y la predicción de gestos de los dedos, con respecto al estado de la tecnología actual, y controlar las prótesis de mano de forma más natural, que sea útil para hacer un control más fino en exoesqueletos y poder tener estudios ergonómicos más detallados.
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