Integrator for Musculoskeletal Simulation in Python
DOI:
https://doi.org/10.17979/ja-cea.2024.45.10802Palabras clave:
Tecnología de asistencia e ingeniería de rehabilitación, Bioinformática, Modelización, simulación y visualización de sistemas biomédicos, Dinámica y control, Identificación y validación, Control predictivo de modelos y basado en la optimización, Programación, coordinación, optimizaciónResumen
La detección de la espasticidad es compleja debido a su origen en el sistema nervioso central y los síntomas musculares. Este proyecto desarrolla un método automático para detectar el grado de espasticidad según la escala Ashworth, usando movimientos pasivos, rápidos y suaves en el paciente y midiendo la excitación cerebral. Software como OpenSim y técnicas como Computed Muscle Control (CMC) han facilitado esta tarea ofreciendo el valor de la excitación cerebral dada una trayectoria de movimiento, aunque presentan errores cuando el tipo de movimiento es suave y rápido. Este artículo implementa el integrador Hybrid Computed Muscle Control (HCMC) con el método Runge-Kutta, mejorando la precisión con un error del 3% respecto a CMC. La implementación en Python aumenta la accesibilidad y permitirá crear una base de datos de pacientes virtuales para aplicar técnicas de Machine Learning, avanzando en el desarrollo de nuevos métodos de diagnóstico.
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