Sistema para monitoreo de patologías neuromusculares en miembros superiores e inferiores

Abstract

El presente trabajo de titulación tuvo como propósito desarrollar una herramienta que permita a expertos de la salud, el diagnóstico prematuro de patologías neuromusculares. Para ello se determinaron tres etapas principales. La primera etapa es la adquisición de señal, misma que se realiza mediante la combinación de electrodos superficiales, una tarjeta de comunicación para obtener señales electromiográficas y un microcontrolador para acondicionar y procesar dichas señales. La segunda etapa es la interfaz gráfica de usuario, la cual facilitará el uso del sistema por parte del usuario. Para ello se utilizó la herramienta de Matlab, App Designer. Finalmente, la tercera etapa es la de almacenamiento, donde se creó una base de datos relacional con la herramienta MySQL Workbench, la cual permitirá guardar los datos y pruebas de electromiografía de un determinado paciente. Las tres etapas en conjunto forman el sistema para el monitoreo de patologías neuromusculares. Para procesar las señales electromiográficas se hizo uso de varios filtros como lo son: el filtro de Fourier; filtros pasa alta y pasa baja; filtro Butterworth; RMS Envelope. Para poder realizar una comparación entre una zona sana y una zona afectada, se usó el MVC (Máxima Contracción Voluntaria). Se realizaron pruebas en personas con hemiparesia con ayuda de una licenciada en fisioterapia, quien permitió el acceso a pacientes con este tipo de patología, la cual se desarrolla con mayor frecuencia en la ciudad de Ibarra. Brindando buenos resultados, ya que se pudo identificar las diferencias que existen en las lecturas de electromiografía de una persona sana, frente a una persona que presenta una patología neuromuscular, se identificaron diferencias tanto en la morfología o forma, así como también en el espectrograma e histograma de las señales obtenidas. De igual manera se pudo comprobar que la correcta utilización de los electrodos superficiales en conjunto con un buen procesamiento de dichas señales evita la perdida de información relevante, con la ventaja de mantener la repetibilidad de las pruebas, permitiendo un seguimiento y monitoreo de patologías neuromusculares.