Un equipo de ingenieros trabaja en el diseño y desarrollo de dispositivos que permitan o faciliten la comunicación de quienes sufren alguna discapacidad. Dirigido por el investigador independiente del CONICET Enrique Spinelli, funciona en el Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales (LEICI, CONICET-UNLP), donde lleva adelante el estudio de interfaces, es decir, conexiones, entre el músculo o el cerebro y la computadora.
Dentro de esta línea de investigación, cada uno de los integrantes del equipo -todos ellos ingenieros de la UNLP- se enfoca en el estudio de distintas tecnologías, con la intención de lograr combinarlas entre sí. La más avanzada en su desarrollo es la que trabaja Marcelo Haberman, basada en señales de electromiograma, es decir, enviadas por los músculos, cuando estos no pueden generar un movimiento pero aún conservan cierta actividad. “En ciertas enfermedades neurodegenerativas, los residuos de control muscular voluntario quedan en el rostro. Esta estrategia detecta una mínima contracción y la utiliza para efectuar alguna operación en la computadora, como escribir en la pantalla o activar una alarma, por ejemplo”, señala el experto.
Para demostrar el procedimiento, se aplica un sensor a la mejilla y realiza un gesto parecido a una sonrisa, provocando la contracción de un pequeño músculo llamado cigomático. Ese movimiento es captado por el artefacto, que a la computadora se le presenta como si fuera un mouse, y por ende es leído como un click en alguna de las opciones que se ofrecen, consistentes en diferentes conjuntos de letras que el cursor va recorriendo de a uno. Para escribir una frase, entonces, el usuario sonríe cuando queda señalado el conjunto que contiene la letra que necesita, y repite a medida que se van formando las palabras deseadas. “Tengo frío” o “quiero cambiar de canal” son ejemplos de oraciones sencillas que se leen en la pantalla una vez que la persona ha podido expresarse.
Otro de los desarrollos tiene que ver con una interfaz cerebro-computadora y está en manos de Pablo García. El sistema trabaja a partir de señales de electroencefalograma, pensando en casos en que no haya impulsos nerviosos que lleguen al músculo para dar la orden de mover alguna parte del cuerpo. “Es la circunstancia más extrema; cuando por una enfermedad o accidente se interrumpió el camino que lleva a ejecutar una acción, y entonces es necesario captar las ondas directamente de donde se producen, en la corteza cerebral”, describe Spinelli.
En un ejemplo de este tipo de sistema, la pantalla muestra un deletreador representado por un teclado que tiene todos sus caracteres agrupados con distintos colores, y que a su vez se vincula cada uno a una acción determinada. “Supongamos que el primer grupo se asocia a pensar en mover el brazo; entonces eso será lo que tiene que hacer el usuario si quiere seleccionar alguno de los elementos allí incluidos. Esa imagen cerebral es la que captan los sensores y convierten en un click. El segundo conjunto requerirá, por ejemplo, concentrarse en una operación matemática, y el tercero, en alguna otra acción mental determinada”, explica García.
Esta implementación de interfaz cerebro-computadora también funciona con estímulos visuales –LEDS que titilan-, detectando a través de los electrodos en la cabeza qué grupo de caracteres está mirando el paciente, y de esa manera se van seleccionando las opciones. Al finalizar, un sintetizador de audio reproduce la palabra o frase formada. Los ingenieros cuentan que el mecanismo es muy sencillo de utilizar y que no requiere ningún entrenamiento previo. Además de buscar que los sensores sean más amigables con el cuerpo, en este caso también se pretende llevarlo a un equipo portable, para que el usuario no dependa siempre de una computadora.
Federico Guerrero, otro de los integrantes, es becario del CONICET y trabaja para aumentar la selectividad de los electrodos. “Por ejemplo en el antebrazo hay varios músculos que mueven los dedos, y están muy cerca entre sí. Al producirse la señal y viajar hasta la superficie de la piel, se puede mezclar con otros estímulos, por eso nos interesa identificar específicamente cuál es la que estamos midiendo”, explica. Se trata de “jugar con la posición y la geometría de los artefactos”, según sus palabras, modificando la cantidad de puntos de contactos y disminuyendo el área, desde la tradicional placa circular hasta llegar a un pequeño palito, se consigue un mejor resultado en la detección del músculo activo, a la vez que es mucho más efectivo a la hora de reducir las interferencias.
Fuente: CONICET
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