Abstract:
Los estimuladores de pie caído son dispositivos que buscan corregir la marcha mediante la aplicación de una corriente eléctrica en pacientes hemipléjicos o con problemas para controlar los movimientos del pie. Para definir el momento en que se debe estimular, se usan sensores de presión para detectar el ciclo de la marcha. Este tipo de sensores de paso son propensos a fallar cuando no se utilizan en condiciones ideales. Esta tesis presenta la implementación de un algoritmo basado en redes neuronales dinámicas y sensores inerciales colocados en cada segmento del miembro inferior (muslo, pierna y pie) para detectar los eventos de elevación del talón y colocación del talón para gatillar los pulsos de estimulación de un estimulador para pie caído y reemplazar a los sensores de paso mecánicos. Dos topologías de redes neuronales fueron entrenadas para 6 diferentes grupos de entradas: ángulo de la cadera, ángulo de la rodilla, ángulo del tobillo, y aceleraciones y velocidades angulares del muslo, de la pierna y del pie. Finalmente, el algoritmo implementado con la entrada de aceleraciones y velocidades angulares de la pierna fue el que mejor resultados entregó, prediciendo el 100 % de los eventos con una exactitud de un 93%, una especificidad de 97% y una sensibilidad de 89%.