El gorro con electrodos recoge las señales cerebrales para transmitirlas a una computadora portátil situada en el respaldo de la silla.
Investigadores de la Universidad de Texas en Austin, crearon un gorro con 31 electrodos diseñados para detectar señales en la región del cerebro que regula el movimiento. Esto va conectado a una computadora portátil fija a una silla de ruedas para que una Inteligencia Artificial pueda traducir las señales en movimientos de las ruedas. En resumen: el gorro permite a su usuario controlar con la mente la silla de ruedas.
Esto aporta esperanza a más de 5,4 millones de estadounidenses con discapacidades motrices que dependen de una compañía humana para poder desplazarse. Y lo mejor de todo es que el uso de este casco es relativamente fácil: para moverse a la derecha, los usuarios imaginan mover ambos brazos; y para moverse a la izquierda, imaginan mover ambas piernas.
Eso es todo para que el gorro pueda hacer que la silla se desplace a donde su usuario lo desee. El gorro con electrodos proporciona un método no invasivo para recoger las señales cerebrales y transmitirlas a un dispositivo cercano, en este caso, la computadora portátil situada en el respaldo de la silla de ruedas.
Una silla de ruedas accionada por el pensamiento es un proyecto que se ha buscado desarrollar desde tiempo atrás. “Pero la mayoría de los proyectos han utilizado sujetos sin discapacidades o estímulos que hacen que el dispositivo controle más o menos a la persona y no al revés”, compartieron los investigadores en un comunicado de prensa.
Los investigadores de la Universidad de Texas hicieron la prueba de su dispositivo con tres personas con tetraplejia, es decir, que son incapaces de mover los brazos y las piernas debido a lesiones en la columna vertebral.
Así es como se hizo la prueba de uso con los pacientes
Los pacientes manejaron la silla de ruedas en un entorno natural desordenado con distintos grados de éxito. La primera parte del experimento consistió en enseñar a los pacientes a utilizar la silla de ruedas con control mental.
Los investigadores les indicaron que se imaginaran como si movieran sus propias manos y pies, a los que se les asignaron diferentes direcciones en el sistema.
La silla de ruedas se diseñó con sensores que exploraban el entorno y un software de inteligencia robótica que ayudaba a la silla a rellenar los espacios en blanco de las órdenes de los usuarios para facilitar el movimiento seguro de la silla.
El equipo lo probó todo con los tres participantes, a los que se pidió que se movieran a la izquierda o a la derecha 60 veces.
Durante las primeras 10 sesiones de entrenamiento, la “Persona 1” emitió órdenes correctas el 37% de las veces, de media, lo que aumentó hasta el 87% de precisión en sus últimas 10 sesiones de entrenamiento.
La “Persona 2” dirigió la silla con una precisión media del 68% en sus sesiones de entrenamiento. Mientras que la precisión de dirección de la “Persona 3” mejoró del 67% al 91%.
La última prueba
Una vez que se hicieron estas prácticas, los investigadores procedieron a hacer una prueba real. Para ello se pidió a los participantes que movieran la silla de ruedas hasta cuatro puntos de control dentro de una sala llena de obstáculos, como camas, sillas y equipos médicos.
Todos los participantes tuvieron que sortear estos obstáculos que se colocaron para simular el entorno del mundo real.
La primera persona terminó el recorrido en unos cuatro minutos, con un 80% de precisión en 29 intentos. La tercera persona lo completó en siete minutos con un 20 por ciento de acierto durante 11 intentos.
Por su parte, la Persona 2 llegó al tercer punto de control en unos 5 minutos durante el 75 por ciento de sus intentos, pero no logró completar el recorrido.
“Parece que para que alguien adquiera un buen control de la interfaz cerebro-máquina que le permita realizar una actividad diaria relativamente compleja como conducir la silla de ruedas en un entorno natural, se requiere cierta reorganización neuroplástica en nuestro córtex”, dijo en un comunicado José del R. Millán, autor correspondiente del estudio en la Universidad de Texas en Austin.
Puedes leer el estudio e investigación en este enlace.
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