«Diseño y Desarrollo de una Interfaz Cerebro-Computador (BCI) aplicado a una Órtesis Activa de Rodilla», se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) presentado por los ahora ingenieros Jesús Emanuel Fariña Martínez y Óscar Ramón Aranda Romero, como prueba final para egresar de la carrera de Ingeniería Electrónica de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA). La defensa del trabajo se realizó el viernes 24 de Noviembre de 2023 en el Salón auditorio de CITEC de la Institución.

La marcha es una caracterıstica de la actividad humana y su patrón se encuentra condicionado por un contexto social, laboral y cultural. Las emociones y estımulos procedentes del medio influyen en el patrón de marcha y lo adaptan segun las necesidades de la persona. La marcha requiere la interacción entre el sistema nervioso central y el aparato locomotor.

La marcha puede ser alterada por enfermedades que afectan a estructuras de los miembros inferiores, enfermedades articulares degenerativas o inflamatorias, las secuelas de un traumatismo, amputaciones, lesiones musculares, deformidades o diferencia de longitud de los miembros. La rodilla forma parte de una de las articulaciones de los miembros inferiores, se encarga de soportar todo el peso de la persona a la hora de levantarse y es fundamental en el mecanismo de marcha del ser humano, en todo momento se encuentra sometido a un estrés que lo hace propenso a sufrir cualquier tipo enfermedades y lesiones. En todos los procesos de rehabilitación y tratamiento de estas lesiones y patologıas es necesario liberar de manera parcial o total a la articulación de la rodilla del esfuerzo que realiza, es decir, es necesario brindarle soporte y hacerlo principalmente en momentos de mucho esfuerzo (levantarse).

En el Trabajo Final de Grado presentado se propone el diseño y desarrollo de una Interfaz Cerebro-Computadora (ICC) que permite el movimiento de una ortesis de rodilla. El sistema involucra el procesamiento y caracterización de las señales de control, dichas señales son captadas a través de un sensor de EEG específico para el registro y procesamiento de señales EEG. Se utilizó como técnica de clasificación al algoritmo kNN enfocada a señales EEG para identificar la intención de la persona de realizar el movimiento de extensión de rodilla. Este sistema es un prototipo destinado a personas con movilidad del miembro inferior que presentan lesiones, molestias, patologıas en la rodilla o están en un proceso de rehabilitación y necesitan un soporte en esta zona al momento de realizar esfuerzos.