El objetivo de la presente investigación es determinar las diferencias entre los valores de la actividad muscular obtenidos a través de la electromiografía de superficie durante la función de deglución en niños de 6 a 8 años con frenillo lingual normal y alterado. Siendo un estudio de tipo cuanti-cualitativo con un diseño descriptivo comparativo, para lo cual la muestra seleccionada de manera intencional, estuvo conformada por 18 sujetos de ambos sexos del Colegio Assiri; 9 niños con frenillo lingual normal y 9 niños con frenillo lingual alterado. Ambos grupos fueron evaluados con los protocolos MBGR (2009), Protocolo de frenillo lingual y electromiografía de superficie en el Departamento de Diagnóstico del Centro Peruano de Audición, Lenguaje y Aprendizaje - CPAL. La actividad de los músculos suprahiodeos, recogida a través de la electromiografía de superficie durante la deglución de saliva, deglución de 5ml de agua, deglución de 100ml de agua en forma habitual y durante posición de reposo y acoplamiento de la lengua al paladar, determinaron que tanto en los grupos con frenillo lingual normal como alterado, los sujetos presentan desequilibrio entre ambos lados de la musculatura; observándose una tendencia a presentar valores más elevados hacia el lado izquierdo de la musculatura suprahioidea. Por tanto, se concluye que no existen diferencias significativas en la actividad muscular suprahioidea entre los sujetos con frenillo lingual normal y frenillo lingual alterado, ya que dicha diferencia se ve influenciada por la edad de los sujetos, los cuales se encuentran en la etapa de la dentición mixta. / The objective of this research is to determine the differences between the values of muscle activity obtained through surface electromyography during swallowing function in children between the ages of 6 and 8 with normal and altered lingual frenulum. Being a study with quantitative and qualitative comparative descriptive design, the selected sample intentionally consisted of 18 subjects of both sexes of Assiri College; 9 children with normal lingual frenulum and 9 children with altered lingual frenulum. Both groups were assessed with MBGR protocols (2009), lingual frenulum and surface electromyography Protocol in the Diagnostic Department of the Peruvian Center for Hearing, Language and Learning - CPAL. The activity of the muscles suprahyoid, collected through surface electromyography during saliva swallowing, swallowing 5 ml of water, swallowing 100 ml water routinely and during rest position and attachment of the tongue to the palate, determined that both groups with normal and altered lingual frenulum had imbalance between both sides of the musculature; with a tendency to have higher values towards the left side of the suprahyoid musculature. Therefore, it is concluded that there are no significant differences in the suprahyoid muscle activity between subjects with normal lingual frenulum and altered lingual frenulum, and that this difference is influenced by the age of the subjects, which are in the stage of mixed dentition.

En la actualidad, en el Perú, no existe una gran difusión acerca de la electromiografía ni a todos los posibles usos que se le puede dar a esta ciencia. La electromiografía es usada clínicamente en el diagnóstico de enfermedades neuromusculares, tales como falta de fuerza, retraso en el desarrollo motor, trastorno de lenguaje, alteraciones ortopédicas, entre otras. Por otro lado es usada en el análisis biomecánico de deportistas, para mejorar su rendimiento deportivo, o en la rehabilitación para personas con cierto tipo de lesiones. El presente trabajo tiene como objetivo desarrollar un sistema que sea capaz de adquirir las señales electromiográficas que se generan durante la actividad muscular mediante el uso de electrodos de superficie. El sistema desarrollado tiene la capacidad de adquirir señales EMG de las extremidades superiores (bíceps, tríceps, flexor del antebrazo) e inferiores (gemelos). Este sistema cuenta con una etapa de adquisición de las señales bioeléctricas, una etapa de acondicionamiento de las señales y finalmente, una etapa de digitalización y comunicación con la PC, en donde se visualizarán las señales obtenidas en una escala temporal a través de una interfaz desarrollada. De las pruebas realizadas al sistema, se hizo posible notar una diferencia en el comportamiento de la señal EMG debido a parámetros como el tipo de contracción, tipo de músculo, peso con el que se realiza el ejercicio y el individuo al cual se le practican los ensayos.

[ES] El aumento de la esperanza de vida y la inversión de la pirámide poblacional plantean un desafío al sector sanitario debido al incremento de lesiones articulares y cirugías reconstructivas per cápita. Esto aumenta la demanda de personal rehabilitador en una sociedad con menos población activa. La robotización de las terapias puede aliviar esta presión al automatizar los ejercicios repetitivos. Además, el uso de tecnologías como los modelos músculo-esqueléticos mejoran las terapias, acortando los tiempos de recuperación y optimizan los resultados. La aplicación de modelos músculo-esqueléticos en robots de rehabilitación garantiza la seguridad del paciente al limitar las fuerzas excesivas y evitar posiciones peligrosas. Al mismo tiempo, brinda información adicional al personal rehabilitador para un seguimiento más preciso y personalizado de las terapias a los pacientes. Sin embargo, estos modelos son costosos computacionalmente, lo que dificulta su implementación en el control de robots. En el proyecto en el cual se integra esta tesis, se ha establecido el objetivo de construir un robot de rehabilitación que integre un modelo músculo-esquelético capaz de calcular en tiempo real las fuerzas musculares y articulares. Conocer las fuerzas garantiza la seguridad del paciente, proporciona información sobre las fuerzas durante los ejercicios y optimiza las terapias. Además, a partir del modelo músculo-esquelético se busca desarrollar nuevas herramientas para personalizar los ejercicios y mejorar los resultados. El modelo del miembro inferior, con seis grados de libertad, se ha simplificado para garantizar el cálculo en tiempo real. Se ha utilizado el concepto de grado de libertad funcional para predecir las relaciones entre los grados de libertad en un ejercicio concreto, reduciendo la carga computacional y permitiendo su uso en tiempo real durante los ejercicios de rehabilitación. El modelo consta de tres grados de libertad para la cadera, simulando una junta esférica, modelada como tres pares de revolución perpendiculares entre sí, uno para la rodilla, modelada como un mecanismo de cuatro barras, que simula el movimiento relativo entre el fémur y la tibia, y dos grados de libertad para el tobillo. Se calcula el centro de giro de la cadera y los parámetros del mecanismo de cuatro barras mediante ejercicios de calibración articular para lograr una mayor personalización del modelo. El tobillo se ha modelado empleando los datos de Klein Horsman debido a su dificultad de calibración. Del mismo trabajo se han tomado los parámetros musculares, los cuales se han simplificado para reducir el coste computacional. Se calculan las tensiones musculares mediante las condiciones de Karush-Kuhn-Tucker, minimizando el sumatorio cuadrático de las tensiones de los músculos. El modelo se ha validado y verificado siguiendo las recomendaciones de buenas prácticas de Hicks. Se han comparado los resultados del presente modelo con otro similar generado en AnyBody y con los datos empíricos del ``Grand Challenge", se ha analizado la solidez del modelo frente a las simplificaciones realizadas y los errores de los datos de entrada. Según los resultados obtenidos, el modelo músculo-esquelético es lo suficientemente preciso para ser utilizado en un robot de rehabilitación, garantizando la seguridad de los pacientes y prediciendo la activación muscular. Por último, se han desarrollado dos nuevas herramientas utilizando el modelo actual. La primera estima la Máxima Contracción Voluntaria del sujeto proyectando las fuerzas musculares al efector final del robot. La segunda herramienta calcula la fuerza externa necesaria para garantizar una fuerza muscular específica. Empleando ambas herramientas se logra una mayor personalización de las terapias de rehabilitación, mejorando el proceso. Ambas herramientas han sido probadas empleando el robot de rehabilitación. / [CA] L'augment de l'esperança de vida i la inversió de la piràmide poblacional plantegen un desafiament al sector sanitari a causa de l'increment de lesions articulars i cirurgies reconstructives. Això augmenta la demanda de personal rehabilitador en una societat amb menys població activa. La robotització de les teràpies pot alleujar aquesta pressió a l'autoritzar els exercisses repetitius. A més, l'ús de tecnologies com els models múscul-esquelètics milloren les teràpies, acurtant els temps de recuperació i optimitzant els resultats. L'aplicació de models múscul-esquelètics en robots de rehabilitació garanteix la seguretat del pacient en limitar les forces excessives i evitar posicions perilloses. Al mateix temps, ofereix informació addicional al personal rehabilitador per a un seguiment més precís i personalitzat de les teràpies als pacients. No obstant això, aquests models són costosos computacionalment, el que dificulta la seua implementació en el control de robots. En el projecte en el qual s'integra aquesta tesi, s'ha establit l'objectiu de construir un robot de rehabilitació que integre un model múscul-esquelètic capaç de calcular en temps real les forces musculars i articulars. Conéixer les forces garanteix la seguretat del pacient, proporcionant informació sobre les forces durant els exercicis i optimitza les teràpies. A més, a partir del model múscul-esquelètic es busca desenvolupar noves ferramentes per a personalitzar els exercicis millorar els resultats. El model del membre inferior, amb sis graus de llibertat, s'ha simplificat per garantir el càlcul en temps real. S'ha utilitzat el concepte de grau de llibertat funcional per a predir les relacions entre els graus de llibertat d'un exercici concret, reduint la càrrega computacional i permitent el seu ús en temps real durant els exercisses de rehabilitació. El model consta de tres graus de llibertat per al maluc, simulant una junta esfèrica, modelant com tres parells de revolucions perpendiculars entre si, un per al genoll, modelat com un mecanisme de quatre barres, què simula el moviment relatiu entre el fèmur i la tíbia, i dos graus de llibertat per al turmell. Es calcula el centre de gir del maluc i els paràmetres del mecanisme de quatre barres mitjançant exercicis de calibratge articular per a aconseguir una major personalització del model. El turmell s'ha modelat emprant les dades de Klein Horsman a causa de la seua dificultat de calibració. Del mateix treball s'han pres els paràmetres musculars, els quals s'han simplificat per a reduir el cost computacional. S'ha calculat les tensions musculars mitjançant les condicions de Karush-Kuhn-Tucker, minimitzant el sumatori quadràtic de les tensions musculars. El model s'ha validat i verificat seguint les recomanacions de bones pràctiques d'Hicks. S'ha comparat els resultats del present model amb altre similar generat en AnyBody i amb les dades empíriques del ''Grand Challenge", s'ha analitzat la solidesa del model enfront de les simplificacions realitzades i els errors de les dades d'entrada. Segons els resultats obtinguts, el model múscul-esquelètic és prou precís per a ser utilitzat en un robot de rehabilitació, garantint la seguretat dels pacients i predient l'activació muscular. En últim lloc, s'han desenvolupat dues noves ferramentes utilitzant el model actual. La primera estima la Màxima Contracció Voluntària del subjecte projectant les forces musculars a l'efector final del robot. La segona ferramenta calcula la força externa necessària per a garantir una força muscular específica. Emprant totes dues eines s'aconsegueix una major personalització de les teràpies de rehabilitació, millorant el procés. Totes dues ferramentes han sigut provades fent servir el robot de rehabilitació. / [EN] Increasing life expectancy and the inversion of the population pyramid pose a challenge to the healthcare sector due to the rise in joint injuries and reconstructive surgeries per capita. This increases the demand for rehabilitation personnel in a society with a smaller active population. The robotization of therapies can alleviate this pressure by automating repetitive exercises. Furthermore, the use of technologies like musculoskeletal models enhances therapies, reducing recovery times, and optimizing outcomes. The application of musculoskeletal models in rehabilitation robots ensures patient safety by limiting excessive forces and avoiding dangerous positions. At the same time, it provides additional information to rehabilitation personnel for more precise and personalized monitoring of patient therapies. However, these models have a high computational cost, which makes their implementation in robot control challenging. In the project that integrates this thesis, the objective has been set to build a rehabilitation robot that incorporates a musculoskeletal model capable of real-time calculation of muscular and joint forces. Understanding these forces ensures patient safety, provides information about forces during exercises, and optimizes therapies. Additionally, based on the musculoskeletal model, new tools are being developed to personalize exercises and improve results. The lower limb model, with six degrees of freedom, has been simplified to enable real-time calculation. The concept of functional degrees of freedom has been used to predict the relationships between degrees of freedom in a specific exercise, reducing the computational burden and enabling real-time use during rehabilitation exercises. The model consists of three degrees of freedom for the hip, simulating a spherical joint, modeled as three sets of perpendicular revolute pairs, one for the knee, modeled as a four-bar mechanism, that simulates the relative movement between the femur and the tibia, and two degrees of freedom for the ankle. The hip's pivot center and the parameters of the four-bar mechanism have been calculated through joint calibration exercises to achieve a higher level of model personalization. The ankle has been modeled using Klein Horsman's data due to its calibration complexity. Muscle parameters from the same work have been taken and simplified to reduce computational costs. Muscle tensions are calculated using the Karush-Kuhn-Tucker conditions, minimizing the squared sum of muscle tensions. The model has been validated and verified following Hicks' best practices recommendations. The results of this model have been compared with a similar one generated in AnyBody and with empirical data from the ``Grand Challenge". The model's robustness against the made simplifications and input data errors has been analyzed. According to the obtained results, the musculoskeletal model is accurate enough to be used in a rehabilitation robot, ensuring patient safety and predicting muscle activation. Finally, two new tools have been developed using the current model. The first one estimates the Maximum Voluntary Contraction of the subject by projecting muscular forces to the robot's end effector. The second tool calculates the external force required to achieve a specific muscular force. By employing both tools, greater personalization of rehabilitation therapies is achieved, improving the process. Both tools have been tested using the rehabilitation robot. / Esta tesis y la investigación realizada han sido financiadas por la Agencia Estatal de Investigación con los proyectos “Integración de modelos biomecánicos en el desarrollo y operación de robots rehabilitadores reconfigurables” (DPI2017-84201-R-AR) y “Sistema robótico paralelo con control basado en modelo músculo-esquelético para la monitorización y entrenamiento del sistema propioceptivo” (PID2021-125694OB-I00). El autor de la presente tesis recibió la beca de la Agencia Estatal de Investigación: Ayuda para contrato predoctoral para la formación de doctores Zamora Ortiz, Pau. (PRE2018-083847). Con la cual ha podido dedicarse a tiempo completo a la formación e investigación que ha dado como fruto esta tesis doctoral. / Zamora Ortiz, P. (2023). Modelo músculo-esquelético del miembro inferior para rehabilitación con robot paralelo [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/199483

[ES] Las neuropatías periféricas son patologías que deterioran los nervios situados fuera del sistema nervioso central y que afectan significativamente las funciones sensoriomotoras. Existen varias alternativas terapéuticas, entre ellas las órtesis. Estos dispositivos se encargan de proteger la musculatura, corregir alteraciones y asistir la función de la extremidad afectada. Su efectividad está demostrada; sin embargo, depende directamente del adecuado cumplimiento del protocolo de uso. El objetivo principal de esta tesis fue identificar los criterios ergonómicos aplicables al desarrollo de órtesis que incrementen la adherencia al tratamiento en pacientes con neuropatías radial, cubital y mediana. Con este fin, se evaluó la posibilidad de optimizar las propiedades terapéuticas a partir de la inclusión de agentes electrofísicos en el dispositivo. Para ello, se llevó a cabo una revisión sistemática y metaanálisis de la evidencia disponible en los en los últimos cuarenta años en torno a la efectividad de las principales modalidades aplicadas. Se determinó que algunas modalidades cuando se aplican conjuntamente a una órtesis se ven favorecidas. No obstante, ninguno de los resultados de la revisión puede considerarse clínicamente significativos. Posteriormente, se planteó un protocolo de co-creación que incluyó las principales fases de un proceso de diseño con la participación de usuarios de órtesis. La primera fase, Perspectiva de Usuarios, contó con 100 sujetos con neuropatías periféricas. Se obtuvo información tanto para la identificación de necesidades y preferencias como para la clasificación de los aspectos que intervienen en la adherencia. Se emplearon modelos lineales y no lineales, como el modelo de Kano. Se encontró que este modelo permite una identificación más precisa acerca de qué atributos tienen más importancia y del grado de influencia de éstos en la adherencia. Asimismo, se comprobó que la satisfacción es una medida indirecta de la importancia y constituye un adecuado predictor de la adherencia a órtesis. Por el contrario, la importancia explícita no cuenta con la misma fiabilidad. La segunda fase, Diseño Participativo, incluyó a 9 personas voluntarias que evaluaron las propuestas de órtesis y brindaron recomendaciones de diseño. En la tercera fase, Modelado y Prototipado, se produjeron una serie de iteraciones de diseño, dando lugar a un nuevo desarrollo de órtesis. En la cuarta fase, Validación, se comprobó la funcionalidad y usabilidad de la órtesis con 11 sujetos sanos a través de un estudio con electromiografía de superficie. Con ello se demostró que la inclusión de un mecanismo deformable en el diseño del muelle articular permite una óptima asistencia motora en condiciones normales. Por último, en la fase de Desarrollo Final, se fabricó un prototipo funcional de órtesis radial teniendo en cuenta las oportunidades de mejora identificadas. / [CA] Les neuropaties perifèriques són patologies que deterioren els nervis situats fora del sistema nerviós central i que afecten significativament les funcions sensorimotrius. Hi ha diverses alternatives terapèutiques, entre elles les òrtesis. Aquests dispositius s'encarreguen de protegir la musculatura, corregir alteracions i assistir la funció de l'extremitat afectada. La seva efectivitat està demostrada; no obstant això, depèn directament del correcte compliment del protocol d'ús. L'objectiu principal d'aquesta tesi va ser identificar els criteris ergonòmics aplicables al desenvolupament d'ortesis que incrementen l'adherència al tractament en pacients amb neuropaties radial, cubital i mitjana. Amb aquest fi, es va avaluar la possibilitat d'optimitzar les propietats terapèutiques a partir de la inclusió d'agents electrofísics en el dispositiu. Per a això, es va dur a terme una revisió sistemàtica i metaanàlisi de l'evidència disponible en els últims 40 anys entorn de l'efectivitat de les principals modalitats aplicades. Es va determinar que algunes modalitats, quan s'apliquen conjuntament a una òrtesi, es veuen beneficiades. No obstant això, cap dels resultats de la revisió va ser clínicament significatiu. Posteriorment, es va plantejar un protocol de co-creació que va incloure les principals fases d'un procés de disseny amb la participació d'usuaris d'ortesis. La primera fase, Perspectiva d'Usuaris, va comptar amb 100 subjectes amb neuropaties perifèriques. Es va obtenir informació tant per a la identificació de necessitats i preferències com per a la classificació dels aspectes que intervenen en l'adherència. Es van emprar models lineals i no lineals, com el model de Kano. Es va trobar que aquest model permet una identificació més precisa sobre quins atributs tenen més importància i el grau d'influència d'aquests en l'adherència. Així mateix, es va comprovar que la satisfacció és una mesura indirecta de la importància i constitueix un predictor adequat de l'adherència a ortesis. Per contra, la importància explícita no compta amb la mateixa fiabilitat. La segona fase, Disseny Participatiu, va incloure 9 persones voluntàries que van avaluar les propostes d'ortesis i van donar recomanacions de disseny. En la tercera fase, Modelatge i Prototipatge, es van produir una sèrie d'iteracions de disseny, donant lloc a un nou desenvolupament d'òrtesis. En la quarta fase, Validació, es va comprovar la funcionalitat i usabilitat de l'òrtesi amb 11 subjectes sans mitjançant un estudi amb electromiografia de superfície. Amb això es va demostrar que la inclusió d'un mecanisme deformable en el disseny del moll articular permet una òptima assistència motora en condicions normals. Finalment, en la fase de Desenvolupament Final, es va fabricar un prototip funcional d'òrtesi radial tenint en compte les oportunitats de millora identificades. / [EN] Peripheral neuropathies are pathologies that deteriorate the nerves located outside the central nervous system and significantly affect sensorimotor functions. There are several therapeutic alternatives, including orthoses. These devices are responsible for protecting the musculature, correcting alterations, and assisting the function of the affected limb. Their effectiveness has been demonstrated. However, it depends directly on proper compliance with the usage protocol. The main objective of this thesis was to identify ergonomic criteria applicable to the development of orthoses that increase treatment adherence in patients with radial, ulnar, and median neuropathies. To this end, the possibility of optimizing therapeutic properties by including electrophysical agents in the device was evaluated. To achieve this, a systematic review and meta-analysis of the available evidence in the last 40 years regarding the effectiveness of the primary applied modalities. It was determined that some modalities are favored when used in conjunction with an orthosis. Nevertheless, none of the review results were clinically significant. Subsequently, a co-creation protocol was proposed, involving the main phases of a design process with the participation of orthosis users. The first phase, User Perspective, involved 100 subjects with peripheral neuropathies. Information was obtained for the identification of needs and preferences, as well as for the classification of aspects involved in adherence. Linear and non-linear models, such as the Kano model, were employed. It was found that this model allows a more precise identification of which attributes are more important and their influence on adherence. Additionally, it was verified that satisfaction is an indirect measure of importance and constitutes an adequate predictor of orthosis adherence. In contrast, explicit importance is not a reliable indicator. The second phase, Participatory Design, included nine voluntary individuals who evaluated orthosis proposals and provided design recommendations. In the third phase, Modeling and Prototyping, a series of design iterations were carried out, resulting in a new orthosis development. The fourth phase, Validation, tested the functionality and usability of the orthosis with 11 healthy subjects through a study with surface electromyography. It was demonstrated that including a deformable mechanism in the joint spring design allows optimal motor assistance under normal conditions. Finally, in the Final Development phase, a functional prototype of the radial orthosis was manufactured, considering the identified opportunities for improvement. / Bula Oyola, EL. (2023). Factores ergonómicos en el diseño de órtesis de mano para rehabilitación sensoriomotora de neuropatías radial, cubital y mediana [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/199996

Este trabajo de investigación se basa en la necesidad de desarrollar una solución que permita una monitorización eficiente de la actividad uterina en primigestas con la finalidad de identificar posibles anomalías que ponen en riesgo la salud de la madre y el feto. Al realizarse una revisión detallada de la literatura, se pudo identificar la oportunidad de implementar una solución con sensores de bajo costo y una técnica para medir contracciones uterinas mediante impulsos eléctricos del sistema nervioso llamada “electromiografía”. Esto en conjunto con una aplicación móvil, que permitirá monitorear las contracciones de la gestante y alertar a ella y a su obstetra de posibles parámetros irregulares, cubre la brecha de investigaciones en mobile health enfocada en el electrodiagnóstico. Del mismo modo, la solución propuesta permitirá hacer uso eficiente de los recursos del centro de salud en el que está implementado al tener conocimiento del estado de salud de la madre en tiempo real. Para desarrollar nuestra solución, hemos considerado los aspectos tecnológicos, médicos y legales que permitan garantizar la alineación correcta con las necesidades de todas las partes interesadas. / The following research work is based on the need to develop a solution that allows efficient monitoring of uterine activity with the determination to identify possible abnormalities that may put the health of the mother and fetus at risk. Conducting a detailed review of the literature, the opportunity to implement a low-cost sensor solution and a technique to measure uterine contractions using electrical impulses from the nervous system called "electromyography" was identified. This together with a mobile application to monitor the contractions of the pregnant woman and alert her and her obstetrician of possible irregular parameters, covers the gap of research on mobile health issues focused on electrodiagnostic. At the same time, the proposed solution makes efficient use of the resources of the health center in which it is implemented by knowing the mother's health state in real-time. To develop our solution, we have considered the technological, medical, and legal aspects to guarantee a correct alignment with the needs of all stakeholders. / Trabajo de investigación

[ES] Mucha gente en el mundo se ve afectada por la pérdida de una extremidad (las predicciones estiman que en 2050 habrá más de 3 millones de personas afectadas únicamente en los Estados Unidos de América). A pesar de la continua mejora en las técnicas de amputación y la prostética, vivir sin una extremidad sigue limitando las actividades de los afectados en su vida diaria, provocando una disminución en su calidad de vida. En este trabajo nos centramos en los casos de amputaciones de extremidades superiores, entendiendo por ello la pérdida de cualquier parte del brazo o antebrazo. Esta tesis trata sobre el control mioeléctrico (potenciales eléctricos superficiales generados por la contracción de los músculos) de prótesis de extremidades superiores. Los estudios en este campo han crecido exponencialmente en las últimas décadas intentando reducir el hueco entre la parte investigadora más dinámica y propensa a los cambios e innovación (por ejemplo, usando técnicas como la inteligencia artificial) y la industria prostética, con una gran inercia y poco propensa a introducir cambios en sus controladores y dispositivos. El principal objetivo de esta tesis es desarrollar un nuevo controlador implementable basado en filtros adaptativos que supere los principales problemas del estado del arte. Desde el punto de vista teórico, podríamos considerar dos contribuciones principales. Primero, proponemos un nuevo sistema para modelar la relación entre los patrones de la señales mioélectricas y los movimientos deseados; este nuevo modelo tiene en cuenta a la hora de estimar la posición actual el valor de los estados pasados generando una nueva sinergia entre máquina y ser humano. En segundo lugar, introducimos un nuevo paradigma de entrenamiento más eficiente y personalizado autónomamente, el cual puede aplicarse no sólo a nuestro nuevo controlador, sino a otros regresores disponibles en la literatura. Como consecuencia de este nuevo protocolo, la estructura humano-máquina difiere con respecto del actual estado del arte en dos características: el proceso de aprendizaje del controlador y la estrategia para la generación de las señales de entrada. Como consecuencia directa de todo esto, el diseño de la fase experimental resulta mucho más complejo que con los controladores tradicionales. La dependencia de la posición actual de la prótesis con respecto a estados pasados fuerza a la realización de todos los experimentos de validación del nuevo controlador en tiempo real, algo costoso en recursos tanto humanos como de tiempo. Por lo tanto, una gran parte de esta tesis está dedicada al trabajo de campo necesario para validar el nuevo modelo y estrategia de entrenamiento. Como el objetivo final es proveer un nuevo controlador implementable, la última parte de la tesis está destinada a testear los métodos propuestos en casos reales, tanto en entornos simulados para validar su robustez ante rutinas diarias, como su uso en dispositivos prostéticos comerciales. Como conclusión, este trabajo propone un nuevo paradigma de control mioélectrico para prótesis que puede ser implementado en una prótesis real. Una vez se ha demostrado la viabilidad del sistema, la tesis propone futuras líneas de investigación, mostrando algunos resultados iniciales. / [CA] Molta gent en el món es veu afectada per la pèrdua d'una extremitat (les prediccions estimen que en 2050 hi haurà més de 3 milions de persones afectades únicament als Estats Units d'Amèrica). Malgrat la contínua millora en les tècniques d'amputació i la prostètica, viure sense una extremitat continua limitant les activitats dels afectats en la seua vida diària, provocant una disminució en la seua qualitat de vida. En aquest treball ens centrem en els casos d'amputacions d'extremitats superiors, entenent per això la pèrdua de qualsevol part del braç o avantbraç. Aquesta tesi tracta sobre el control mioelèctric (potencials elèctrics superficials generats per la contracció dels músculs) de pròtesis d'extremitats superiors. Els estudis en aquest camp han crescut exponencialment en les últimes dècades intentant reduir el buit entre la part investigadora més dinàmica i propensa als canvis i innovació (per exemple, usant tècniques com la intel·ligència artificial) i la indústria prostètica, amb una gran inèrcia i poc propensa a introduir canvis en els seus controladors i dispositius. Aquesta tesi contribueix a la investigació des de diversos punts de vista. El principal objectiu és desenvolupar un nou controlador basat en filtres adaptatius que supere els principals problemes de l'estat de l'art. Des del punt de vista teòric, podríem considerar dues contribucions principals. Primer, proposem un nou sistema per a modelar la relació entre els patrons de la senyals mioelèctrics i els moviments desitjats; aquest nou model té en compte a l'hora d'estimar la posició actual el valor dels estats passats generant una nova sinergia entre màquina i ésser humà. En segon lloc, introduïm un nou paradigma d'entrenament més eficient i personalitzat autònomament, el qual pot aplicar-se no sols al nostre nou controlador, sinó a uns altres regresors disponibles en la literatura. Com a conseqüència d'aquest nou protocol, l'estructura humà-màquina difereix respecte a l'actual estat de l'art en dues característiques: el procés d'aprenentatge del controlador i l'estratègia per a la generació dels senyals d'entrada. Com a conseqüència directa de tot això, el disseny de la fase experimental resulta molt més complex que amb els controladors tradicionals. La dependència de la posició actual de la pròtesi respecte a estats passats força a la realització de tots els experiments de validació del nou controlador en temps real, una cosa costosa en recursos tant humans com de temps. Per tant, una gran part d'aquesta tesi està dedicada al treball de camp necessari per a validar el nou model i estratègia d'entrenament. Com l'objectiu final és proveir un nou controlador implementable, l'última part de la tesi està destinada a testar els mètodes proposats en casos reals, tant en entorns simulats per a validar la seua robustesa davant rutines diàries, com el seu ús en dispositius prostètics comercials. Com a conclusió, aquest treball proposa un nou paradigma de control mioelèctric per a pròtesi que pot ser implementat en una pròtesi real. Una vegada s'ha demostrat la viabilitat del sistema, la tesi proposa futures línies d'investigació, mostrant alguns resultats inicials. / [EN] Many people in the world suffer from the loss of a limb (predictions estimate more than 3 million people by 2050 only in the USA). In spite of the continuous improvement in the amputation rehabilitation and prosthetic restoration, living without a limb keeps limiting the daily life activities leading to a lower quality of life. In this work, we focus in the upper limb amputation case, i.e., the removal of any part of the arm or forearm. This thesis is about upper limb prosthesis control using electromyographic signals (the superficial electric potentials generated during muscle contractions). Studies in this field have grown exponentially in the past decades trying to reduce the gap between a fast growing prosthetic research field, with the introduction of machine learning, and a slower prosthetic industry and limited manufacturing innovation. This thesis contributes to the field from different perspectives. The main goal is to provide and implementable new controller based on adaptive filtering that overcomes the most common state of the art concerns. From the theoretical point of view, there are two main contributions. First, we propose a new system to model the relationship between electromyographic signals and the desired prosthesis movements; this new model takes into account previous states for the estimation of the current position generating a new human-machine synergy. Second, we introduce a new and more efficient autonomously personalized training paradigm, which can benefit not only to our new proposed controller but also other state of the art regressors. As a consequence of this new protocol, the human-machine structure differs with respect to current state of the art in two features: the controller learning process and the input signal generation strategy. As a direct aftereffect of all of this, the experimental phase design results more complex than with traditional controllers. The current state dependency on past states forces the experimentation to be in real time, a very high demanding task in human and time resources. Therefore, a major part of this thesis is the associated fieldwork needed to validate the new model and training strategy. Since the final goal is to provide an implementable new controller, the last part of the thesis is devoted to test the proposed methods in real cases, not only analyzing the robustness and reliability of the controller in real life situations but in real prosthetic devices. As a conclusion, this work provides a new paradigm for the myoelectric prosthetic control that can be implemented in a real device. Once the thesis has proven the system's viability, future work should continue with the development of a physical device where all these ideas are deployed and used by final patients in a daily basis. / The work of Carles Igual Bañó to carry out this research and elaborate this dissertation has been supported by the Ministerio de Educación, Cultura y Deporte under the FPU Grant FPU15/02870. One visiting research fellowships (EST18/00544) was also funded by the Ministerio de Educación, Cultura y Deporte of Spain. / Igual Bañó, C. (2021). Co-adaptive myoelectric control for upper limb prostheses [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/168192 / TESIS

Tesis por compendio / [ES] El parto prematuro, definido como el nacimiento antes de las 37 semanas de gestación, es una importante preocupación mundial con implicaciones para la salud de los recién nacidos y los costes económicos. Afecta aproximadamente al 11% de todos los nacimientos, lo que supone más de 15 millones de individuos en todo el mundo. Los métodos actuales para predecir el parto prematuro carecen de precisión, lo que conduce a un sobrediagnóstico y a una viabilidad limitada en entornos clínicos. La electrohisterografía (EHG) ha surgido como una alternativa prometedora al proporcionar información relevante sobre la electrofisiología uterina. Sin embargo, los sistemas de predicción anteriores basados en EHG no se han trasladado de forma efectiva a la práctica clínica, debido principalmente a los sesgos en el manejo de datos desbalanceados y a la necesidad de modelos de predicción robustos y generalizables. Esta tesis doctoral pretende desarrollar un sistema de predicción del parto prematuro basado en inteligencia artificial utilizando EHG y datos obstétricos de mujeres sometidas a controles prenatales regulares. Este sistema implica la extracción de características relevantes, la optimización del subespacio de características y la evaluación de estrategias para abordar el reto de los datos desbalanceados para una predicción robusta. El estudio valida la eficacia de las características temporales, espectrales y no lineales para distinguir entre casos de parto prematuro y a término. Las nuevas medidas de entropía, en concreto la dispersión y la entropía de burbuja, superan a las métricas de entropía tradicionales en la identificación del parto prematuro. Además, el estudio trata de maximizar la información complementaria al tiempo que minimiza la redundancia y las características de ruido para optimizar el subespacio de características para una predicción precisa del parto prematuro mediante un algoritmo genético. Además, se ha confirmado la fuga de información entre el conjunto de datos de entrenamiento y el de prueba al generar muestras sintéticas antes de la partición de datos, lo que da lugar a una capacidad de generalización sobreestimada del sistema predictor. Estos resultados subrayan la importancia de particionar y después remuestrear para garantizar la independencia de los datos entre las muestras de entrenamiento y de prueba. Se propone combinar el algoritmo genético y el remuestreo en la misma iteración para hacer frente al desequilibrio en el aprendizaje de los datos mediante el enfoque de particio'n-remuestreo, logrando un área bajo la curva ROC del 94% y una precisión media del 84%. Además, el modelo demuestra un F1-score y una sensibilidad de aproximadamente el 80%, superando a los estudios existentes que consideran el enfoque de remuestreo después de particionar. Esto revela el potencial de un sistema de predicción de parto prematuro basado en EHG, permitiendo estrategias orientadas al paciente para mejorar la prevención del parto prematuro, el bienestar materno-fetal y la gestión óptima de los recursos hospitalarios. En general, esta tesis doctoral proporciona a los clínicos herramientas valiosas para la toma de decisiones en escenarios de riesgo materno-fetal de parto prematuro. Permite a los clínicos diseñar estrategias orientadas al paciente para mejorar la prevención y el manejo del parto prematuro. La metodología propuesta es prometedora para el desarrollo de un sistema integrado de predicción del parto prematuro que pueda mejorar la planificación del embarazo, optimizar la asignación de recursos y reducir el riesgo de parto prematuro. / [CA] El part prematur, definit com el naixement abans de les 37 setmanes de gestacio', e's una important preocupacio' mundial amb implicacions per a la salut dels nounats i els costos econo¿mics. Afecta aproximadament a l'11% de tots els naixements, la qual cosa suposa me's de 15 milions d'individus a tot el mo'n. Els me¿todes actuals per a predir el part prematur manquen de precisio', la qual cosa condueix a un sobrediagno¿stic i a una viabilitat limitada en entorns cl¿'nics. La electrohisterografia (EHG) ha sorgit com una alternativa prometedora en proporcionar informacio' rellevant sobre l'electrofisiologia uterina. No obstant aixo¿, els sistemes de prediccio' anteriors basats en EHG no s'han traslladat de manera efectiva a la pra¿ctica cl¿'nica, degut principalment als biaixos en el maneig de dades desequilibrades i a la necessitat de models de prediccio' robustos i generalitzables. Aquesta tesi doctoral prete'n desenvolupar un sistema de prediccio' del part prematur basat en intel·lige¿ncia artificial utilitzant EHG i dades obste¿triques de dones sotmeses a controls prenatals regulars. Aquest sistema implica l'extraccio' de caracter¿'stiques rellevants, l'optimitzacio' del subespai de caracter¿'stiques i l'avaluacio' d'estrate¿gies per a abordar el repte de les dades desequilibrades per a una prediccio' robusta. L'estudi valguda l'efica¿cia de les caracter¿'stiques temporals, espectrals i no lineals per a distingir entre casos de part prematur i a terme. Les noves mesures d'entropia, en concret la dispersio' i l'entropia de bambolla, superen a les me¿triques d'entropia tradicionals en la identificacio' del part prematur. A me's, l'estudi tracta de maximitzar la informacio' complementa¿ria al mateix temps que minimitza la redunda¿ncia i les caracter¿'stiques de soroll per a optimitzar el subespai de caracter¿'stiques per a una prediccio' precisa del part prematur mitjan¿cant un algorisme gene¿tic. A me's, hem confirmat la fugida d'informacio' entre el conjunt de dades d'entrenament i el de prova en generar mostres sinte¿tiques abans de la particio' de dades, la qual cosa dona lloc a una capacitat de generalitzacio' sobreestimada del sistema predictor. Aquests resultats subratllen la importa¿ncia de particionar i despre's remostrejar per a garantir la independe¿ncia de les dades entre les mostres d'entrenament i de prova. Proposem combinar l'algorisme gene¿tic i el remostreig en la mateixa iteracio' per a fer front al desequilibri en l'aprenentatge de les dades mitjan¿cant l'enfocament de particio'-remostrege, aconseguint una a¿rea sota la corba ROC del 94% i una precisio' mitjana del 84%. A me's, el model demostra una puntuacio' F1 i una sensibilitat d'aproximadament el 80%, superant als estudis existents que consideren l'enfocament de remostreig despre's de particionar. Aixo¿ revela el potencial d'un sistema de prediccio' de part prematur basat en EHG, permetent estrate¿gies orientades al pacient per a millorar la prevencio' del part prematur, el benestar matern-fetal i la gestio' o¿ptima dels recursos hospitalaris. En general, aquesta tesi doctoral proporciona als cl¿'nics eines valuoses per a la presa de decisions en escenaris de risc matern-fetal de part prematur. Permet als cl¿'nics dissenyar estrate¿gies orientades al pacient per a millorar la prevencio' i el maneig del part prematur. La metodologia proposada e's prometedora per al desenvolupament d'un sistema integrat de prediccio' del part prematur que puga millorar la planificacio' de l'embara¿s, optimitzar l'assignacio' de recursos i millorar la qualitat de l'atencio'. / [EN] Preterm delivery, defined as birth before 37 weeks of gestation, is a significant global concern with implications for the health of newborns and economic costs. It affects approximately 11% of all births, amounting to more than 15 million individuals worldwide. Current methods for predicting preterm labor lack precision, leading to overdiagnosis and limited practicality in clinical settings. Electrohysterography (EHG) has emerged as a promising alternative by providing relevant information about uterine electrophysiology. However, previous prediction systems based on EHG have not effectively translated into clinical practice, primarily due to biases in handling imbalanced data and the need for robust and generalizable prediction models. This doctoral thesis aims to develop an artificial intelligence based preterm labor prediction system using EHG and obstetric data from women undergoing regular prenatal check-ups. This system entails extracting relevant features, optimizing the feature subspace, and evaluating strategies to address the imbalanced data challenge for robust prediction. The study validates the effectiveness of temporal, spectral, and non-linear features in distinguishing between preterm and term labor cases. Novel entropy measures, namely dispersion and bubble entropy, outperform traditional entropy metrics in identifying preterm labor. Additionally, the study seeks to maximize complementary information while minimizing redundancy and noise features to optimize the feature subspace for accurate preterm delivery prediction by a genetic algorithm. Furthermore, we have confirmed leakage information between train and test data set when generating synthetic samples before data partitioning giving rise to an overestimated generalization capability of the predictor system. These results emphasize the importance of using partitioning-resampling techniques for ensuring data independence between train and test samples. We propose to combine genetic algorithm and resampling method at the same iteration to deal with imbalanced data learning using partition-resampling pipeline, achieving an Area Under the ROC Curve of 94% and Average Precision of 84%. Moreover, the model demonstrates an F1-score and recall of approximately 80%, outperforming existing studies on partition-resampling pipeline. This finding reveals the potential of an EHG-based preterm birth prediction system, enabling patient-oriented strategies for enhanced preterm labor prevention, maternal-fetal well-being, and optimal hospital resource management. Overall, this doctoral thesis provides clinicians with valuable tools for decision-making in preterm labor maternal-fetal risk scenarios. It enables clinicians to design a patient-oriented strategies for enhanced preterm birth prevention and management. The proposed methodology holds promise for the development of an integrated preterm birth prediction system that can enhance pregnancy planning, optimize resource allocation, and ultimately improve the outcomes for both mother and baby. / Nieto Del Amor, F. (2023). Design and assessment of a computer-assisted artificial intelligence system for predicting preterm labor in women attending regular check-ups. Emphasis in imbalance data learning technique [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/200900 / Compendio