Bioseñales Prótesis de Mano

En el presente trabajo se busca comparar diferentes bioseñales para saber cuál es la óptima para el control de prótesis de mano, hechas mediante impresoras 3D. Las señales que se analizarán serán electromiografía, electroencefalografía y movimientos inerciales; esto se realizará mediante técnicas de DSP y machine learning, para correlacionar cada señal con los movimientos específicos de la prótesis, y así determinar la eficiencia de cada una. Con lo cual, se podría seleccionar la bioseñal más adecuada para cada modelo de prótesis, teniendo en cuenta no solo la eficiencia del control sino también su mecánica, por lo que se realizará una simulación de fuerza y ruptura de cada modelo. Con los resultados obtenido se podrá conseguir una prótesis adaptativa para niños, jóvenes y personas con bajos recursos; lo que permitirá la mejora de la calidad de vida de las personas que han sufrido una amputación por debajo del codo.