Detección y seguimiento de objetos en vídeos de actividades de vida diaria para rehabilitación de pacientes con daño cerebral adquirido

Las técnicas de rehabilitación permiten la recuperación y mejora de las funciones dañadas o deterioradas y ayuda al paciente con DCA a adaptarse a su nueva situación. El avance tecnológico que se ha producido en las últimas décadas, ha impulsado la investigación en el diseño y desarrollo de nuevos modelos de rehabilitación. La tecnología de vídeo interactivo se convierte en un elemento de apoyo en estos nuevos modelos rehabilitadores. Se hace necesario desarrollar nuevos algoritmos de segmentación y seguimiento que permitan dotar de información adicional a los vídeos. En este trabajo se han implementado y evaluado dos métodos que permiten realizar la detección y el seguimiento de objetos de interés.

Análisis comparativo de algoritmos de aprendizaje para predecir la evolución de pacientes con Daño Cerebral Adquirido

ste trabajo presenta un análisis comparativo entre tres algoritmos de aprendizaje diferentes basados en Árboles de Decisión (C4.5) y Redes Neuronales Artificiales (Perceptrón Multicapa MLP y Red Neuronal de Regresión General GRNN) que han sido implementados con el objetivo de predecir los resultados de la rehabilitación cognitiva de personas con daño cerebral adquirido. En el análisis se han incluido datos demográficos del paciente, el perfil de afectación y los resultados provenientes de las tareas de rehabilitación ejecutadas por los pacientes. Los modelos han sido evaluados utilizando la base de datos del Institut Guttmann. El rendimiento de los algoritmos se midió a través del análisis de la especificidad, sensibilidad y exactitud en la precisión y el análisis de la matriz de confusión. Los resultados muestran que la implementación del C4.5 alcanzó una especificidad, sensibilidad y exactitud en la precisión del 98.43%, 83.77% y 89.42% respectivamente. El rendimiento del C4.5 fue significativamente superior al obtenido por el Perceptrón Multicapa y la Red de Regresión General.

Minería de Datos usando Metaplasticidad Artificial en la Rehabilitación Cognitiva de Pacientes con Daño Cerebral

El propósito principal de esta investigación es la aplicación de la Metaplasticidad Artificial en un Perceptrón Multicapa (AMMLP) como una herramienta de minería de datos para la predicción y extracción explícita de conocimiento del proceso de rehabilitación cognitiva en pacientes con daño cerebral adquirido. Los resultados obtenidos por el AMMLP junto con el posterior análisis de la base de datos ayudarían a los terapeutas a conocer las características de los pacientes que mejoran y los programas de rehabilitación que han seguido. Esto incrementaría el conocimiento del proceso de rehabilitación y facilitaría la elaboración de hipótesis terapéuticas permitiendo la optimización y personalización de las terapias. La evaluación del AMMLP se ha realizado con datos proporcionados por el Institut Guttmann. Los resultados del AMMLP fueron comparados con los obtenidos con una red neuronal de retropropagación y con árboles de decisión. La exactitud en la predicción obtenida por el AMMLP en la subfunción cognitiva memoria verbal-visual fue de 90.71 %, resultado muy superior a los obtenidos por los demás algoritmos.

Relación entre las pruebas de funcionalidad de la marcha en personas con daño cerebral adquirido en fase subaguda

Objetivo: Analizar el grado de relación entre cuatro pruebas que valoran la funcionalidad de la marcha en sujetos jóvenes con daño cerebral adquirido (DCA) en fase subaguda y conocer el grado de relación entre estas pruebas y la percepción subjetiva de seguridad en actividades de la vida diaria. Metodología: 67 participantes jóvenes con DCA en fase subaguda (43 hombres y 24 mujeres) con una edad media 35,09 años. Se realizó estadística descriptiva de todas las variables demográficas: género, edad, IMC, meses desde que se produjo la lesión y etiología lesional. Para analizar si existe correlación entre las variables se utilizó el coeficiente de Pearson. Resultados: El Timed 10-Meter Walk presenta una correlación muy alta con Timed Up and Go (TUG) (r=093), alta con el 6-Minute Walk Test (r=0,77) y moderada con el Step Test (r=0,56). El 6-Minute Walk Test presenta una correlación alta con el TUG (r=0,82) y una correlación moderada con el Step Test (r=0,69). El Step Test presenta una correlación moderada con el TUG (r= -0,68). The Activities-specific Balance Confidence Scale (ABC) presenta una correlación moderada con el Timed 10-Meter Walk (r=0,42), TUG (R=0,40), 6-Minute Walk Test (r=0,40) y Step Test (r=0,44). Conclusiones: Las pruebas de funcionalidad de la marcha presentan una correlación significativa entre moderada y muy alta en personas jóvenes con DCA. El ABC presenta una correlación significativa moderada con las cuatro variables de funcionalidad de la marcha analizadas en esta población

Análisis del efecto de las actividades físicas grupales en pacientes con daño cerebral adquirido en fase subaguda

Introducción. El daño cerebral adquirido (DCA) hace referencia a cualquier tipo de lesión no degenerativa que se produce en el cerebro. Las actividades físicas grupales (AFG) se presentan como un tratamiento efectivo para la mejora de la capacidad funcional. Objetivo. Analizar la eficacia de un programa de AFG en personas con DCA en fase subaguda para su integración física en la comunidad. Pacientes y métodos. Treinta y tres pacientes con DCA, con una edad de 33,18 ± 10,39 años, participaron en un programa de AFG (talleres de circuito, equilibrio simple, equilibrio dual, desplazamiento dual y actividades físico-deportivas) de 10 semanas. Al comenzar y concluir el programa se evaluaron las variables de velocidad (prueba de velocidad de la marcha en 10 metros), resistencia (prueba de marcha de seis minutos), equilibrio dinámico (Step Test), capacidad funcional(Timed Up & Go), escala de percepción de seguridad (Activities-specific Balance Confidence Scale) y Physical Activity and Disability Survey (PADS), el promedio por hora de la intensidad de la actividad y el número de pasos fuera del centro de rehabilitación (usando monitores de actividad física). La prueba t para muestras relacionadas se utilizó para evaluar las diferencias en las variables. Resultados. Se hallaron diferencias significativas (p ≤ 0,05) en las variables de velocidad, resistencia, equilibrio, capacidad funcional, percepción de seguridad, percepción de realización de actividad general (pregunta 3 del PADS) y número de pasos. Conclusión. Los programas de AFG mejoran las capacidades físicas, percepción de seguridad, realización de actividad en general y número de pasos, lo que puede conllevar una mayor participación en la comunidad.

Relación de la mejora de la calidad de vida de los sujetos que practican actividad física con daño cerebral adquirido

RELACIÓN DE LA MEJORA DE LA CALIDAD DE VIDA DE LOS SUJETOS QUE PRACTICAN ACTIVIDAD FÍSICA CON DEÑO CEREBRAL ADQUIRIDO

Modelado y Evaluación de Entornos Virtuales Interactivos para Rehabilitación Cognitiva en Daño Cerebral

El Daño Cerebral (DC) se refiere a cualquier lesión producida en el cerebro y que afecta a su funcionalidad. Se ha convertido en una de las principales causas de discapacidad neurológica de las sociedades desarrolladas. Hasta la más sencilla de las actividades y acciones que realizamos en nuestro día a día involucran a los procesos cognitivos. Por ello, la alteración de las funciones cognitivas como consecuencia del DC, limita no sólo la calidad de vida del paciente sino también la de las persona de su entorno. La rehabilitación cognitiva trata de aumentar la autonomía y calidad de vida del paciente minimizando o compensando los desórdenes funciones causados por el episodio de DC. La plasticidad cerebral es una propiedad intrínseca al sistema nervioso humano por la que en función a la experiencia se crean nuevos patrones de conectividad. El propósito de la neurorrehabilitación es precisamente modular esta propiedad intrínseca a partir de ejercicios específicos, los cuales podrían derivar en la recuperación parcial o total de las funciones afectadas. La incorporación de la tecnología a las terapias de rehabilitación ha permitido desarrollar nuevas metodologías de trabajo. Esto ha ayudado a hacer frente a las dificultades de la rehabilitación que los procesos tradicionales no logran abarcar. A pesar del gran avance realizado en los Ãoltimos años, todavía existen debilidades en el proceso de rehabilitación; por ejemplo, la trasferencia a la vida real de las habilidades logradas durante la terapia de rehabilitación, así como su generalización a otras actividades cotidianas. Los entornos virtuales pueden reproducir situaciones cotidianas. Permiten simular, de forma controlada, los requisitos conductuales que encontramos en la vida real. En un contexto terapéutico, puede ser utilizado por el neuropsicólogo para corregir en el paciente comportamientos patológicos no deseados, realizar intervenciones terapéuticas sobre Actividades de Vida Diaria que estimulen conductas adaptativas. A pesar de que las tecnologías actuales tienen potencial suficiente para aportar nuevos beneficios al proceso de rehabilitación, existe cierta reticencia a su incorporación a la clínica diaria. A día de hoy, no se ha podido demostrar que su uso aporte una mejorar significativa con respecto a otro tipo de intervención; en otras palabras, no existe evidencia científica de la eficacia del uso de entornos virtuales interactivos en rehabilitación. En este contexto, la presente Tesis Doctoral trata de abordar los aspectos que mantienen a los entornos virtuales interactivos al margen de la rutina clínica diaria. Se estudian las diferentes etapas del proceso de rehabilitación cognitiva relacionado con la integración y uso de estos entornos: diseño de las actividades, su implementación en el entorno virtual, y finalmente la ejecución por el paciente y análisis de los respectivos datos. Por tanto, los bloques en los que queda dividido el trabajo de investigación expuesto en esta memoria son: 1. Diseño de las AVD. La definición y configuración de los elementos que componen la AVD permite al terapeuta diseñar estrategias de intervención terapéutica para actuar sobre el comportamiento del paciente durante la ejecución de la actividad. En esta parte de la tesis se pretende formalizar el diseño de las AVD de tal forma que el terapeuta pueda explotar el potencial tecnológico de los entornos virtuales interactivos abstrayéndose de la complejidad implícita a la tecnología. Para hacer viable este planteamiento se propone una metodología que permita modelar la definición de las AVD, representar el conocimiento implícito en ellas, y asistir al neuropsicólogo durante el proceso de diseño de la intervención clínica. 2. Entorno virtual interactivo. El gran avance tecnológico producido durante los Ãoltimos años permite reproducir AVD interactivas en un contexto de uso clínico. El objetivo perseguido en esta parte de la Tesis es el de extraer las características potenciales de esta solución tecnológica y aplicarla a las necesidades y requisitos de la rehabilitación cognitiva. Se propone el uso de la tecnología de Vídeo Interactivo para el desarrollo de estos entornos virtuales. Para la evaluación de la misma se realiza un estudio experimental dividido en dos fases con la participación de sujetos sanos y pacientes, donde se valora su idoneidad para ser utilizado en terapias de rehabilitación cognitiva. 3. Monitorización de las AVD. El uso de estos entornos virtuales interactivos expone al paciente ante una gran cantidad de estímulos e interacciones. Este hecho requiere de instrumentos de monitorización avanzado que aporten al terapeuta información objetiva sobre el comportamiento del paciente, lo que le podría permitir por ejemplo evaluar la eficacia del tratamiento. En este apartado se propone el uso de métricas basadas en la atención visual y la interacción con el entorno para conocer datos sobre el comportamiento del paciente durante la AVD. Se desarrolla un sistema de monitorización integrado con el entorno virtual que ofrece los instrumentos necesarios para la evaluación de estas métricas para su uso clínico. La metodología propuesta ha permitido diseñar una AVD basada en la definición de intervenciones terapéuticas. Posteriormente esta AVD has sido implementada mediante la tecnología de vídeo interactivo, creando así el prototipo de un entorno virtual para ser utilizado por pacientes con déficit cognitivo. Los resultados del estudio experimental mediante el cual ha sido evaluado demuestran la robustez y usabilidad del sistema, así como su capacidad para intervenir sobre el comportamiento del paciente. El sistema monitorización que ha sido integrado con el entorno virtual aporta datos objetivos sobre el comportamiento del paciente durante la ejecución de la actividad. Los resultados obtenidos permiten contrastar las hipótesis de investigación planteadas en la Tesis Doctoral, aportando soluciones que pueden ayudar a la integración de los entornos virtuales interactivos en la rutina clínica. Esto abre una nueva vía de investigación y desarrollo que podría suponer un gran progreso y mejora en los procesos de neurorrehabilitación cognitiva en daño cerebral. ABSTRACT Brain injury (BI) refers to medical conditions that occur in the brain, altering its function. It becomes one of the main neurological disabilities in the developed society. Cognitive processes determine individual performance in Activities of Daily Living (ADL), thus, the cognitive disorders after BI result in a loss of autonomy and independence, affecting the patient’s quality of life. Cognitive rehabilitation seeks to increase patients’ autonomy and quality of life minimizing or compensating functional disorders showed by BI patients. Brain plasticity is an intrinsic property of the human nervous system whereby its structure is changed depending on experience. Neurorehabilitation pursuits a precise modulation of this intrinsic property, based on specific exercises to induce functional changes, which could result in partial or total recovery of the affected functions. The new methodologies that can be approached by applying technologies to the rehabilitation process, permit to deal with the difficulties which are out of the scope of the traditional rehabilitation. Despite this huge breakthrough, there are still weaknesses in the rehabilitation process, such as the transferring to the real life those skills reached along the therapy, and its generalization to others daily activities. Virtual environments reproduce daily situations. Behavioural requirements which are similar to those we perceive in real life, are simulated in a controlled way. In these virtual environments the therapist is allowed to interact with patients without even being present, inhibiting unsuitable behaviour patterns, stimulating correct answers throughout the simulation and enhancing stimuli with supplementary information when necessary. Despite the benefits which could be brought to the cognitive rehabilitation by applying the potential of the current technologies, there are barriers for widespread use of interactive virtual environments in clinical routine. At present, the evidence that these technologies bring a significant improvement to the cognitive therapies is limited. In other words, there is no evidence about the efficacy of using virtual environments in rehabilitation. In this context, this work aims to address those issues which keep the virtual environments out of the clinical routine. The stages of the cognitive rehabilitation process, which are related with the use and integration of these environments, are analysed: activities design, its implementation in the virtual environment, and the patient’s performance and the data analysis. Hence, the thesis is comprised of the main chapters that are listed below: 1. ADL Design.Definition and configuration of the elements which comprise the ADL allow the therapist to design intervention strategies to influence over the patient behaviour along the activity performance. This chapter aims to formalise the AVD design in order to help neuropsychologists to make use of the interactive virtual environments’ potential but isolating them from the complexity of the technology. With this purpose a new methodology is proposed as an instrument to model the ADL definition, to manage its implied knowledge and to assist the clinician along the design process of the therapeutic intervention. 2. Interactive virtual environment. Continuous advancements make the technology feasible for re-creating rehabilitation therapies based on ADL. The goal of this stage is to analyse the main features of virtual environments in order to apply them according to the cognitive rehabilitation’s requirements. The interactive video is proposed as the technology to develop virtual environments. Experimental study is carried out to assess the suitability of the interactive video to be used by cognitive rehabilitation. 3. ADL monitoring system. This kind of virtual environments bring patients in front lots of stimuli and interactions. Thus, advanced monitoring instruments are needed to provide therapist with objective information about patient’s behaviour. This thesis chapter propose the use of metrics rely on visual patients’ visual attention and their interactions with the environment. A monitoring system has been developed and integrated with the interactive video-based virtual environment, providing neuropsychologist with the instruments to evaluate the clinical force of this metrics. Therapeutic interventions-based ADL has been designed by using the proposed methodology. Interactive video technology has been used to develop the ADL, resulting in a virtual environment prototype to be use by patients who suffer a cognitive deficits. An experimental study has been performed to evaluate the virtual environment, whose overcomes show the usability and solidity of the system, and also its capacity to have influence over patient’s behaviour. The monitoring system, which has been embedded in the virtual environment, provides objective information about patients’ behaviour along their activity performance. Research hypothesis of the Thesis are proven by the obtained results. They could help to incorporate the interactive virtual environments in the clinical routine. This may be a significant step forward to enhance the cognitive neurorehabilitation processes in brain injury.

Solución Abierta de Barrido y Pulsación en Dispositivos Móviles Accesible para Personas con DFiscapacidad Física

Este trabajo de investigación tiene como objetivo esencial ofrecer una solución de accesibilidad a los dispositivos móviles táctiles para personas con discapacidad física con afección en los miembros superiores. El diseño, desarrollo y validación de la solución detallada está basado en una plataforma abierta y de bajo coste como Android que, mediante la interconexión de conmutadores comerciales y el uso de un sistema de barrido con realimentación por voz sintetizada, permite al usuario acceder a todas las funciones básicas de la telefonía móvil. El análisis de los requisitos de usuario es un eje central de este trabajo para lo cual se ha contado con la participación de la Asociación de Lesionados Medulares y Grandes Discapacitados Físicos (ASPAYM), de la Asociación de Padres de Alumnos Minusválidos (APAM) y del Centro de Referencia Estatal de Atención al Daño Cerebral (CEADAC). El sistema resultante preserva las expectativas de autonomía personal y privacidad demandadas.

Comparación del movimiento de alcance entre sujetos Sanos y Patológicos en Neurorrehabilitación Funcional de Extremidad Superior

El presente trabajo de investigación tiene como propósito principal realizar una comparación del movimiento de alcance entre sujetos aquejados de Daño Cerebral Adquirido y el correspondiente patrón de normalidad. La finalidad de esta comparación es detectar los déficits motores que permitan posteriormente emitir una valoración funcional del movimiento como parte de un método de evaluación objetiva de la función motora. La comparación del movimiento se basa en las medidas de parámetros espaciales y de similitud. En este trabajo se han utilizado modelos de movimiento de sujetos sanos en ejecuciones de Actividades de Vida Diaria (e.g. 'servir agua de una jarra'), como punto de referencia para encontrar diferencias relevantes con respecto a los datos de movimiento de cuatro pacientes bajo un proceso de Neurorrehabilitación Funcional de Extremidad Superio

Metodologías de modelado, monitorización y asistencia robótica en neurorrehabilitación funcional de extremidad superior

La Organización Mundial de la Salud (OMS) prevé que para el año 2020, el Daño Cerebral Adquirido (DCA) estará entre las 10 causas más comunes de discapacidad. Estas lesiones, dadas sus consecuencias físicas, sensoriales, cognitivas, emocionales y socioeconómicas, cambian dramáticamente la vida de los pacientes y sus familias. Las nuevas técnicas de intervención precoz y el desarrollo de la medicina intensiva en la atención al DCA han mejorado notablemente la probabilidad de supervivencia. Sin embargo, hoy por hoy, las lesiones cerebrales no tienen ningún tratamiento quirúrgico que tenga por objetivo restablecer la funcionalidad perdida, sino que las terapias rehabilitadoras se dirigen hacia la compensación de los déficits producidos. Uno de los objetivos principales de la neurorrehabilitación es, por tanto, dotar al paciente de la capacidad necesaria para ejecutar las Actividades de Vida Diaria (AVDs) necesarias para desarrollar una vida independiente, siendo fundamentales aquellas en las que la Extremidad Superior (ES) está directamente implicada, dada su gran importancia a la hora de la manipulación de objetos. Con la incorporación de nuevas soluciones tecnológicas al proceso de neurorrehabilitación se pretende alcanzar un nuevo paradigma centrado en ofrecer una práctica personalizada, monitorizada y ubicua con una valoración continua de la eficacia y de la eficiencia de los procedimientos y con capacidad de generar conocimientos que impulsen la ruptura del paradigma de actual. Los nuevos objetivos consistirán en minimizar el impacto de las enfermedades que afectan a la capacidad funcional de las personas, disminuir el tiempo de incapacidad y permitir una gestión más eficiente de los recursos. Estos objetivos clínicos, de gran impacto socio-económico, sólo pueden alcanzarse desde una apuesta decidida en nuevas tecnologías, metodologías y algoritmos capaces de ocasionar la ruptura tecnológica necesaria que permita superar las barreras que hasta el momento han impedido la penetración tecnológica en el campo de la rehabilitación de manera universal. De esta forma, los trabajos y resultados alcanzados en la Tesis son los siguientes: 1. Modelado de AVDs: como paso previo a la incorporación de ayudas tecnológicas al proceso rehabilitador, se hace necesaria una primera fase de modelado y formalización del conocimiento asociado a la ejecución de las actividades que se realizan como parte de la terapia. En particular, las tareas más complejas y a su vez con mayor repercusión terapéutica son las AVDs, cuya formalización permitirá disponer de modelos de movimiento sanos que actuarán de referencia para futuros desarrollos tecnológicos dirigidos a personas con DCA. Siguiendo una metodología basada en diagramas de estados UML se han modelado las AVDs 'servir agua de una jarra' y 'coger un botella' 2. Monitorización ubícua del movimiento de la ES: se ha diseñado, desarrollado y validado un sistema de adquisición de movimiento basado en tecnología inercial que mejora las limitaciones de los dispositivos comerciales actuales (coste muy elevado e incapacidad para trabajar en entornos no controlados); los altos coeficientes de correlación y los bajos niveles de error obtenidos en los corregistros llevados a cabo con el sistema comercial BTS SMART-D demuestran la alta precisión del sistema. También se ha realizado un trabajo de investigación exploratorio de un sistema de captura de movimiento de coste muy reducido basado en visión estereoscópica, habiéndose detectado los puntos clave donde se hace necesario incidir desde un punto de vista tecnológico para su incorporación en un entorno real 3. Resolución del Problema Cinemático Inverso (PCI): se ha diseñado, desarrollado y validado una solución al PCI cuando el manipulador se corresponde con una ES humana estudiándose 2 posibles alternativas, una basada en la utilización de un Perceptrón Multicapa (PMC) y otra basada en sistemas Artificial Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS). La validación, llevada a cabo utilizando información relativa a los modelos disponibles de AVDs, indica que una solución basada en un PMC con 3 neuronas en la capa de entrada, una capa oculta también de 3 neuronas y una capa de salida con tantas neuronas como Grados de Libertad (GdLs) tenga el modelo de la ES, proporciona resultados, tanto de precisión como de tiempo de cálculo, que la hacen idónea para trabajar en sistemas con requisitos de tiempo real 4. Control inteligente assisted-as-needed: se ha diseñado, desarrollado y validado un algoritmo de control assisted-as-needed para una ortesis robótica con capacidades de actuación anticipatoria de la que existe un prototipo implementado en la actualidad. Los resultados obtenidos demuestran cómo el sistema es capaz de adaptarse al perfil disfuncional del paciente activando la ayuda en instantes anteriores a la ocurrencia de movimientos incorrectos. Esta estrategia implica un aumento en la participación del paciente y, por tanto, en su actividad muscular, fomentándose los procesos la plasticidad cerebral responsables del reaprendizaje o readaptación motora 5. Simuladores robóticos para planificación: se propone la utilización de un simulador robótico assisted-as-needed como herramienta de planificación de sesiones de rehabilitación personalizadas y con un objetivo clínico marcado en las que interviene una ortesis robotizada. Los resultados obtenidos evidencian como, tras la ejecución de ciertos algoritmos sencillos, es posible seleccionar automáticamente una configuración para el algoritmo de control assisted-as-needed que consigue que la ortesis se adapte a los criterios establecidos desde un punto de vista clínico en función del paciente estudiado. Estos resultados invitan a profundizar en el desarrollo de algoritmos más avanzados de selección de parámetros a partir de baterías de simulaciones Estos trabajos han servido para corroborar las hipótesis de investigación planteadas al inicio de la misma, permitiendo, asimismo, la apertura de nuevas líneas de investigación. Summary The World Health Organization (WHO) predicts that by the year 2020, Acquired Brain Injury (ABI) will be among the ten most common ailments. These injuries dramatically change the life of the patients and their families due to their physical, sensory, cognitive, emotional and socio-economic consequences. New techniques of early intervention and the development of intensive ABI care have noticeably improved the survival rate. However, in spite of these advances, brain injuries still have no surgical or pharmacological treatment to re-establish the lost functions. Neurorehabilitation therapies address this problem by restoring, minimizing or compensating the functional alterations in a person disabled because of a nervous system injury. One of the main objectives of Neurorehabilitation is to provide patients with the capacity to perform specific Activities of the Daily Life (ADL) required for an independent life, especially those in which the Upper Limb (UL) is directly involved due to its great importance in manipulating objects within the patients' environment. The incorporation of new technological aids to the neurorehabilitation process tries to reach a new paradigm focused on offering a personalized, monitored and ubiquitous practise with continuous assessment of both the efficacy and the efficiency of the procedures and with the capacity of generating new knowledge. New targets will be to minimize the impact of the sicknesses affecting the functional capabilitiies of the subjects, to decrease the time of the physical handicap and to allow a more efficient resources handling. These targets, of a great socio-economic impact, can only be achieved by means of new technologies and algorithms able to provoke the technological break needed to beat the barriers that are stopping the universal penetration of the technology in the field of rehabilitation. In this way, this PhD Thesis has achieved the following results: 1. ADL Modeling: as a previous step to the incorporation of technological aids to the neurorehabilitation process, it is necessary a first modelling and formalization phase of the knowledge associated to the execution of the activities that are performed as a part of the therapy. In particular, the most complex and therapeutically relevant tasks are the ADLs, whose formalization will produce healthy motion models to be used as a reference for future technological developments. Following a methodology based on UML state-chart diagrams, the ADLs 'serving water from a jar' and 'picking up a bottle' have been modelled 2. Ubiquitous monitoring of the UL movement: it has been designed, developed and validated a motion acquisition system based on inertial technology that improves the limitations of the current devices (high monetary cost and inability of working within uncontrolled environments); the high correlation coefficients and the low error levels obtained throughout several co-registration sessions with the commercial sys- tem BTS SMART-D show the high precision of the system. Besides an exploration of a very low cost stereoscopic vision-based motion capture system has been carried out and the key points where it is necessary to insist from a technological point of view have been detected 3. Inverse Kinematics (IK) problem solving: a solution to the IK problem has been proposed for a manipulator that corresponds to a human UL. This solution has been faced by means of two different alternatives, one based on a Mulilayer Perceptron (MLP) and another based on Artificial Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS). The validation of these solutions, carried out using the information regarding the previously generated motion models, indicate that a MLP-based solution, with an architecture consisting in 3 neurons in the input layer, one hidden layer of 3 neurons and an output layer with as many neurons as the number of Degrees of Freedom (DoFs) that the UL model has, is the one that provides the best results both in terms of precission and in terms of processing time, making in idoneous to be integrated within a system with real time restrictions 4. Assisted-as-needed intelligent control: an assisted-as-needed control algorithm with anticipatory actuation capabilities has been designed, developed and validated for a robotic orthosis of which there is an already implemented prototype. Obtained results demonstrate that the control system is able to adapt to the dysfunctional profile of the patient by triggering the assistance right before an incorrect movement is going to take place. This strategy implies an increase in the participation of the patients and in his or her muscle activity, encouraging the neural plasticity processes in charge of the motor learning 5. Planification with a robotic simulator: in this work a robotic simulator is proposed as a planification tool for personalized rehabilitation sessions under a certain clinical criterium. Obtained results indicate that, after the execution of simple parameter selection algorithms, it is possible to automatically choose a specific configuration that makes the assisted-as-needed control algorithm to adapt both to the clinical criteria and to the patient. These results invite researchers to work in the development of more complex parameter selection algorithms departing from simulation batteries Obtained results have been useful to corroborate the hypotheses set out at the beginning of this PhD Thesis. Besides, they have allowed the creation of new research lines in all the studied application fields.

Clasificación de sujetos según el control motor de la extremidad superior en Neurorrehabilitación Funcional

El presente trabajo propone la aplicación de las redes neuronales artificiales (RNA) en la comparación del movimiento de la extremidad superior entre sujetos con Daño Cerebral Adquirido y sujetos sanos. La finalidad de esta comparación es clasificar a los sujetos según su control motor para posteriormente emitir una valoración funcional del movimiento como parte de un método de evaluación objetiva en neurorrehabiliatación funcional de extremidad superior. Para realizar esta comparación se propone un método en el que se aplica un pre-procesado a los datos usando análisis de componentes principales (ACP) para reducir la dimensión de los mismos y entrenar la red. Fueron evaluadas diferentes estructuras de redes. El resultado obtenido con el método propuesto fue de un 95.65% de exactitud en la clasificación. Este resultado permite certificar el uso de las RNAs como una opción viable para la evaluación disfuncional del movimiento de sujetos sanos y con DCA. Esta investigación puede ser considerada como un estudio piloto para investigaciones en mayor profundidad que corroboren estos resultados.

Monitorización y optimización de terapias de tele-neurorrehabilitación cognitiva

El Daño Cerebral Adquirido (DCA) se define como una lesión cerebral que ocurre después del nacimiento y que no guarda relación con defectos congénitos o enfermedades degenerativas. En el cerebro, se llevan a cabo las funciones mentales superiores como la atención, la memoria, las funciones ejecutivas y el lenguaje, consideradas pre-requisitos básicos de la inteligencia. Sea cual sea su causa, todo daño cerebral puede afectar a una o varias de estas funciones, de ahí la gravedad del problema. A pesar de los avances en nuevas técnicas de intervención precoz y el desarrollo de los cuidados intensivos, las afectaciones cerebrales aún no tienen tratamiento ni quirúrgico ni farmacológico que permita una restitución de las funciones perdidas. Los tratamientos de neurorrehabilitación cognitiva y funcional pretenden, por tanto, la minimización o compensación de las alteraciones ocasionadas por una lesión en el sistema nervioso. En concreto, la rehabilitación cognitiva se define como el proceso en el que personas que han sufrido un daño cerebral trabajan de manera conjunta con profesionales de la salud para remediar o aliviar los déficits cognitivos surgidos como consecuencia de un episodio neurológico. Esto se consigue gracias a la naturaleza plástica del sistema nervioso, donde el cerebro es capaz de reconfigurar sus conexiones neuronales, tanto creando nuevas como modificando las ya existentes. Durante los últimos años hemos visto una transformación de la sociedad, en lo que se ha denominado "sociedad de la información", cuyo pilar básico son las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC). La aplicación de estas tecnologías en medicina ha revolucionado la manera en que se proveen los servicios sanitarios. Así, donde tecnología y medicina se mezclan, la telerrehabilitación se define como la rehabilitación a distancia, ayudando a extender los servicios de rehabilitación más allá de los centros hospitalarios, rompiendo las barreras geográficas, mejorando la eficiencia de los procesos y monitorizando en todo momento el estado y evolución del paciente. En este contexto, el objetivo general de la presente tesis es mejorar la rehabilitación neuropsicológica de pacientes que sufren alteraciones cognitivas, mediante el diseño, desarrollo y validación de un sistema de telemedicina que incorpora las TIC para avanzar hacia un nuevo paradigma personalizado, ubicuo y ecológico. Para conseguirlo, se han definido los siguientes objetivos específicos: • Analizar y modelar un sistema de telerrehabilitación, mediante la definición de objetivos y requisitos de usuario para diseñar las diferentes funcionalidades necesarias. • Definir una arquitectura de telerrehabilitación escalable para la prestación de diferentes servicios que agrupe las funcionalidades necesarias en módulos. • Diseñar y desarrollar la plataforma de telerrehabilitación, incluida la interfaz de usuario, creando diferentes roles de usuario con sus propias funcionalidades. • Desarrollar de un módulo de análisis de datos para extraer conocimiento basado en los resultados históricos de las sesiones de rehabilitación almacenadas en el sistema. • Evaluación de los resultados obtenidos por los pacientes después del programa de rehabilitación, obteniendo conclusiones sobre los beneficios del servicio implementado. • Evaluación técnica de la plataforma de telerrehabilitación, así como su usabilidad y la relación coste/beneficio. • Integración de un dispositivo de eye-tracking que permita la monitorización de la atención visual mientras los pacientes ejecutan tareas de neurorrehabilitación. •Diseño y desarrollo de un entorno de monitorización que permita obtener patrones de atención visual. Como resumen de los resultados obtenidos, se ha desarrollado y validado técnicamente la plataforma de telerrehabilitación cognitiva, demostrando la mejora en la eficiencia de los procesos, sin que esto resulte en una reducción de la eficacia del tratamiento. Además, se ha llevado a cabo una evaluación de la usabilidad del sistema, con muy buenos resultados. Respecto al módulo de análisis de datos, se ha diseñado y desarrollado un algoritmo que configura y planifica sesiones de rehabilitación para los pacientes, de manera automática, teniendo en cuenta las características específicas de cada paciente. Este algoritmo se ha denominado Intelligent Therapy Assistant (ITA). Los resultados obtenidos por el asistente muestran una mejora tanto en la eficiencia como en la eficacia de los procesos, comparado los resultados obtenidos con los de la planificación manual llevada a cabo por los terapeutas. Por último, se ha integrado con éxito el dispositivo de eye-tracking en la plataforma de telerrehabilitación, llevando a cabo una prueba con pacientes y sujetos control que ha demostrado la viabilidad técnica de la solución, así como la existencia de diferencias en los patrones de atención visual en pacientes con daño cerebral. ABSTRACT Acquired Brain Injury (ABI) is defined as brain damage that suddenly and unexpectedly appears in people’s life, being the main cause of disability in developed countries. The brain is responsible of the higher cognitive functions such as attention, memory, executive functions or language, which are considered basic requirements of the intelligence. Whatever its cause is, every ABI may affects one or several functions, highlighting the severity of the problem. New techniques of early intervention and the development of intensive ABI care have noticeably improved the survival rate. However, despite these advances, brain injuries still have no surgical or pharmacological treatment to re-establish lost functions. Cognitive rehabilitation is defined as a process whereby people with brain injury work together with health service professionals and others to remediate or alleviate cognitive deficits arising from a neurological insult. This is achieved by taking advantage of the plastic nature of the nervous system, where the brain can reconfigure its connections, both creating new ones, and modifying the previously existing. Neuro-rehabilitation aims to optimize the plastic nature by inducing a reorganization of the neural network, based on specific experiences. Personalized interventions from individual impairment profile will be necessary to optimize the remaining resources by potentiating adaptive responses and inhibiting maladaptive changes. In the last years, some applications and software programs have been developed to train or stimulate cognitive functions of different neuropsychological disorders, such as ABI, Alzheimer, psychiatric disorders, attention deficit or hyperactivity disorder (ADHD). The application of technologies into medicine has changed the paradigm. Telemedicine allows improving the quality of clinical services, providing better access to them and helping to break geographical barriers. Moreover, one of the main advantages of telemedicine is the possibility to extend the therapeutic processes beyond the hospital (e.g. patient's home). As a consequence, a reduction of unnecessary costs and a better costs/benefits ratio are achieved, making possible a more efficient use of the available resources In this context, the main objective of this work is to improve neuro-rehabilitation of patients suffering cognitive deficits, by designing, developing and validating a telemedicine system that incorporates ICTs to change this paradigm, making it more personalized, ubiquitous and ecologic. The following specific objectives have been defined: • To analyse and model a tele-rehabilitation system, defining objectives and user requirements to design the different needed functionalities. • To define a scalable tele-rehabilitation architecture to offer different services grouping functionalities into modules. • To design and develop the tele-rehabilitation platform, including the graphic user interface, creating different user roles and permissions. • To develop a data analysis module to extract knowledge based on the historic results from the rehabilitation sessions stored in the system. • To evaluate the obtained results by patients after the rehabilitation program, arising conclusions about the benefits of the implemented service. • To technically evaluate the tele-rehabilitation platform, and its usability and the costs/benefit ratio. • To integrate an eye-tracking device allowing the monitoring of the visual attention while patients execute rehabilitation tasks. •To design and develop a monitoring environment that allows to obtain visual attention patterns. Summarizing the obtained results, the cognitive tele-rehabilitation platform has been developed and evaluated technically, demonstrating the improvements on the efficiency without worsening the efficacy of the process. Besides, a usability evaluation has been carried out, with very good results. Regarding the data analysis module, an algorithm has been designed and developed to automatically select and configure rehabilitation sessions, taking into account the specific characteristics of each patient. This algorithm is called Intelligent Therapy Assistant (ITA). The obtained results show an improvement both in the efficiency and the efficacy of the process, comparing the results obtained by patients when they receive treatments scheduled manually by therapists. Finally, an eye-tracking device has been integrated in the tele-rehabilitation platform, carrying out a study with patients and control subjects demonstrating the technical viability of the developed monitoring environment. First results also show that there are differences between the visual attention patterns between ABI patients and control subjects.

Evaluación de un entorno de rehabilitación cognitiva basado en tecnologías de Vídeo Interactivo y Eye-Tracking

El Daño Cerebral Adquirido (DCA) se ha convertido en una de las principales causas de discapacidad neurológica de las sociedades desarrolladas. La alteración de las funciones cognitivas como consecuencia del DCA, limita no sólo la calidad de vida del paciente sino también la de las persona de su entorno. Aunque la neurorrehabilitación permite recuperar algunas de las funciones alteradas aprovechando la naturaleza plástica del sistema nervioso, su práctica siguiendo procesos tradicionales no permiten en muchos casos ajustarse a las necesidades de cada individuo ni, en general, cubrir todos los aspectos necesarios que conviertan al proceso rehabilitador en un tratamiento realmente efectivo. La incorporación al proceso de rehabilitación de las nuevas tecnologías ha permitido aumentar la intensidad del tratamiento, personalizando y prolongándolo en el tiempo de forma sostenible. Los entornos virtuales (EV) apoyados en esta tendencia permiten reproducir Actividades de Vida Diaria (AVD) controladas que incrementan el valor ecológico de las terapias. Este Trabajo Fin de Grado aborda el uso pionero de la tecnología de Vídeo Interactivo (VI) para el desarrollo de dichos entornos en el campo de la rehabilitación cognitiva. En concreto, el objetivo del TFG es la evaluación de un EV de rehabilitación desarrollado mediante tecnología de VI e integrado con un sistema de Eye-Tracking, capaz de capturar y analizar la información referente al comportamiento visual del paciente. Para este fin, se realiza el diseño, implementación y evaluación de un estudio experimental que registre el comportamiento de diferentes sujetos ante dos modalidades de AVD.

Automated detection and classification of brain injury lesions on structural magnetic resonance imaging

El daño cerebral adquirido (DCA) es un problema social y sanitario grave, de magnitud creciente y de una gran complejidad diagnóstica y terapéutica. Su elevada incidencia, junto con el aumento de la supervivencia de los pacientes, una vez superada la fase aguda, lo convierten también en un problema de alta prevalencia. En concreto, según la Organización Mundial de la Salud (OMS) el DCA estará entre las 10 causas más comunes de discapacidad en el año 2020. La neurorrehabilitación permite mejorar el déficit tanto cognitivo como funcional y aumentar la autonomía de las personas con DCA. Con la incorporación de nuevas soluciones tecnológicas al proceso de neurorrehabilitación se pretende alcanzar un nuevo paradigma donde se puedan diseñar tratamientos que sean intensivos, personalizados, monitorizados y basados en la evidencia. Ya que son estas cuatro características las que aseguran que los tratamientos son eficaces. A diferencia de la mayor parte de las disciplinas médicas, no existen asociaciones de síntomas y signos de la alteración cognitiva que faciliten la orientación terapéutica. Actualmente, los tratamientos de neurorrehabilitación se diseñan en base a los resultados obtenidos en una batería de evaluación neuropsicológica que evalúa el nivel de afectación de cada una de las funciones cognitivas (memoria, atención, funciones ejecutivas, etc.). La línea de investigación en la que se enmarca este trabajo de investigación pretende diseñar y desarrollar un perfil cognitivo basado no sólo en el resultado obtenido en esa batería de test, sino también en información teórica que engloba tanto estructuras anatómicas como relaciones funcionales e información anatómica obtenida de los estudios de imagen. De esta forma, el perfil cognitivo utilizado para diseñar los tratamientos integra información personalizada y basada en la evidencia. Las técnicas de neuroimagen representan una herramienta fundamental en la identificación de lesiones para la generación de estos perfiles cognitivos. La aproximación clásica utilizada en la identificación de lesiones consiste en delinear manualmente regiones anatómicas cerebrales. Esta aproximación presenta diversos problemas relacionados con inconsistencias de criterio entre distintos clínicos, reproducibilidad y tiempo. Por tanto, la automatización de este procedimiento es fundamental para asegurar una extracción objetiva de información. La delineación automática de regiones anatómicas se realiza mediante el registro tanto contra atlas como contra otros estudios de imagen de distintos sujetos. Sin embargo, los cambios patológicos asociados al DCA están siempre asociados a anormalidades de intensidad y/o cambios en la localización de las estructuras. Este hecho provoca que los algoritmos de registro tradicionales basados en intensidad no funcionen correctamente y requieran la intervención del clínico para seleccionar ciertos puntos (que en esta tesis hemos denominado puntos singulares). Además estos algoritmos tampoco permiten que se produzcan deformaciones grandes deslocalizadas. Hecho que también puede ocurrir ante la presencia de lesiones provocadas por un accidente cerebrovascular (ACV) o un traumatismo craneoencefálico (TCE). Esta tesis se centra en el diseño, desarrollo e implementación de una metodología para la detección automática de estructuras lesionadas que integra algoritmos cuyo objetivo principal es generar resultados que puedan ser reproducibles y objetivos. Esta metodología se divide en cuatro etapas: pre-procesado, identificación de puntos singulares, registro y detección de lesiones. Los trabajos y resultados alcanzados en esta tesis son los siguientes: Pre-procesado. En esta primera etapa el objetivo es homogeneizar todos los datos de entrada con el objetivo de poder extraer conclusiones válidas de los resultados obtenidos. Esta etapa, por tanto, tiene un gran impacto en los resultados finales. Se compone de tres operaciones: eliminación del cráneo, normalización en intensidad y normalización espacial. Identificación de puntos singulares. El objetivo de esta etapa es automatizar la identificación de puntos anatómicos (puntos singulares). Esta etapa equivale a la identificación manual de puntos anatómicos por parte del clínico, permitiendo: identificar un mayor número de puntos lo que se traduce en mayor información; eliminar el factor asociado a la variabilidad inter-sujeto, por tanto, los resultados son reproducibles y objetivos; y elimina el tiempo invertido en el marcado manual de puntos. Este trabajo de investigación propone un algoritmo de identificación de puntos singulares (descriptor) basado en una solución multi-detector y que contiene información multi-paramétrica: espacial y asociada a la intensidad. Este algoritmo ha sido contrastado con otros algoritmos similares encontrados en el estado del arte. Registro. En esta etapa se pretenden poner en concordancia espacial dos estudios de imagen de sujetos/pacientes distintos. El algoritmo propuesto en este trabajo de investigación está basado en descriptores y su principal objetivo es el cálculo de un campo vectorial que permita introducir deformaciones deslocalizadas en la imagen (en distintas regiones de la imagen) y tan grandes como indique el vector de deformación asociado. El algoritmo propuesto ha sido comparado con otros algoritmos de registro utilizados en aplicaciones de neuroimagen que se utilizan con estudios de sujetos control. Los resultados obtenidos son prometedores y representan un nuevo contexto para la identificación automática de estructuras. Identificación de lesiones. En esta última etapa se identifican aquellas estructuras cuyas características asociadas a la localización espacial y al área o volumen han sido modificadas con respecto a una situación de normalidad. Para ello se realiza un estudio estadístico del atlas que se vaya a utilizar y se establecen los parámetros estadísticos de normalidad asociados a la localización y al área. En función de las estructuras delineadas en el atlas, se podrán identificar más o menos estructuras anatómicas, siendo nuestra metodología independiente del atlas seleccionado. En general, esta tesis doctoral corrobora las hipótesis de investigación postuladas relativas a la identificación automática de lesiones utilizando estudios de imagen médica estructural, concretamente estudios de resonancia magnética. Basándose en estos cimientos, se han abrir nuevos campos de investigación que contribuyan a la mejora en la detección de lesiones. ABSTRACT Brain injury constitutes a serious social and health problem of increasing magnitude and of great diagnostic and therapeutic complexity. Its high incidence and survival rate, after the initial critical phases, makes it a prevalent problem that needs to be addressed. In particular, according to the World Health Organization (WHO), brain injury will be among the 10 most common causes of disability by 2020. Neurorehabilitation improves both cognitive and functional deficits and increases the autonomy of brain injury patients. The incorporation of new technologies to the neurorehabilitation tries to reach a new paradigm focused on designing intensive, personalized, monitored and evidence-based treatments. Since these four characteristics ensure the effectivity of treatments. Contrary to most medical disciplines, it is not possible to link symptoms and cognitive disorder syndromes, to assist the therapist. Currently, neurorehabilitation treatments are planned considering the results obtained from a neuropsychological assessment battery, which evaluates the functional impairment of each cognitive function (memory, attention, executive functions, etc.). The research line, on which this PhD falls under, aims to design and develop a cognitive profile based not only on the results obtained in the assessment battery, but also on theoretical information that includes both anatomical structures and functional relationships and anatomical information obtained from medical imaging studies, such as magnetic resonance. Therefore, the cognitive profile used to design these treatments integrates information personalized and evidence-based. Neuroimaging techniques represent an essential tool to identify lesions and generate this type of cognitive dysfunctional profiles. Manual delineation of brain anatomical regions is the classical approach to identify brain anatomical regions. Manual approaches present several problems related to inconsistencies across different clinicians, time and repeatability. Automated delineation is done by registering brains to one another or to a template. However, when imaging studies contain lesions, there are several intensity abnormalities and location alterations that reduce the performance of most of the registration algorithms based on intensity parameters. Thus, specialists may have to manually interact with imaging studies to select landmarks (called singular points in this PhD) or identify regions of interest. These two solutions have the same inconvenient than manual approaches, mentioned before. Moreover, these registration algorithms do not allow large and distributed deformations. This type of deformations may also appear when a stroke or a traumatic brain injury (TBI) occur. This PhD is focused on the design, development and implementation of a new methodology to automatically identify lesions in anatomical structures. This methodology integrates algorithms whose main objective is to generate objective and reproducible results. It is divided into four stages: pre-processing, singular points identification, registration and lesion detection. Pre-processing stage. In this first stage, the aim is to standardize all input data in order to be able to draw valid conclusions from the results. Therefore, this stage has a direct impact on the final results. It consists of three steps: skull-stripping, spatial and intensity normalization. Singular points identification. This stage aims to automatize the identification of anatomical points (singular points). It involves the manual identification of anatomical points by the clinician. This automatic identification allows to identify a greater number of points which results in more information; to remove the factor associated to inter-subject variability and thus, the results are reproducible and objective; and to eliminate the time spent on manual marking. This PhD proposed an algorithm to automatically identify singular points (descriptor) based on a multi-detector approach. This algorithm contains multi-parametric (spatial and intensity) information. This algorithm has been compared with other similar algorithms found on the state of the art. Registration. The goal of this stage is to put in spatial correspondence two imaging studies of different subjects/patients. The algorithm proposed in this PhD is based on descriptors. Its main objective is to compute a vector field to introduce distributed deformations (changes in different imaging regions), as large as the deformation vector indicates. The proposed algorithm has been compared with other registration algorithms used on different neuroimaging applications which are used with control subjects. The obtained results are promising and they represent a new context for the automatic identification of anatomical structures. Lesion identification. This final stage aims to identify those anatomical structures whose characteristics associated to spatial location and area or volume has been modified with respect to a normal state. A statistical study of the atlas to be used is performed to establish which are the statistical parameters associated to the normal state. The anatomical structures that may be identified depend on the selected anatomical structures identified on the atlas. The proposed methodology is independent from the selected atlas. Overall, this PhD corroborates the investigated research hypotheses regarding the automatic identification of lesions based on structural medical imaging studies (resonance magnetic studies). Based on these foundations, new research fields to improve the automatic identification of lesions in brain injury can be proposed.