Por Severino P. N. Netto, Aryel M. Matias, Julia A. Amorim, Ana R. R. Lindquist, Danilo A. P. Nagem
A Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA) corresponde a uma das mais incapacitantes doenças neuromusculares, com progressão consideravelmente rápida e essencialmente fatal. É a doença do neurônio motor mais comum em adultos, afetando de 2 a 7 casos, a cada 100.000 indivíduos. Uma das atividades prejudicadas em indivíduos com ELA consiste na manipulação de objetos, uma vez que a fraqueza e atrofia da musculatura da mão é uma das primeiras alterações promovidas pela doença, sendo assim pode-se utilizar órteses ativas para promover reabilitação parcial e devolver funcionalidade aos pacientes.
Quanto ao controle da órtese, quando comparados com interfaces mioelétricas, as interfaces cérebro-máquina são menos desafiadoras para pacientes que têm graves limitações de produção de movimento e força muscular, como em pessoas com ELA.
Desenvolver um sistema de controle estruturado por meio da interface cérebro-máquina para órtese ativa de membro superior desenvolvida em parceria com a Fixit para pacientes com ELA (CAAE: 25687819.3.0000.5537). O controle ativo do sistema foi implementado por meio de biopotenciais com abordagem em eletroencefalografia (EEG) focada no desenvolvimento de ICMs. Utilizou-se o protocolo de potencial evocado visual (SSVEP) com 3 frequências de estímulo distintas 9Hz, 12Hz e 15 Hz. Para realização do controle, alguns passos foram necessários desde a aquisição do sinal até a transformação em comandos digitais a serem enviados para a plataforma de prototipagem Arduino Uno.
O sinal cerebral foi coletado com o dispositivo OpenBCI, que permite a utilização de até 16 canais simultâneos com conexão bluetooth, foram utilizados os seguintes canais seguindo o sistema 10-20: O1, OZ, O2, POO1, POO2, PO3, POZ e PO4 para dados, CZ como referência e AZ para o terra. Uma interface para transmitir essas informações do OpenVIBE para o Arduino foi implementada em C++, que cria uma rede periférica virtual baseada na segmentação feita, enviando informações para um arduíno através da porta serial.
À partir da informação concebida dos botões virtuais, o arduino pode enviar 3 comandos para o sistema: flexão total dos dedos, extensão total dos dedos ou um acionamento de emergência que trava o sistema na sua posição atual, aqui representado pelo acionamento de um LED vermelho, além da não atuação do motor no sistema. As três frequências de estímulo foram corretamente segmentadas, sendo duas delas para o abrir e fechar da mão do paciente e a terceira para uma pausa emergencial com taxa de acerto de aproximadamente 95%, observa-se um delay de 3s que é dado pelo tempo desde à ocorrência do potencial evocado, sua detecção e transmissão da informação para o atuador da órtese.
Houve êxito em utilizar o protocolo SSVEP através da plataforma OpenBCI e foram encontrados poucos estudos utilizando essas plataformas de aquisição mais recentes de baixo custo. Marzorati et al. (2017) utilizou o OpenBCI para desenvolver uma ICM vestível também com êxito para controlar um dispositivo de comunicação assistida. Trabalhos como este podem baratear os custos de ICMs e tornar essa tecnologia cada vez mais acessível para a população.
Palavras-chave: Esclerose Lateral Amiotrófica, Interface Cérebro-Máquina,
Eletroencefalografia, Órteses, Tecnologia Assistiva.
