Este artículo presenta un sistema novedoso de control mioeléctrico que combina técnicas de filtrado predictivo inspiradas en la biología con aprendizaje por refuerzo para mejorar notablemente la destreza y la intuición de prótesis de miembro superior en personas amputadas. A diferencia de los enfoques reactivos tradicionales que responden únicamente a señales musculares en el instante, nuestra propuesta anticipa la intención del usuario a partir de patrones de activación muscular, logrando una reducción de la latencia de control del 25% y mejoras en el control fino durante tareas simuladas.

Introducción: Las prótesis de miembro superior han mejorado la calidad de vida de muchas personas, pero el control sigue siendo un reto por la precisión limitada, la latencia significativa y la curva de aprendizaje. Los métodos reactivos suelen ser lentos y no capturan la complejidad del movimiento natural. El control predictivo, que estima la intención del usuario antes de la ejecución completa, promete superar estas limitaciones y ofrecer una interacción más natural e intuitiva.

Metodología: Nuestro sistema consta de tres módulos interconectados: Adquisición de señal, Estimación predictiva de intención y Control adaptativo. En Adquisición se registran señales EMG de superficie mediante electrodos en el muñón, ampliadas y digitalizadas con un equipo personalizado. Para la extracción de características aplicamos un algoritmo de optimización tipo Sparrow Search Algorithm que identifica componentes tiempo-frecuencia relevantes y reduce el ruido de la señal, priorizando las bandas más informativas para el movimiento de la mano.

Estimación predictiva de intención: Usamos una red neuronal recurrente bidireccional con celdas LSTM para modelar la secuencia temporal de las características extraídas. Esta arquitectura permite integrar información pasada y futura relativa al gesto, mejorando la predicción de intenciones como agarre, pinza o señalización. La red se entrena con pares de señales EMG y etiquetas de movimiento extraídas de sujetos sanos realizando gestos estandarizados.

Control adaptativo y aprendizaje por refuerzo: Las predicciones de la red alimentan a un agente de control basado en Deep Q-Network que aprende a mapear intenciones previstas hacia acciones óptimas de la prótesis. La función de recompensa incentiva ejecuciones precisas y rápidas penalizando errores y retrasos, lo que permite al agente optimizar políticas de control a través de prueba y error y adaptarse con el tiempo al usuario.

Generación de variabilidad intersujeto: Para mejorar la generalización entre distintos usuarios desarrollamos un esquema basado en redes generativas adversarias que modelan la variabilidad de patrones EMG entre sujetos, acelerando la transferencia del sistema a nuevos usuarios y reduciendo la necesidad de largos procesos de calibración.

Diseño experimental: Evaluamos el sistema con un dataset público de gestos mioeléctricos y un entorno simulado de brazo protésico. Se empleó una división de entrenamiento 70% y prueba 30% y métricas como latencia, precisión, destreza en agarrar objetos en el simulador y adaptabilidad del usuario tras períodos breves de aprendizaje. Se comparó el rendimiento con algoritmos de referencia: reconocimiento de patrones, lógica difusa y control PID. La significancia estadística se comprobó mediante ANOVA con umbral p 0.05.

Resultados: Nuestro enfoque superó a los métodos comparados en todas las métricas. La latencia media fue de 120 ms, un 25% menos que el mejor algoritmo existente. La precisión alcanzó 92% frente a 85 88 y 90% de PID, lógica difusa y reconocimiento de patrones respectivamente. En la prueba de destreza el sistema logró un 85% de éxito en agarres, 15 puntos por encima del mejor método previo. La adaptabilidad a nuevos sujetos mostró una puntuación promedio del 85% tras sesiones de 10 minutos.

Discusión: La combinación de filtrado inspirado biológicamente para seleccionar características relevantes, redes recurrentes para predecir intención y aprendizaje por refuerzo para refinar acciones de control genera una sinergia que reduce latencia y mejora la naturalidad del movimiento. El uso de técnicas generativas para modelar la variabilidad entre individuos facilita la transferencia del sistema a pacientes reales, y la arquitectura permite continuar mejorando con datos adicionales.

Limitaciones y consideraciones prácticas: Aunque los resultados son prometedores, modelos como LSTM y agentes DQN demandan recursos de cómputo y datos de entrenamiento de calidad. Las señales EMG de superficie son sensibles a ruido y condiciones de piel, por lo que futuros desarrollos deben integrar sensores más robustos y retroalimentación sensorial táctil y propioceptiva para cerrar el lazo sensorial actuador-usuario.

Trabajo futuro: Entre las próximas líneas se incluyen la integración de retroalimentación sensorial para mejorar la precisión de agarre, técnicas de personalización rápida para adaptar modelos a patrones únicos de cada usuario, miniaturización hardware y optimización para despliegue en dispositivos con unidades de procesamiento neuronal que reduzcan aún más la latencia, además de afinar las redes generativas para ofrecer modelos generalizados por defecto.

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Conclusión: El control mioeléctrico adaptativo basado en filtrado predictivo e aprendizaje por refuerzo representa un avance significativo hacia prótesis más naturales y eficientes. Al anticipar la intención del usuario y adaptar el comportamiento de la prótesis mediante aprendizaje continuo, se reduce la latencia, aumenta la precisión y se mejora la experiencia de uso. Q2BSTUDIO puede ayudar a transformar estos desarrollos en productos reales gracias a su experiencia en aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, agentes IA y Power BI para empresas.

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