Por lo tanto, proponemos utilizar siete grupos de puntos para caracterizar la actividad muscular del antebrazo durante las AVD simuladas, con el fin de reducir sustancialmente el número de puntos a registrar, y mantener la coherencia músculo-anatómica. Las señales de estos siete puntos estarían relacionadas con siete movimientos diferentes: (grupo 1) flexión de la muñeca y desviación cubital; (grupo 2) flexión de la muñeca y desviación radial; (grupo 3) flexión de los dedos; (grupo 4) extensión del pulgar y abducción/aducción; (grupo 5) extensión de los dedos; (grupo 6) extensión de la muñeca y desviación cubital; y (grupo 7) extensión de la muñeca y desviación radial.
Cuando se evalúa la función muscular en la rehabilitación, algunos spots pueden no estar disponibles debido al uso simultáneo de otros equipos, como los sensores para la medición de la cinemática. A la hora de elegir los puntos representativos de cada grupo a registrar entre los disponibles, se debe tener en cuenta el porcentaje de actividad muscular medido (Fig. 7). La selección de los puntos con el mayor porcentaje de actividad muscular puede ser más fiable, ya que, en estos puntos, los músculos registrados podrían ser más superficiales o el área muscular registrada podría estar más centrada. En particular, deben evitarse los puntos con un nivel muy bajo de actividad muscular, como los puntos 18 y 28. La mayor actividad muscular se observó en la parte más distal del antebrazo (Fig. 7). Sin embargo, podrían elegirse puntos más proximales, en función de la disponibilidad, excepto el grupo 4, compuesto por dos puntos situados en la parte más distal del antebrazo.
El FPCA es una de las técnicas de análisis multivariante más populares para extraer información de los datos funcionales, reduciendo las dimensiones de un conjunto de datos en el que hay un gran número de variables interrelacionadas, al tiempo que se mantiene la mayor parte posible de la variación total . Mientras que el FPCA da lugar a una reducción de la dimensión, las puntuaciones vectoriales del FPCA pueden utilizarse para agrupar diferentes funciones/componentes utilizando métodos de agrupación estándar. El clustering es una de las técnicas más utilizadas para dividir un conjunto de datos en subgrupos que contengan instancias similares entre sí y que sean claramente disímiles a las de los otros grupos. En un contexto funcional, el clustering ayuda a identificar patrones de curvas representativas e individuos que muy probablemente estén involucrados en los mismos o similares procesos. Otros métodos descritos en la literatura utilizados para la identificación de tareas en el control de prótesis se basan en la segmentación de las señales EMG en una serie de ventanas, en las que se extraen algunos conjuntos de características del dominio del tiempo comúnmente utilizados (como el Valor Absoluto Medio o los Cruces Cero) y se utilizan para la clasificación del movimiento. Nuestro método es similar, pero aplicado a la totalidad de la señal para todas las tareas y sujetos, y extrayendo del FPCA las características de la señal que contienen la mayor parte de la variación total posible y utilizándolas para la clasificación muscular.
Los registros de EMG se han llevado a cabo con un dispositivo sEMG de 8 canales, lo que ha requerido la repetición de las mismas actividades para cada sujeto en cinco sesiones diferentes para permitir la medición del elevado número de puntos elegidos. Aunque se ha comprobado que el error de reproducibilidad es pequeño para el spot 30 entre sesiones, se podría considerar el uso de EMG de superficie de alta densidad en próximos trabajos.
El presente estudio se ha limitado a seis sujetos sanos y capacitados, y los resultados podrían verificarse en estudios posteriores con un mayor número de sujetos y que incluyeran a sujetos discapacitados. Sin embargo, las agrupaciones musculares obtenidas en este estudio pueden utilizarse como una primera aproximación, y pueden servir de guía para una futura validación para sujetos con deficiencias en la mano o amputados.
Como trabajo futuro, podrían realizarse estudios para relacionar la EMG con la cinemática durante la realización de AVD, utilizando estos siete puntos como representativos de la actividad muscular del antebrazo en AVD. Un paso más sería evaluar la cinemática y las sinergias musculares durante tareas funcionales específicas.