Dispositivo de ultrasonido portátil ofrece monitoreo muscular inalámbrico a largo plazo

La electromiografía (EMG) es el método clínico estándar actual para controlar la actividad muscular, que involucra el uso de electrodos metálicos colocados sobre la piel para capturar señales eléctricas de los músculos. A pesar de su uso desde hace mucho tiempo, la EMG se enfrenta a desafíos como la baja resolución y las señales débiles. Por ejemplo, las señales de múltiples fibras musculares a menudo se mezclan, lo que complica el aislamiento de las contribuciones de las fibras individuales. Por otro lado, lel ultrasonido ofrece imágenes de alta resolución que penetran en los tejidos profundos y brindan información detallada sobre la función muscular. Ahora, los investigadores han presentado una nueva tecnología de ultrasonido portátil para la monitorización muscular que podría servir como una alternativa prometedora a la EMG.

Ingenieros de la Universidad de California en San Diego (La Jolla, CA, EUA) han creado un dispositivo de ultrasonidos portátil capaz de monitorizar de forma inalámbrica y a largo plazo la actividad muscular, con posibles aplicaciones en el cuidado de la salud y en interfaces humano-máquina. El dispositivo está recubierto de un elastómero de silicona flexible e incluye tres componentes principales: un único transductor para enviar y recibir ondas de ultrasonidos; un circuito inalámbrico diseñado a medida que controla el transductor, registra los datos y los transmite a un ordenador; y una batería de polímero de litio que proporciona energía durante al menos tres horas. Diseñado para adherirse a la piel con una capa adhesiva, el dispositivo permite un seguimiento de alta resolución de la función muscular sin necesidad de procedimientos invasivos. Además, la tecnología de ultrasonidos es compacta, inalámbrica y de bajo consumo energético.

Una innovación importante de este trabajo es la utilización de un único transductor de ultrasonidos para detectar eficazmente los tejidos profundos. Este transductor emite ondas de ultrasonidos de intensidad controlada y captura señales de radiofrecuencia ricas en información, permitiendo aplicaciones clínicas como la medición del grosor del diafragma. Al aprovechar estas señales, el dispositivo logra una alta resolución espacial, que es esencial para aislar movimientos musculares específicos. Para obtener más información de estas señales, los investigadores desarrollaron un algoritmo de inteligencia artificial que mapea las señales a sus distribuciones musculares correspondientes, lo que le permite identificar con precisión gestos específicos de la mano a partir de los datos recopilados.

En las pruebas, el dispositivo se colocó sobre la caja torácica para monitorear el movimiento y el grosor del diafragma, parámetros fundamentales para evaluar la salud respiratoria. Cuando se colocó sobre la caja torácica, el dispositivo pudo medir el grosor del diafragma con precisión submilimétrica. Esta medición es clínicamente significativa para evaluar la disfunción del diafragma y predecir los resultados en pacientes ventilados. Además, al analizar el movimiento muscular, los investigadores pudieron diferenciar entre varios patrones de respiración, como respiraciones superficiales y profundas, lo que podría ayudar a diagnosticar afecciones relacionadas con irregularidades respiratorias, como asma, neumonía y enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC). En un pequeño ensayo, el dispositivo logró distinguir con éxito los patrones de respiración de personas con EPOC de los de participantes sanos.

Además, en una investigación publicada en la revista Nature Electronics, el equipo demostró la aplicación del dispositivo en el antebrazo para capturar la actividad muscular de la mano y la muñeca, lo que permite su uso como una interfaz hombre-máquina para controlar un brazo robótico y jugar un juego virtual. Cuando se utilizó en el antebrazo, el dispositivo rastreó con precisión el movimiento muscular en las manos y las muñecas. Gracias al algoritmo de inteligencia artificial, el sistema puede reconocer varios gestos de la mano basándose únicamente en señales de ultrasonido. Puede identificar 13 grados de libertad, que cubren 10 articulaciones de los dedos y tres ángulos de rotación de la muñeca, capturando así incluso movimientos menores con alta sensibilidad. En las pruebas de prueba de concepto, los participantes controlaron un brazo robótico para pipetear agua en vasos y jugaron un juego virtual, dirigiendo un pájaro virtual a través de obstáculos usando movimientos de muñeca. En el futuro, los investigadores pretenden mejorar la precisión, la portabilidad, la eficiencia energética y las capacidades computacionales de la tecnología.