Espero que os guste el estudio y os ayude a mejorar.
Introducción.
Este trabajo está basado en una propuesta de innovación de los electromiógrafos existentes en la actualidad, en este apartado en la actualidad nos encontramos un rango muy grande de instrumentos dedicados a ello, pero por norma general suelen tener un precio muy elevado reduciendo así mucho la posibilidad de que esta técnica de control de la activación muscular sea utilizada por el público en general, tanto fisioterapeutas, como graduados en actividad física o inclusive porque no médicos para realizar pruebas más livianas pero en mayor cantidad. Por lo tanto, lo que se va a proponer en este artículo será la utilización de la electromiografía para cualquier persona que disponga de conocimiento para interpretar los datos.
Desde mi perspectiva el material de control del entrenamiento suele tener un precio muy elevado, por lo cual queda muy limitado su uso, por muchos avances que haya en este campo al fin y al cabo no llegan a la sociedad. En este trabajo se defenderá la posibilidad y las ventajas de crear por ti mismo un instrumento de captación electromiográfica y se expondrán otros sensores que pueden ser de valor para la evaluación de los gestos deportivos.
Definición electromiografía.
La electromiografía es una prueba diagnóstica que se practica con la finalidad de evaluar el estado de los nervios que están encargados de activar al músculo, y el funcionamiento de la unión neuromuscular, vital para una buena realización de las inhibiciones y activaciones que se dan en el movimiento humano.
La electromiografía como técnica nos muestra la actividad eléctrica producida en el musculo, debido a su activación produciendo cambios de potencial en la membrana celular, produciendo una despolarización que a su vez da lugar a la entrada de sodio de manera masiva a la célula muscular dotándola así de carga positiva en su interior produciéndose una contracción mucular, para acto seguido repolarizarse, saliendo por tanto el sodio y permitiendo simultáneamente el paso a potasio en el interior de la célula muscular, dejando como resultado una carga positiva en el interior de la misma y por tanto produciendo una relajación muscular.
Evolución de la electromiografía.
A lo largo de la historia desde que en 1929 Adrian, E. D., & Bronk, D. W. utilizaran un osciloscopio para mostrar la actividad eléctrica recogida en el musculo (Adrian & D. W. Bronk, 1929), los electromiógrafos han ido siendo cada vez más complejos, dejando atrás la expresión de los datos de manera analógica para mostrarlos en un formato digital digital donde poder realizar mejores análisis de los datos y extraer toda la información que nos arroja este instrumento. El siguiente gran salto que dieron los electromiógrafos fue pasar de conexión alámbrica a inalámbrica (Mok, Hong, Babin, & Ghaem, 2003), donde permitir al sujeto libres movimientos dentro del rango de conexión permitido.
A día de hoy los electromiógrafos llevan acelerómetros y giróscopos, para un mayor control del movimiento.
Los usos de la electromiografía hasta ahora han sido diagnósticos médicos, investigación médica, rehabilitación, estudios ergonómicos, ciencias del deporte y últimamente el control de máquinas. (Peter Konrad, 2006).
¿Por qué no darle un enfoque diferente e intentar buscar usos en la vida diaria? Aquí expondré una manera de hacer accesible un electromiógrafo de bajo coste accesible y el uso de la electrónica en el deporte.
Componentes de un electromiógrafo.
El circuito electrónico que portan los electromiógrafos suele estar formado por:
Etapa de pre amplificación (amplificador instrumental).
Etapa de filtrado.
Filtro pasa banda 10-250hz, para la electromiografía casi toda la potencia de la señal se encuentra en estos rangos. (Peter Konrad, 2006)).
Filtro 50hz (filtro para limpiar la señal del ruido que proviene de la red eléctrica y los aparatos electrónicos conectados).
Etapa de amplificación (amplificador instrumental).
Etapa conversión analógico digital.
Etapa de exposición de los datos obtenidos.
1. Amplificador instrumental.
2. Filtro paso alto.
3. Amplificador operacional, con ganancia regulable.
4. Filter Paso alto.
5. Filter 3rd order “Bessel worth fc = 40Hz
Comparación electromiógrafos.
EMG Alto coste investigación y clínica.
Estos electromiógrafos son de uso, mayoritariamente, clínico o en el campo de la investigación por ello portan una alta precisión (16 bits) en los convertidores analógico a digital, además de ello todos soportan una gran cantidad de canales por lo que el registro de un movimiento puede llegar a considerarse como un entendimiento global, algunos de ellos como el emg tringo de delsys o wba mega emg incorporan un acelerómetro en su estructura arrojándonos aún más información, otro siempre podrán complementarse con algún sensor externo al EMG que nos muestre posicionamiento, presión o aceleración, para comprender lo que ocurre en la musculatura al realizar contracciones musculares.
En el momento actual hay muchas marcas dedicadas a producir electromiógrafos, como pueden ser NORAXON, DELSYS, MEGA,…… estos electromiógrafos son cada vez más precisos y a no solo se busca que muestre la actividad eléctrica sino que nos arroje más datos pero estos electromiógrafos son demasiado caros y lo usos que tienen no pueden extenderse más allá de la clínica o investigación y queda fuera una gran cantidad de población la cual podría utilizar este material diagnóstico de una manera menos precisa, pero que a su vez sigue arrojando datos de interés con los que poder vislumbrar los comportamientos en la musculatura.
Canales |
Resolución |
Frecuencia de muestreo |
Conexión inalámbrica |
Sensores complementarios |
|
WBA mega emg |
Hasta 16 canales |
16 bits (0-65.536) |
Emg model (20-500 hz) Ecg model ( hasta 1000hz) |
bluetooth |
3-axis acelerometer |
Noraxon Desktop DTS |
Hasta 32 canales |
16 bits (0-65.356) |
1500/ 3000 hz |
Wireless |
Ninguno incluido. |
Tringo delsys |
Hasta 16 canales |
16 bits (0-65.356) |
2000hz |
wireless |
3-Axis acelerometer |
BTS freeemg |
1000: hasta 20 300: hasta 16 |
16 bits (0-65.356) |
1000: 1000hz 300: 4000hz |
wireles |
Ninguno incluido |
Myon The aktos EMG |
32chanels |
16 bits (0-65.356) |
2000 Hz |
Wireles (2.4 GHz) |
acelerómetro |
EMG coste medio.
En esta gama de EMGs nos encontramos con electromiógrafos con una resolución aceptable aunque no llegamos a los niveles que nos ofrecen los de investigación. El punto fuerte de estos es que podemos encontrar unos electromiógrafos que son muy funcionales ya que los que se muestran en la tabla tienen conexión inalámbrica, un dato a tener en cuenta si buscamos hacer valoraciones en campo además de un tamaño reducido para una buena colocación y que no moleste en la medición.
Estos electromiógrafos son mucho más económicos que los anteriores, y muestran, aunque con menor precisión la actividad muscular .
Canales |
resolución |
Frecuencia muestreo |
conexión |
Sensores adicionales |
|
Shimmer 3 |
2 |
12 bits (0-4096) |
No especificada |
wireles |
Acelerómetro Giróscopo barómetro |
Neurotrack myoplus4 |
2 |
No especificada |
200hz |
Bluetooth |
No especificado |
EMG coste bajo.
En la gama de electromiógrafos low-cost nos encontramos con unos chips programables, los cuales debemos convertir los datos de analógico-digital para mostrar los datos en pantalla y poder registrar los datos obtenidos en los ensayos, para ello yo he utilizado un arduino UNO R3, cuya precisión es únicamente de 10 bits, haciendo difícil la trasformación de los datos en milivoltios, este es el mayor punto débil de estos sensores, que podría intentar solucionarse aumentando la precisión del convertidor analógico-digital.
La mayor ventaja de estos electromiógrafos son su precio: Shield EKG-EMG (35€) Myoware (40€) además de la posibilidad de ajuste de los parámetros que deseemos además de poder controlar artefactos con estos sensores.
Canales |
Resolución |
Frecuencia muestreo |
conexión |
Sensores adicionales |
|
Shield ekg-emg |
1 (Ampliable) |
Arduino 10bit |
programable |
Alámbrico e inalámbrico |
Personalizable |
Myoware |
1 (Ampliable) |
Arduino 10bit |
programable |
Alámbrico e inalámbrico |
Personalizable |
Arduino.
Arduino es una plataforma hardware y software de código abierto, que se compone de una pequeña placa donde se encuentran entradas y salidas tanto analógicas como digitales. La resolución de nuestro arduino, en este caso el UNO R3, es de 10bits de ADC.
Arduino permite conectar una gran variedad de sensores que podrían medir datos que nos interesaran para realizar la valoración de actividad física.
Estos sensores pueden ser: acelerómetro, giróscopos, sensores de presión, contadores de pulso, pulsioximetros, electrocardiógrafos y un sinfín de sensores que podrían programarse buscando una aplicación a la valoración de la práctica deportiva, como podría ser la medición de un golpeo o la cadencia de pedaleo, etc.
Arduino puede tener ventajas por la facilidad de uso para poder crear un aparato destinado a la valoración física en muchas áreas, pero no todo en Arduino es bueno para realizar estas mediciones, el tamaño del arduino hay que tenerlo en cuenta si lo que buscamos es un instrumento de medida inalámbrico ya que el deportista tendría que portar todo el circuito además de saber que la precisión del convertidor analógico digital es únicamente de 10 bits.
Arduino se creó en 2007 y al ser un hardware y software de código abierto se crea una comunidad alrededor de esta placa donde nos encontramos con muchas personas trabajando con ella para muchos usos diferentes, desde el control de riego en una plantación, aplicaciones domóticas, control de drones, etc… lo cual va facilitando el trabajo a la hora de solucionar los problemas que te surjan en proyecto a realizar.
Electromiografía Low-Cost y Arduino.
Mediante nuestro arduino y la aplicación de un sensor podemos registrar la señal electromiográfica. Los sensores los cuales he podido probar han sido el shield EKG-EMG de Olimex y por otro lado el myoware de advancer technologics.
Comencé con el shield EKG-EMG de Olimex, al principio intente seguir las instrucciones dadas por la página, pero acabe realizando un código para recibir el dato analógico y poder ver la señal desde la IDE de Arduino. (ANEXO 1)
Y después adquirí el sensor Myoware de Advancer technologics, un sensor que se llevó a cabo mediante crowdfunding, y tiene posibilidad de adquirir la señal en bruto o filtrada con una Root Median Square(RMS) dependiendo de los pines utilizados para la adquisición de datos, pudiendo mostrar en tiempo real los datos suavizados.
EMG shield by Olimex.
Mi experiencia en la electro miografía comenzó usando este shield de la marca Olimex, el cual se conecta a nuestro arduino mediante el pin A0, y podemos recibir la señal con el IDE de Arduino, para posteriormente transformarla.
Tiene un potenciómetro integrado en el circuito, lo cual nos permite regular la ganancia de nuestro electromiógrafo con un mínimo de 0 de ganancia hasta un máximo de 2848 (Olimex, 2014)
Debido a que lo he tenido parado más de un año a día de hoy no consigo saber porque no funciona y no puedo mostrar un registro realizado con esta placa.
Myoware.
Este segundo electromiógrafo que presento se llama Myoware (Advancer Technologies, 2015), es de un tamaño muy reducido y apenas molesta al realizar una contracción.
Mi experiencia con este sensor es más amplia y con mejores resultados que el shield EKG-EMG de Olimex, sobre todo por la calidad de la señal ya el Myoware nos proporciona una señal con menos ruido que la recibida con el shield EKG-EMG.
Pero con esta placa también encontramos algunos problemas, como al registrar mediante RMS la señal siempre alcanza el techo aunque tenga la ganancia al mínimo, además de una interferencia que se presenta por unos 10 milisegundos en la señal en el punto medio de las contracciones dinámicas.
Con el registro mediante la opción RAW no he encontrado demasiados problemas para poder hacer un registro experimental de la señal.
En las siguientes graficas se muestra la recepción de datos mediante el electromiógrafo Myoware, a una frecuencia de adquisición de datos de 500Hz y el registro se realizó de la musculatura del bíceps, colocando los electrodos de manera vertical.
Este registro de la señal en crudo que corresponde a una MVC de la musculatura del bíceps.
Este otro registro es mediante la Root Median Square (RMS) de una contracción máxima realizada de manera progresiva, como se puede observar la señal no es tan nítida como en la RAW, además de que la señal presenta variaciones que no deberían estar como la que se ve en el segundo 12 y por ultimo remarcar que en el momento de máxima contracción la señal se encuentra en el techo máximo de la señal.
Una prueba que he realizado con la placa Myoware ha sido la de realizar un test de repeticiones ascendentes con el EMG Myoware, para ello primero realizaremos un test de MVC (Máxima Contracción Voluntaria), donde fijamos al sujeto y le pedimos que haga una contracción de la musculatura requerida de manera isométrica, ya que está fijado. Y posteriormente realizamos series, donde la primera fue sin carga, la segunda con 1 kg de carga, la tercera con 2kg y la cuarta con 3 kg.
Problemática EMG de bajo coste.
En el caso que nos atañe, la electromiografía, buscamos una precisión de milivoltios, como mínimo y esto es un problema porque nuestro arduino tiene 10 bits de resolución de conversión analógico-digital (Rango: 0-1024) y no nos permite realizar una transformación del dato analógico recibido en milivoltios, unidad en la que nos interesa recibir los datos para poder saber los niveles de activación medidos en voltaje.
Este problema se podría subsanar adquiriendo un convertidor analógico-digital de mayor resolución cuanto más cerca de 16 bits (Rango: 0-65536)mayor será la precisión del dato obtenido.
Otro problema que nos encontramos con este tipo de placas es que es necesario programarlas para que funcionen, y puesto que es un conocimiento que no suele estar extendido en todos los ámbitos, puede ser un problema el hecho de tener que crear un código para que funcione el EMG.
Un problema muy importante que nos encontramos al registrar un movimiento, es que las vibraciones que se generan por el propio movimiento quedan registradas con nuestra placa y así dificultando la visualización y comprensión de la gráfica.
Utilidad electromiografía en la actividad física.
La electromiografía es una técnica que nos permite conocer la activación muscular de una manera precisa. Por lo que podemos conocer el grado de activación de una musculatura. Este dato nos hace poder acercarnos más a la realidad fisiológica y biomecánica de la función muscular y la coordinación presentada en cada ensayo deportivo.
Por ello, podemos utilizar la EMG para controlar la intensidad de la carga de entrenamiento, pudiendo trabajar a un % de activación referido a una MVC realizada al inicio del ejercicio.
Otras opciones que nos encontramos es que al unir este material con otros como acelerómetro, sensor de fuerza, sensor de ángulos, podemos crear un instrumento el cual podría predecir la probabilidad de sufrir una lesión en el Ligamento cruzado anterior (LCA),esto podría ayudar a muchísimos deportistas de diferentes deportes ya que es una lesión bastante común y que supone un periodo de descanso bastante amplio, además de que a pesar de una buen recuperación nunca se recupera la estructura al 100% . (Burns et al., 2016)
Además, podríamos comparar descompensaciones entre hemisferios, que por ejemplo sería útil en poblaciones como la de esclerosis múltiple o hemiparesia.
A partir de estos podremos encontrar muchos más usos en lo que los graduados de ciencias del deporte y fisioterapeuta tengan herramientas para llevar a cabo intervenciones de calidad donde se extraigan los mayores datos posibles antes de ponerse a trabajar con el sujeto en cuestión.
Conclusiones.
Los electromiógrafos de bajo coste no tienen la precisión necesaria si el convertidor ADC utilizado es un arduino que funciona a 10 Bits, pero esto puede ser resuelto aumentando los bits de resolución de la tarjeta ADC. No todos los usos que se pueden desarrollar mediante el electromiógrafo están condicionados por la resolución, como por ejemplo el control de máquinas.
Los sensores EMGs de bajo coste pueden ser una solución para tener un dato muy relevante en las evaluaciones a nivel de entrenadores y fisioterapeutas, ya que a día de hoy los electromiógrafos son un material que únicamente tiene acceso en el ámbito de la investigación y el diagnóstico clínico, pero para ello habrá que exigir una formación que permita al entrenador o fisioterapeuta realizar una evaluación de calidad y entienda como interpretar los datos arrojados por nuestro electromiógrafo.
Futuras investigaciones.
Las futuras investigaciones que podrían ser desarrolladas pasan por una multitud de opciones las cuales abrirían una nueva perspectiva en el control del entrenamient.
Desde el uso del arduino en cualquiera de los ámbitos del deporte, ya que la facilidad de poder hacer un prototipo a tu gusto debe ser explotado para cubrir las necesidades que se presenten en cada modalidad deportiva.
Otra línea que cabría desarrollar, sería el aumento de la precisión del Arduino hasta los 16 bits para aumentar la precisión de recogida de datos y así transformar el dato en milivoltios de una manera precisa.
La investigación en el campo de la electrónica en el deporte debe de tener mayor relevancia esto ha quedado patente en The top 10 fitness trends for 2017 de la ACSM (American College of Sports Medicine) (“ACSM | News Releases,” 2017), lista en la que este año 2017 ha aparecido por primera vez y en el primer puesto Wearable Technology como tendencia del 2017 en el campo del deporte por lo cual hay que tener mayor investigación para obtener mayores artilugios para el control de la actividad física.
Bibliografía.
Adrian, E. D., & D. W. Bronk. (1929). THE DISCHARGE OF IMPULSES IN MOTOR NERVE FIBRES. Part II. The frequency of discharge in reflex and voluntary contractions. Retrieved from https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1402822/pdf/jphysiol01681-0003.pdf
Mok, S., Hong, D. A., Babin, T., & Ghaem, S. (2003, June 12). Wireless electromyography sensor and system. Google Patents. Retrieved from https://www.google.de/patents/US20030109905
Peter Konrad. (2006). The ABC of EMG. https://doi.org/10.1016/j.jacc.2008.05.066
Olimex. (2014). SHIELD-EKG-EMG – Open Source Hardware Board. Retrieved January 1, 2014, from https://www.olimex.com/Products/Duino/Shields/SHIELD-EKG-EMG/
Advancer Technologies. (2015). Advancer Technologies, LLC: MyoWare Muscle Sensor. Retrieved July 21, 2017, from http://www.advancertechnologies.com/p/myoware.html
Burns, M., Tesnow, A., Attyah, A., Miller, S., Mason, G., & Context, I. (2016). System Design of a Biofeedback Active Sensor System ( BASS ) to Mitigate the Probability of ACL Injuries, 49–54.
ACSM | News Releases. (2017). Retrieved July 22, 2017, from http://www.acsm.org/about-acsm/media-room/news-releases/2016/10/26/top-fitness-trend-for-2017-is-wearable-technology