metodologÍa para el anÁlisis de operaciones con riesgo de...

METODOLOGÍA PARA EL ANÁLISIS DE OPERACIONES CON RIESGO DE LESIONES FÍSICAS MEDIANTE BIOMECÁNICA Y ELECTROMIOGRAFÍA

TRABAJO FIN DE GRADO PARA LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE GRADUADO EN INGENIERÍA EN TECNOLOGÍAS INDUSTRIALES

JUNIO 2016

Hugo Nistal González

DIRECTORES DEL TRABAJO FIN DE GRADO:

Jesús Félez Mindán

Enrique Navarro Cabello

ESCUELATÉCNICASUPERIORDEINGENIEROSINDUSTRIALES

UNIVERSIDADPOLITÉCNICADEMADRID

TRABAJOFINDEGRADO

METODOLOGÍAPARAELANÁLISISDEOPERACIONESCONRIESGODELESIONESFÍSICASMEDIANTE

BIOMECÁNICAYELECTROMIOGRAFÍA

JUNIO2016

HugoNistalGonzález

DIRECTORESDELTRABAJO:

JesúsFélezMindánEnriqueNavarroCabello

Agradecimientos

Ami tutor Jesús Félez, por darme la oportunidadde realizar este trabajo ya que haconseguido despertar en mi un interés creciente en el ámbito de la tarea desempeñada.Ademásdebrindarmelaoportunidad,esdeelogiarsuapoyo,suorientaciónysusconsejosyaquesintodoellosesteproyectonohubiesesidoposible.

Ami tutor EnriqueNavarro y al Laboratorio de Biomecánica de INEF, por ceder susinstalacionesyequiposparaesteproyectoasícomoporsutiempo,dedicaciónyconsejo.Suayudayconocimientosdebiomecánicahansidofundamentalesparaesteproyecto.

A Javier Rueda, por su continua ayuda a la hora de la realización de las pruebas yfamiliarización con los equipos de electromiografía y captura del movimiento. Su ayuda deformadesinteresadaesdignadeelogio.

AMaríaJesúsSánchezNaranjo,porcederpartedesutiempodeformadesinteresadapara ayudarme con el análisis estadístico de este proyecto. Sin su ayuda no hubiera sidoposibleextraerunasconclusionestanrigurosas.

A mi familia y amigos, por su apoyo incondicional a lo largo de toda mi vida. Sueducación y valoresmehanhecho ser la personaque soyhoy.Unamenciónespecial amispadres,quemehanbrindadotodaslasoportunidadesparaestardondehoyestoy.

HugoNistalGonzález

Madrid,Juniode2016

Resumen

Hoy en día, vivimos enmundo en el que la concienciación social está creciendo demanera exponencial. Esto ha hecho que cada vez se tenganmás en cuenta lasmedidas deseguridad en los puestos de trabajos con el fin de evitar accidentes laborales, que veníansiendouna lacraen lasúltimasdécadas.Noobstante,apesarde la introduccióndeungrannúmerodemedidasdeseguridadtodavíanosehapuestoelfococonsuficiente importanciaen la manera que tienen los trabajadores de desempeñar ciertas actividades. La errónearealización de esas operaciones puede causar graves lesiones en los trabajadores, queempeoransignificativamentesucalidaddevida.

Enestacoyunturasurgeestetrabajode findegrado,quebuscadesarrollaryvalidaruna metodología que permita analizar la activación muscular de los trabajadores mientrasdesarrollan su actividad para resolver posibles problemas biomecánicos. Con el objetivo deencontrar la mejor manera de desempeñar la actividad de trabajo y así poder reducir laprobabilidaddequeseproduzcaunalesión.

Para llevaracaboestametodologíasehacenecesario lautilizacióndeunsistemadecaptura de señal electromiográfica (EMG) y un software de procesamiento de dicha señal.Ademáscomoinformacióndeapoyoserecurreaunsistemadecapturademovimientoyaunsoftwaredeanálisisbiomecánicojuntoconunmodelomúsculo-esqueléticovalidado.

Tras estudiar las distintas alternativas disponibles se decide utilizar el sistema desensoresdeelectromiografíasuperficialdeDELSYSasícomoelsistemadecámarasdecapturademovimientodeVICON. Para procesar la informaciónde electromiografía obtenida en losensayosseusaelsoftwaredeDELSYSEMGworksyparaprocesarlainformacióndelacapturade movimiento se ha utilizado el software OpenSim haciendo uso de un modelo músculo-esquelético de la extremidad superior conocido como UpperExtremityModel que es unmodelotridimensionalformadoporeltóraxylaextremidadsuperiorderecha.Losequiposdecaptura de datos ha sido posible utilizarlos ya que se encuentran en el Laboratorio deBiomecánicade laFacultaddeCienciasde laActividadFísicaydelDeportede laUniversidadPolitécnicadeMadrid.

Una vez escogidas las herramientas a utilizar, se procede a la aplicación de lametodologíaauncasoparticular.Elproblemaqueseplanteaesanalizarsidistintosfactorescomo la posición(frontal, oblicua o sobre la cabeza), el brazo con el que se ejecuta la tarea(izquierdo o derecho) y el tipo de movimiento que se realiza (rápido o lento) tienen unainfluenciasignificativasobrelaactivaciónmuscular.Paraelloseanalizarán5músculosencadalado del cuerpo: flexores de lamuñeca, extensores de lamuñeca, deltoides, trapecio fibrassuperioresytrapeciofibrasmedias.

Paraellosehadiseñadounensayosobreunúnicosujetoconsistenteendesenroscarlatuercadeunventiladorenunaposiciónelevada,demaneraque losbrazosseencuentranporencimadelnivelde loshombros. Sehaelegidoestaoperaciónyaqueesunaoperación

habitual en trabajos de mantenimiento y que puede ser peligrosa en ciertos casos. En elensayoelsujetohadesenroscadolatuercade12manerasdistintas(todaslascombinacionesposiblesdelostresfactoresdescritos)ycadaunadeesas12sehallevadoacabotresveces,conelobjetivodedisponerdetres réplicasparaelposterioranálisisestadístico.Durante laspruebas se capturó la señal EMGmediante los sensores superficiales y la posición en cadainstanteatravésdelosmarcadoresylascámarasdecapturademovimiento.

Una vez obtenidos los datos necesarios se procedió a procesar la información EMGobtenida por los sensores, para ello se utilizó el software EMGworks que consta de lassiguientesetapas:

• Filtrado:secomenzófiltrandolaseñalhaciendousodelfiltroButterworthconunarespuestadepasodebandaentre los20y los300Hz.Estefiltradode laseñalsellevaacaboparaobtenerunaseñalmás“limpia”yconmenosruido.

• RootMean Square (RMS): (valor cuadráticomedio) seprocedeaobtenerelvalor cuadrático medio de la señal obtenida tras el filtrado. Para ello esnecesariodefinir la longitudde la ventanaaanalizar yel solapamientode lamisma.Locualsehaceposibleatravésdelainterfazdelpropiosoftware.

• Subset: al comienzo de esta operación en fundamental detectar, de formavisual,enlagráficaRMSelcomienzoyfinaldelaactividadmuscular.Unavezque se establece el inicio y final de la actividad, en esta etapa se procede aeliminar de la señal aquella parte de la misma que se encuentre fuera delperiododeactividad.Deestamaneranosquedamosúnicamenteconlapartedelaseñalcorrespondientealaactividadrealizada.

• Threshold:estaetapay lasiguientesoloesnecesariaparaaquellosmúsculoscuya gráfica presenta ciclos de activación y desactivación, en nuestro casoestossonlosflexoresdelamuñeca,losextensoresyeltrapeciofibrasmedias,mientras que no es necesaria paramúsculos que se encuentran en posiciónisométrica(deltoidesytrapeciofibrassuperiores).Enestaetapasegeneraunagráficadeunosyceros,unosdondelaseñalobtenidapreviamentesuperaunciertovalorumbralycerosdondenolosupera.Elvalorumbralcorrespondeaunvalorpordebajodelcualseconsideraqueelmúsculoestáenreposo.

• SimpleMath:atravésdeestaetapaseconsiguemultiplicarlagráficaobtenidatraselthresholdylaobtenidatraselsubset,obteniendoasíunagráficadondelos periodos de actividad tienen su valor real y los periodos de reposoaparecencomouncero.

Trasesteprocesoseobtienenlosresultadosdelaactivaciónmusculardelosdistintosmúsculosentodaslasposicionesdelensayo.Ahorayamododeapoyoseprocedeaprocesarlosdatosobtenidosdelsistemadecapturademovimiento,lasetapascorrespondientesaesteprocesosonlasquesiguen:

• Transformación de los datos: los archivos que se obtienende la captura dedatos tienenun formato .c3d, sin embargoOpenSimno admite este tipodearchivos, únicamente admite .trc y .mot. Razón por la cual se utiliza el

programa llamado MOtoNMS, un código de matlab que permite latransformacióndearchivos.c3da.trcy.mot.

• Escalado: este proceso consiste en ajustar el modelo músculo-esqueléticogeneralalsujetoqueseestudia.EstosehacemediantelainterfazdeOpenSim.

• Cinemática inversa: en este proceso, también mediante la interfaz deOpenSim, se consigue obtener la trayectoria de los distintos segmentos delmodeloalolargodelaactividad.Porloquedisponemosdelaposiciónencadainstantedelapruebadelsujeto.

Unavezobtenidaestainformaciónseverificaquelasposicionesquedeberíanserlasmismasencadaunadelasréplica,seasemejanlosuficientecomoparaaceptaresapremisa.

Una vez comprobadas las posiciones, se procede a extraer las conclusiones de laelectromiografía, para ello se lleva a cabo un diseño de experimentos con tres factores. Deesteanálisisestadísticosehaobtenidoquelostresfactorestienenunainfluenciasignificativasobrelaactivaciónmuscular,yaquetodoslosfactoresafectabandemanerasignificativaaalmenosunmúsculo.

En consecuencia ha sido posible determinar las dos posturas de entre las 12 quegeneraban una menor activación muscular de manera significativa y que por tanto son lasmejoresparadesempeñarlatareadescritaconunmenorriesgodelesión.Estasdosposturashansido:

• Posiciónfrontal,brazoizquierdoymovimientorápido.• Posiciónoblicua,brazoizquierdoymovimientorápido.

Comoconclusiónfinal,cabemencionarquelametodologíadesarrolladapuedeserdegran utilidad a la hora de analizar problemas posturales en el puesto de trabajo, pudiendoconseguirunadisminucióndelaslesioneslaboralesconelconsiguienteahorroeconómicoquetienenlasmismasylamejoradelacalidaddevidadelostrabajadores.

CódigosUNESCO:

• 3204.03:Saludprofesional• 2406.04:Biomecánica• 1209.05:AnálisisyDiseñodeExperimentos• 2406.02:Bioelectricidad• 3314.99:Tecnologíamédica• 2411.06:FisiologíadelEjercicio• 2411.18:FisiologíadelMovimiento• 3213.11:Fisioterapia

Executivesummary

Nowadays,weliveinaworldwheresocialawarenessisexponentialygrowing.Thishasmade that securitymeasures atwork have been takenmore into account in order to avoidworkaccidents.However,althoughseveralsecuritymeasureshavebeenintroducedtheyhavenot focused on how do the workers do their activities. The wrong performance of thoseactivitiescancauseimportantinjuriesinworkers,whichmayworsentheirlifequality.

At this juncture appears this project, which aims to develope and validate amethodologywhichenablestoanalysethemuscularactivityofworkerswhileperformingtheirjob,inordertosolvebiomechanicalproblems.Theobjectiveistofindthebestalternativetoperformacertainactivitysothattheriskofinjurycanbeminimized.

Toimplementthismethodology,theuseofanEMGrecordingsystemandasoftwaretoprocesstherecordingareneeded.Also,amovementrecordingsystemandabiomechanialsoftware, along with a musculoskeletal model is used in order to obtain supportinginformation.

After searching the available alternatives, the decision is to use the DELSYS EMGsurface sensors systemand theVICON cameras asmovement recording system. In order toprocess the electromyographic information obtained from the experiments the softwareEMGworks fromDELSYS is used and to process the informationof themovement recordingsystem the software OpenSim and a musculosketal model of the upper extremity calledUpperExtremityModel,which is a three-dimensionalmodelmadeof a thorax and theupperright extremity, are used. It has been possible to use the recording systems as they areavailableintheBiomechanicsLabofthe“FacultaddeCienciasdelDeporteylaActividadFísicadelaUniversidadPolitécnicadeMadrid”.

Oncetheneededtoolshavebeenchosen,thenextstepistoapplythemethodologytoan specific case. The problem considered consist on analyzing if different factors such asposition(frontal,obliqueandabovethehead),thearmusedtoperformthetaskandthetypeofmovement(fastorslow)haveasignificativeinfluenceoverthemuscleactivation.Inordertodeterminethat,fivemusclesineachsideofthebodywillbeanalyzed:wrist’sflexors,wrist’sextensors,deltoids,theupperfibersofthetrapeziusandthemiddlefibersofthetrapezius.

Inorder toperform thementionedanalysis anexperimenthavebeendesigned.Theexperimenthasbeenrunforasinglesubjectanditconsistonunscrewinganutfromafanwiththe armabove the shoulder. This task has been chosen as it is a usual task inmaintenanceworkanditcanberiskyinsomecases.Intheexperiment,thesubjecthasunscrewedthenutin12differentways(allthepossiblecombinationofthreedifferentfactorswhichareanalyzed)and each of the 12 differentways have been repeated three times,with the aim of havingenoughdatatorunanstatisticalanalysis.AlongtheexperimentstheEMGsignalwasrecordedwiththesurfacesensorsandthepositionofthesubjectineachinstantwasrecordedthroughthemarkersandthemovementrecordingcameras.

Once the data had been obtained, the next stepwas to process all the informationfrom the EMG surface sensors. This data was run with the EMGworks software and theprocedureconsistinthefollowingstages:

• Filter:theprocedurebeganbyfilteringthesignalusingtheButterworthfilterwithabandpassresponsewithin20and300Hz.Filteringthesignalallowstoobtainacleanersignalwithoutnoise.

• RootMeanSquare(RMS):thenextstageistoobtaintherootmeansquareofthe filtered signal. In order to do that the window length and the windowoverlapmust be defined,which is possible to do through the own softwareinterface.

• Subset: at the beginning of this stage is essential to detect where does themuscle activity begin and where it ends. Once the start and the end isestablished,thepartofthesignalwhichisoutoftheestablishedrangewillbeeliminated.

• Threshold:thisstageandthefollowingoneisonlynecessaryforthosemusclewhich have activation and deactivation cycles, in our case the flexors,extensors and the middle fibers of the trapezius, meanwhile these stagesaren’tnecessary forthedeltoidsnortheupper fibersof thetrapezius. Inthestageagraphofonesandzeroswillbegenerated,oneswherethepreviouslyobtainedsignalexceedsathresholdvalueandzeroswherethesignaldoesnotexceed the threshold value. The threshold value is the one which divideswherethemuscleisrestingandwhenitisactivated.

• Simple Math: this stage multiplies the signal obtained from the thresholdstagebytheoneobtainedafterthesubsetstage.

When the explained procedure is finished, the next step is to obtain the supportinginformation of the movement recording system, the stages of this procedure are thefollowings:

• Data transformation: the format of the files obtained from the recording is.c3d,butOpenSimdoesnotallow this typeof format, itonlyallows .trcand.mot.ThisisthereasonwhyasoftwarecalledMOtoNMSisused,MOtoNMSisamatlabscriptwhichtransforms.c3ddatainto.trcand.motdata.

• Scale:thisstageconsistsonadjustingageneralmusculoskeletalmodeltothesubjectoftheexperiment.ThisisdonethroughtheOpenSiminterface.

• Inverse kinematics: using the OpenSim interface, we achieve to find thetrajectoryofthedifferentbodysegmentsthroughthetaskperformance.

Whenall thisdata isobtained,weverify that thedifferentpositionsare thesame ineachrepetition.

Oncewehavecheckedthedifferentpositions,weprocedetoanalyzederesultsandobtainsomeconclusionsfromtheEMG,todothatadesignofexperimentswiththreefactorisperformed. From this analysis it has beenobtained that the three factors (position,armandtype of movement) have a significant influence in the muscle activation. All the factorsinfluencedsignificantlyatleastoneofthemuscles.

Following the lasts results it has been possible to determine the two ways ofunscrewingtheboltoutofthe12whichhadalowermuscleactivationand,therefore,arethebestwaysofperformingthedescribedtaskastheyhavealowerriskofinjury.Thesetwowaysare:

• Frontalposition,leftarmandfastmovement• Obliqueposition,leftarmandfastmovement

Asafinalconclusionitmustbementionedthatthedevelopedmethodologycanbeofgreathelpswhenitcomestoanalyzeergonomicproblems,asitcanachieveadecreaseofthework injuries with the associated economic saving and the improvement of worker’s lifequality.

ÍNDICE

Introducción............................................................................................11.

Objetivos.................................................................................................32.

Estadodelarte.........................................................................................53.3.1. Camposdeaplicacióndelabiomecánica..........................................................53.1.1. Biomecánicaclínica...........................................................................................................53.1.2. Biomecánicadeldeporte................................................................................................73.1.3. Biomecánicadeprevención...........................................................................................8

3.2. SoftwaredeAnálisisBiomecánico......................................................................93.2.1. DELMIA...................................................................................................................................93.2.2. AnyBodyModellingSystem........................................................................................123.2.3. SIMM.....................................................................................................................................133.2.4. OpenSim..............................................................................................................................153.2.5. EMGworks..........................................................................................................................17

3.3. Modelosmúsculo-esqueléticos.........................................................................183.4. Sistemasdecapturadedatos.............................................................................193.4.1. Capturademovimientomediantesistemasinerciales...................................193.4.2. Capturademovimientomediantesistemaselectromecánicos...................203.4.3. Capturademovimientomediantesistemaselectromagnéticos.................203.4.4. Capturademovimientomediantesistemasdefibraóptica.........................213.4.5. Capturademovimientomediantesistemasdeultrasonidos.......................223.4.6. Capturademovimientomediantesistemasópticos........................................223.4.7. Capturadeelectromiografía.......................................................................................253.4.8. Plataformasdinamométricas.....................................................................................27

3.5. Eleccióndelosprogramasysistemasdecapturadedatos.....................28

Electromiografía....................................................................................314.4.1. EMG.Fundamentosyaplicaciones...................................................................314.2. Softwaredeaplicación.EMGworks..................................................................344.2.1. Filtrado................................................................................................................................354.2.2. RootMeanSquare...........................................................................................................364.2.3. Subset...................................................................................................................................384.2.4. Eliminacióndeperiodosdeinactividad................................................................39

OpenSim................................................................................................415.5.1. Tratamientodedatos...........................................................................................415.1.1. Transformacióndelosdatos......................................................................................425.1.2. MOtoNMS............................................................................................................................43

5.2. Escaladodelmodelo..............................................................................................465.2.1. Problemática.....................................................................................................................49

5.3. CinemáticaInversa(IK).......................................................................................49

Casodeestudio......................................................................................536.6.1. Eleccióndelosmúsculosaanalizar.................................................................536.2. Descripcióndelestudio.......................................................................................556.2.1. Hipótesisyobjetivos......................................................................................................556.2.2. Sujetodeestudio.............................................................................................................566.2.3. Equiposymaterial..........................................................................................................566.2.4. Descripcióndelensayo.................................................................................................58

6.3. Variablesdesalida.................................................................................................636.3.1. Variablesauxiliares........................................................................................................67

6.4. Análisisestadístico................................................................................................716.4.1. Formulacióndelmodelo..............................................................................................716.4.2. Resolucióndelmodelo..................................................................................................736.4.3. Diagnosis.............................................................................................................................746.4.4. InterpretacióndelatablaADEVA............................................................................77

6.5. Resultadosyconclusiones..................................................................................796.5.1. Resultadosparalosflexoresdelamuñeca..........................................................796.5.2. Resultadosparalosextensoresdelamuñeca....................................................816.5.3. Resultadosparaeldeltoides......................................................................................826.5.4. Resultadosparaeltrapeciofibrassuperiores....................................................846.5.5. Resultadosparaeltrapeciofibrasmedias...........................................................87

6.6. Conclusiones............................................................................................................89

Conclusionesfinalesylíneasfuturas......................................................937.7.1. Conclusionesfinales..............................................................................................937.2. Líneasfuturas..........................................................................................................94

Responsabilidadsocialymedioambiental..............................................978.

Planificacióntemporalypresupuesto....................................................999.9.1. Planificacióntemporal.........................................................................................999.2. Presupuesto...........................................................................................................102

BIBLIOGRAFÍA.............................................................................................105

ÍNDICEDEFIGURAS.....................................................................................107

ANEXOA:ResultadosobtenidosconEMGworks.........................................112

ANEXOB:GráficasadicionalesobtenidasconOPENSIM.............................116

AnexoC:GráficosadicionalesrealizadosconR-STUDIO..............................123

HugoNistalGonzález 1

Introducción1.

Este trabajo de fin de grado se encuentra dentro del marco de la biomecánicaocupacional,elcentroneurálgicodeltrabajoeseldesarrolloyvalidacióndeunametodologíabasadaenensayosexperimentalesysimulación,aplicadaparaunaactividadconcreta.

Comoaplicacióndelametodologíasehaelegidoestudiaruncasoenelqueunsujetodesenrosca una tuerca de un ventilador de docemaneras distintas con el brazo a nivel delhombro o superior. Considerando únicamente cinco músculos del tren superior (flexores yextensores de lamuñeca, deltoides, trapecio fibras superiores y trapecio fibrasmedias). Demanera que se analizará la activación muscular de cada uno de ellos para conseguirdeterminaraquellaposturaque requieraunmenoresfuerzode losmúsculospara llevarseacabo,locualsetraduciráenunamenorprobabilidaddeocurrenciadeunalesiónmuscular.

La captura de datos se ha basado en la utilización de un sistema de sensores deelectromiografíasuperficialparaobtenerlaseñalEMGysuposteriorprocesamientomedianteelsoftwareEMGworks,atravésdelcualsehaobtenidolaactivacióndecadamúsculoencadainstante. A modo de apoyo, se ha utilizado un sistema de captura de datos para obtenerinformaciónrelativaalaposiciónenlaquesellevóacaboelmovimientoencadacaso,paraprocesarestainformaciónsehaceusodelsoftwareOpenSimydeunmodelobiomecánicolocualpermiteobtenerlaposicióndeltrensuperiorencadainstantedetiempo.

Posteriormente,conelfindeobtenerunasconclusionesmáscerterassehellevadoacabo un diseño de experimentos con tres factores con el que contrastar los resultadosobtenidos.Conesteanálisisseconsiguendeterminarsilosfactoresqueseanalizan(posición,brazoconelqueseejecuta latareaytipodemovimiento)tienenuna influenciasignificativasobreelpotencialdeacciónmuscular.ParallevaracaboesteanálisisseutilizacomosoftwaredeapoyoR-Studio.

Estetipodepruebasymetodologíasnohatenidoungranusoalolargodelahistoriadebido al escaso número de equipos de estas características así como la poca divulgacióncientífica y el coste asociado. Además, la biomecánica del tren superior sigue siendo unaasignatura pendiente, ya que su complejidad dificulta en gran medida la extracción deinformaciónexacta.

Noobstante,esteprocedimiento incluyeunaseriedegrandesventajas, comoson laposibilidaddemedición in-situenelpuestodetrabajo,graciasal sistema inalámbricode lossensores y la extracción de información acerca de la activación muscular de una manerasencilla.Ademáselapoyodeunsistemadecapturademovimientopermiteanalizartambiénlaposiciónen laquese llevaacaboelmovimientoencasodesernecesario, locualgeneraunosresultadosmáscompletos.

2 EscuelaTécnicaSuperiordeIngenierosIndustriales(UPM)


Objetivos2.

Losobjetivosprincipalesquesequierensatisfacerconestetrabajodefindegradoson:

• Desarrollar y validar una metodología que permita realizar un análisisbiomecánico ocupacional. Se pretende medir la activación muscular en eldesarrollo de una actividad para determinar cual es la mejor manera dedesempeñardichaactividadparaobtenerunmenorriesgodequeseproduzcaunalesión.

• Llevar a cabo un análisis estadístico con el objetivo de extraer conclusionessuficientementesignificativassobresifactorescomolaposición,elbrazoconel que se ejecuta la tarea o el tipo de movimiento realizado, tienen unainfluenciasignificativasobrelaactivaciónmuscular.

• Determinarcuales lamaneradedesenroscarunatuercadeunventiladorencondicionesdesfavorablesquegeneraunmenoresfuerzomuscularyportantounamenorprobabilidaddelesión.

De cara a cumplimentar losobjetivosprincipalesdeeste trabajode finde grado, sedesarrollóunametodologíadeformaquesefuerancumplimentandolossiguientesobjetivosparcialesparafinalmentecumplimentarlosprincipales:

• Conocerelfuncionamientodelaelectromiografíaylainformaciónquedeellaseextrae.ParaelloseacudióallaboratoriodebiomecánicadeINEFdelaUPMparafamiliarizarseconelequipo.

• Determinarunaactividadarealizarquepuedatenerinterésdecaratrasladaresta metodología a un trabajo real. Por ello se decidió estudiar eldesenroscado de una tuerca en un posición desfavorable ya que es unaactividad muy repetida en ambientes de trabajo, especialmente enmantenimientodeequipos.

• Establecerquefactorespodríanafectardemanerasignificativaalaactivaciónmuscular en la actividad realizada y la posterior creación de los ensayospertinentesparapoderverificarloanterior.

• Escoger,deacuerdoconlalimitaciónderecursosdelosquesedispone,sobrequemúsculos semedirá la activaciónmuscular. Para ello se debía tener encuentaqueúnicamentesedisponíade10sensoresdeelectromiografíaycomose pretende analizar tanto la parte derecha como izquierda del cuerpo,únicamentesepodíananalizar5músculosdistintos.

• Llevaracabotodoslosensayosestipuladosconanterioridadparaobtenerlosresultadoscorrespondientes.

• ElaborarunaseriedehojasdecálculoconExcelparafacilitarlacompresióndelos resultados. Al tener los datos mejor estructurados se hace más sencilloobservarlaactivaciónmuscularobtenida.


Estadodelarte3.

Labiomecánicafuereconocidayestablecidacomounadisciplinaenlasegundamitaddel siglo XX. Desde sus inicios esta disciplina ha ido desarrollándose de forma gradual,sufriendo un crecimiento exponencial en las últimas décadas como consecuencia del grandesarrollotecnológicoquehatenidolugarenestosúltimosaños,especialmenteeldesarrollodelastecnologíasdelainformaciónylacomunicaciónylosordenadores.

Desde hace varias décadas, se dispone de software específico para análisisbiomecánico además de modelos biomecánicos muy precisos. Sin embargo, uno de losfactoresqueharepercutidosobreelpocodesarrollodurantesusprimerosañosdeexistencia,esquetantolossoftwaremencionadoscomolosmodelosestabandisponiblesúnicamenteengrandeslaboratoriosoempresas.

Comoconsecuenciadeldesarrollodelastecnologíasanivelmundialylaglobalización,así como la facilidad para acceder a información y la gran disponibilidad de ordenadorespotentes, ha sido posible la aparición de software libre además de una gran variedad demodelosbiomecánicosdisponiblesparatodoelmundo.Estohadadolugaraqueeldesarrollode esta disciplina haya sufrido un gran incremento en los últimos años. La facilidad paraacceder a dicha información y software, unida a la aparición y desarrollo de internet haposibilitado la realización de grandes estudios biomecánicos, incluso con ordenadoresparticulares. Este gran crecimiento se ve reflejado en la creación de grandes comunidadesonline, en las que se comparten estudios, conocimientos, información, software, modelosbiomecánicos,asesoramiento,etc.relacionadoconlabiomecánica.Locualhahechoposiblelaaparicióndenuevasaplicacionesyramasdeestudio.

3.1. Camposdeaplicacióndelabiomecánica

Existen distintas clasificaciones distintas de los campos de aplicación de labiomecánica, a continuación se va a exponer unade ellas, atendiendo a la clasificaciónquellevaacaboelCentrodeAnálisisBiomecánicoUMANA1.

3.1.1. Biomecánicaclínica

Labiomecánicaclínicaseencargadeestudiarelmovimientohumanoconelpropósitodeevaluarlaspatologíasquepuedesufrirunpacienteprovocadaspordichosmovimientos,asuveztambiénestudialosmovimientosquesevenafectadosporcondicionesdesalud2.

1http://www.umana.es

2http://www.biomecanicaclinica.com


Figura1.RealizacióndeunestudiodelamarchaenelInstitutodeBiomecánicaClínica

Los estudios biomecánicos son de gran utilidad en la rama médica, por ello sonampliamente utilizados en distintas etapas, desde procesos de diagnóstico, evaluación ypreparacióndecirugíashastaprocesosderehabilitaciónyfabricacióndeprótesis.

En la etapa de diagnóstico, es posible determinar la existencia de una patologíaestudiandodemaneradetalladaelmovimientodeunaarticulaciónolacapacidadmusculardeunadeterminada zona.Proporcionandomayor informaciónqueotraspruebasdiagnósticas (Rayos-X,ResonanciaMagnética….)lascualessoloanalizanlaarticulaciónenposiciónestática,perdiendodeesta forma informaciónacercadel funcionamientonormalde la articulaciónomúsculo.

Por otro lado, la simulación biomecánica es utilizada en la preparación dedeterminadascirugíasenlasque,porejemplo,sepretendereinsertarunligamentootendón.Medianteprocedimientosbiomecánicosesposibledeterminarlaposicióndedicholigamentoqueproporcionaráunmejorresultadoyportantoproporcionaráunmayoréxitoconunmenornúmerode intervencionesopruebasmédicas locual reducirá tantoelcostedel tratamientocomolasmolestiasocasionadasalpaciente.

Otra de las grandes aplicaciones de la biomecánica en el campo clínico es en losprocesosderehabilitación.Enestecampodestacaelestudiodelamarchadelospacientescon


problemasenhuesosomusculaturadel tren inferior,permitiendoesta técnica laposibilidadde procesos de rehabilitación personalizados con un coste relativamente bajo y másespecialmente permite el desarrollo de un gran número de prótesis a medida según lasnecesidadesdecadapaciente,locualpermiteaumentarconsiderablementelacalidaddevidadelospacientes.

3.1.2. Biomecánicadeldeporte

Labiomecánicadeportivaesunadisciplinadelabiomecánicaqueseencargademedir,analizaryproyectarintegralmentelasestructurasbiológicas,loscomportamientosmecánicosy,endefinitiva,elmovimientohumanoduranteactividadesdeportivas.Estaaplicación tienecomoobjetivosoptimizar las técnicasdeejecuciónempleadaseneldeporteparamejorarelrendimiento,explicarprocesosbiomecánicosdelesiónparaevitarqueocurrantaleslesionesy,por último, proponer ayudas tecnológicas para mejorar la eficacia y la eficiencia delmovimientoanalizado3.

Figura2.Pruebabiomecánicadelmovimientodesalidaenunacarreradevelocidad

Esta disciplina tiene dos clases de medidas principales: cinemáticas y dinámicas, lautilizacióndeuna,otraoambasdependerádelobjetodelestudio.

La cinemática permite obtener información cuantificada de distintas variables talescomo la velocidad, posición, desplazamiento y posicionamiento angular. Por lo que esespecialmenteútilenelestudiodemovimientosqueporsurecorridopuedansercausantesde

3http://g-se.com/es/biomecanica/wiki/biomecanica-del-deporte-y-del-ejercicio-especifica


lesiones,pudiendoasímodificar latrayectoriadelmovimientoyevitarunaposible lesióndeldeportista.

La segunda clase demedida es la dinámica, esta proporciona información relevanteacercadelasfuerzasejercidassobreelcuerpohumanoylaactivaciónyfuerzaproducidasporlosdistintosmúsculos.Porloqueestetipodemedidastienesumayoraplicaciónenelestudiodelasfuerzasrequeridasparadesarrollarundeterminadoejercicioyelanálisisdelacapacidaddelosmúsculosparaproducirlafuerzadeterminada.Esampliamenteutilizadaenprocesosderecuperacióndelesiones,decaraestudiarlacapacidaddelazonalesionadaparaproducirunadeterminada fuerza y de esta formapoder diseñar unprocesode rehabilitaciónde acuerdoconlapotenciamusculardelpacienteencadaetapadelprocesoderecuperación.

3.1.3. Biomecánicadeprevención

Tambiénconocidacomobiomecánicaocupacionalaplicadaa laergonomía, seocupadel estudio del cuerpo humano en el trabajo, analizando la interacción del mismo y loselementosdesuentornocuandoseencuentraenelpuestodelaboral.Estadisciplinatratadeevitar o reducir los trastornosmúsculo-esqueléticos (TME) de origen laboral. A partir de lavaloración biomecánica se puede cuantificar la carga postural y muscular que supone unaactividaddeterminadaenuntrabajador.Para,trasunanálisis,aplicarmedidascorrectivasquepermitan un aumento del rendimiento y una disminución de las lesiones. Algunas de estasmedidaspuedenser:menorrepeticióndeunmismomovimiento,mayortiempodedescansoocambiosenlaposturadetrabajo.

Este tipo de biomecánica se encarga principalmente de estudiar la fatiga, el bajorendimiento y las lesiones de los trabajadores. Si los movimientos requeridos por lasmáquinas,herramientas,equipos,etc.nosoncompatiblesconlosmovimientosposiblesenelmedio biológico, el cuerpo humano, surge primero la fatiga la cual irá acompañadaposteriormenteporunadisminucióndelrendimientoyporúltimodesembocaráenunalesión.

Figura3.Posiciónergonómicadetrabajoenunescritorio


Labiomecánicaocupacionalhaidoincrementandosuimportanciaenlosúltimosañosdebidoalamayorconcienciacióndelasociedadencuantoaderechoslaboralesyprevenciónde riesgos. Además, se ha visto favorecida por distinta legislación que ha entrado en vigorrelacionada con lamejora de las condiciones laborales de los trabajadores4, en términos deprevencióndelesiones,asícomodelgranimpactoeconómicoquetienesobrelasempresaslaslesionesensusempleados.

Estetipodeanálisis,aunquetodavíanomuyimplantadoen lasempresas,esdevitalimportancia ya quepermite identificar la capacidad física del trabajador para desarrollar undeterminado puesto de trabajo. Pudiendo de esta forma, encontrar carencias físicas en untrabajador o carencias de eficiencia en métodos de trabajo, herramientas o equipos quepueden provocar una lesión en el trabajador, consiguiendo de esta forma anticiparse a laposiblelesiónyevitarla.

3.2. SoftwaredeAnálisisBiomecánico

Para llevar a cabo un análisis del movimiento humano se utilizan herramientascomputacionalesdesimulaciónyanálisis.Comoresultadodelgrandesarrolloquehatenidolabiomecánica en las últimas década, actualmente existe una gran variedad de softwareespecializado en el análisis biomecánico del cuerpo con una capacidad de resolución muypotente.

Este estudio se enfocará hacia la biomecánica ocupacional o de prevención delesiones, por lo que a continuación se expondrán algunos de los programas de análisisbiomecánicosmásrelevantesenestecampo.

3.2.1. DELMIA

DELMIA5esunaherramientainformáticadesarrolladaporDassaultSystemes,empresapuntera en desarrollo de aplicaciones 3D. Esta herramienta tiene una amplia gama deaplicaciones: el control de operaciones de fabricación, planificación y optimización deoperaciones,controlderobóticayestudiodelaergonomía.

Paranuestroestudio laaplicaciónqueobtienerelevanciaes ladestinadaalestudioyanálisisde laergonomíaenel trabajo.Suutilizacióntiene lugarprincipalmenteen la fasedediseñodelaactividadadesarrollar.

Esta herramienta está basada en la utilización demaniquíes virtualesmuy realistas.Dichos maniquíes poseen hasta 103 variables antropométricas distintas que se puedenconfigurarparaconseguirreplicar,lomásexactamenteposible,lascaracterísticasdeloperario

4https://www.boe.es/buscar/act.php?id=BOE-A-1995-24292

5http://www.3ds.com/products-services/delmia/capabilities/ergonomics/work-safety-engineer-1/


quevaallevaracaboelproceso.Medianteestacaracterizacióndelmaniquísepuedesimulardeunamaneraprecisaaungrannúmerodepersonascondistintascaracterísticas.Además,esposible configurar losmovimientos de las articulaciones e indicar los límites en los giros derotaciónapartirdeloscualeselmúsculoseveexcesivamenteactivadooposturasenlasquemássufrenlasarticulaciones.

Figura4.DiseñodeloslímitesdeelevacióndelbrazodeunmaniquíenDELMIA

Una vez diseñado elmaniquí, que se utilizará posteriormente en la simulación, estaherramienta nos permite diseñar diversos procesos, entornos de trabajo, obstáculos, etc.Mediante el usodeunprogramadeDiseñoAsistidoporOrdenador (CAD), estosprogramaspermitereproducirelentornodetrabajoasícomolasactividadesquesedebenrealizar.

Trasdiseñartanto losmaniquíesque intervendránenelprocesocomoelentornodetrabajo y las actividades a realizar, se procede a llevar a cabo la simulación.DELMIA lleva acabouna simulación guiando a losmaniquíes en las operaciones quedeben realizar de unaforma muy visual. Mediante esta técnica es fácil comprobar posibles deficiencias en elproceso,tantooperacionesirrealizablesporcuestionesdelogísticaoimposibilidadestécnicascomoposiblespeligrospotencialesrelacionadoscontemasergonómicos.


Figura5.SimulaciónenDELMIAdeunaoperacióndetaladradosobreuntecho.

DELMIAesunsimuladormuypotente,ademásdeofrecerunainterfazmuyilustrativa.Suprincipalventajafrenteaotrosprogramasdesimulaciónesquetodalasimulaciónsepuedehacer en la fase de diseño, no necesitando ningún tipo de infraestructura ya construida nipersonasfísicas.Estolohaceespecialmenteútil,yaquepermiteevitarproblemasrelacionadosconposturasomovimientosdeltrabajadorquepuedenconduciraunalesión,inclusoantesdequeempiecenaproducirse.Paraesto,DELMIAresaltaenrojolazonadelmaniquíqueestaenunaposturanoergonómica,haciendomuyvisualparaelencargadodelanálisisqueprocesosdebemejorar.Estosmotivosexplicansugranutilidadendistintasempresas,alnorequerirdeunagranespecialistaenergonomíaobiomecánicaparaabordarestostemas

Comocontrapartidaaestasventajasanteriormentemencionadas,estaherramientasequeda en un análisis superficial. No pudiendo evaluar con la misma la activación de losmúsculosylafuerzaquerealizanlosmismosnilatrayectoriaexactadelmovimiento.Portantointroduce una gran limitación en el estudio, por lo que si se quiere realizar un estudio enprofundidad de la potencia de los músculos, activación de los mismos, coordenadas delmovimientoolongituddelosmúsculosestanoseráunaherramientaválida.Aunquepuedeservir para una primera aproximación, determinando que operaciones requieren un análisismásprofundoycualesno.


3.2.2. AnyBodyModellingSystem

AnyBodyModelling System6es el lídermundial en análisismúsculo-esquelético. Estesoftware es utilizado para simular la mecánica del cuerpo humano interaccionando con elentorno.

AnyBody Modelling System es ampliamente utilizado por la comunidad deinvestigadoresenbiomecánica,contandoconmilesdeusuariosentodoelmundo.Permitelautilizacióndemásde1000elementosmuscularesconaltodetalle.Permitiendoobtenerunagrancantidaddeinformaciónatravésdelacinemáticaydinámicainversa.

Figura6.EstudiodeciclismorealizadoconAnyBodyModellingSystem

Otradelascaracterísticasqueofreceesteprogramaeslapersonalizacióndemodelosmúsculo-esqueléticos mediante el uso del lenguaje libre de programación AnyScriptTM,permitiendo no solo el modelado de cualquier articulación o extremidad de un cuerpohumano, sino que también hace posible el modelado de cualquier animal vertebrado. Estepotente softwaredisponedemecanismospara solucionarproblemasdediseñomedianteelescaladoylaoptimizaciónparamétricadelosmodelos,consiguiendounamayorprecisiónenlosresultados.

Contienefuncionesavanzadasdemodeladocomolaenvolturamuscularconmúltiplessuperficiesdeintersección,lasrelacionesnolinealesentregradosdelibertadolamorfologíade los huesos. También incluye interfaces con software de Análisis de Elementos Finitos,modelosdeCADbasadosenimágenes,sistemasdecapturademovimientoybasesdedatosantropométricos.

El entorno del sujeto se define en términos de fuerzas externas, interaccionesgeométricaseinclusoelementomecánicosdemaquinariaoproductosconlosqueinteractúe.

6http://www.anybodytech.com/index.php?id=26


Ademássepuedeimponercualquierposiciónomovimientotantoparaelsujetocomoparaelentorno,bienseadiseñándolaointroduciéndoladesdedatosexperimentales.AnyBodyllevaacabouna simulacióny calculapropiedades tantomecánicas comodinámicasparael sistemasujeto-entorno.

Desde AnyBody se pueden obtener resultados de fuerza en músculos individuales,fuerzas y momentos en las articulaciones, metabolismo, fuerza elástica en tendones,reaccionesdemúsculosantagonistasymuchomás.

3.2.3. SIMM

SIMM 7 (Software for Interactive Musculoskeletal Modeling) fue desarrollado aprincipiosdelosaños90porMusculographicsInc.Esunapotenteherramientainformática,lacual facilita elmodelado, animación y análisis de sistemasmúsculo-esqueléticos en 3D. Losmodelos músculo-esqueléticos que introduce este software están compuestos por huesos,músculos,ligamentosyotrasestructuras.

Este software permite el análisis biomecánico a través del cálculo de losmomentosqueseproducenencadaarticulacióngeneradosporlosmúsculosencadaposición.Medianteunainterfazdinámica,SIMMpermitecomprobardeformasencillalosefectosquetienesobreel modelo la modificación de parámetros como la geometría del modelo, fuerzas de losmúsculos o momentos de las articulaciones. Por estos motivos esta herramienta esampliamenteutilizadaporungrannúmerodeinvestigadoresparallevaracaboestudiosmuyvariados tales como la simulación y estudio de la marcha, el ciclismo, la carrera, el salto,levantamientodepeso,lanzamientoorecepcióndeunsujeto.

Figura7.AnálisisdelamarchaenSIMM

7http://www.musculographics.com/html/products/SIMM.html


El uso de SIMM ha permitido la creación de modelos tanto de las extremidadessuperiorescomoinferioresparaelestudiodelasconsecuenciasbiomecánicasdecirugíastalescomotransferenciadetendones,osteotomíasytrasplantesdearticulaciones.Algunosdeestosestudioshanservidodegrancontribuciónparaeltratamientodepacientesconlesionesdelamédulaespinalyproblemasanormalesenlaformadecaminardeunsujeto.

Además de haber sido utilizado ampliamente para desarrollar modelos músculo-esqueléticosdelserhumano,SIMMhapermitidoacercarlasimulaciónalosbiólogosquieneshan creado con esta herramienta modelos computacionales de ranas, tiranosaurios,cucarachas,leopardosyotrosmuchosanimales.

Algunas de las características más relevantes que ofrece SIMM se van a exponer acontinuación.

SIMMpermitela importacióndearchivosdecapturadedatos(C3D,TRB,TRC)parasuposterior análisis. También permite la importación de datos en tiempo real y animar así unmodelo3Dalmismotiempoquelosdatosestánsiendoregistrados.

Estaherramientatambiéndisponedeungeneradordeinformes,facilitandoelanálisisdelmovimiento,yaqueelpropioprogramageneraunosextensosinformesincluyendotablasygráficosquepuedenexportarseaExcel.

Otra de las característica de esta herramienta es la posibilidad de llevar a cabosimulacionesdeescalado,cinemática inversa,dinámicadirectaydinámica inversa.Pudiendoobtener,a travésdedichas simulaciones, resultadosdecómooptimizarelmovimientoo losmúsculos.Paramostrarestainformacióndisponedegráficosqueseactualizanamedidaquetranscurrelasimulación,cambiandoelgráficoconcadacambiodelasimulación.

Otra utilidad de esta herramienta, con mayor aplicación en el campo médico es laposibilidad de introducir deformaciones en los huesos para adaptarlos a posibles patologíasdelpaciente.

Lasprincipalesventajasdeestesoftwareesquepermiteunmejorentendimientodelmovimiento a través de la integración de una interfaz intuitiva constituida por cinemática,fuerzasyelectromiografía; incluyeunaseriedeherramientasquepermiten lageneracióndeinformes detallados de manera sencilla así como distintas gráficas que hacen sencillo lacomprensióndelainformación.

Sinembargo,SIMMpresentalimitacionesenelcálculodeexcitacionesmuscularesyelanálisis de simulaciones dinámicas. Para ello se ha compatibilizado esta herramienta conOpenSimqueproporcionaestascapacidadesextra.


3.2.4. OpenSim

OpenSim8esunsoftwaredecódigolibre,quepermitealosusuarioseldesarrollodemodelos de estructuras músculo-esqueléticas y la creación de simulaciones dinámicas delmovimiento. OpenSim ofrece una interfaz para visualizar modelos y analizar simulaciones.Además,alserunsoftwaredecódigolibreproporcionaunaaplicacióndeprogramaciónparaquelosinvestigadorespuedanseguirdesarrollandoyextendiendoelsoftware.

Esta herramienta fue desarrollada por Simbios, un centro NIH de simulación de lasestructuras biológicas de laUniversidadde Stanford. El software subyacente está escrito enANSIC++,ylainterfazgráficaenJava.Laprimeraversióndeestesoftwarefuelanzadael7deAgosto de 2007 y ha crecido de forma exponencial, contando actualmente con una grancomunidad de usuarios que contribuyen al desarrollo de la herramienta compartiendoestudios, consejos, nuevos modelos músculo-esqueléticos y más información, todo ellos seencuentra recogido en la plataforma online SimTK.org. A continuación se van a analizar lasprincipalescaracterísticaqueofreceestesoftware.

OpenSimpermite la creaciónyeditadodemodelosdeungran rangodeestructurasmúsculo-esqueléticas y otros mecanismos. Los modelos incluyen cuerpos rígidos,articulacionessimplesycomplejas,restricciones,músculos,actuadoresyotroscontroladores.La interfaz gráfica (GUI) del programa, sencilla e intuitiva, permite la visualización de losmodelosylamodificacióndesuspropiedades.

OtradelascaracterísticasfundamentalesdeOpenSimeslaposibilidaddellevaracaboanálisis y simulacionesdemodelosymovimientosa travésde la interfazantesmencionada.ParaellosOpenSimposeelassiguientesherramientas:

• Importacióndedatos experimentales:mediante la cual sepuede visualizar datosdeposicionamiento de losmarcadores, la cinemática de las articulaciones y las fuerzasexternas.

• Escaladodelmodelo:estaherramientacreamodelosespecíficosapartirdemodelosgeneralesajustándolosalasmedidasdedatosexperimentales.

• Dinámica inversa, Dinámica directa y optimización estática: OpenSim cuenta conrobustasherramientasparallevaracabolasimulacióntantodirectacomoinversadecinemáticaydinámica.Pudiendodeestaformaobtenerunagraninformaciónacercadelmovimientodesarrolladoasícomodelasexcitacionesdelosmúsculos,lalongituddelasfibrasylafuerzanecesariaparallevaracaboelmovimiento.

• Otra herramienta de gran utilidad que aporta OpenSim, en comparación con otrossoftwaredesimulación,es la introduccióndeunalgoritmodereducciónderesiduosque permite obtener una mayor precisión en el modelo y por tanto una mayorconsistenciadelosdatosobtenidostraslasimulacióndeladinámicainversa.

8http://opensim.stanford.edu


Figura8.AnálisismedianteOpenSimdelamusculaturadelcuelloenunameléderugby

UnadelasgrandesventajasquepresentaOpenSimcomoelementodistintivoes,comosehamencionadoanteriormente,delgranrespaldodelquegozaporpartedeunacomunidadmuyactivaquepermiteunaintercambiofluidodeconocimientos.EstopermitequeOpenSimdispongadeunaamplialibreríademodelosmúsculo-esqueléticosasícomounagranvariedadderecursoscomotutorialesoforos9.

Ademásdeestos3softwareespecíficosdeanálisismúsculo-esqueléticos,existenotrossoftware de Simulación Multicuerpo (MBS) que posibilitan este análisis, aunque susaplicacionesprincipalessonotras.EntreestosotrossoftwarecabedestacarMSCAdams10cuyaaplicaciónprincipaleseldiseñoypruebadeprototiposmecánicos,SIMPACK11diseñadoparamanejarmodelosnolinealescomplejosconcuerposflexiblesycontactosbruscos,MADYMO12dedicadoal análisis yoptimizacióndediseñosde seguridadde losocupantesdevehículosoPOLYGON13queessoftwaredeVICONparaanálisisbiomecánico.

9https://simtk.org/plugins/phpBB/indexPhpbb.php?f=91

10http://www.mscsoftware.com/product/adams

11http://www.simpack.com/

12https://www.tassinternational.com/madymo

13http://www.vicon.com/products/software/polygon


3.2.5. EMGworks

EMGworks 14 es un software de análisis desarrollado por Delsys. Este softwareencuentra su principal aplicación en el análisis de señales de electromiografía obtenidas atravésdesensoresinalámbricos.

Este software permite el análisis biomecánico a través de dos tipos de informaciónobtenidaatravésdedistintossensores.

Porunaparte,permitelarepresentacióndelmovimientoentiemporeal,importandolosdatosprovenientesde sensores inerciales.Medianteestautilidadpodemos llevara caboun análisis del movimiento, obteniendo información de las coordenadas de distintasarticulaciones y huesos en cada instante del movimiento. El software requiere de pocossensoresparapoderreproducirelesqueletohumanoyguiarloatravésdetodoelmovimiento.Sin embargo, esta utilidad del software presenta grandes limitaciones y elmovimiento quereproducetieneunaprecisiónmuybaja,porloquenoserádeutilidadcuandosequierahacerunestudioenprofundidaddelmovimiento,enloqueacoordenadasserefiere.Aunquesiqueservirácomoprimeraaproximaciónaunmovimiento,yaqueofrecelagranventajadepoderllevaracabolasimulaciónentiemporeal.

Lagranutilidaddeestesoftwareapareceenelanálisisdelasexcitacionesmusculares.Atravésdeuna interfazsencillaestesoftware incorporanumerosasherramientasdecálculopredefinidasquepermitenllevaracabounextensoanálisisdelosesfuerzosmuscularesparadetectarposibleslesiones,potenciadelosmúsculos,fatigayotrosaspectos.Ademásdeestasherramientas predefinidas, EMGworks permite la creación de soluciones personalizadas y eleditado de rutinas existentes para desarrollar algoritmos específicos en función del estudioqueserequiera.

Mediante las diversas herramientas que presenta, este software posibilita distintostiposdeanálisis.Empleacálculosdevaloresumbralesparadeterminarlosciclosdeactivaciónmuscular y detección de eventos. También permite investigar con detalle la fuerza deactivacióndelosmúsculosynormalizarestosdatosparaasípoderloscompararconlosdeotrosujeto o con datos estándar. Esto permite detectar posibles lesiones o deficiencias en lamusculaturaasícomorealizarunseguimientodetalladodelarecuperacióndeunpacienteconunalesión.

Otra de las utilidades de gran interés que presenta este software es el análisis defatiga.EMGworksllevaacabounanálisisdelafrecuenciadelcontenidodelaseñalEMGparamonitorizar el desarrollo de la fatiga muscular durante el ejercicio, teniendo esto granaplicaciónenergonomíayaquepodemosdetectardeformasencillalaexistenciadefatiga,yportantoriesgodelesión,enuntrabajador.

14http://www.delsys.com/products/software/emgworks/analysis/


Figura9.AnálisisdefatigamedianteelsoftwareEMGworks

Ademásdetodasestasutilidades,EMGworksproporcionaunosmecanismossencillospara obtener informes de los resultados, así como una gran cantidad de gráficas detalladassobrelosdistintosanálisisllevadosacabo.

Este software es muy útil de cara a llevar a cabo un análisis muscular a todos losniveles,yaqueproporcionaunagrancantidaddeinformaciónatravésdeunainterfazsencillay gran cantidad de operaciones predeterminadas. Sin embargo, introduce enormeslimitacionesenelanálisisdelmovimiento,alanalizarelposicionamientodelasarticulaciones,coordenadasdelmovimientoyposicionamientodeloshuesos.

3.3. Modelosmúsculo-esqueléticos

Actualmente existe una enorme variedad de modelos músculo-esqueléticos, queabarcan todas las partes del cuerpo desde tren inferior, extremidades superiores, médulaespinalhastaelcuello.Lasprincipalesdiferenciasentreellossonlasaplicacionesparalasquehansidodesarrollados.

Por tanto, laeleccióndelmodeloautilizardependeráde lapartedel cuerpoque sequieraanalizarconmayordetalleydelsoftwaredeanálisisbiomecánicoqueseutilice.Yaque,normalmente,cadasoftwareescompatibleúnicamenteconunosmodelosespecíficos,aunquealgunos software como OpenSim son compatibles con modelos provenientes de otrossoftwarecomoSIMM.


3.4. Sistemasdecapturadedatos

3.4.1. Capturademovimientomediantesistemasinerciales

Lossistemasinercialessebasanenlautilizacióndesensores,habitualmenteformadosporacelerómetros y giróscopos. Estos sensores recogen la información correspondientea laaceleración y velocidades angular del sensor. Primero se requiere de una calibración inicial,paradeterminar laposición inicial,unavez conocida laposiciónyvelocidadangular inicialeintegrando las informacionesquerecogen lossensores,sepuededeterminar laposición,ejedegiroyvelocidadangulardecualquieradelossensores.

Losdatosrecogidosporlossensoressontransmitidosaunordenador,dondesepuedeobservar mediante una figura animada el movimiento completo que se ha registrado. Unaventaja que presenta este sistema, es que habitualmente la recepción de datos en elordenador se puede realizar en tiempo real, pudiendo observar en el ordenador la figuraanimadarealizandoelmovimientoalmismotiempoquesemuevenlossensoresinerciales.

Sinembargo,lossistemasinercialespuedenconduciraunproblemaconocidocomoladeriva de la integración. Este problema se produce debido a la acumulación de erroresnuméricos sobre la velocidaduorientacióndel sensor,parapaliarestadeficiencia se suelenutilizarotrastécnicascomplementariasyasíasegurarunamayorprecisiónenlosresultados.

Este sistema se utiliza principalmente en la industria del videojuego, siendo muyconocidosuusoenmandosinalámbricoscomolosdelaWiideNintendo.

Figura10.Sensorinercial


3.4.2. Capturademovimientomediantesistemaselectromecánicos

Estossistemassonaquellosenlosquelacapturademovimientoserealizautilizandosensoresmecánicos.

En este tipo de captura del movimiento se utilizan trajes especiales adaptables alcuerpo humano. Los trajes son generalmente estructuras rígidas compuestas de barrasmetálicas o plásticas unidas mediante potenciómetros colocados en las principalesarticulaciones. El sujeto coloca la estructura en su cuerpo y mientras se mueve el traje seadaptaasusmovimientos,ylospotenciómetrosrecogendatossobreelgradodeaperturadelasarticulaciones.

Los potenciómetros constan de un elemento deslizante acoplado a una resistencia,queproduceunavariacióndetensiónquepuedemedirseparaconocerelgradodeaperturadelaarticulaciónalaqueestáacoplado.

Figura11.Trajeelectromecánicoparalacapturadelmovimiento

Un sistema electromecánico completo tiene un precio comprendido entre 25.000 y75.000$.

3.4.3. Capturademovimientomediantesistemaselectromagnéticos

En los sistemas de captura de movimiento electromagnéticos se dispone de unacolección de sensores electromagnéticos que miden la relación espacial con un transmisorcercano.Lossensoressecolocanenelcuerpoyseconectanaunaunidadelectrónicacentral,casi siempremediante cables. Están constituidos por tres espiras ortogonales quemiden elflujomagnético,determinandotantolaposicióncomolaorientacióndelsensor.


Un transmisor genera un campo electromagnético de baja frecuencia que losreceptoresdetectanytransmitenalaunidadelectrónicadecontrol,dondesefiltrayamplifica.Despuésseenvíaaunordenadorcentral,dondeseinfierelaposicióndetodoslossensoresenelespacioasícomosuorientación.

Existendostiposderastreadoreselectromagnéticos: losqueusanpulsosmagnéticoscuadrados (como Flock of Birds de Ascension Technology Corporation15) y los usan camposmagnéticossinusoidales(comoelPatriotdePolhemus16).

Lacapturademovimientomagnéticaesdifícilde transportaradiferentesescenariosdebidoalosproblemasdeinterferenciaquesurgenconelcampomagnéticodeltransmisor.

Figura12.SensorelectromagnéticodeAscensionTechnologyCorporation

3.4.4. Capturademovimientomediantesistemasdefibraóptica

Se trata de prendas adaptables al cuerpo humano constituidas por un conjunto defibrasópticasque,aldoblarse,atenúanlaluztransmitida,permitiendocalcularlaposicióndelapartedelcuerpoenqueseencuentrelaprenda.

Para capturar el movimiento del cuerpo, se fijan sobre distintas partes del cuerposensores flexiblesde fibraópticaquemiden las rotacionesde lasarticulaciones.Al igualquelossistemaselectromecánicos,nosemidelaposicióndelsujetoenelescenario.Elsistemasepuede completar con sistemas electromagnéticos para medir la posición de la cabeza y eltorso.

15http://www.ascension-tech.com/products/

16http://polhemus.com/motion-tracking/all-trackers/patriot/


Figura13.GuantedefibraópticaCyberGlove17

3.4.5. Capturademovimientomediantesistemasdeultrasonidos

Generalmente en este tipo de sistemas se utilizan emisores que generan pulsosultrasónicos, imperceptibles por los seres humanos, que son capturados por uno o variosreceptoressituadosenposicionesconocidas,permitiendoaveriguarlaposicióndelemisorenelespacio,einclusosuorientaciónenciertoscasos.

Losemisoresutilizadossontodavíademasiadovoluminososylossistemasactualesnoson capaces de trabajar con movimientos bruscos. Estos sistemas se suelen combinar consistemas inerciales. Sin embargo, el uso de sistemas ultrasónicos permite obtener unimportante ahorro con respecto a otros sistemas de captura de movimientos, ya que enalgunosprototipos,elprecioactualesinferiora3.000$,ysepiensaquealproducirloenmasasupreciopodríareducirseaúnmás.

3.4.6. Capturademovimientomediantesistemasópticos

Lossistemasópticosutilizanlosdatosrecogidosporsensoresdeimagenparainferirlaposición de un elemento en el espacio, utilizando una o más cámaras sincronizadas paraproporcionar proyecciones simultáneas. Lo habitual es que los datos se recojan utilizandoindicadores o marcadores (markers) pegados al sujeto, pero los sistemas más recientespermitenrecogerdatosfiablesrastreandosuperficiesdelsujetoidentificadasdinámicamente.Estos sistemas producen datos con hasta 3 grados de libertad para cada indicador; laorientación de una superficie se infiere utilizando la posición relativa de al menos 3indicadores.

17http://www.bienetec.es/producto/cyberglove-systems-cyberglove-ii


Este sistema proporciona métodos muy fiables para capturar determinadosmovimientoscuandoseutilizansistemasdeúltimageneración.Además,permitenlagrabaciónentiemporealaunqueconciertaslimitaciones.

Los sistemas ópticosmás habituales se basan en un único ordenador que recibe laentrada de varias cámaras digitales CCD (charge-coupled-device). Las CCD crean unarepresentacióndigital de la imagen conuna resolucióndehasta4096x4096. Sin embargo, amayorresolucióndelaimagenmenoreselnúmerodefotogramasporsegundoquelacámaraes capaz de captar. Normalmente el número de cámaras se comprende entre 4 y 32. Lascámarastienenunavelocidaddecapturadeentre30y1000fotogramasporsegundo,conlocualpermitenrodarobjetosavelocidadmásaltasqueotrossistemasdecaptura.

Enlossistemasópticos,sedebecalibrarlascámarasmedianteelrastreodeunobjetoconocidoqueelsoftwarereconozca,deformaquesecalculelaposicióndecadacámaraconrespectoaunpuntoconocido.

Existen distintos métodos de captura de movimiento mediante cámaras ópticas, acontinuaciónseexponenlosmásdestacados.

Mediante indicadores pasivos: Estos indicadores están recubiertos de un materialreflectanteysepeganalsujetoenpuntosestratégicos.Laluzquereflejanseoriginacercadelascámaras,yesrecogidaporéstas.Lascámaraspuedenconfigurarseconunumbraldeluz,de tal forma que sólo recojan la luz reflejada por los indicadores, no la luz reflejada por lasuperficie del sujeto. Un problema que se genera con estosmarcadores es el denominadointercambio de indicadores (marker swap) que consiste en que el sistema puede confundirunosindicadoresconotros.

Medianteindicadoresactivos:Losindicadoresactivosemitensupropialuz(LEDs),conlocualseconsigueaumentarladistanciaalaquesepuededesplazarelsujeto.Laposicióndelos indicadores se determina iluminando un indicador en cada instante de tiempo a unafrecuenciamuyalta,obienvariosindicadoresdecadavez,conprocesamientoadicionalparacalcularlaidentidaddecadaindicadorapartirdesupociónrelativa.

Mediante indicadores activosmodulados en el tiempo: Se tratadeunamejoraconrespectoalosindicadoresactivos,enlacuallosmarcadoresnoseiluminanunodecadavez,sino que se iluminan muchos a la vez mediante luz estroboscópica, determinándose laidentidadde cada indicadormediante la frecuenciadedestello.Deesta forma se consiguenfrecuenciasdecapturamayoresqueconlossistemasactivosestándar,conelinconvenientedeaumentarlacargacomputacional,sibienestoenlaactualidadnosuponeunproblema.

Mediante indicadores semi-pasivos imperceptibles: En este caso son los propiosindicadoreslosquedetectansupropiaposiciónyorientación.Estossistemasutilizancañonesemisores de múltiples LEDs para codificar el espacio mediante la emisión de luz. Losindicadores son etiquetas fotosensibles que determinan no solo su posición, si también suorientacióneincidenciadelailuminación,ysepuedencolocardisimuladamenteenlaropaoenotroobjetos.


Sin marcadores: Son sistemas en los que el seguimiento de los movimiento de lossujetosnorequierequeéstosvistanequiposespeciales,sibienenalgunossistemasseutilizantrajesespecialesquefacilitanlaidentificacióndesuperficies.Utilizanalgoritmosqueanalizandistintasfuentesdeentradadeimágenesidentificandoformashumanasydescomponiéndolasen trozospara realizarel seguimientodesusmovimientos.Estos sistemas trabajanbienconmovimientosgeneralesperosuelentenerdificultadesconmovimientosutiles.

Entre lossistemasdecapturademovimientomedianteóptica,destacaelsistemadecámarasVICON18lanzadoalmercadoporprimeravezaprincipiosde1980ydesarrollandoen2015laplataformadecámarasmásinteligentesdelmundo.Viconcuentaconungrannúmerode cámaras inteligentes para la captura delmovimiento además de distintos software paracadaunadeellas.

Figura14.CámaraVANTAGEdecapturademovimientodesarrolladaporVICON

Existen actualmente tres tipos de cámaras VICON: Vantage, Bonita y Cara. Estascámarastienenunaresolucióndeentre5y16megapíxelesyunavelocidaddegrabacióndehasta 420 fps ( fotogramas por segundo). Cara es una cámara inteligente especial para lacapturademovimientosfacialesdealtaprecisión.

18http://www.vicon.com/vicon/about


Figura15.CámaraCARAdeVICONparacapturademovimientosfaciales

3.4.7. Capturadeelectromiografía

Este sistema consiste en la captación de las señales eléctricas producidas por losmúsculosdurantelacontracciónmuscular.Dichasseñalessongeneradasporelintercambiodeionesatravésdelasmembranasdelasfibrasmuscularesdebidoalacontracciónmuscular.

Estas señales son captadas mediante la utilización de electrodos (superficiales, deagujaoimplantados).LasmedicionesextraídasdeEMGproporcionanunainformaciónvaliosaacercadelafisiologíaylospatronesdeactivaciónmuscular.

Dicha información refleja las fuerzas que son generadas por los músculos y latemporización de los comandos motores. Además, puede usarse en el diagnóstico depatologíasqueafectanalSistemaNerviosoPeriférico,lasalteracionesfuncionalesdelasraícesnerviosas,delosplexosylostroncosnerviososperiféricos,asícomodepatologíasdelmúsculoydelauniónneuromuscular.LaamplituddelasseñalesEMGvaríadesdelosμVhastaunbajorangodelosmV.

AcontinuaciónseprocederáaexponerelprocesodecapturadeunaseñalEMG.

Figura16.ProcesodecapturadeunaseñalEMG

Electrodos: Los electrodos están compuestos por un electromiógrafo encargado dedetectar ladiferenciadepotencialeléctricoqueactiva lascélulasmusculares. Laamplitudy


anchuradebandadelaseñalEMGdependedelostiposytamañosdeloselectrodosutilizadosy del espaciamiento entre los mismos. El espaciamiento entre electrodos determina elvolumende registro o recepciónde tejido, resultando los espaciamientosmáspequeños enregistros más selectivos. Normalmente se utilizan electrodos con un diámetro de la parteactiva de entre 2 y 10mm. Los electrodos de cloruro de plata-plata (Ag-Ag Cl) con pasta decloruro se utilizan invariablemente debido a sus propiedades de estabilidad y reducción delruido.

Preamplificación:Laseñalgeneradaporunagranunidadmotoratieneunaamplitudde0voltiosenreposoy250μVdurantelacontracción.Debidoaquelasseñalesmioeléctricassondebajovalor,ruidosoartefactoscomoelruidoambienteoenmayormedidaelruidodelíneapuedenprovocarunafalsainterpretacióndelosresultados.

El preamplificador de la unidad de procesamiento necesita ser lo suficientementesensible como para detectar y amplificar pequeñas señales y también debe discriminar losruidos.Paraellosesuelenutilizaramplificadoresdiferenciales.

Filtrado:Paraeldiseñode los filtrosquepermitenobteneruna señal limpiapara surespectivo análisis, es conveniente utilizar una herramienta de diseño de filtros activos quepermitansimularelcomportamientodelfiltrorequerido,simplificandoeltrabajodediseño.

Se suelen implementar dos tipos diferentes de filtros con el objetivo de eliminar elruidodelíneaydelimitarenbandalaseñaldeentrada.Unfiltropasabajos,debandaplana(Butterworth de segundo orden) que tiene como función limitar las señales de entrada defrecuenciamayor a 1,3KHz. Y un filtro pasa altos, de banda plana (Butterworth de segundoorden)quetienecomofunciónlimitarlasseñalesdeentradaconvaloresdecontinua.

Amplificación:Enéstaetapaserealizaunanuevaamplificación,peroenestecasoesde la señal ya filtrada. La configuración más popular y útil es la implementada con tresamplificadoresoperacionales.

Filtradorechazabanda:Elcircuitoseveexpuestoaruidoambientalqueprovienedelaslámparasfluorescentesyotrosdispositivosqueemitenruidoatravésdeondasde60Hz.Elfiltronotchseencargaderechazarexclusivamenteelruidodedichafrecuenciaparaentregaralasalidaunaseñalcompletamentepuradedistorsiones.

Conversor Analógico-Digital: Se utiliza un microcontrolador para llevar a cabo unaconversión de los datos a formato digital para ser procesados por el ordenadorposteriormente.

Existen,actualmente,unaampliagamadesistemasparaobtenerseñalesEMG,enestedocumentonoscentraremosenlosTrignoStandardSensordesarrolladoporDELSYS19.Delsysesunacompañíadedicadaalainnovaciónenelcampodelaelectromiografía.Estossensores

19http://www.delsys.com/products/emg-auxiliary-sensors/std-sensor/


decarácterinalámbricotienenunrangodeactuaciónde40m,conunasmedidasde37mmx26mmx15mmyunpesode14g,ademáscuentanconunaautonomíade8horas.

Figura17.Basefija,TrignoStandardSensorybaseportátildesarrolladosporDELSYS

Son sensores superficiales que cuentan con dos entradas de EMG con referenciasestabilizadoras, que les permiten reaccionar de forma instantánea ante alteracionesdetectadasenlasuperficiedelapiel,reduciendodeformadramáticaelimpactodelruidoyenconsecuenciaaumentandolacalidaddelaseñalobtenida.

Una característica importante que incorporan estos sensores respecto a otros delmercadoeslaintroduccióndeacelerómetrosencadaunodelossensores,deestamaneranosoloseobtieneinformacióndelaseñalEMG,sinoquetambiénesposibleladeterminacióndevelocidades.

Una vez obtenida la señal en los sensores, estos la transmiten de forma totalmenteinalámbrica a labase,quepuede ser fijaoportátil, donde se guarda la informaciónpara suposterior transferencia a un ordenador donde será procesada. La transmisión de lainformaciónrecogidadirectamenteenlabase,introduceunaventajanotoriayaquepermitelamedición in-situ en cualquier lugar y situación, eliminando la limitación de tener que hacermedidasenellaboratorio.

3.4.8. Plataformasdinamométricas

Las plataformas dinamométricas o plataformas de fuerza son sistemas de análisiscinéticodelmovimientoquepermitenmedir las fuerzasqueel pie ejerce sobreel planodeapoyodurantelamarcha,lacarreraoelsalto.

Las fuerzasejercidassemidena travésde losdesplazamientos (mínimos)quedichasfuerzasproducensobrelasplataformas.Paralamedicióndeestosdesplazamientosestashande estar equipadas con sensores conectados a un sistema electrónico de amplificación yregistro. Estos sensores pueden ser de diversos tipos, bien cristales piezoeléctricos comogalgasextensiométricasocapacitivas.


Figura18.PlataformadinamométricaKistler20

3.5. Elecciónde losprogramasysistemasdecapturadedatos

Después de analizar las distintas alternativas presentadas con anterioridad y suscaracterísticas, se ha decido utilizar dos software: EMGworks y OpenSim. OpenSim se haescogidoporlassiguientesrazones:

1. Setratadeunsoftwareenaugeconungranrespaldoporpartedeexpertosydelacomunidadcientífica.

2. Ofrecegranvariedadderecursosyposibilidades.3. Elrespaldodeunagrancomunidaddeinvestigadores,quepermitelaconsulta

de dudas, el acceso a otros estudios, la rápida actualización y aparición denuevosrecursos.

4. Se trata de un software de código libre, y por lo tanto libre de limitaciones.Esto permite la interacción con otros programas o paquetes, la creación defuncionesyaplicacionespropias,ylarealizacióndemodificacionesquetienencomoconsecuenciaungradodepersonalizaciónextremo.

TrasanalizarlosdistintosmodelosdelosquedisponeOpenSim,sehadecidoutilizarelmodeloUpperExtremityModel,quesecentraenlaextremidadderechadelbrazosuperior,elbrazoderecho.Dichomodelo incluye15gradosde libertad representandoelhombro, codo,antebrazo, muñeca, pulgar, dedo índice y 50 músculos que cruzan las articulacionesmencionadas.Estemodelopermiteobtenerunaprecisiónmásquesuficienteparaelanálisisdelmovimientorequeridoparaesteestudio,sinelevardemasiadolostiemposdesimulación.Sin embargo introduce una limitación, ya que el modelo se centra únicamente en el brazoderecho,porloquenonosseráposibleestudiarlaposicióndelbrazoizquierdo.Estosedebeaquelainmensamayoríadelosmodelosdesimulaciónmulticuerposecentranenelestudiodeltreninferior,existiendoactualmenteunnúmeromuyreducidodemodelosdeltrensuperior.

20http://www.kistler.com/ee/es/aplicaciones/sensorDtechnology/biomechanics/kinesiologyD

ergonomics/products/#plataformaDdeDfuerzaDestDndarDparaDinvestigaciDnDyDdeportesD9281_e


Por otro lado, a continuación se expondrán las razones por las que se ha elegido elprogramaEMGworks.

1. Esunprogramaespecializadoenanálisisdeelectromiografía comoelquesepretenderealizar.

2. Este programa es un software desarrollado específicamente para tratar losdatosobtenidosconelsistemadecapturadedatosquesevaautilizar.

3. Cuenta conuna interfaz sencilla e intuitiva ypermiteunelevadonúmerodeoperacionesyposibilidades.

4. Cuenta conuna facetaprogramableparaprocesos repetitivos,de formaquese puede desarrollar un código de programación para procesar los datos deforma automática de forma que nos ahorre mucho tiempo en la etapa deprocesado.

Para lacapturadedatosseutilizarándossistemasdistintos:elsistemadecámarasymarcadoresVICONyelsistemadesensoresdeelectromiografíadeDELSYS,disponiblesambosenelLaboratoriodeBiomecánicadelaFacultaddeCienciasdelaActividadFísicayelDeporte(INEF)delaUPM.


Electromiografía4.

4.1. EMG.Fundamentosyaplicaciones

Elregistrodeelectromiografía(EMG)fuedescubiertoporDuBoisReymonden1849,fue el primero en demostrar la existencia de actividad eléctrica en los músculos humanosduranteunacontracciónvoluntaria.Elexperimentoquelesirvióparademostrarloconsistióenconectar la mano de un sujeto a las agujas de un galvanómetro, durante el experimentoobservó que las agujas se deflectaban con la flexión del brazo y que el grado de deflexiónaumentaba cuanto mayor era la fuerza de contracción. Otros de los pioneros en laelectromiografía fueron Adrian y Bronk, quiénes en 1929 utilizaron la EMG para estudiar laorganización funcional de los movimientos, en el diagnóstico diferencial de las atrofiasneurógenasymiógenas,proporcionandolaprimeraevidenciadelasposibilidadesdiagnósticasdelaEMG.

La electromiografía es una técnica que posibilita lamedición de la respuesta de losmúsculos a los estímulos nerviosos. Las fibras musculares, al contraerse, producen unpotencialdeacción,unaseñaleléctrica.Lasdistintascaracterísticasdelaondadelpotencialdeaccióncomopresencia,tamañooformasonrecogidasporunosciloscopio,locualproporcionainformaciónrelativaalacapacidaddelmúsculopararesponderalaestimulaciónnerviosa.LaamplituddelasseñalesEMGvaríandesdelosμVhastaunbajorangodelosmV.

Estatécnicapartedelabasedequelaactivaciónmuscularimplicalaexistenciadeunadifusióniónicaenelinteriordelmúsculo,lacualgenerauncampoeléctricoproporcionalalaconcentracióniónica.DichocampoeléctricoeseldetectadoporloselectrodosdeEMG.

Laelectromiografíasepuedeclasificarsegúnelprotocolode lapruebaquerealizaelsujetoevaluadodelasiguientemanera:

• EMGde reposo, que representa la actividad eléctrica básica delmúsculo, esdecirlaactividadeléctricaqueproduceelmúsculocuandoseencuentraenunestadode reposo.Enestecaso laactividadmusculardeberíade sernula, yaque no existe contracción alguna, no obstante se puede recoger una ciertaactividadeléctricapropiadelruido.

• EMGvoluntaria,queeslaactividadeléctricamuscularquepresentaunsujetocuandoselesolicitarealizarunadeterminadaacción.Dentrodeestaactividadpodemosdistinguirentrelostiposdecontracciones:lacontracciónsimplequeproduceunúnicopotencialdeacciónysereflejaenunacontracción-relajación(sacudida muscular) y una contracción tetánica que consiste en un tren depotencialesdeacciónprovocadosporunacontracciónmantenida.


• EMG con potenciales evocados, que consiste en la evaluación de unidadmotoramediante laaplicacióndepulsoseléctricosexternosqueestimulan lacontraccióndelmúsculo.

LaseñalEMGseobtienemediantesensoresoelectrodosquesepuedendistinguirendostiposprincipales:

• Electrodosdesuperficie:sonaquellosquesecolocansobre lapiel, fijándolosmediantealgúntipodeadhesivo.Estetipodeelectrodostienecomoventajaquepermiteun registroglobaldelmúsculo,noson invasivosynopresentanlimitaciones en cuanto a la superficie estudiada ni en cuanto al tiempo deregistro. Sin embargo, presentan ciertas limitaciones: solo posibilitan elestudiodelamusculaturasuperficial,precisandeunacorrectapreparacióndelapielyseobtienentrazadosconunespectrodefrecuenciasmásbajo.

• Electrodosintramusculares:estoselectrodosconsistenenuntipodeagujaquese introduce en el interior del músculo. Como ventajas cabe destacar querequierendeunmenorgradodepreparacióndelapiel,permitenunregistromáslocalizadodelmúsculo,posibilitanelestudiodelamusculaturasuperficialy profunda y captan un espectro de frecuencias más alto. Como graninconvenienteesqueesunmétodoinvasivo,elcualpuedeserdoloroso.

Enamboscasosesconvenientecolocarloselectrodosparalelosalasfibrasmuscularesconelobjetivodemaximizarlaactividaddelaseñal.

ParaelcorrectoregistrodelaseñalEMGesnecesariolapresenciadeunamplificador,normalmentediferencial,quepermitatransformarunamínimadiferenciadepotencialenunaseñaleléctricadesuficienteenvergaduraparapoderserregistrada,manteniendounarelaciónlinealconlaseñaloriginal.

Lacuantificacióndelaseñalelectromiográficasepuederealizarmediantedostiposdetécnicas,análisisdeldominiodeltiempoyanálisisdeldominiodelafrecuenciaquesepuedenentendercomográficasVoltajeVSTiempoyPotenciaVSFrecuenciarespectivamente.

• Análisis en el dominio del tiempo: este análisis relaciona el voltaje con lavariable independiente tiempo.Una de las primeras decisiones que hay quetomarcuandoseanalizanestasgráficasesdecidirdondeseinicialaactividad,esto se puede hacer de forma visual omediante algoritmos específicos. Lascaracterísticas más importantes de este tipo de señales son la frecuencia yamplitud.Normalmenteseutilizacomovariablemásimportanteelpromediodelvoltajealolargodelperiododeactividad.

• Análisis en el dominio de la frecuencia: para evaluar los componentes de lafrecuencia se realiza una gráfica de Potencia VS Frecuencia, denominadoanálisis espectral. Los parámetros evaluados normalmente son el pico depotencia, pico de frecuencia y la potencia acumulada. Este análisis esespecialmente útil en el análisis de la fatiga ya que se observa que las


frecuenciasbajasaumentancuandounsujetosesometeexperimentalmenteafatiga.

Las distintas técnicas de EMG han permitido un gran progreso en el estudio de lafisiologíamuscular, sinembargo suusoa lo largodel SigloXXha sido reducidodebidoa losaltoscostesde losequipos, la faltadedivulgación técnicayenciertoscasos la reticenciadealgunos investigadores a abandonar técnicas de observación cualitativas en beneficio detécnicasdeanálisiscuantitativocomolaEMGquepodríaserdeunagranutilidad.

Lasaplicacionesdelaelectromiografíasonnumerosas,suaplicaciónprincipalsecentraenelámbitode lamedicina.Enestecampoencontramosaplicacionesmuydiversas,algunasde ellas se encuentran en la fase de diagnosis de un paciente. Mediante el estudio de lasseñales electromiográficas de los músculos es posible diagnosticar de manera precisa laexistencia de deficiencias musculares o desproporciones entre distintos músculos. En esteámbito,laEMGhaposibilitadoladeteccióndelahiperactividadmuscular,lahipoactividad,losespasmos,losdesbalancesmusculares,laposicióndereposomandibularylaposiciónoclusal,problemasneuromusculares,etc.

OtradelasaplicacionesdelaEMGentérminosdemedicinaseencuentraenlaetapaderehabilitacióndeunpaciente.ElestudiodelaEMGdeunpacientequepadecealgúntipodelesiónopatologíapermiteconocerelestadodelosmúsculosencuantoasucapacidaddecontracciónytambiénpermite lacomparaciónde lacontribucióndedistintosmúsculosaunmovimiento. Esta información permite al médico rehabilitador llevar a cabo un plan derecuperación específico, fortaleciendo los músculos que más lo requieran, consiguiendo deestaformaunarecuperacióndemayorcalidad.

Unadelasaplicacionesmásnovedosasdelaelectromiografíaestarelacionadaconelcampo de la informática y la robótica. Debido a la actividad eléctrica generada por losmúsculosensucontracción,esposibletransmitirestaseñalaundispositivoelectrónicoyasícontrolarlo. Es decir, una persona que sufra una parálisis u otra enfermedad que le impidamoverse,podríacontrolarunasilladeruedasmediantelacontraccióndelosmúsculos.Deestamanera,alcontraerelmúsculodeunadeterminadaformalaseñaleléctricasetransmitiríaalosmandosdecontroldelasillaquecomenzaríaaandaroladetendría.Estoquieredecirqueunpacienteencondicionesdeparálisissolonecesitaríaunmúsculosanoparapodercontrolarla silla.Este fundamentoestásiendoutilizadoendistintosdispositivoscomosonprótesisdemanos,dispositivosquesustituyenelhabladeunapersonagenerandopalabrasysonidos,etc.Sibienelaltocostededichosdispositivosnohanpermitidounaampliacomercializacióndelosmismos.

Una de las aplicacionesmás recientes de la EMG, que está teniendo una evoluciónexponencial en los últimos años, es la aplicación de la electromiografía a la medicinadeportiva.ElestudiodelaEMGseutilizaparamejorarelrendimientodedeportistasdeélite,de forma que se analizan losmúsculos que influyen en el deporte que corresponda, con elobjetivodeconocerlafuerzaypotenciadelosmúsculosdeldeportistapara,posteriormente,potenciar y entrenar aquellos músculos que mayor influencia tengan, de manera que se


mejoreeldesempeñodeldeportista. LaEMGha sidoutilizadaparaelanálisisde lamarcha,evaluacióndelafatiga,valoracióndelrendimiento,etc.Noobstante,enestecamposesuelellevaracabounanálisiscinemáticoademásdelEMGconelobjetivodeobtener informacióncomplementariasobrelaposición,aceleracionesyvelocidades.

Por último, otra aplicación de la electromiografía es la medicina ocupacional, estecampoeselrelacionadoconlaprevenciónderiesgosylesioneslaborales.LasaplicacionesdelaEMGenesteámbitotodavíasonescasasaunqueesuncampoqueestacreciendodebidoalamayor concienciación de la sociedad y los gobiernos con este tema.Mediante la EMGesposibleestudiarelesfuerzodelosmúsculosduranteoperaciones laboralesydeterminarquemúsculos son losmás solicitados, demodo que permite determinar unamejor postura querequiera un menor esfuerzo muscular y aconsejar a los trabajadores sobre ejercicios detonificaciónespecíficosparaprevenirlesiones.Enesteámbitocabedestacarestudioscomoelanálisisde losmúsculos lumbaresparapredecir laapariciónde lesionesde laespaldabajaoanálisisposturalesenellevantamientoobjetospesados.

EnesteestudioseutilizaránelectrodossuperficialesparaelregistrodelaseñalEMG,elanálisis se llevaráa caboeneldominiodel tiempoy laaplicación seráenelámbitode laelectromiografíaocupacional.

4.2. Softwaredeaplicación.EMGworks

A continuación, se procederá a describir la metodología utilizada en el uso delprogramaEMGworks.EsteprogramautilizacomodatosdeentradalasseñalesEMGobtenidasenlacapturadedatosatravésdeunsistemadesensoressuperficiales.

Enlacapturadedatosdeelectromiografíadistinguimosdostiposdecapturas:pruebasde referencia, que son ejercicios tipo, independientes del movimiento posterior que sepretendecapturaryquesirvenpararealizarelanálisisposterior,mediantelacomparacióndelosdatosobtenidosenelmovimientoaanalizarconlosdatosobtenidosenestaspruebasdereferencia;yelmovimientoquesepretendeestudiar.

De estos movimientos obtenemos la activación muscular medida por los sensoresasociadosa cadamúsculo. La informaciónobtenidaes integrada,porel propio softwaredelsistemadecapturadedatos,endistintosarchivosconformato.hpf21.

Lasetapasprincipalesdelametodologíautilizadaenesteprogramason:

• Filtrado• RootMeanSquare• Subset

21http://www.otfe.org/es/developer-files/hpf-file-extension


• Eliminacióndeperiodosdeinactividad

Comohemosdichoantes,sevanaprocesardostiposdearchivosdistintosporloquetendrán procesamientos similares pero no idénticos. Los archivos que contienen lainformaciónde laspruebasdereferenciasoloseránsometidosa lospasosde filtradoy rootmean square, mientras que los archivos que contienen la información del movimiento aanalizarseránsometidosatodaslasetapasanteriormentemencionadas.

4.2.1. Filtrado

ComoconsecuenciadetodoslosposiblesruidosintroducidosenlaseñalEMGdurantesucaptura,esnecesariocomenzarelprocesadodelosdatosaplicandounfiltroalaseñal.Conel objetivo de obtener una señal más “limpia” para conseguir una mayor precisión yconsistenciaenlosresultados.

Este filtro se llevará a cabomediante una de las herramientas que nos proporcionaEMGworks22,FILTERIIR.

FilterIIResunaherramientaquepermitecrearunfiltroyaplicarloalasseriesdedatosqueintroduzcamoscomoentradas.

Figura19.InterfazdelaherramientaFilterIIRdeEMGworks

Comopodemosobservarenlaimagenanterior,laherramientapermitelacreacióndeunfiltroamedida,enfuncióndelasnecesidadesqueserequieranparaobtenerunaseñalbien

22http://www.delsys.com/KnowledgeCenter/NetHelp/


filtrada.Paraellodisponedeunaseriedeparámetrosquedebemosconfigurarparaespecificarlascaracterísticasdelfiltroaaplicar.

El primero de estos parámetros es la clase del filtro, se debe elegir entre 5posibilidades distintas. En el caso de este estudio se ha escogido la clase Butterworth queproporciona respuesta extremadamente planas (con mínimas ondulaciones) en las bandaspasanteyde rechazo,pero tieneuna regiónde transiciónqueesmenos inclinadaque ladeotrosfiltros.

El siguiente parámetro a configurar es el orden de filtrado que se quiere aplicar.Órdenes más altos de filtrado requerirán más tiempo de computación pero generaránrespuestasmáscercanasalaideal.Enelcasodeesteestudiosehaelegidoelordendosyaqueserásuficienteparaobtenerunabuenarespuestasinaumentarexcesivamentelostiemposdecálculo.

Tambiéndebemosespecificarelparámetroderespuesta.Esteparámetroindicaeltipode la respuestaal filtradoquequeremosobtener.Enel casodeesteestudio sehadecididoutilizar Bandpass (banda pasante) que atenúa la frecuencia de los componentes que seencuentrenfueradeunrangoespecíficomarcadopordosfrecuencias.Porloquedeberemosestipular cuales son dichas frecuencias, que vienen medidas en Hercios (Hz), en este casohemos elegido una frecuencia inferior de 20Hz y una frecuencia superior de 300Hz.

Figura20.a)Seriededatossinfiltrarb)Seriededatosfiltrados

Comosalidadelprocesodeestaherramientaobtenemoslaseñalyafiltrada.

4.2.2. RootMeanSquare

El siguiente paso del proceso es llevar a cabo una media cuadrática de la señalobtenida tras la aplicación del filtro anterior. Para llevar a cabo este proceso se utiliza laherramientadeEMGworksllamadaRootMeanSquare.

Estaherramientautilizaunaventanaenmovimientoparacalcularlamediacuadrática,de manera que a cada secuencia de datos le aplica la siguiente ecuación para el cálculomencionado.


(4.1)

Dónde:

• RMS:RootMeanSquare(Mediacuadrática)• S:Longituddelaventana• f(s):Datospertenecientesalaventa

Deacuerdoalaecuaciónanterior,elprocesoconstadetrespasos:

1. Elevaralcuadradotodoslosvaloresdeunamismaventana2. Determinarlamediadelosvaloresresultantes3. Calcularlaraízcuadradadelresultado

Figura21.InterfazdelaherramientaRootMeanSquaredeEMGworks

Nuevamenteesnecesarioespecificar losdistintosparámetrosdeconfiguraciónde laherramienta.

Enestecaso,debemoscomenzarpordefinirelparámetroWindowLength(longituddela ventana) que es la longitud de una única ventana de datos procesados para producir unpuntoenlaseriedesalida.Enelcasodeesteestudiosehautilizadounalongituddeventanade0,05.TambiénennecesarioespecificarelWindowOverlap(Solapamientodeventanas)quees el solapamiento de ventanas contiguas, en este caso se ha utilizado un solapamiento de0,025.Esnecesarioespecificarenqueunidadesintroducimoslosdosdatosanteriores,estoseestipulaatravésdelparámetroWindowUnits,enelcasodeesteestudiolosvaloresestánensegundos.

Por último se marcará la opción de Remove Offset que, antes de calcular el RMS,sustraelamediadelaseñal.


Figura22.a)SeñaldeentradadelRMSb)SeñaldesalidadelRMS

4.2.3. Subset

Enlarealizacióndeunmovimientodeterminado,lapartedelcomienzoydelfinalnosueleserrepresentativadelmovimiento,reflejandounaseriedeanomalías.Por loque,paraobtenerunosdatosfiablesyquerepresentendemaneraprecisaelmovimientoaestudiarseanalizaunaporciónintermediadelosdatos.Estaoperacióndesubset(subconjunto)consisteen quedarse con una porción de la serie completa de los datos. Para ello utilizamos laherramientaSubsetdeEMGworks.

Figura23.InterfazherramientaSubsetdeEMGworks

Esta herramienta permite la creación de una serie de datos nuevos a partir de unaserie de datos existente. El usuario específica el comienzo de la porción y la longitud de lamisma.Laherramientadevuelveestaporción,alamismafrecuenciademuestreoqueladelaserieoriginal.


Figura24.a)SeñaldeentradadelSubsetb)SeñaldesalidadelSubset

4.2.4. Eliminacióndeperiodosdeinactividad

Una vez obtenida la porción de los datos que se va analizar, surge otro problema.Durante elmovimientohayperiodos en los que losmúsculosnoestán realizandoactividad,porloquesiseincluyendichosperiodosenelanálisisconduciráaunosresultadoserróneos.Por lo que se hace necesario eliminar la parte de los datos en los que el músculo esta enreposo. Esto se lleva a cabo para todos los músculos que no se encuentren en posiciónisométrica, ya que los músculos en posición isométrica se encuentran permanentementeactivos.

Para llevar a cabo este proceso, se utilizan dos herramientas que proporcionaEMGwork:

• Threshold (Valor umbral): Esta herramienta determina los intervalos en losque las series de datos no exceden un umbral específico. El resultadoproporcionado es una nueva serie de datos de la misma longitud que laentrada,concerosindicandolosdatosquenohanexcedidoelvalorumbralyunosindicandoaquellosvaloresquesiqueexcedieronelvalorumbral.Porlotanto, basta con indiciar el valor umbral para obtener una serie de datosformadosporunosy cerosen losdatosqueanteriormenteexcedíanonoelvalor umbral respectivamente. Este umbral se determina de forma visual.Observando la gráfica de los datos obtenidos anteriormente se determina apartirdequevalordeactivacióndelmúsculodeterminamosquedejadeestarenreposo,dichovalorseráelvalorumbral.


Figura25.a)SeñaldeentradadelThresholdb)SeñaldesalidadelThreshold

• SimpleMath: Estaherramientapermiteal usuario llevar a cabooperacionesmatemáticas sobre series de datos. La herramienta cuenta con un grannúmerodeoperacionesmatemáticasposibles,enelcasodeesteestudioseráde interés la multiplicación. Mediante esta herramienta será posiblemultiplicar la serie de datos obtenida de la herramienta threshold (formadapor unos y ceros) y la serie de datos original obtenida como resultado delSubset (ambas gráficas de la imagen anterior). Como resultado de dichamultiplicación,seobtendráunaseriededatosformadaporelvalororiginalenaquellospuntosquesuperasenelvalorumbralycerosenlugardelosvaloresquenoexcedíanelvalorumbral.

Figura26.SeñalresultantedelaherramientaSimpleMath

Unavezllevadoacabotodoslospasosmencionados,seobtienelaseriededatosfinalqueprocederáaseranalizadayquearrojará losresultadospertinentes.ParaelloEMGworkspermiteexportarlasseriesdedatosobtenidosaExceldondeseanalizarán.


OpenSim5.

Esteprogramaseutilizaconelobjetivodeobtenerinformaciónprecisadelaposturaen la que se realiza el movimiento estudiado. Por tanto, es útil para la obtención deinformaciónadicionalquepermitecaracterizardeunaformamásnítidalaposicióndelsujetoencada instante.Sinembargo, se tratadeuna informacióndeapoyonosiendoéstael focoprincipal de este estudio. Pudiendo sustituirse este programa por otro que proporcioneinformaciónsimilarcomolossensoresinerciales.

A continuación se va describir la metodología utilizada en el caso del softwareOpenSim.Lametodologíaasociadaaestesoftwareconstadetresbloquesprincipales:

• Tratamientodelosdatos• Escaladodelmodelo• CinemáticaInversaoIK(InverseKinematics)

5.1. Tratamientodedatos

Lacapturadedatosimplicalaobtencióndeunarchivoestático,queseráutilizadoparallevar a cabo el escalado del modelo, y una serie de archivos dinámicos, que contienen lainformacióndelmovimientorealizadoyqueseránutilizadospara llevaracabo lacinemáticainversa.

La captación de los datos se ha llevado a cabomediante un sistema formado por 6cámaras ultrarrápidas VICON y marcadores pasivos. Además se han utilizado una serie desensoresparaobtenerdatoscorrespondientesa laelectromiografíasuperficial,aunqueestosdatos no serán procesados en OpenSim, sino que se utilizarán para su posterior análisismediante EMGworks. También se dispone de dos plataformas dinamométricas de Kistler,aunquelainformaciónproporcionadaporlasmismasnoseráderelevanciaparaesteestudio.


Figura27.Trialestáticoytrialdinámico

Tras la captura de los datos, el propio software de VICON genera los archivoscorrespondientes a las grabaciones estáticas y dinámicas llevadas acabo, estos archivosgenerados tienen un formato tipo .c3d 23 . Estos archivos integran la informacióncorrespondientealaposicióndelosmarcadores,informacióndelaelectromiografíasuperficialylasfuerzasdereaccióndelasplataformasdinamométricas.Elformato.c3deselmáscomúnenestaclasedesistemasdecapturasdedatos.

Tras la generación del archivo .c3d y a través del propioWorkstation de VICON, seprocede ha realizar la reconstrucción del archivo, así como el etiquetado de los datos, quepasaprincipalmentepordarnombrealosmarcadoresutilizados,deformamanual.

5.1.1. Transformacióndelosdatos

Comosehamencionado,traslacapturadedatosseobtienenunaseriedearchivosenformato .c3d,sinembargoOpenSimnopermite la importacióndearchivoseneste formato.OpenSim, permite la importación de archivos en formatos .trc y .mot, por lo que seránecesario extraer la información de los archivos .c3d e introducirla en el archivo .trc, quecontendrá la información de la posición de los marcadores, y en un archivo .mot, quecontendríainformacióndelasfuerzasdereaccióndelasplataformasdinamométricas,encasodesernecesarias.

Ademásla informacióndelarchivo.c3dvienedadarespectoaunsistemadecoordenadasdeterminado,alquesesuelehacerreferenciacomosistemadecoordenadasde

23https://www.c3d.org/


laboratorio. Este es en general un sistema inercial fijo a la Tierra,por lo tanto esnecesariotransformartodoslosdatosdesdeelsistemadecoordenadasdelaboratorioalsistemadecoordenadasdelmodeloutilizadoenOpenSim.

De la misma manera, el sistema de referencia de las plataformas puede serdiferente al de laboratorio y al del modelo, siendo necesarias las respectivastransformacionesalsistemadereferenciadelmodelo.

ParalareduccióndeestabrechaentrelosdatosexperimentalesdeanálisisdemovimientoyOpenSimsehautilizadoMOtoNMS,unacajadeherramientasdeMatlabcapazde leer los datos demovimientoalmacenadosenarchivosC3Dy procesar lastrayectoriasdelosmarcadores,lasfuerzasdereaccióndelsuelo,ylasseñalesdeEMGparaOpenSim.

5.1.2. MOtoNMS

Paraelprocesamientodedatosobtenidosdelsistemadecapturademovimientosydefuerzas para su uso en OpenSim, se utilizará MOtoNMS24(Matlab Motion data elaborationToolbox for NeuroMusculoSkeletal applications), que es una herramienta bastante recientecreada por Alice Mantoan y Monica Reggiani para el post-procesamiento de datos demovimientoparasuusoensoftwareneuromúsculo-esquelético.

El paquete está pensado para facilitar el procesamiento de grandes cantidades dedatos,debidoaquemejora laorganizacióndeestosproporcionandounaestructuraclaradelosdatosdeentradayunageneraciónautomáticadelosdirectoriosdesalida.

Otrade lasventajasque tieneesqueha sidodiseñadopara ser flexibleyaltamenteconfigurable. Permite a los usuarios configurar fácilmente su propio laboratorio y procesarprocedimientos,programas,protocolosymetodologíassintenerquealterarelcódigoMatlab.Esto es posible debido a una separación clara entre el procesamiento de datos y laconfiguracióndelaejecución.

Deestaforma laconfiguraciónsedaatravésde interfacesdeMatlab fácilesdeusarquecreanunaseriedearchivosdeconfiguración.xml ,con losparámetrosrequeridoscomoentradasparalasetapasdeprocesado.

Acontinuación,enlafigura28,semuestraunesquemadelfuncionamientogeneraldeMOtoNMS y posteriormente se procederá a explicar el funcionamiento de las etapasprincipales.

24https://github.com/RehabEngGroup/MOtoNMS


Figura28.EsquemadelfuncionamientogeneraldeMOtoNMS

Comosepuedeobservarenlafiguraanterior,podemosdistinguir4etapasprincipalesenelprograma:

• ElaboracióndelaInterfazdeAdquisición:Enestaetapaseprocederá,atravésdeunainterfazgráfica,alaobtencióndeunarchivoquedescribalasesióndeadquisicióndelosdatosllevadaacaboenellaboratorio,adichoarchivoseledenomina acquisition.xml. Este proceso consiste en una serie de preguntasrelativasalossujetossobrelosquesehantomadoslosdatos,elpersonalquese encargó de la toma de datos, protocolos de marcadores y EMG,características del laboratorio, etc. Para ello es necesario disponer de 3archivos de SetUp en formato .xml, estos archivos tendrán la informaciónrelacionadaconlascaracterísticasdellaboratorio,protocolosdemarcadoresyprotocolosdeEMGrespectivamente.


Figura29.Esquemadelprocesodeelaboracióndelainterfacedeadquisición

• C3DtoMAT: Este proceso tiene como única entrada el archivo .c3d que sequieretransformar.Loquehaceesteprocesoesrecuperartodoslosdatosdelarchivo .c3d y almacenarlos en estructuras de Matlab (archivos .m)organizadas.

• Procesamientodedatos:partiendodelasestructurasdeMatlabgeneradasporC3DtoMATpreviamente,trabajaenlosensayosdinámicosprocesandolastrayectoriasdelosmarcadores,lasfuerzasterrestresdereacción,ylasseñalesdeEMG,generandoarchivosparaOpenSim(.trcy.mot).Requierelacreaciónpreviadeelaboration.xmlmediantelainterfazdeelaboración.Estearchivo.xmlincluyetodoslosparámetrosquedefinenelprocesamientodedatoscomolosidentificadoresdelosensayosaprocesar,lasfrecuenciasdecorteparaelfiltradodelosdiferentesdatosdeentrada,lalistademarcadoresparaescribirenlosarchivos.trc,yelmétododedeteccióndeeventos.

• Elaboraciónestática:procesalosensayosestáticos,calculandoloscentrosde las articulaciones y almacenando las trayectorias de los marcadoresen los correspondientes archivos .trc. Requiere la creación previa destatic.xml,medianteinterfazestática.Estearchivo.xmldefinelosparámetrosnecesariosparalapartedeelaboraciónestática,comoelsetdemarcadoresoloscentrosarticularesacalcular.


Figura30.Diagramadeprocesodelprocesamientodedatos

5.2. Escaladodelmodelo

Un buen escalado del modelo es fundamental para poder obtener unos resultadosprecisosyajustadoscon la realidad.Para llevara caboelprocesodeescaladoseutilizará laherramientadiseñadaparaelloenOpenSim,ScaleTool.

Esta herramienta altera la antropometría del modelo para hacerla coincidir, tantocomo sea posible, con la de un sujeto particular. El escalado se desarrolla típicamentecomparando losdatosexperimentalesde losmarcadores, las trayectoriasde losmarcadorescontenidas en el archivo .trc pudiéndose usar tanto los del archivo dinámico como los delestático, con losmarcadores virtuales situados sobreelmodelo.Además, la herramientadeescalado permite ajustar la localización de los marcadores virtuales del modelo para quepuedancoincidirmejorconlosdelosdatosexperimentales.


Figura31.EsquemageneraldelaherramientadeescaladodeOpenSim

A continuación se explica el contenido de los archivos que aparecen en la imagenanterior.

• Subject01_static.trc: Contiene las trayectorias experimentales de losmarcadorescontenidasenelensayoestático.Elensayoestáticosueleconstardeunospocos segundosdegrabación conel sujetoenunaposiciónestáticaconocida.

• Gait2354_simbody.osim:Modelomúsculo-esqueléticodeOpenSimdelqueseparte, en el caso de este estudio este archivo será el correspondiente almodeloqueseutiliza,UpperExtremityModel.

• Subject01_Setup_Scale.xml: es un archivo de la configuración general de laherramienta, puede ser generado a través de varios métodos como sedescribirámásadelante.

• Subject01_simbody.osim: Modelo músculo-esquelético OpenSim escalado alasdimensionesdelsujeto.

Comosehamencionadoanteriormenteelarchivosubjetc01_Setup_Scale.xml,archivode configuración general de la herramienta, puede ser configurado mediante un editor detextoo,deunamaneramássencillayvisual,mediantelainterfazdelaherramientaScaleToolenOpenSimquesemuestraacontinuación.


Figura32.Configuracióndelescaldo

De esta forma se permite la modificación manual de los “pesos” de los distintosmarcadoresasícomodelosfactoresdeescaladodeestos.Cuantomayorseael“peso”deunmarcadormayorimportancialedarálaherramientaalcorrectoajustedeesemarcadorenconcreto,ymenorserá́elerrordeposicionamiento.

Ademásesposiblelarealizacióndeescaladosautomáticospersonalizadosdelosdistintossegmentos.Estossebasanenlacomparacióndelasdistanciasentredosmarcadoresexperimentalesdefinidosylasdesuscorrespondientesmarcadoresvirtuales(delmodelo).

Al marcar la opción “preview static poses” y ejecutar la herramienta aparecen losmarcadoresvirtuales(enmorado)superpuestosconlosmarcadoresexperimentales(enazul).De esta forma el escalado se convierte en un proceso iterativo manual en el que se iránmodificando los factoresdeescaladoy lospesosde losmarcadores,hastaque lasdistanciasentrelosmarcadoresexperimentalesyvirtualessehaganmínimas.

Figura33.Interfazdeescaladoeinterfazdepesos


5.2.1. Problemática

Al realizar el escalado delmodelo, para el sujeto de estudio, se ha encontrado unaproblemáticaqueseexplicaráacontinuación.

Al utilizar el modelo de la extremidad superior de OpenSim en la operación deescalado,debidounfallodelpropiosoftware,noencuentralosarchivoscorrespondientesalageometría del modelo. Esto conlleva a que el resultado arrojado por la herramienta deescalado sea un modelo en el que no se visualiza el tórax y los huesos que unen lasarticulacionesnocoincidan.

Este problema se ha conseguido solucionar como se explica a continuación. Trasobtener el modelo resultante del escalado, se procede a guardar el mismo dentro de unacarpetaquedebeestarcontenidaeneldirectorio….\OpenSim3.3\modelsqueseencuentraenel directorio de instalación del programa. En lamisma carpeta donde se guarda el modeloescalado es necesario también guardar los archivos correspondientes a la geometría delmodelo.

Una vez guardados los archivos mencionados en la carpeta indicada, se procede acerrar el programa OpenSim, iniciarlo de nuevo y abrir el modelo escalado que hemosguardado.Alabrirlodenuevo,elmodeloaparecede formacorrectahabiendodesaparecidolosproblemasantesmencionados.

Figura34.Modeloescalado

5.3. CinemáticaInversa(IK)

Mediante la cinemática inversa (IK) se calculan para cada instante de tiempo losvalores de las coordenadas que posicionan elmodelo de la forma que permita una ‘mayorcoherencia’entrelosmarcadoresexperimentalesydichosvaloresdelascoordenadas.


Matemáticamenteesta‘mayorcoherencia’seexpresacomounproblemademínimoscuadradosponderado,cuyasoluciónpretendeminimizartantoloserroresdelosmarcadorescomoloserroresdelascoordenadas:

(5.1)

Donde q es el vector de coordenadas generalizadas a resolver, xiexp es la posición

experimentaldelmarcador i,xi(q)eslaposicióndelmarcadorcorrespondienteenelmodelo

(que depende de los valores de las coordenadas), y qjexp es el valor experimental para la

coordenadaj.

La obtención de la cinemática inversa se puede llevar a cabo mediante unaherramientaespecíficadeOpenSimdesarrolladaparaestepropósito,InverseKinematicsTool.Estaherramientaseencargadeposicionarelmodeloenlaposturaquemejorcoincidaconlosdatosexperimentalesdelosmarcadoresylascoordenadasencadainstantedetiempo.

A continuación se muestran y explican los datos de entrada y salida de estaherramienta.

Figura35.Esquemageneraldelprocesodecinemáticainversa

Dónde:

• Subject01_simbody.osim:esunmodelodeOpenSimespecíficodeun sujeto,obtenidomedianteelescaladodeunmodelogenéricoconlaherramientadeescaladodeOpenSimuotrosmedios,acompañadodeunsetdemarcadoresquecontengalosmarcadoresvirtualesajustados.

• Subject01_walk1.trc: trayectorias experimentales de los marcadores de untrialobtenidoporun sistemade capturademovimientoacompañadode losintervalosdetiempocorrespondientes.

• Gait2354_Setup_IK.xml: archivo que contiene la configuración general de laherramienta.

• Subject01_walk1_ik.mot: un archivo de movimiento que contiene lascoordenadas generalizadas de las trayectorias ( ángulos de las articulacionesy/otraslaciones)calculadasporlacinemáticainversa.


Nuevamente, el archivo de configuración general (gait2354_Setup_IK.xml) puede sermodificado,medianteuneditordetextoomediante la interfazdeOpenSim, paraconseguirunosresultadosmásprecisosyajustadosalarealidad.

Figura36.ConfiguracióndelaherramientaInverseKinematics

Figura37.ConfiguracióndelospesosdelaherramientaInverseKinematics


Comosepuedeobservarenlaimagenanterior,sepuedenmodificarmanualmentelospesos de losmarcadores para conseguir que la herramienta los “siga” conmayor precisiónrelativarespectoalresto.

Comosemuestraenlafiguratambiénesposibleintroducirrestriccionesponderadasalosángulosdedeterminadasarticulaciones,loquepuedesermuyútildecaraaconseguirunamejordefinicióndelmovimientodeseado.

Trasejecutarlaherramienta,enlaventanademensajesaparecenloserroresmáximosy losmarcadoresen loscualessehanproducido,paracada instantede tiempo, informaciónmuyorientativaquefacilitaelajustedelos“pesos”y/orestriccionesangulares.

Unavezllevadoacaboesteprocesosepuedevisualizarelmovimientoasociadoalosdatos experimentales, obtenidos en el laboratorio, en la interfaz de OpenSim. Ademásmediante la herramienta Plot se pueden obtener las gráficas que muestran los ángulos oposicióndedistintoselementosdelmodeloalolargodeltiempo.

Figura38.Trialdinámicoycinemáticainversa


Casodeestudio6.

El objetivo principal de este trabajo, como se ha mencionado anteriormente, es elestablecimiento de una metodología para el análisis ergonómico de los trabajadores, concaráctergeneral.Sinembargo,estetrabajotambiéntienecomoobjetivolaaplicacióndedichametodologíaauncasoparticular,parapoderasíverificarsuaplicabilidad.

Elobjetivodeestecasoparticularesanalizarlaactivacióndelosmúsculosparapoderasídeterminar lamejorformade llevaracabounaoperación,entendiendocomotalaquellaoperaciónquerequiereunamenoractivaciónmuscularyportantoqueconduceaunmenorriesgode lesiónparaeltrabajador.Paraelloseestudiaránla influenciasobreelpotencialdeacciónmusculardetresfactores:posición,brazoymovimiento.

Se ha decido aplicar la metodología a un proceso consistente en desenroscar unatuercadeunventiladordemesa.Sehaelegidoestaoperacióndedesmontajedeunatuercayaqueesmuyhabitualtantoenprocesosdeconstrucciónomontajecomoenmantenimientodeequiposademásde la facilidadpara reproducirelmovimientoenel laboratorio.Paraellosehanllevadoacabodistintosexperimentosconsistentesendesmontarlatuercade12formasdistintasparadeterminarposteriormentecualeslamejordeellas.

Paraelanálisisestadísticodelestudiosehallevadoacaboundiseñodeexperimentosconsiderandotresfactores:posición,brazoconelqueserealizalatareaymovimiento.Conloque se analizará el nivel de significación e influencia de estos factores sobre la activaciónmuscular.

6.1. Eleccióndelosmúsculosaanalizar

Para poder realizar demanera precisa el estudio, es fundamental la elección de losmúsculos(lasvariables)queseestudiarán.Lainformaciónrecogidadeestosmúsculosserálaque se analizará y de la cual se extraerán los resultados y conclusiones del estudio. Unacaracterización errónea de losmúsculos que realizan elmovimiento a estudiar, conducirá aunasconclusionesinútiles.

Enestaetapaesfundamentaloptimizaralmáximolosrecursosdelosquesedispone,yaqueelnúmerodesensoresdisponibles(yenconsecuenciaelnúmerodemúsculosquesepuedenmedir)eslimitado.Enelcasodeesteestudiosedisponeúnicamentede10sensores,por lo que semedirán 5músculos en el lado izquierdo del cuerpo y 5músculos en el ladoderecho. Por todo ello, se han elegido los 5músculos quemayor contribución tienen en elmovimientoqueserealizará,estosmúsculosson:

• Flexores de la muñeca: estos músculos, que se encuentran en la parteposterior del antebrazo, son los encargadosde flexionar desde lamuñeca al


codo, además de los dedos de la mano. El músculo más importante es elBranchioradialis(branquiorradial).

• Extensoresde lamuñeca:estosmúsculosseencuentranen laparteanteriordel antebrazo, son los encargados de extender la muñeca, abrir la mano ylevantar losnudillos.Elmúsculomás importanteeselExtensorCarpiRadialisLongus(extensorlargoradialdelcarpo).

Figura39.Músculosflexoresyextensoresdelamuñeca

• Deltoides:estemúsculoseencuentrasituadoenelhombroyeselencargadode la abducción y aducción, flexión y extensión horizontal y de la rotacióntantointernacomoexternadelbrazo.

Figura40.Deltoides

• Trapeciofibrassuperiores:eltrapecioesunmúsculosuperficialqueocupaelcentro de la columna vertebral a ambos lados. Las fibras superiores seencuentranalaalturadelcuelloysusfuncionesprincipalessonlaelevaciónyrotacióndelomóplato.

• Trapecio fibras medias: las fibras medias del trapecio se encuentran pordebajo del cuello y finalizan debajo del omóplato. Su función principal es laaduccióndelomóplato.


Figura41.Trapeciofibrassuperioresytrapeciofibrasmedias

Con estos cincomúsculos, elmovimiento que se llevará a caboqueda caracterizadoconsuficienteprecisiónparaobtenerunosresultadosquesecorrespondanconlarealidad.Noobstante,cuantomayorseaelnúmerodemúsculosanalizadosmayorserálaprecisióndelosresultadosy,portanto,delasconclusiones.Porello,sisedispusieradeunmayornúmerodesensores sería conveniente también analizar tanto el bíceps como el tríceps así como loslumbares.

6.2. Descripcióndelestudio

6.2.1. Hipótesisyobjetivos

Este estudio tiene comohipótesis principal la siguiente: distintas formas de realizarunamismaoperaciónde trabajoconducenadistintasactivacionesmuscularesypor tantoadistintosriesgosdelesión.

También se introducen una serie de hipótesis relacionadas con los factores queafectanalesfuerzorealizadoporlosdistintosmúsculos.

Segunda hipótesis: la posición en la que se realiza la tarea tiene un efectodeterminantesobrelaactivaciónmuscular.

Tercerahipótesis:elbrazoconelqueserealizalatareatieneunefectodeterminantesobrelaactivaciónmuscular.

Cuarta hipótesis: el movimiento que se lleva a cabo para realizar la tarea tiene unefectodeterminantesobrelaactivaciónmuscular.

Porúltimo,seestablecomoobjetivoprincipaldeesteestudiodeterminarcuáldelasdistintasformas,derealizareldesmontaje,estudiadasconllevaunmenoresfuerzomuscularyportantounmenorriesgodelesión.


6.2.2. Sujetodeestudio

Paraesteestudiosehadecidoutilizarunúnicosujeto.Elsujetoelegidoesunvarónde22años,175cmdealturay75kgdepeso.Laeleccióndeestesujetoestabasadatantoensuestaturacomoensupeso,yaquerepresentatantolaalturacomoelpesomediodeunvarónespañoladulto25segúnelI.N.E.(InstitutoNacionaldeEstadística).

Es importanteevitarqueel sujetopresentedistintos factoresquepuedanalterar losresultadosdelexperimento.Porelloelsujetonodebedeestartomandomedicaciónniayudasergogénicasohaber sufridoalgún tipode lesiónen losúltimoscincomeses,el sujeto debehaber dormido sus horas normales.El sujetonodebedeencontrarsebajo losefectosdelalcoholnidelasdrogas.Además,elsujetonodebehaberrealizadodeporte lamañanadelapruebaydebehaberdesayunadodemaneranormallamañanadelaprueba.

6.2.3. Equiposymaterial

Se ha utilizado el Sistema de Captura Automática del Movimiento en 3D VICONdisponible en el Laboratorio de Biomecánica de INEF de la UPM. Este sistema determina laposicióndemarcadoresreflectantesadheridosalcuerpodelsujeto.Secomponede6CámarasdeluzInfrarrojaqueregistranelespaciodemovimientoafrecuenciasentre60y1000Hz.Estesistema multicámara de última generación permite capturar el movimiento de un sujeto atiempo real sin apenas interferir en su ejecución. Posteriormente a la captura Softwarepermitelasimulaciónen3Dylaobtencióndeunamplioconjuntodevariablesmecánicas.

LosElementosdelSistemason:

•CámarasdevideodeInfrarrojodealtaVelocidad.

•DataStation.Capturadelmovimientoen3D.

•SoftwarePolygondeAnálisisBiomecánico.

25http://www.ine.es/jaxi/Datos.htm?path=/t25/p442/e01/l0/&file=02005.px&type=pcaxis


Figura39.CámaraVicon

TambiénsehautilizadoelsistemadecapturadeseñalesEMGdeDELSYSdisponibleenelLaboratoriodeBiomecánicadeINEFde laUPM.Estesistemaconstade10sensoresdeelectromiografía superficial que se adhieren al sujeto y miden la activación muscular, enVoltios,delosmúsculossobrelosqueseencuentrancolocados.

Loselementosdelsistemason:

• Sensoresdeelectromiografíasuperficial.• TrignoLab.CapturadelasseñalesEMG.• SoftwareEMGworksAcquisition.

Figura40.Sensoressuperficiales,TrignoLabysoftwareEMGworksAcquisition

Apartedelosdispositivosmencionados,sedispondrádelsiguientematerialauxiliarenelexperimento:

• Marcadores:24unidadesdegoma,de2centímetrosdediámetroy1gramodepeso.

• Cintaadhesivadedoscaras:1unidad.


• Tijeras:1unidad.• Lápiz:1unidad.• Sacapuntas:1unidad.• Botelladealcohol:1unidad.• Mancuernasde1kg:2unidades.

TodoelmaterialmencionadohasidoaportadoporelLaboratoriodeBiomecánicadeINEFdelaUPM.

6.2.4. Descripcióndelensayo

El ensayo se llevará a cabo por completo en el Laboratorio de Biomecánica de lafacultaddeINEFdelaUPM.

Figura41.LaboratoriodeBiomecánicadelafacultaddeINEFdelaUPM

Lapruebaconsistiráeneldesenroscadodeunatuercadeunventiladordemesa,de12formasdistintasysellevaránacabo3réplicasdecadauna.Elnúmerodeensayosseobtienecomo resultado de todas las combinaciones posibles de los factores que se pretendenestudiar.Acontinuaciónsedetallaránlosdistintosnivelesdelosfactoresutilizados.

FACTORES NIVELES

POSICIÓN

OBLICUA

FRONTAL

SOBRELACABEZA

BRAZOCONELQUESEEJECUTALATAREA DERECHO

IZQUIERDO

TIPODEMOVIMIENTO LENTO

RÁPIDO


Figura42.Ensayoenposiciónfrontal,brazoderecho

Figura43.Ensayoposiciónoblicua,brazoderecho

Figura44.Ensayoenposiciónsobrelacabeza,brazoizquierdo


Eltipodemovimiento,lentoorápido,serefierealaformadedesenroscarlatuerca.Elmovimientolentoconsisteenunmovimientomásampliodelaarticulación,desenroscandolomayor posible la tuerca en cada ciclo de giro. El movimiento rápido, consiste en unmovimiento de poca amplitud, desenroscando la tuerca a base de movimientos cortos yrápidos.

Antesdecomenzarlacapturadedatos,delosensayosmencionadosanteriormente,esnecesario llevaracabo lapreparacióndelsujeto.Elsujeto llevaráacabo lapruebaconunospantalones cortos normales y unas zapatillas normales, pero sin camiseta para permitir lacorrectacolocacióndelosmarcadores.Comoprimerpasoseprocederáamarcarconlápizunacruz en los puntos en los que se colocarán los marcadores, una vez esté determinada laposicióndetodos losmarcadoresse limpiaráconalcohol lazonamarcada.Unavezhecho loanterior, se colocarán losmarcadoresmediante cinta adhesivadedos caras y finalmente seharáunrecuentodemarcadoresparacomprobarquesehancolocadotodoslosmarcadoresyquetodosellosseencuentracorrectamenteadheridosalapiel.

Tras la colocación de los marcadores, se procederá a colocar los sensores deelectromiografía superficial. Nuevamente, como primer paso, haciendo uso del lápiz, semarcaráconunacruzellugardondesevaacolocarelsensor.Unavezmarcadalaposicióndetodos los sensores, se limpiará con alcohol dicha zona y se pegarán los sensores a la pielhaciendo uso de cinta adhesiva de dos caras. Finalmente, se llevará a cabo el recuento desensoresparacomprobarqueestántodosbienadheridosalapielyenfuncionamiento.

Figura45.Vistaanterioryposteriordelsujetopreparadoparacomenzarlaspruebas


Figura46.VistaespecíficadelacolocacióndelossensoresEMG

Tras completar la preparación del sujeto, este procederá a llevar a cabo uncalentamientosuave.Unavezfinalizadoelcalentamiento,seprocederáaexplicaralsujetolasdistintaspruebasquesellevaránacabo.

Lastresprimeraspruebas,correspondenalasdenominadas“medidasdereferencia”.Estasmedidas consisten en una serie de pruebas submáximas de contracción en los que sesomete a losmúsculos a un esfuerzo alto y a una contracción alta. Demanera rigurosa, laformamás correcta de llevar a cabo estasmedidas seríamediante pruebas de contracciónisométrica máxima que son las pruebas utilizadas en investigación. No obstante se haceinviablellevaracaboestetipodepruebasenaplicacionesdeestetipo,enlasquesepretendemediralostrabajadores,yaqueserequeriríasometerlesaunesfuerzoexcesivoquelepuedecausar molestias, además que el material necesario no estaría disponible en el puesto detrabajo.Porloquelaescalaqueseutilizaráseráorientativa.

Estas medidas son imprescindibles, ya que son esenciales para la extracción deresultadosyconclusionesposteriores.Enestasmedidassesometealmúsculoaunesfuerzocercano a sumáxima capacidad de contracción, por lo que la activación obtenida en estasmedidasseutilizaparacompararlaconlaqueseobtieneenlaspruebasdelexperimento.Deformaquecuantomáscercaeste laactivacióndelmúsculoa laactivaciónobtenidaenestasmedidasdereferencia,mayorseráelriesgodequeocurraunalesión.

Lainformaciónobtenidadeestaspruebastambiénsirveparanormalizarlosresultadosypoderasícompararlainformacióndelosdistintosmúsculosentresí.


Estas tres pruebas de referencia constan de tres ejercicios en los que se utilizan 2pesasde1kgcadauna.Duranteestaspruebasseactivaráúnicamentelacapturadedatosdeelectromiografía,nosiendonecesariolacapturadelmovimiento.

El primer ejercicio tiene como objetivo obtener únicamente la información de lacontracción de los extensores de la muñeca. Para ello se lleva a cabo el movimiento deextensióncompletaylaposteriorvueltaalaposiciónneutra.

Figura47.Ejerciciodereferenciaparalosextensoresdelamuñeca

El segundoejercicioobtiene la informaciónpertinentede los flexoresde lamuñeca.Paraellosellevaacabounejerciciosimilaralanteriorperoconlacaraposteriordelantebrazomirandohaciaeltecho.

Por último, se lleva a cabo un tercer ejercicio del que se obtendrá la informaciónnecesaria para el deltoides, trapecio fibras superiores y trapecio fibrasmedias. Para ello sellevaráacabounejerciciodeelevaciónlateralcomoelquesemuestraenlafigura48.

Figura48.Ejerciciodeelevaciónlateral

Seguidamente se comenzará la captura de datos de las pruebas del ensayo,colocándose el sujeto en el centro del espacio de captura de datos. El coordinador será el


encargadode avisar al sujeto del comienzode cadaprueba y de activar la grabaciónde losdatosenelsoftware,yaqueesélelquemanejaelprogramadecapturadedatos.Entrecadaunade las pruebashabráunperiododedescansode20 segundosdurante el cual el sujetovolverá a colocar la tuerca en la posición original. Además el coordinador irá indicando alsujetoquepruebadeberárealizar,yaqueestassiguenunordenpredeterminado.

Debidoalatomadedatosenunsolosujetoyconelobjetivodeobtenerunamuestraque represente la realidad, sehace fundamentalaleatorizarelexperimento.Paraello,antesdelcomienzodelexperimento,sehanmetido12papeles(correspondientesa las12pruebasdistintas que se realizarán) en una bolsa y se han ido sacando de forma aleatoria,determinandoasíelordendelaspruebas.Esteprocesoseharealizado3veces,unaparacadaunadelas3réplicasqueserealizarán.

Siguiendo este procedimiento, se realizarán las 36 grabaciones asociadas a las 36pruebasquesehandellevaracabo.

6.3. Variablesdesalida

Acontinuaciónsemuestran losresultadosde lasvariablesdesalidaobtenidos.Estosdatos son fundamentalesparael posterior análisis e interpretación.Estas variableshan sidoobtenidastraslaaplicacióndelametodologíadescritaenlospunto4y5deestedocumento.

Amodo de ejemplo, semostrarán a continuación los resultados de las variables desalida obtenidas para una postura concreta, los datos correspondientes a las variables desalidadelrestodelasposturaspodránencontrarseenlosanexosdeestedocumento.

Sepresentaránlosresultadosdelasvariablesdesalidacorrespondientealasiguienteposturadelasegundaréplica:

• Posición:sobrelacabeza.• Brazo:derecho.• Movimiento:lento.

Losresultadosobtenidosparaestapruebahansidolossiguientes:


Figura49.ActivacióndelosflexoresdelamuñecaVStiempoalolargodelaprueba

Figura50.ActivacióndelosextensoresdelamuñecaVStiempoalolargodelaprueba

Figura51.ActivacióndeldeltoidesVStiempoalolargodelaprueba


Figura52.ActivacióndeltrapeciofibrassuperioresVStiempoalolargodelaprueba

Figura53.ActivacióndeltrapeciofibrasmediasVStiempoalolargodelaprueba

Enlasgráficasanteriorespodemosobservarlaactivacióndelos5músculosestudiadosalolargodetodoelmovimientomedidaenVoltios.Enellassepuedeobservarclaramentelosmúsculos que se han encontrado en una posición isométrica, es decir, los que hanpermanecido con una contracción similar durante todo el movimiento. Esto se pone demanifiestoenlasgráficasatravésdelaausenciadeciclosclaramentedefinidos,enestecasotanto los extensores como el trapecio fibras superiores muestran este tipo de gráficas sinciclosclaros.

Porotrolado,tantolosflexorescomoeldeltoidesoeltrapeciofibrasmediasmuestranunos claros ciclos de activación y desactivación a lo largo del tiempo. Los periodos deactivación más baja corresponden a los periodos en los que el músculo se encuentra enreposo,mientras que los picos de activación se corresponden con los instantes demáximoesfuerzodelmúsculo. Laduracióndeun ciclo, es lamismaen las tres gráficas yaqueestoscicloscorrespondenacadagirodemuñecaquesehaceparaconseguirdesenroscarlatuerca.

Enlasgráficasdelosflexoresylosextensoresseobservacomolospicosmásaltosdeactividad se encuentran al comienzo del movimiento, esto se debe a que requiere mayor


esfuerzocomenzaradesenroscarlatuercaqueunavezyaestáamediodesenroscar.Estoseexplicamedianteelcoeficientederozamientoestático,queesmuchomayorqueeldinámico.

SobrelacabezaDerechoLento

Lado Músculo RMSMEDIO %RMS RMSMÁXIMO

Derecho Flexores 1,59E-05 56,91% 0,000173116Derecho Extensores 6,66E-05 37,83% 0,000214864Derecho Deltoides 1,69E-04 102,89% 4,79E-04

Derecho TrapecioFibrasSuperiores 1,54E-04 76,11% 5,07E-04

Derecho TrapecioFibrasMedias 6,76E-05 42,01% 1,87E-04

Media - 63,15% -

Figura54.Tabladeresultadosdelasgráficasanteriores

Enlatablaanterioraparecenrepresentadaslassiguientesmagnitudes:

• RMSMEDIO:setratade lamediadetodos lospuntosde lagráficamostradaanteriormenteparacadamúsculo.Representalaactivaciónmediadelmúsculoduranteelmovimiento.EstámedidoenVoltios

• %RMS:eselresultadodedividirelRMSMEDIOdelmúsculocorrespondienteentreelvalorde laactivaciónmediade la“medidadereferencia”,quesehamencionado anteriormente, de dicho músculo. Este es el valor que mayorinformaciónproporcionayseráelqueseutiliceparainterpretarlosresultadosyextraerconclusiones.Estoesasíyaque loqueproporciona informaciónnoes saber la activación del músculo por sí sola, sino que las conclusiones lasextraeremos observando la activación que ha tenido elmúsculo en relaciónconlacapacidadmáximadeactivaciónqueposeedichomúsculo.

• RMSMÁXIMO: representaelvalorde lamáximaactivaciónalcanzadaporelmúsculoduranteelmovimiento.EstamedidaenVoltios.

Comopodemosobservaren la tablade la figura54, losmúsculosmássolicitadosenestemovimientosoneldeltoidesyeltrapeciofibrassuperiores.Estoesdebidoaqueelbrazose encuentra elevado por encima de la cabeza, por lo que estos dos músculos son losencargadosde soportar supeso. Eneste casomereceespecial atenciónel deltoides cuyo%RMS supera la activación media del mismo músculo durante la prueba de referencia, estosignificaqueelmúsculohaestadosometidoaunesfuerzomuyalto,por loqueel riesgodelesión en el mismo es considerable. El siguiente músculo más solicitado es el flexor de lamuñeca, lo cual eradeesperar yaqueestemúsculoes el principal encargadode realizar elmovimientoderotacióndelamuñecaqueseproducealdesenroscarlatuerca.

Estosresultadossehanobtenidoparacadaunadelas12posturasdistintasycadaunadelastresreplicacionesquesehanllevadoacabo.Porloquesehanobtenidoresultadosde


las 36 pruebas llevadas a cabo. A continuación se muestran dichos resultados, aunque seencontraránmásdetalladosenlosanexos.

Figura55.Tabladeresultadosdel%RMSdeflexoresyextensoresdetodaslaspruebas

Figura56.Tabladeresultadosdel%RMSdedeltoides,trapeciofibrassuperioresytrapeciofibrasmedias

Traselanálisisestadístico,setratarádeelegiraquellaposturaquereduzcaalmáximolaactivaciónmuscularentodoslosmúsculos.Noobstante,encasodequelaeleccióndeunapostura beneficie a algunos músculos y perjudique a otros, se procederá a beneficiar aaquellosquetenganunaactividadmásaltapuesseránlosmássusceptiblesdelesión.

6.3.1. Variablesauxiliares

Comosemencionóenlaexplicacióndelametodología,aunqueelfococentraldeesteestudioeslaactivaciónmuscularatravésdelaelectromiografíasuperficial,seestudiatambiénla posición del cuerpo durante el movimiento a través de un sistema de captura demovimientoconobjetocaracterizardemaneramásprecisaelmovimientodescrito.

A continuación semuestran los resultados obtenidos para lamisma postura que seanaliza en el punto anterior, posición sobre la cabeza, brazo derecho y movimiento lento.Nuevamente,elrestoderesultadosseencontraránenlosanexosdeestedocumento.


Figura57.Ángulodeelevacióndelbrazorespectoaltorsoalolargodeltiempo

Figura58.Ángulodeflexióndelcodoalolargodelmovimiento

Figura59.Ángulodeprono-supinaciónalolargodelmovimiento

Figura60.Ángulodegirodelamuñecaalolargodelmovimiento


Figura61.Ángulodelseparacióndelbrazorespectoaltorsoalolargodelmovimiento

Enlasfigurasanterioressepuedenobservarclaramentelosciclosqueseproducenenelmovimiento,cadagirode latuerca.Medianteestasgráficassepuedeobservar laposiciónquehatenidoelbrazoentodomomentolocualsirveparacaracterizarelmovimiento,encasodequesenecesitasevolverarepetirelexperimento.

Unodelosdatosmásrelevantesquenosproporcionaestosgráficoseslaelevacióndelbrazo,enestemovimientohaestadoentrelos125ylos150º.Estedatoesimportanteyaqueunadelasprincipalesdiferenciasentrelasdistintasposturaseslaelevacióndelbrazoyesunodelosfactoresque,segúnlashipótesis,tieneunainfluenciarelevantesobreelesfuerzoalqueessometidoelmúsculo.Normalmentelostrabajosquerequierenunaelevacióndelbrazoporencimadelos90ºllevanasociadosunaseriederiesgosdelesión,especialmenteenlazonadelhombroydelcuello.

Estos resultados también sirven como comprobación de que se ha mantenido lapostura pertinente en cada una de las tres replicaciones, ya que en caso de existir grandiferencia,enlosparámetrosmostrados,entrelamismaposturaenlasdistintasreplicaciones,losresultadosobtenidosnoseríanválidos.Acontinuaciónsemuestransuperpuestosalgunosde los parámetros, referentes a la posición, más importantes para la posición que se estaanalizando,enlastresreplicasllevadasacabo.

La línea roja corresponde al movimiento en la primera réplica, la línea azul almovimiento en la segunda y la línea verde al movimiento en la tercera réplica. Se podráobservar un desplazamiento de las gráficas en el tiempo ya que no todas las réplicascomienzanyterminanenelmismoinstante.


Figura62.Ángulodeelevacióndelbrazorespectoaltorsoencadaréplica

Figura63.Ángulodeprono-supinaciónencadaréplica

Figura64.Ángulodegirodelamuñecaencadaréplica

Analizando los últimos tres gráficos, correspondientes a las tres réplicas llevadas acabo, se pueden observar pequeñas diferencias en los ángulos de posición y giro de losdistintos parámetro. Estas disimilitudes son inevitables ya que es altamente improbablerepetir el mismo movimiento varias veces exactamente en la misma posición, siempreexistirán pequeñas desviaciones. Sin embargo, podemos observar como la semejanza encuanto a duración de ciclos, amplitud del ciclo y picos de los ciclos esmuy alta. Por lo quepodemos considerar que los movimientos son suficientemente semejantes como paraconsiderarloscomounmismomovimientodecaraaextraerconclusiones.

Enlacomparacióndelastresréplicassehapodidoobservarcomoenlamayoríadeloscasoslasemejanzaesmuchomayorentrelasegundayterceraréplicaquelasemejanzaentrelaprimeraylasotrasdos.Estoesdebidoal“factordeaprendizaje”,yaquesehaceinevitableque el sujeto vaya adquiriendo una técnica mejor y más estable cuantas más veces haya


realizado la tarea.Demodoqueen laprimera réplica la técnica todavíanoes lanormaldelsujetoyapartirdelasegundaréplicaelsujetoejecutalatareaconunatécnicamásexacta.

6.4. Análisisestadístico

Este tipo de pruebas suponen el consumode un gran número de recursos tanto detiempo comoeconómicos o de equipos ymaterial. Por estosmotivos en este estudio se hadispuestodeunosrecursoslimitados,razónporlacualsehadecidorealizarelestudioenunúnicosujetoyunaúnicatarea,parapoder,posteriormente,generalizarloaotrossujetosyotrotipodetareas.

Con el objetivo de validar el estudio y obtener unos resultados significativos querepresentenlarealidad,sehallevadoacabounanálisisestadísticodelosresultadosobtenidosdelaactivaciónmuscular.Atravésdeesteanálisissepretendeaceptarorechazarlashipótesismencionadas con anterioridad: que los factores cualitativos (posición, brazo con el que seejecuta la tarea y tipodemovimiento) tienenuna influencia significativa sobre la activaciónmuscularyqueportantohayposturasmejoresopeorespararealizarlamismatarea.

Paraelloseharealizadoundiseñodeexperimentocontresfactores.

6.4.1. Formulacióndelmodelo

Parallevaracaboelanálisisestadísticocontresfactoressehautilizadoelmodeloquesedetallaacontinuación.

VariablerespuestaY: 𝑻𝒆𝒏𝒔𝒊ó𝒏 𝒅𝒆 𝒍𝒂 𝒔𝒆ñ𝒂𝒍 𝒆𝒍é𝒄𝒕𝒓𝒊𝒄𝒂 𝒎𝒖𝒔𝒄𝒖𝒍𝒂𝒓 (𝑽)𝑻𝒆𝒏𝒔𝒊ó𝒏 𝒅𝒆 𝒍𝒂 𝒔𝒆ñ𝒂𝒍 𝒆𝒍é𝒄𝒕𝒓𝒊𝒄𝒂 𝒎𝒖𝒔𝒄𝒖𝒍𝒂𝒓 𝒅𝒆 𝒓𝒆𝒇𝒆𝒓𝒆𝒏𝒄𝒊𝒂 (𝑽)

(6.1)

Factores:

FACTORES NIVEL SUBNIVELESSUBNIVELESNUMÉRICOS

POSICIÓN I=3

OBLICUA 1

FRONTAL 2

SOBRELACABEZA 3

BRAZOCONELQUESEEJECUTALA

TAREAJ=2

DERECHO 1

IZQUIERDO 2

TIPODEMOVIMIENTO

K=2LENTO 1

RÁPIDO 2


Deestaformasetienequeel factorposiciónrepresentaráelprimernivelqueestarácompuestoasuvezportressubnivelesyestarárepresentadoporelsubíndiceI.Detalformaquepuedetomarlossiguientesvalores:i=1,2,3.

El factorbrazoconelqueseejecuta la tareaestará representadoporel subíndice J,queconstaasuvezdedossubniveles,tomandolossiguientesvalores:j=1,2.

Porúltimo,eltercerfactor,tipodemovimientoestarárepresentadoporelsubíndiceK,querepresentadossubniveles:k=1,2.

Comosehamencionadoanteriormente,sehadecididollevaracabotresreplicaciones(R=3) de cada una de las 12 combinaciones posibles de los distintos factores. Por tanto, elnúmerodedatos(M)aanalizarseráelsiguiente:

𝑴 = 𝑰×𝑱×𝑲×𝑹 = 𝟑×𝟐×𝟐×𝟑 = 𝟑𝟔(6.2)

Teniendoencuenta todo loanterior, la variable respuestaYquedaráde la siguientemanera:Yijkr, lacualrepresentaráelresultadoobtenidode laposición i,elbrazo j,eltipodemovimientokylaréplicar.

A continuación, se desarrollará, amodo de ejemplo, el análisis estadístico completoparaunodelosmúsculos,mientrasqueeldelrestodelosmúsculosseincluiráenlosanexos.Elmúsculosobreelquesevaarealizarelanálisisesdelosextensoresdelamuñeca.

OBLICUO FRONTAL SOBRELACABEZA

DERECHO IZQUIERDO DERECHO IZQUIERDO DERECHO IZQUIERDO

LENTO40,11% 65,45% 38,61% 49,46% 33,45% 49,60%43,16% 41,77% 38,25% 46,18% 37,83% 46,64%41,29% 40,49% 42,26% 49,68% 37,24% 51,95%

RÁPIDO53,80% 79,95% 44,91% 82,90% 44,47% 90,28%57,53% 60,74% 47,98% 61,36% 51,28% 62,52%65,13% 44,70% 59,65% 49,04% 59,06% 60,21%

Enlatablaanteriorsemuestranlosresultadoscorrespondientesalosextensoresdelamuñeca, a partir de dichos resultados se procede a finalizar la formulación delmodelo y acomenzarsuposterioranálisis.

Modelo:

𝒚𝒊𝒋𝒌𝒓 = 𝝁 + 𝜶𝒊 + 𝜷𝒋 + 𝜸𝒌 + 𝜶𝜷𝒊𝒋 + 𝜶𝜸𝒊𝒌 + 𝜷𝜸𝒋𝒌 + 𝜶𝜷𝜸𝒊𝒋𝒌 + 𝒖𝒊𝒋𝒌𝒓(6.3)

𝒖𝒊𝒋𝒌𝒓~𝑵(𝟎,𝝈𝟐)(6.4)


𝜶𝒊 = 𝜷𝒋 = 𝜸𝒌𝒌𝒋𝒊

= 𝜶𝜷𝒊𝒋𝒊

= 𝜶𝜷𝒊𝒋𝒋

= 𝜶𝜸𝒊𝒌𝒊

= 𝜶𝜸𝒊𝒌𝒌

= 𝜷𝜸𝒋𝒌𝒋

= 𝜷𝜸𝒋𝒌𝒌

= 𝜶𝜷𝜸𝒊𝒋𝒌𝒊

= 𝜶𝜷𝜸𝒊𝒋𝒌𝒋

= 𝜶𝜷𝜸𝒊𝒋𝒌 = 𝟎𝒌

(6.5)

Donde𝜶,𝜷 y 𝜸 representan los efectos principales de los tres factores principales(posición,brazoymovimiento).

𝜶𝜷, 𝜶𝜸 y 𝜷𝜸sonlasinteraccionesdesegundoordeny𝜶𝜷𝜸eslainteraccióndetercerordenentrelosfactores.

En la formulacióndelmodelo sehan introducido treshipótesisqueconciernena losresiduos(𝒖𝒊𝒋𝒌𝒓):

• Homocedasticidad: los residuos tienen una varianza constante, es decir lavarianzadeloserroresesconstante.

• Normalidad:losresiduossiguenunadistribuciónnormaldemedia0yvarianzaσ2.

• Independencia:losresiduosestánindependienteeidénticamentedistribuidos.

Como consecuencia de la introducción de estas tres hipótesis, tras la resolución delmodeloseránecesariorealizar lacomprobacióndedichashipótesis.Encasodeobtenerquedichashipótesisnosonválidasparaelmodelo,losresultadosnoseránfiablesporloquehabráquellevaracabounaseriedetransformacioneshastaconseguircumplirlashipótesis.

Acontinuaciónseprocedearesolverelmodeloatravésdeunanálisisdelavarianza.

6.4.2. Resolucióndelmodelo

Laresolucióndelmodelotratarádedeterminarsilosefectosprincipales,interaccionesde segundoorden y/o interacciones de tercer orden tieneno nouna influencia significativasobre la variable respuesta.Paraello se llevarána cabouna seriedecontrates comoelquesigue:

𝑯𝟎: 𝜶𝒊 = 𝟎(6.6)

𝑯𝟏: 𝜶𝒊 ≠ 𝟎(6.7)

Este mismo contraste se llevará a cabo para cada uno de los efectos principales,interaccionesdesegundoordeneinteraccionesdetercerorden.Estosellevaacabomedianteunatabladeanálisisdelavarianza(TablaADEVA),quedeterminarásisepuedeonorechazarla hipótesis nula del contraste. Para la generación de esta tabla se procede a utilizar unsoftwareinformáticodeprogramaciónllamadoR-STUDIO.


Figura65.CódigodeR-STUDIOparalageneracióndelatablaADEVA

Figura66.TablaADEVAresultante

Comopodemosobservarenelp-valor(últimacolumna)seobtienequetantoelefectoprincipaldelfactorbrazocomoelefectoprincipaldelfactormovimientosonsignificativosparavaloresdeα=0,05,α=0,01yα=0,1,mientrasqueelrestodeefectoseinteraccionesnoloson.

6.4.3. Diagnosis

Como sehamencionado anteriormente, nobasta con la resolucióndelmodelo sinoqueesobligatoriolacomprobacióndelashipótesispostuladasenelmismo.Porello,sehadellevaracabounadiagnosisdelmodeloconobjetodeanalizarcadaunade las treshipótesisestablecidas.Estadiagnosissellevaacabodeformagráficayasuvezrealizandouncontraste.Nuevamente,paraobtenerlasgráficasycontrastesserecurrealprogramaR-STUDIO.

Figura67.CódigoinformáticodeR-STUDIOparaladiagnosisdelmodelo


Inicialmentesecompruebalahipótesisdehomocedasticidad.Paraellosegenerarán4gráficos representando los residuos delmodelo frente a los distintos factores y frente a losvaloresprevistosdelmodelo.Enestecasosebuscaráobtener,deformaideal,unagráficaderesiduos frente a valores previstos queno presente ningúnpatrónde conducta sino que seasemejeaunapareddegotelé.Porotroladoidealmente,sequierenobtenerunosgráficosderesiduos frente a los distintos factores con una diferencia entre el mayor y menor residuosimilarentodoslossubnivelesdecadafactor.

Figura68.GráficoderesiduosVSvaloresprevistos

Figura69.GráficosderesiduosVSposición,residuosVSbrazoyresiduosVSmovimiento

En la gráfica de residuos VS valores previstos, no se observa ningún patrón en losvalores, sino que están desperdigados sin ningún orden. Esto es una señal positiva dehomocedasticidad. No obstante, se observan en el gráfico 5 valores que se encuentranexcesivamenteespaciadosenelejey,estossonloscorrespondientesalassiguientesposturas:frontalizquierdorápido(réplica2),sobrelacabezaizquierdolento(réplica2),sobrelacabezaizquierdo rápido (réplica 3), frontal izquierdo rápido (réplica 3) y sobre la cabeza derechorápido (réplica 3). A pesar de que estos valores introducen unamayor varianza, no llega asalirsefuerade los límitesparaaceptar lahomocedasticidad,por loquenotienenunefectonegativo,aunqueconvienetenerlosidentificados.


Por otro lado, los gráficos de residuos frente a posición, brazo y movimientoproporcionan,también, informaciónsobrelahomocedasticidad.Admitiremosquelamuestraderesiduoseshomocedásticasiemprequeladiferenciaentreelmayoryelmenorresiduodecadafactornoseasuperioratresvecesladiferenciaentreelmayoryelmenorresiduodelosotros factores. En este caso esto se cumple, por lo que atendiendo a los cuatro gráficos sepuedeafirmarquelahipótesisdehomocedasticidadsecumple.

En segundo lugar, seprocederáa contrastar lahipótesisdenormalidad.Paraello sehará uso de una gráfica además del contraste conocido con el nombre de Kolmogorov-Smirnov.

Figura70.GráficoQ-Qplotparalanormalidad

Enestegráficotodoslosvaloresdelosresiduosestandarizadosdeberíanseguirlalínearectadepuntos,sinembargoseobservaquelosprimerosyúltimosvaloressealejandeestalínea. Por ello se procede a realizar el contraste de Kolmogorov-Smirnov para determinar siesta desviación hace que no se cumpla la hipótesis de normalidad o por el contrario lahipótesissiguesiendoválida.Estecontrastetienelassiguienteshipótesis:

H0:LosresiduossiguenladistribuciónNormal

H1:LosresiduosnosiguenladistribuciónNormal

Figura71.ResultadodelcontrastedeKolmogorov-Smirnov


Comopodemosobservar,elp-valoressuperiora0.1porloqueparaα=0.01,α=0.05yα=0.1 se acepta la hipótesis nula. Como consecuencia se puede afirmar que los residuossiguenunadistribuciónnormalyquesecumplelahipótesisdenormalidad.

Enúltimolugar,hadeverificarselahipótesisdeindependencia,paraellosegeneraráungráficoderesiduosfrentealordendelosdatos.

Figura72.GráficoderesiduosVSordenenlosquesehantomadolosdatos

Se observa una gráfica suficientemente irregular para afirmar que los residuos noestánsiguiendoningúnpatróndeconducta,porloqueseafirmaquesecumplelahipótesisdeindependencia.

Aunquetodaslashipótesishansidoconfirmadas,enlosgráficosseobservanpequeñasalteracionesquepodrían llegar a anular las hipótesis, aunqueeste noha sido el caso. Estasalteracionessedebenprincipalmenteaquelosdatoshansidotomadosenunúnicosujeto,laintroduccióndemássujetosdecaraaestudiosposteriorespodríadar lugaramejoresymásfiablesresultados.

En resumen, como consecuencia de las razones anteriormente explicadas, las treshipótesisformuladasporelmodelohansidoverificadas,porloqueseestáencondicionesdecomenzaraanalizarlosresultadosobtenidos.

6.4.4. InterpretacióndelatablaADEVA

DeacuerdoconlosresultadosobtenidosenlatablaADEVA,seprocedeaanalizarlosefectosquehan salido significativos conel propósitodeobservarque subniveldel factoresmejoropeor,deformasignificativa.Paraelloseharáusodeloscontrastesquesemuestranacontinuación(queseránanálogosperoconotrosfactorespara losotrosmúsculos).Comosemencionóconanterioridad,paralosextensores(queeselmúsculoqueseanalizaamododeejemplo),losfactoressignificativossonelbrazoyelmovimiento.

Primercontraste:factorbrazo

𝑯𝟎: 𝝁𝒅𝒆𝒓𝒆𝒄𝒉𝒐 = 𝝁𝒊𝒛𝒒𝒖𝒊𝒆𝒓𝒅𝒐(6.8)


𝑯𝟏: 𝝁𝒅𝒆𝒓𝒆𝒄𝒉𝒐 ≠ 𝝁𝒊𝒛𝒒𝒖𝒊𝒆𝒓𝒅𝒐(6.9)

Segundocontraste:factormovimiento

𝑯𝟎: 𝝁𝒍𝒆𝒏𝒕𝒐 = 𝝁𝒓á𝒑𝒊𝒅𝒐(6.10)

𝑯𝟏: 𝝁𝒍𝒆𝒏𝒕𝒐 ≠ 𝝁𝒓á𝒑𝒊𝒅𝒐(6.11)

Estoscontrastesseresolverándeformagráfica.Debidoaqueestosdosfactoressolotienen 2 niveles cada uno, y ya que conocemos previamente que hay una diferenciasignificativaentre los subniveles (informaciónobtenidade la tablaADEVA) serámejor aquelque menor media tenga. Por tanto, haciendo uso de diagramas de bigotes se procederá arechazar,enelcasoquecorresponda,lahipótesisnulayadeterminarcomomejoralternativaaquellaqueposeaunamediamenor,yaqueunamediamenorimplicaunamenoractivacióndelmúsculoyenconsecuenciaunmenoresfuerzoymenorriesgodelesión.

Figura73.Intervalodeconfianzaparalasmediasdelfactorbrazoconα=0.05

Comoseestipulóenlaformulacióndelmodelo,elsubnivel1delbrazocorrespondealbrazo derecho y el subnivel 2 al brazo izquierdo. Por tanto podemos afirmar que losextensoresrequierenunaactivaciónsignificativamentemenorcuandoserealizalatareaconelbrazoderechoquecuandoserealizaconelbrazoizquierdo.


Figura74.Intervalodeconfianzaparalasmediasdelfactormovimientoconα=0.05

Elsubnivel1hacereferenciaalmovimientolentoyelsubnivel2almovimientorápido.Por tanto se puede afirmar que la activación requerida por los extensores para realizar latareaessignificativamentemenorenelmovimientolentoqueenelmovimientorápido.

Conestosedaríaporfinalizadoelanálisisestadísticodelosextensores.Acontinuaciónse procederá a analizar los resultados obtenidos en este análisis en todos losmúsculos, noentrandoaexplicarelanálisisestadísticorealizadoyaqueesanálogoaldescritoenestepunto.

6.5. Resultadosyconclusiones

Enestepuntoseexpondránlosresultadosobtenidosenelanálisisestadísticollevadoacabo y por tanto los resultados obtenidos en este estudio. Como se ha mencionado conanterioridad,seharealizadounanálisisestadísticoparacadamúsculoporseparadoporloquea continuación se procederá a mostrar dichos resultados por separado y finalmente sepondránencomúnparaextraerlasconclusionesfinales.

A la hora de interpretar los resultados analizamos los mismo según tres niveles deconfianza distintos: α=0.1, α=0.05 y α=0.01. Para llegar a unas conclusiones utilizaremos entodosresultadosunniveldeconfianzadel95%,esdecirα=0.05.

6.5.1. Resultadosparalosflexoresdelamuñeca

Conelobjetivodedemostrarlainfluenciadelosfactoressobrelavariabledesalidasehe llevado a cabo un diseño de experimento con tres factores, cuyo resultado ha sido lasiguientetabladeanálisisdelavarianza.


Figura75.TablaADEVAparalosflexoresdelamuñeca

Enestatablapodemosobservarcomoelfactorbrazoyelfactormovimientotienenunp-valor de 0.01094 y 0.01612 respectivamente. Por tanto, ambos factores son significativosparaα=0.1yα=0.05,noobstante,ningunodelosdosseríasignificativoenelcasodeusarunα=0.01.

Porotro lado,ni el efectoprincipalde laposiciónni las interaccionesde segundonitercer orden son significativas. Esto quiere decir que ninguno de dichos efectos tienen unainfluencia significativa sobreel potencial de acciónmuscular requeridopara llevar a caboeldesenroscadodeunatuerca.Queelefectoposiciónnotengainfluenciasobreestemúsculosedebeaqueelmovimientorealizadoporelmismoesindependientedelaposiciónenlaqueseencuentreelbrazoyaqueelmovimientodeprono-supinacióneselmismoentodosloscasos,asícomoelmovimientodegirodelamuñeca.

Figura76.IntervalodeconfianzaparalasmediasVSelfactorbrazo

Observando esta gráfica es posible determinar que la variable de salida essignificativamente menor cuando la tarea se realiza con el brazo izquierdo que cuando serealiza con el brazo derecho. Esto quiere decir, que los flexores están menos solicitadoscuando se desenrosca la tuerca con el brazo izquierdo que cuando se hace con el brazoderecho.


Este dato puede ser extraño a priori, ya que el sujeto es diestro, sin embargo estasdiferenciasbilateralessedebenadiferenciaspropiasdelaanatomíadelsujeto.

Figura77.IntervalodeconfianzaparalasmediasVSfactormovimientocon

Estagráficaarrojaunadiferenciasignificativaentrelosvaloresdelavariabledesalidaobtenidosparalosdostiposdemovimientos(lentoyrápido).Portanto,sepuedeafirmarconcertezaquelosvaloresdelavariabledesalidasonmenorescuandoserealizaelmovimientorápidoque cuando se realiza elmovimiento lento. Por tanto en este caso, para los flexoresseríamásconvenienterealizarelmovimientorápidoquellevaracaboelmovimientolento.

Enconsecuencia,sepuedeasegurarquelamejorformaderealizar latareadescrita,atendiendoalesfuerzo requeridopor los flexores,esaquellaen laque seejecuta la tareaconelbrazoizquierdoyconunmovimientorápido,nosiendorelevantelaposiciónenlaqueseencuentreelbrazo.

6.5.2. Resultadosparalosextensoresdelamuñeca

El análisis de los resultados de este músculo se ha llevado a cabo de manera másdetalladaenpuntosanteriores,por loquea continuación se resaltaráúnicamente losdatosmásrelevantes.


Figura78.TablaADEVAparalosextensoresdelamuñeca

SeobservaenlatablaADEVAque,aligualqueparalosflexores,tantoelfactorbrazocomoel factormovimiento tienenuna influencia significativa sobre la variable de salida. Enamboscasos,dichadiferenciasignificativaesválidaparaα=0.1,α=0.05yα=0.01.

Deacuerdoconloexpuestoenelpunto6.4.4,elanálisisdeestosdosfactoresponedemanifiestoquelamejorformadellevaracabolatarea,atendiendoalaactivaciónrequeridaporlosextensores,esejecutarlaconelbrazoderechoydescribiendounmovimientolento.

Enestepunto,caberesaltarunaimportantediferencia,mientrasquelosfactoresquetienen una influencia significativa para los flexores y los extensores son los mismos, lossubnivelesdedichos factoresque tienenunamediamenor sonopuestos.Esdecir,mientrasque lamejorposturapara losflexoreseselbrazo izquierdoyelmovimientorápido,para losextensoreseselbrazoderechoyelmovimientolento.Apriori,estodificultaelanálisisyaquealelegirunaposturaestamosbeneficiandounode losmúsculosendetrimentodeotro.Portanto,habráquetenerencuentamásaspectosalahoradeelegirlaposturafinal.

6.5.3. Resultadosparaeldeltoides

Eldeltoidesesunode losmúsculosmás relevanteeneldesarrollodeesta tarea, yaqueeselquetieneunamayoractivaciónmedia,segúnsehapodidoobservaranteriormente.Nuevamente,paraanalizarlainfluenciadelosfactoressobrelaactivacióndeestemúsculoserecurreaundiseñodeexperimentoscontresfactores,cuyoresultadoeselsiguiente.


Figura79.TablaADEVAparaeldeltoides

La tabla ADEVA pone de manifiesto, que existe una diferencia significativa en losfactoresposiciónbrazo.Noobstante,elfactorbrazosolopresentaunadiferenciasignificativaparaunα=0.1yα=0.05,mientrasqueel factorposiciónpresentaunadiferenciasignificativaparatodoslosnivelesdeα.

Ladiferenciapresentadaporel factorbrazocorresponde,nuevamente,adiferenciasbilateralesdebidasalaspropiasdiferenciasanatómicasdelsujeto.Porotrolado,ladiferenciaexistenteenelfactorposicióneradeesperar,yaqueeldeltoidesesunodemúsculosquemáscontribuyenenlaelevacióndelbrazo,porlotantodependiendodecuantaseadichaelevaciónlaactivacióndelmismodeberíavariaryasísehapuestodemanifiestoenlatabla.

Figura80.IntervalodeconfianzaparalasmediasVSfactorbrazo

Eneldiagramaanteriorseobservacomolainfluenciasignificativamostradaenlatablasetraduceenunavariabledesalidasignificativamentemenorcuandolatareaserealizaconelbrazo izquierdo a cuando esta se realiza con el brazo derecho. Sin embargo esta diferenciaúnicamenteessignificativaparavaloresdeαigualesosuperioresa0.05.


Figura81.IntervalodeconfianzaparalasmediasVSfactorposición

En este caso, dado que el factor posición consta de 3 subniveles no será posiblecompararlostresdeformasimultánea,sinoqueseráprecisollevaracabocomparacionesdosados.Eldiagramaanteriorponedemanifiestoqueexisteunagrandiferenciaentrelaposiciónsobre lacabezay lasotrasdosposiciones(frontalyoblicua),portanto,estopermiteafirmarque la peormanera de llevar a cabo la tarea, en cuanto a la activación del deltoides, es laposiciónsobre lacabeza.Noobstante,noexisteunadiferenciasignificativaentre laposiciónfrontalyoblicua,porloquenosepuedeasegurarcualdelasdosesmejor.

Estos resultados son coherentes con lo mencionado anteriormente, ya que lasposiciones frontal y oblicua requieren una elevación del brazo similar y la posición sobre lacabeza requiere una elevación mayor a las dos anteriores, lo que provoca una mayoractivacióneneldeltoides.

Enresumen,lamejormaneradellevaracabolatarea,atendiendoalaactivacióndeldeltoides,esejecutarlaconelbrazoizquierdoyenlaposiciónfrontaluoblicua.

6.5.4. Resultadosparaeltrapeciofibrassuperiores

El siguiente músculo a analizar es el trapecio fibras superiores, que junto con eldeltoides,son losgrandesencargadosdeconseguir laelevacióndelbrazo.Acontinuaciónsemuestraslosresultadosobtenidosparaelmismo.


Figura82.TablaADEVAparaeltrapeciofibrassuperiores

Observando el p-valor de los distintos factores, observamos que el efecto principalposición,elefectoprincipalbrazoylainteraccióndesegundoordenposición/brazotienenunainfluencia significativa para todos los niveles de alfa que se consideren. Además se observaque la interacciónde tercerordenposición/brazo/movimientoes significativaparaα=0.05 yα=0.1aunquenoloseríasiseutilizaseunα=0.01.

Comosehamencionadoalprincipiodelaexposicióndelosresultados,seutilizaráunα=0.05 para analizar los resultados, esto quiere decir que la interacción de tercer orden essignificativa en este caso. Debido a la existencia de la interacción de tercer orden, no seráposible analizar la interacción de segundo orden significativa por separado ni tampoco seráposiblellevaracabocontrastesindividualesparalosefectosprincipalessignificativos(posiciónybrazo).

Comoconsecuenciade lo indicadoenelpárrafoanterior, seprocedede la siguientemanera.Conelobjetivodeinterpretarlainfluenciadelainteraccióndetercerorden,sevanaanalizar dos gráficos de interacción por separado. Por un lado se analizará el gráfico deinteracciónposición/brazoparalosdatosdelmovimientolentoyporotroladoseanalizaráelgráfico de interacción posición/brazo para los datos delmovimiento rápido. Esta estrategiapermite analizar las interacciones de tercer orden sin necesidad de elaborar gráficostridimensionales que complicarían significativamente la interpretación. A continuación semuestranlosgráficosdeinteracciónmencionados.


Figura83.GráficodeinteraccióndelaPosiciónfrentealbrazoparaelmovimientolento

Enestegráficoobservamoscomopara losmovimientos lentos,existeunadiferenciasignificativa cuando la posición es sobre la cabeza y el brazo es el derecho. En este caso lavariabledesalidaessignificativamentemayorqueenelrestodeloscasos,motivoporelcualserálapeoralternativa.Nosepuededeterminarcualeslamejoralternativaenestecaso,yaqueelrestodelasposturasnotienendiferenciasignificativa.

Figura84.GráficodeinteraccióndelaPosiciónfrentealbrazoparaelmovimientorápido

Esteúltimográficorepresenta losdatoscorrespondientesa losmovimientosrápidos.Al igual que en el caso de los movimientos lentos, se observa que la variable de salida essignificativamentemayorcuandolaposiciónessobrelacabezayelbrazousadoeselderecho.Nuevamenteestapasaaserlapeoralternativa,noexistiendounaclaramentemejorentrelasotras5variantes.


En resumen, la interacción de tercer orden ha indicado que la peor posición, encuanto a la activación del trapecio superior, es aquella en el que la posición es sobre lacabezay elbrazoconelqueseejecuta la tareaelderecho.Sinembargo,entreelrestodealternativasnosepuedeconcluircualdeellasesmejor.

6.5.5. Resultadosparaeltrapeciofibrasmedias

Por último, se procederá a analizar los resultados obtenido para el trapecio fibrasmedias. En este caso, al llevar a cabo la diagnosis, de las hipótesis utilizadas en el modeloestadístico, se ha llegado a la conclusión de que los datos no cumplían la hipótesis dehomocedasticidad,esdecirlosresiduosnoteníanunavarianzaconstante.

Comoconsecuenciadelrechazodeestahipótesis,sehaprocedidoatrabajarconlosdatostransformadosconelobjetivodeconseguirquedichahipótesissecumpliera.Elanálisisestadístico de este músculo se ha llevado a cabo introduciendo como datos de entrada ellogaritmodelosdatosreales,consiguiendoconestatransformaciónlaaceptacióndetodaslashipótesis delmodelo estadístico. Con esta transformación se han conseguido los siguientesresultados.

Figura85.TablaADEVAparaeltrapeciofibrasmedias

Latablaanteriorponedemanifiestouna influenciasignificativadelfactorbrazoparatodos los niveles de α, una diferencia significativa para el efecto principal posición para losniveles de α mayores o iguales a 0.05 y una diferencia significativa de la interacción desegundoordenbrazo/movimientoparavaloresdeαigualesosuperioresa0.05.

Como consecuencia de obtener una interacción de segundo orden significativa queincluyeelbrazo,elefectoprincipalbrazonopodráseranalizadodeformaindividual,sinoquedeberá ser analizado mediante un gráfico de interacción de forma conjunta con el factormovimiento. No obstante, el factor posición, al no verse implicado en la interacción desegundoordensignificativa,siquepodráseranalizadodeformaindependiente.


Figura86.IntervalodeconfianzaparalasmediasVSelfactorposición

Comoensituacionesanteriores,alconstarelfactorbrazode3subniveles,seráprecisorealizar comparacionesdos a dos.Haciendousodel diagramadebigotes anterior, sepuedeobservarqueexisteunadiferenciasignificativaentreelsubnivel2y3,posiciónfrontalysobrelacabezarespectivamente.Sinembargo,noexisteunadiferenciasignificativaentrelaposiciónfrontalyoblicuanientrelaposiciónoblicuaysobrelacabeza.Altratarsedellogaritmodelosdatosreales,aquellosconmenorvalorserántambiénlosdemenorvalordelosdatosreales,porloquelasmejoresposturasseguiránsiendoaquellasdemenormedia.

Por tanto,sepuedeafirmarque laposición frontalesmejorque laposiciónsobre lacabezaperonosepuedeafirmarque laposición frontalsea lamejoryaquetambiénpuedeserlolaposiciónoblicua.

Figura87.Gráficodeinteraccióndelasmediasdelfactorbrazoyfactormovimiento

Comosemencionóanteriormente,debidoalainfluenciasignificativadelainteracciónde segundo orden brazo/movimiento, se requiere el análisis de la interacción en lugar deestudiarlos por separado. Este gráfico de interacción arroja una diferencia significativa claraentreelbrazoderechoeizquierdo,siendomenorlavariabledesalidaparaelbrazoizquierdo


queparaelderecho,noexistiendounadiferenciaparaelfactormovimientocuandolatareaseejecuta con el brazo izquierdo. A su vez se observa otra diferencia significativa, cuando seejecutalatareaconelbrazoderecholavariabledesalidatieneunresultadosignificativamentemenorcuandoelmovimientoesrápido.

Como consecuencia de todo lo anterior, se puede afirmar que la mejor forma dedesempeñarlatareaobjetodeestudio,atendiendoalaactivaciónrequeridaeneltrapeciofibrasmedias,eslaposiciónfrontaluoblicuaybrazoizquierdo.

6.6. Conclusiones

Atravésdeesteestudio,sehapuestodemanifiestoquelaactivaciónmuscularesundato complejo, el cual se ve influido por un gran número de variables. Este estudio se hacentrado en tres de esas variables (posición, brazo y tipo de movimiento), no obstante esposible que la activación muscular dependa de otra serie de variables como el factoraprendizaje o el factor entrenamiento. Dependiendo del caso al que se aplique estametodologíaseránecesarioincluirunmayoromenornúmerodefactores.Enestecasonohasidonecesariolaintroduccióndeesosdosfactoresadicionalesyaquealtratarsedeunúnicosujetodichasvariablesnoadquierenuncarácterrelevante.

Losresultadosobtenidosenelestudiohanconfirmadolashipótesisquesepostularonalprincipiodelmismo,desdelaposiciónhastaeltipodemovimientopasandoporelbrazoconelqueseejecutalatareatienenunainfluenciasignificativasobrelaactivaciónmuscular.

Otradelasconclusionesobtenidasdelosresultadosesquenotodoslosmúsculosseven afectados de igual forma por los distintos factores. Esto se pone de manifiestoespecialmente en los dos músculos antagonistas: flexores y los extensores de la muñeca,mientrasque lamenoractivaciónde losflexoresseobtienecuandoserealiza latareaconelbrazoizquierdoyelmovimientorápido,losextensorespresentanlamenoractivacióncuandolamismaseejecutaconelbrazoderechoyelmovimientolento.Portantosehaceinevitablesopesar demanera global la postura quemejore el comportamiento delmayor número demúsculosposibles.Ademássedebededotaracadamúsculodeunpesodistintoenfuncióndesuniveldeactivación,dandoprioridadaaquellosquetenganunamayoractivaciónpuesestosseránmássusceptiblesalesionarse.

En función del nivel de activaciónmuscular respecto a la activaciónmuscular de laspruebassubmáximasdereferenciasehaestablecidolasiguienteescala:

• 0-30%:pocaactividad.• 30-60%:actividadligera.• 60-90%:actividadmedia.• >90%:actividadalta.

Siguiendoelcriteriodeestaescalasehapuestoespecialatenciónenevitarposturasen lasque laactivaciónde losmúsculossuperabanel90%(flexoresydeltoides),yaqueuna


actividadtanaltapuedeconllevarunalesiónacortoplazoenestosmúsculos.Atendiendoaloscriteriosdescritos,sehadeterminadoquelasmejoresmaneras,derealizareldesenroscadodeunatuercaenaltura,deentrelas12estudiadassonlassiguientes:

POSICIÓNBRAZOCONELQUESEEJECUTALATAREA

TIPODEMOVIMIENTO

OBLICUA IZQUIERDO RÁPIDO

FRONTAL IZQUIERDO RÁPIDO

Estasdosposturassonlasquepresentanunmejorcomportamientodelosmúsculos,noexistiendounadiferenciasignificativaentreellas.Estoescoherenteconlarealidadyaqueen ergonomía en fundamental evitar posturas forzadas o máximas como sería la posiciónsobrelacabeza.Ademássedebeevitarenlamayormedidaposiblelaextensióndelamuñecadurante un periodo prolongado ya que esto lleva a una sobrecarga de los extensoresimportante.Laactivaciónmuscularconseguidaconlasmencionadasposturaseslasiguiente:

• Posiciónoblicua,brazoizquierdoymovimientorápido:

FLEXORES EXTENSORES DELTOIDESTRAPECIOFIBRAS

SUPERIORESTRAPECIOFIBRAS

MEDIAS

53,92% 61,80% 43,00% 46,87% 12,02%

• Posiciónfrontal,brazoizquierdoymovimientorápido:



MEDIAS

61,50% 64,43% 44,87% 52,66% 8,42%

Comoseobservaanteriormente,lasdosposturasconmenoractivacióncorrespondenalbrazoizquierdo,sinembargoelsujetoestudiadoesdiestro.Estasdiferenciasbilateralessedebenadiferenciasfisiológicasintrasujetoquepuedencambiarparaotrosujeto.Dadoqueelbrazodominantedelsujetoeselderecho,esteseráelbrazoqueutiliceelsujetodurantesujornada laboral ya que será con el quemejor se desenvuelva. Por tanto a continuación semuestran las mejores posturas obtenidas para el brazo derecho así como la activaciónobtenidaparadichapostura.


POSICIÓNBRAZOCONELQUESEEJECUTALATAREA

TIPODEMOVIMIENTO

OBLICUA DERECHO RÁPIDO

FRONTAL DERECHO RÁPIDO



MEDIAS

64,01% 58,82% 50,92% 59,07% 28,33%

58,86% 50,84% 42,48% 45,86% 16,74%

Como se puede observar, no hay ningún músculo que se encuentre en un nivelactividadmuyaltaysololosflexoresyextensoressuperanel60%pormuypoco,locualquieredecirqueseencuentranenunniveldeactividadmedia-ligera.Estoesunabuenaseñal,yaquealnoexistirunaactividadmuscularaltaelriesgodequeseproduzcaunalesiónenunatareadeestetipoesreducida.Noobstante,dadoqueelniveldeactividadenlamayoríadeloscasoses superior al 50%, es conveniente que estas actividades se lleven a cabo con un descansosuficienteparaquenosefatiguenlosmúsculos.

Porotrolado,podemosobservarcomolosresultadosobtenidosparaelbrazoderechoson ligeramente peores que para el brazo izquierdo (especialmente en el trapecio fibrasmedias), aunque la diferencia no es excesivamente grande por lo que se puede aceptardesempeñareltrabajoconelbrazoderechoparamejorarlaeficaciadeltrabajadoralusarsubrazodominante.

No obstante no es posible afirmar que no se pueda producir una lesión, ya que losmúsculossevenafectadosporunagranvariedaddefactoresquepuedeninducirunalesión,nosoloporlaactivaciónmuscular.


Conclusionesfinalesylíneasfuturas7.

7.1. Conclusionesfinales

Estetrabajodefindegradohapermitidollegaralassiguientesconclusiones:

1. Demostrar que la metodología expuesta basada en la electromiografía esuna técnica idóneaparael análisisbiomecánicodeoperaciones con riesgodelesionesfísicas.Esta técnicahapermitidoel análisisde laactivaciónmusculardeuna formasencillayasequible,sinnecesidaddegrandesconocimientosclínicos.Ademáseste método, en ausencia de la captura de movimiento, permite tomarmedidas in-situ debido a que los sensores de electromiografía soninalámbricos. Lo cual la hace especialmente valioso para las empresas quelleven a cabo estudios similares ya que podrán realizar los estudios ensituaciones reales de sus trabajadores, sin necesidad de hacerlo en unlaboratorio.Laactivaciónmuscularesmuycompleja,yaqueseveafectadaporunagranvariedaddefactoresylosrepartosdecargasenlosmúsculosnosiempresoniguales, por lo que su estudio no siempre es una tarea fácil. Además, ladificultadseveagrandadacuandoelobjetodeestudioeseltrensuperiordelcuerpo humano, ya que el estudio biomecánico del tren superior es muycomplejo,noconociéndoseconexactitud,enlaactualidad,sufuncionamientoexacto. No obstante, este tipo de estudio permite obtener unos resultadosclarosdemanerasencilla,loquelohaceespecialmenteidóneo.Este procedimiento requiere del consumo de una cantidad elevada derecursos.Elequipodesensoresdemedicióndeelectromiografíaesunequipocon un coste elevado, por lo que será necesario llevar a cabo un elevadonúmero de estudios para conseguir su amortización. El equipo de cámarasultrarrápidasdecapturademovimiento tambiénesunequipomuycostoso.Ademáseltiemporequeridoparallevaracaboelprocesamientodelosdatosasícomosuinterpretacióntambiéneselevado.

2. Determinarque los factoresposición,brazoy tipodemovimiento influyendemanerasignificativaenlaactivaciónmuscular.Unadelaspremisasquesepostularonalcomienzodeesteestudiofuequelaactivaciónmuscularseveafectadapordiversosfactorescomolaposición,el


brazooeltipodemovimientoconelqueseejecutaunadeterminadatarea.Los resultados del estudio han permitido demostrar que las premisas erancorrectas y que, efectivamente, dichos factores tienen una influenciasignificativa sobre laactivaciónmuscular.Por loquedeberán ser tenidosencuenta en el diseño de tareas similares a la descrita, con el objetivo dehacerlaslomássegurasposible.

3. Confirmar que existe una manera de desarrollar la tarea descrita másapropiadaqueotrasdecaraadisminuirlaactivaciónmuscularrequerida.Unavezconfirmada la influenciade losdistintos factoressobre laactivaciónmuscular, se pudieron determinar dos posturas que reducíansignificativamentelaactivaciónmuscularglobal.Solo hubo un músculo (Extensores) cuya actividad muscular no se viofavorecidaporlasposturasseleccionadas,yaquelosfactoresquereducíansuactividad perjudicaban al resto de músculos. Sin embargo, el resto demúsculosenestasdosposturaspresentanventajasclaramentesignificativas,alcanzándose una reducción de la actividad muscular de hasta el 50% conrespectoaotrasposturasenalgunosdeloscasos.Ademásseconsigueevitarunniveldeactividadmuyaltoentodoslosmúsculos,cosaquenoocurríaenalgunasdelasposiciones.

7.2. Líneasfuturas

Debidoalalimitacióndetiempoyrecursosdelquesehadispuestoenlarealizacióndeeste trabajode fin grado, algunas cuestionesnohanpodido ser abordadasenelmismo. Enfuturos estudios se puede lograr una mayor profundización en este tema abordandocuestionescomolasquesedescribenacontinuación.

Esteestudiohasidorealizadoenunúnicosujeto,porloqueenexperimentosfuturossería conveniente ampliar el estudio a un mayor número de sujetos con el fin de llegar aresultadosmásgenerales.Ademásenesteestudiosehaanalizadounaúnicatarea,porloqueen el futuro podría estudiarse una serie de tareas distintas para observar los distintosresultados que se obtengan. En definitiva el objetivo es que en el futuro se generalice estametodologíaparamúltiplessujetosymúltiplestareas.

Por otro lado, este estudio se ha llevado a cabo en un laboratorio simulando unaoperacióndetrabajo.Decaraaestudiosfuturos,seríadeinmensautilidadpoderrealizarestosestudiosin-situsobretrabajadoresrealesdesempeñandosutrabajonormal.Locualpermitiríaobtenerunosresultadosmuchomásexactosyrealesparticularizándolosparacadatrabajador.

Para llevar a cabo estas mediciones in-situ, se utilizarían sensores inercialesinalámbricosenlugardelsistemadecámarascapturademovimientodeVICON(sistemasfijo).


ElsistemainalámbricomencionadohasidodesarrolladoporDELSYS,estesistemacombinaenunmismo sensor, sensores inerciales y de electromiografía pudiendo obtenermediante unúnico sensor la señal EMG correspondiente, además de posiciones, velocidades yaceleraciones. Este tipode sensor noha sidousadoen este estudio ya que está en fase depruebasysufuncionamientonoseencontrabacompletamentedepurado,peroenunperiodocortodetiemposeencontraráplenamenteoperativo.

Laaplicacióndeesteestudiosehacentradoenelcampodelaergonomía,noobstanteenunfuturosepuedeextenderestametodologíaalcampodeportivoparalograrmejorasderendimientoyreduccióndelesionesasícomoentrenamientosmáspersonalizados.

Por último, se pretende publicar un artículo en alguna revista científica tratando elanálisisllevadoacaboenesteproyectoasícomolasconclusionesextraídas.


Responsabilidadsocialymedioambiental8.

Hastaahora sehapuestode relevancia todo loque concierneal aspecto técnicodeeste proyecto, sin embargo es necesario poner de relevancia su dimensión social ymedioambiental.

En cuanto a la dimensión medioambiental, cabe destacar que ninguno de losprocedimientos utilizados en este trabajo tienen una interacción negativa con elmedioambiente.Tantolosequiposutilizados,comolametodologíaqueseha llevadoacabosoncompletamenterespetuososconelmedioambienteporloqueesteproyectonohatenidoningúnimpactonegativosobreelmismo.

En el aspecto social, la realización de este trabajo contribuye a proporcionar unamejora en la calidad de vida de las personas. Mediante la metodología planteada en esteproyecto,esposibledisminuirelriesgodelesióndeuntrabajadormientrasestedesempeñalatarea que le corresponda. Por tanto, un menor riesgo de lesión se traducirá en un menornúmero de lesiones y por tanto unamejor calidad de vida tanto para el propio trabajadorcomoparaelrestodelasociedad.

Además este tipo de estudios se presenta como una alternativa a métodostradicionales más costosos e invasivos, pudiendo acceder a ellos un mayor número deempresas. Además el avance de podermedir situaciones reales en el puesto de trabajo sinnecesidaddemedirenel laboratoriopresentaunagranventajaparaquegrandesempresascomiencenautilizarestametodologíayloapliquenatodossustrabajadores.

Por último cabe destacar el aspecto socio-económico de este trabajo. Una lesiónlaboralimplicaunabajalaboral,acontinuaciónsevaaanalizarelcostequesuponeunabajalaboral.

Entrabajoscomoeldescritoenesteestudioenlosqueseoperaconelbrazoaniveldel hombro o superior, algunas de las lesiones más comunes son la bursitis subacromial,tendinitis o afecciones del manguito rotador asociadas al hombro. Otras lesiones muyrelacionadas con este tipo de operaciones son las lesiones cervicales, entre las que cabedestacar contracturas o hernias discales (cervicalgias) debidas al aumento de la presiónintradiscal.Estaslesionestienenperiodosdebajalaboralquevandesde10-15díashasta5o6meses en caso de que se produzca una rotura del músculo supraespinoso (afección delmanguitorotador)oinclusobajaspermanentesencasodequelalesiónsevuelvacrónica.

Amodo de ejemplo, analizaremos un periodo de baja de dosmeses por causas delesiónlaboral.Deacuerdoconlalegislaciónvigente,enelcasodescrito,eltrabajadorpasaríaacobrar al menos el 75% de su salario desde el día siguiente al comienzo de la incapacidadtemporal, pudiendo llegar a ser el 100%en función del convenio laboral. El 75%del sueldosería abonado por laMUTUA y en caso de sermás el sueldo que le corresponde, según elconvenio,elsueldorestanteseráabonadoporlapropiaempresa.Comoejemplo,seanalizaun


trabajadorquepercibaunsueldomedioenEspaña,22.000€brutosanuales.Elcostedelabajasedesglosarácomosigue:

Figura88.CosteasociadoaunprocesodeIncapacidadTemporal(IT)

Comoseobservaelcostetotaldelprocesoasciendea los4.017,38€.Por loquesiseconsigueevitarestetipodelesionesmediantelaaplicacióndelametodologíadescrita,tantolasMUTUAScomolaspropiasempresaspuedenalcanzarunahorroimportante.


Planificacióntemporalypresupuesto9.

9.1. Planificacióntemporal

El presente trabajo de fin de grado comenzó su andadura en Noviembre de 2015,finalizandoeldía23deJuniode2016.Losprimerosdosmesessededicarona lassiguientesactividades:

• Búsqueda de información y referencias bibliográficas acerca de estudiosergonómicos.

• Búsqueda de información acerca de software biomecánico, en particularOpenSim.

Apartirdel1deFebreroescuandoempiezademaneraformal la investigaciónen laquesecentraestetrabajo,cuyaduraciónseextiendehastaeldíade finalizacióndelmismo.Durante este tiempo se llevaron a cabo diversas etapas, lasmás importante se destacan acontinuación.

Laprimera fasede la investigacióncomenzóaprincipiosdeFebreroyconsistióen labúsqueda de información acerca del estado del arte y la posterior elección de los softwarebiomecánicos que se utilizarían a lo largo del proyecto, OpenSim y EMGworks. Una vezelegidoslossoftwareseprocedióaunperiododeformaciónendichosprogramas.

Amediadosde febrerosecontactóconelLaboratoriodeBiomecánicade la facultaddeINEFdelaUPM,queaccedióacedersusequiposeinstalacionespararealizar losensayosnecesarios. Así se llevó a cabo una primera prueba a principios del mes de Marzo con elobjetivodefamiliarizarseconlosequiposyconlosprogramasnecesarios.

Trasestaspruebasseprocedióarecabar informaciónacercadeunapruebaconcretadelaquepoderextraerlainformaciónbuscada.Paraelloserecaboinformación,secontactoconunaempresaysecontrastoconel responsabledel laboratoriodebiomecánica.Unavezdecidida lapruebaquese ibaa llevaracabo,amediadosdeMayoseprocedióarealizar losexperimentosnecesarios.

Traslaobtencióndelosdatosgrabadosenlosexperimentos,comenzóunprocesodetratamientoyprocesadode losdatosqueabarcóhastaprincipiosdelmesde junio.Unavezobtenidos los resultados de las pruebas, se contactó con una profesora de estadística pararecibir consejo sobre el tratamiento estadístico que se llevaría a cabo, con el objetivo devalidarlametodologíayseprocedióasurealización.ParaelanálisisestadísticofuenecesariolaformaciónenelprogramaR-STUDIO.

Los resultados y conclusiones obtenidos fueron comentados con un especialista dellaboratoriodebiomecánicadeINEF.


LaredaccióndelamemoriacomenzóaprincipiosdeAbrilyfinalizóel23deJunio.

AcontinuaciónsemuestralaEstructuradeDescomposicióndelProyecto(EDP),dondesereflejandemaneraesquematizadaenformadediagramadeárbol lasdistintasetapasdelproyectojuntoconlastareasqueformancadaetapa.Enestediagramasepuedeobservar,deforma jerárquica, lasdistintas fasesdelproyectoofreciendounavisiónclarade laestructurafundamentaldelpresentetrabajodefindegrado.

Figura89.EstructuradeDescomposicióndelProyecto(EDP)

METODOLOGÍAPARAELANÁLISISDEOPERACIONESCONRIESGODELESIONES

FÍSICASMEDIANTEBIOMECÁNICAY

ELECTROMIOGRAFÍA

INVESTIGACIÓN

INFORMACIÓNDESOFTWAREBIOMECÁNICO

INFORMACIÓNSISTEMASDECAPTURADEMOVIMIENTO

INFORMACIÓNDEESTUDIOSERGONÓMICOS

FORMACIÓN

FORMACIÓNENOPENSIM

FORMACIÓNEN

MOTONMS

FORMACIÓNEN

EMGWORKS

ENSAYOS

DISEÑODELOSENSAYO

S

REALIZACIÓNDELOSENSAYOS

OBTENCIÓNDERESULTADOS

ETIQUETADOY

TRANSFORMACIÓNDELOS

DATOS

PROCESADODELOSDATOS

CONEMGWORKS

PROCESADODELOSDATOSCON

OPENSIM

VALIDACIÓNDEMETODOLOGÍA

YCONCLUSIONES

FORMACIÓNENR-STUDIO

DISEÑODEEXPERIMENTOS

CONCLUSIONESYOBTENCIÓNDELAMEJORPOSTURA

MEMORIA


A continuación semuestra el diagramadeGantt con la distribución temporal de lastareasalolargodeltiempo.

Figura90.DiagramadeGanttdelproyecto


Acontinuaciónsemuestraladedicacióntotaldelproyectoenhoras.

TAREA TIEMPODEDICADO(h) 1.Investigación 271.1Informacióndeestudiosergonómicos 121.2Informacióndesoftwarebiomecánico 91.3Informacióndesistemasdecapturademovimiento 62.Formación 882.1FormaciónenOpenSim 332.2FormaciónenMOtoNMS 172.3FormaciónenEMGworks 383.Ensayos 113.1Diseñodelosensayos 73.2Realizacióndelosensayos 44.Obtenciónderesultados 1294.1Etiquetadoytransformacióndelosdatos 154.2ProcesadodelosdatosconEMGworks 804.3ProcesadodelosdatosconOpenSim 345.Validacióndelametodologíayobtencióndeconclusiones 405.1FormaciónenR-Studio 85.2Diseñodeexperimentos 135.3Conclusionesyobtencióndelamejorpostura 196.Memoria 112

TOTAL 407

Como se muestra en la tabla, el tiempo de dedicación total ha sido de 407 horasefectivas. Lo cual cumple con la dedicación esperada para los créditos del trabajo de fin degradoqueseencuentraentre300-360horas.

9.2. Presupuesto

A continuación se procede a detallar la valoración económica de este trabajo de fingrado.Estavaloraciónserealizacomosiestetrabajohubiesesidodesarrolladoenelámbitoprofesional,enunaempresadeingeniería.

Las instalaciones y equipos utilizados del Laboratorio de Biomecánica de INEF estánvalorados en 250.000 euros, se ha estimado que el coste asociado al uso de dichasinstalaciones por un periodode 4 horas, que fue lo que duraron las pruebas asciende a los1.500euros,incluyendoelsueldodelestudiantequeestuvoayudandoendichaspruebas.

Encuantoalmaterialinformáticoutilizado,dondeseincluyenlosprogramasOpenSim,EMGworksyR-Studioasícomoelportátilusado,seestimauncostede30.000.Paraestecostesehautilizadounaamortizacióna5añosycomputadoelcosteasociadoalos6mesesquesehautilizadodichomaterial,obteniendouncostetotalde1000€.


Figura91.Presupuestogeneraldelproyecto

Por tanto,elpresupuestogeneraldelpresente trabajode findegradoasciendea lacantidaddeDIEZMILSEISCIENTOSVEINTINUEVEEUROS.


BIBLIOGRAFÍA

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[12]PeñaD.,“Estadísticamodelosymétodos,2.Modelos linealesyseriestemporales”,Julio1993.


ÍNDICEDEFIGURAS

Figura1.RealizacióndeunestudiodelamarchaenelInstitutodeBiomecánicaClínica........6

Figura2.Pruebabiomecánicadelmovimientodesalidaenunacarreradevelocidad............7

Figura3.Posiciónergonómicadetrabajoenunescritorio.....................................................8

Figura4.DiseñodeloslímitesdeelevacióndelbrazodeunmaniquíenDELMIA.................10

Figura5.SimulaciónenDELMIAdeunaoperacióndetaladradosobreuntecho..................11

Figura6.EstudiodeciclismorealizadoconAnyBodyModellingSystem...............................12

Figura7.AnálisisdelamarchaenSIMM..............................................................................13

Figura8.AnálisismedianteOpenSimdelamusculaturadelcuelloenunameléderugby....16

Figura9.AnálisisdefatigamedianteelsoftwareEMGworks...............................................18

Figura10.Sensorinercial.....................................................................................................19

Figura11.Trajeelectromecánicoparalacapturadelmovimiento.......................................20

Figura12.SensorelectromagnéticodeAscensionTechnologyCorporation.........................21

Figura13.GuantedefibraópticaCyberGlove......................................................................22

Figura14.CámaraVANTAGEdecapturademovimientodesarrolladaporVICON................24

Figura15.CámaraCARAdeVICONparacapturademovimientosfaciales...........................25

Figura16.ProcesodecapturadeunaseñalEMG.................................................................25

Figura17.Basefija,TrignoStandardSensorybaseportátildesarrolladosporDELSYS.........27

Figura18.PlataformadinamométricaKistler.......................................................................28

Figura19.InterfazdelaherramientaFilterIIRdeEMGworks...............................................35

Figura20.a)Seriededatossinfiltrarb)Seriededatosfiltrados..........................................36

Figura21.InterfazdelaherramientaRootMeanSquaredeEMGworks...............................37

Figura22.a)SeñaldeentradadelRMSb)SeñaldesalidadelRMS.....................................38

Figura23.InterfazherramientaSubsetdeEMGworks.........................................................38

Figura24.a)SeñaldeentradadelSubsetb)SeñaldesalidadelSubset................................39


Figura25.a)SeñaldeentradadelThresholdb)SeñaldesalidadelThreshold.....................40

Figura26.SeñalresultantedelaherramientaSimpleMath.................................................40

Figura27.Trialestáticoytrialdinámico...............................................................................42

Figura28.EsquemadelfuncionamientogeneraldeMOtoNMS............................................44

Figura29.Esquemadelprocesodeelaboracióndelainterfacedeadquisición....................45

Figura30.Diagramadeprocesodelprocesamientodedatos...............................................46

Figura31.EsquemageneraldelaherramientadeescaladodeOpenSim.............................47

Figura32.Configuracióndelescaldo....................................................................................48

Figura33.Interfazdeescaladoeinterfazdepesos..............................................................48

Figura34.Modeloescalado.................................................................................................49

Figura35.Esquemageneraldelprocesodecinemáticainversa............................................50

Figura37.ConfiguracióndelospesosdelaherramientaInverseKinematics........................51

Figura38.Trialdinámicoycinemáticainversa.....................................................................52

Figura39.Músculosflexoresyextensoresdelamuñeca.....................................................54

Figura40.Deltoides.............................................................................................................54

Figura41.Trapeciofibrassuperioresytrapeciofibrasmedias.............................................55

Figura39.CámaraVicon.....................................................................................................57

Figura40.Sensoressuperficiales,TrignoLabysoftwareEMGworksAcquisition..................57

Figura41.LaboratoriodeBiomecánicadelafacultaddeINEFdelaUPM.............................58

Figura42.Ensayoenposiciónfrontal,brazoderecho...........................................................59

Figura43.Ensayoposiciónoblicua,brazoderecho...............................................................59

Figura44.Ensayoenposiciónsobrelacabeza,brazoizquierdo...........................................59

Figura45.Vistaanterioryposteriordelsujetopreparadoparacomenzarlaspruebas.........60

Figura46.VistaespecíficadelacolocacióndelossensoresEMG.........................................61

Figura47.Ejerciciodereferenciaparalosextensoresdelamuñeca.....................................62

Figura48.Ejerciciodeelevaciónlateral...............................................................................62


Figura49.ActivacióndelosflexoresdelamuñecaVStiempoalolargodelaprueba..........64

Figura50.ActivacióndelosextensoresdelamuñecaVStiempoalolargodelaprueba......64

Figura51.ActivacióndeldeltoidesVStiempoalolargodelaprueba..................................64

Figura52.ActivacióndeltrapeciofibrassuperioresVStiempoalolargodelaprueba.........65

Figura53.ActivacióndeltrapeciofibrasmediasVStiempoalolargodelaprueba..............65

Figura54.Tabladeresultadosdelasgráficasanteriores......................................................66

Figura55.Tabladeresultadosdel%RMSdeflexoresyextensoresdetodaslaspruebas.....67

Figura56.Tabladeresultadosdel%RMSdedeltoides,trapeciofibrassuperioresytrapeciofibrasmedias...............................................................................................................67

Figura57.Ángulodeelevacióndelbrazorespectoaltorsoalolargodeltiempo.................68

Figura58.Ángulodeflexióndelcodoalolargodelmovimiento..........................................68

Figura59.Ángulodeprono-supinaciónalolargodelmovimiento.......................................68

Figura60.Ángulodegirodelamuñecaalolargodelmovimiento.......................................68

Figura61.Ángulodelseparacióndelbrazorespectoaltorsoalolargodelmovimiento......69

Figura62.Ángulodeelevacióndelbrazorespectoaltorsoencadaréplica..........................70

Figura63.Ángulodeprono-supinaciónencadaréplica........................................................70

Figura64.Ángulodegirodelamuñecaencadaréplica.......................................................70

Figura65.CódigodeR-STUDIOparalageneracióndelatablaADEVA..................................74

Figura66.TablaADEVAresultante.......................................................................................74

Figura67.CódigoinformáticodeR-STUDIOparaladiagnosisdelmodelo............................74

Figura68.GráficoderesiduosVSvaloresprevistos..............................................................75

Figura69.GráficosderesiduosVSposición,residuosVSbrazoyresiduosVSmovimiento...75

Figura70.GráficoQ-Qplotparalanormalidad....................................................................76

Figura71.ResultadodelcontrastedeKolmogorov-Smirnov................................................76

Figura72.GráficoderesiduosVSordenenlosquesehantomadolosdatos.......................77

Figura73.Intervalodeconfianzaparalasmediasdelfactorbrazoconα=0.05....................78

Figura74.Intervalodeconfianzaparalasmediasdelfactormovimientoconα=0.05..........79


Figura75.TablaADEVAparalosflexoresdelamuñeca.......................................................80

Figura76.IntervalodeconfianzaparalasmediasVSelfactorbrazo....................................80

Figura77.IntervalodeconfianzaparalasmediasVSfactormovimientocon.......................81

Figura78.TablaADEVAparalosextensoresdelamuñeca...................................................82

Figura79.TablaADEVAparaeldeltoides.............................................................................83

Figura80.IntervalodeconfianzaparalasmediasVSfactorbrazo........................................83

Figura81.IntervalodeconfianzaparalasmediasVSfactorposición...................................84

Figura82.TablaADEVAparaeltrapeciofibrassuperiores...................................................85

Figura83.GráficodeinteraccióndelaPosiciónfrentealbrazoparaelmovimientolento...86

Figura84.GráficodeinteraccióndelaPosiciónfrentealbrazoparaelmovimientorápido.86

Figura85.TablaADEVAparaeltrapeciofibrasmedias........................................................87

Figura86.IntervalodeconfianzaparalasmediasVSelfactorposición................................88

Figura87.Gráficodeinteraccióndelasmediasdelfactorbrazoyfactormovimiento..........88

Figura88.CosteasociadoaunprocesodeIncapacidadTemporal(IT)..................................98

Figura89.EstructuradeDescomposicióndelProyecto(EDP).............................................100

Figura90.DiagramadeGanttdelproyecto........................................................................101

Figura91.Presupuestogeneraldelproyecto.....................................................................103


ANEXOS


ANEXOA:ResultadosobtenidosconEMGworks

Como resultado del procesado de los datos obtenidos de los sensores deelectromiografía se han obtenido 180 gráficas. A continuación, se muestran algunos de losresultadosobtenidosdelsoftwareEMGworksparalosdistintosmúsculosestudiados,enellosseapreciaelpotencialdeaccióndelmúsculoalolargodelmovimiento.

Losgráficosqueseexponenacontinuaciónsonlosasociadosalasdosposturasquesehandeterminadocomo“mejores”parallevaracabolatareadescrita.Primerosemuestranlosresultadosobtenidopara laposiciónoblicuaconbrazo izquierdoymovimiento rápido,enelsiguiente orden (de izquierda a derecha): flexores, extensores, trapecio medio, deltoides ytrapeciosuperior.


Las siguientes gráficas corresponden a la posición frontal con brazo izquierdo y

movimientorápido,nuevamentesesigueelmismoorden.

Por último a modo de comparación, se representan superpuestas las activacionesmuscularescorrespondientesadistintasposturasconelobjetivodeobservarladiferenciadeactivaciónentrelasmismas.Paraelloseescogendosposturasquecomparar:posiciónsobrelacabeza, brazo derecho y movimiento lento contra posición frontal, brazo izquierdo ymovimientorápido,ambosdelaprimeraréplica.


En las anteriores gráficas podemos observar las diferencias existentes tanto enamplitud de ciclo, como en frecuencia e incluso duración. En total se han obtenido 180gráficas distintas que posteriormente han sido procesadas con sus valores numéricos paraalcanzarlosresultadosylasconclusionesexpuestasanteriormente.


ANEXO B: Gráficas adicionales obtenidas conOPENSIM

En este anexo se muestran algunas gráficas obtenidas con OpenSim, las cuales

muestran la posición de diversos puntos del cuerpo en cada instante de tiempo durante lacapturade losdatos.Estasgráficashansidoutilizadasparaconocer laposturaenqueseharealizado la tarea así como para verificar que las posturas eran las correctas en cada caso,tambiénsehanusadoparaconocerelinstantedecomienzoyfinaldelaactividad.

Los resultados obtenidos con este software son solo los correspondientes a lasposturas ejecutadas con el brazo derecho, como consecuencia de la limitación del modelousado,elcualsolorepresentaelbrazoderecho.

Las gráficas siguientes son el resultado de la superposición de tres gráficas,correspondientesalamismaposturaencadaunadelastresréplicas,elcolorrojorepresentala réplica primera, el color azul representa la segunda réplica y el color verde la tercera yúltimaréplica.

B.1Posiciónsobrelacabeza,brazoderechoymovimientorápido


B.2Posiciónsobrelacabeza,brazoderechoymovimientolento


B.3Posiciónfrontal,brazoderechoymovimientorápido


B.4Posiciónfrontal,brazoderechoymovimientolento


B.5Posiciónoblicua,brazoderechoymovimientorápido


B.6Posiciónoblicua,brazoderechoymovimientolento

Eneste caso se adjuntanúnicamentedos gráficas yaqueenestamediciónhubounproblemaconalgunosdelosmarcadoresy la informacióndelosmarcadoresdelamuñecayantebrazoseperdió.


Anexo C: Gráficos adicionales realizados con R-STUDIO

AcontinuaciónsemuestranlosgráficosgeneradosconR-STUDIOquehansidousadoparallevaracaboladiagnosisdelmodelo.Estosgráficossonlossiguiente:

• ValordelavariabledesalidaYfrentealordenenquesetomaronlosdatos.• Residuosdelmodelofrenteavaloresprevistos.• Residuosdelmodelofrentealosfactoresposición,brazoymovimiento.• Q-QPlot:residuosestandarizadosfrentealosquantilesteóricos.• Residuosdelmodelofrentealordendelacapturadelosdatos.• ResultadodelcontrastedeKolmogorov-Smirnov.

C.1FLEXORES


C.2EXTENSORES


C.3DELTOIDES


C.4TRAPECIOFIBRASSUPERIORES


C.5TRAPECIOFIBRASMEDIAS

metodologÍa para el anÁlisis de operaciones con riesgo de...

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