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XIV Jornadas de Ingeniería Tecnología e Innovación
Universidad de Caldas, 20 a 22 de Octubre de 2015
Electromiografía, bioimpedancia eléctrica segmental y goniometría para diagnóstico
funcional en miembro inferior en adultos jóvenes con obesidad
Herrera-González M1, Caicedo-Eraso JC1, Martínez-Hernández GA2
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Universidad de Caldas; 2SENA Regional Caldas.
Email: [email protected]
Resumen
Introducción: La contracción y relajación muscular permite el movimiento del cuerpo
humano. El análisis de señales electromiográficas (EMG) evalúa y registra la activación de
los músculos y provee información en tiempo-frecuencia sobre la actividad neuromuscular del
músculo activo (Morales et al, 2009). Un estudio reciente en 11 sujetos, mostró que la
goniometría podría aportar mejoras en el diagnóstico de patologías en rodilla cuando se
relaciona con EMG (Herrera-Gonzalez et al, 2014, artículo en prensa). El análisis de
bioimpedancia eléctrica (ABE) permite la estimación de volumen muscular (VM). Se ha
demostrado que alteraciones en la cantidad de músculo y el exceso de grasa pueden modificar
la funcionalidad muscular (Gonzalez-Correa et al, 2013). El propósito será determinar si la
conjunción entre EMG, goniometría y ABE podrían mejorar aún más el diagnóstico de
posibles patologías asociadas a la cinemática y dinámica de la extensión-flexión de la rodilla.
Materiales y métodos: Con procedimientos aprobados por el Comité de Bioética de la
Universidad de Caldas y previa firma del consentimiento informado, se pretende evaluar dos
grupos de adultos jóvenes (18 a 28 años), un primer grupo con índice de masa corporal (IMC)
normal y sin co-morbilidades; y un segundo grupo con IMC de obesidad y manifestación de
molestias en la movilidad del miembro inferior. Se realizará una prueba física por medio de
ejercicio de cadena cinética abierta sentado (extensión-flexión de la rodilla) con 4
repeticiones. Al mismo tiempo se registraran las señales EMG superficiales (EMGS) en
músculos específicos (bíceps femoral, recto femoral, semitendinoso, vasto medial y tríceps
sural) relacionados directamente con el movimiento extensión-flexión de la rodilla. Además,
se medirá el ABE segmental (ABEs) tetrapolar en miembro inferior y se registrarán los
ángulos en el plano sagital de la rodilla usando el goniómetro. Los registros EMGS serán
procesados con métodos de análisis de señales en el espacio de tiempo-frecuencia. El VM del
miembro superior por ABEs se calculará como VMABEs=(L2/R50), (: resistividad músculo
esquelético, L: distancia miembro inferior, R50: resistencia 50 kHz) [2]. Con los ángulos se
calculará velocidad y aceleración. Las asociaciones entre VMABEs, EMGS y goniometría se
determinarán inicialmente mediante regresión lineal (α=0,05) (Lukaski, 2000). Se aplicará un
de clasificador mediante redes neuronales artificiales RNA con EMGS, VMABEs y
goniometría como entradas para determinar los sujetos con y sin obesidad.
Resultados esperados: Dado que la asociación entre EMGS y goniometría mejora el
diagnóstico de
patologías de rodilla usando RNA, y el cálculo de VM por ABEs puede
determinar la perdida muscular, la cual afecta el movimiento del miembro inferior. La
asociación entre EMGS, ABEs y goniometría podría ser una mejor técnica diagnóstica que las
técnicas habituales (rayos x, tomografía axial computarizada, resonancia magnética nuclear,
artroscopia) por sus bajos costos, baja complejidad, bajo riesgo y baja invasividad.
XIV Jornadas de Ingeniería Tecnología e Innovación
Universidad de Caldas, 20 a 22 de Octubre de 2015
Palabras clave: electromiografía; goniometría; bioimpedancia eléctrica segmental; miembro inferior;
obesidad.
Referencias:
Gonzalez-Correa et al (2013). Bioelectrical impedance analysis (BIA) for sarcopenic obesity (SO) diagnosis in young female subjects. ournal
of Physics: Conference Series 434.
Herrera- González et al (2014). Clasificación de lesión en rodilla usando señales de electromiografía superficial y goniometría empleando
redes neuronales. Revista Ingeniería y universidad. Pontificia universidad Javeriana.
Lukaski (2000). Assessing regional muscle mass with segmental measurements of bioelectrical impedance in obese women during weight
loss. Ann NY Acad Sci 904:154-8.
Morales et al (2009). Caracterización de señales electromiográficas para la discriminación de seis movimientos de la mano. Scientia Et
Technica, no. 42, pp. 278–283.