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Señales mioeléctricas ayudan a diagnosticar enfermedades neuromusculares

Agencia AIMX

Hermosillo, Son., (Agencia Informativa de México).- Las señales mioeléctricas son producidas por el sistema nervioso y acarrean información útil para diagnosticar enfermedades neuromusculares.

Asimismo, ese tipo de señales son una buena herramienta para monitorear la actividad muscular en tiempo real, destacó, el profesor investigador en el Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Sonora (Unison), Pedro González Zamora.

Las señales mioeléctricas se producen durante la contracción muscular, refirió el investigador de la automatización de sistemas y análisis de datos y una de sus líneas de investigación se centra en este tipo de señales.

Dio a conocer que el estudio y detección de esas señales tiene diferentes aplicaciones en la medicina deportiva y la ocupacional, así como en el desarrollo de prótesis e interfaces humano computadora.

González Zamora se encuentra dirigiendo la tesis del alumno del posgrado de Internet de las Cosas en Inteligencia Artificial, Marco Antonio López, en el desarrollo de una Herramienta para monitoreo de fatiga muscular usando señales mioeléctricas y gemelos digitales.

“Esta herramienta incorpora tecnología del Internet de las cosas en inteligencia artificial como gemelos digitales para poder hacer un seguimiento remoto de la actividad muscular, con el fin de predecir lesiones en tareas que requieren un gran esfuerzo físico, como las que ocurren en la industria”, dijo.

Además de atender y formar a estudiantes de posgrado, González Zamora colabora con docentes del Departamento de Ingeniería Industrial como Jesús Pacheco y Víctor Hugo Benítez, con quienes publicó un artículo sobre señales mioeléctricas en una revista indexada.

El profesor tiene estudios de doctorado en Física en la Universidad Complutense de Madrid y el Centro de Investigaciones Energético-Ambientales y Tecnológicos de Madrid (Ciemat-Madrid).

Durante sus estudios de doctorado analizó datos del experimento Alice del Gran Colisionador de Hadrones (LHC) en el CERN ubicado en Ginebra, Suiza buscando señales que permitan conocer cómo era la materia en los primeros instantes después de la creación del Universo.

Cabe destacar que el académico universitario expuso el tema Señales mioeléctricas: detección de fatiga muscular, dentro del Congreso de Robótica. Robo-Subasta 2022, un evento académico que llevó a cabo en mayo pasado la carrera de Ingeniería Mecatrónica del propio Departamento.