Dispositivo mecatrónico para a quantificação da Espasticidade

Abstract

A Espasticidade é um distúrbio motor incapacitante, resultante de doenças neurológicas, conduzindo a perdas funcionais, distúrbios posturais e dor. Este distúrbio representa actualmente um grande impacto social e económico, estima-se que afecta aproximadamente 1.9% da população mundial. Regista-se um interesse clínico crescente no desenvolvimento de um método de quantificação objectiva, sensível e reprodutível, em contraste com a subjectividade do método de avaliação actualmente utilizado. Esta quantificação assume importância tanto para diagnóstico, permitindo prevenir sequelas potencialmente catastróficas, como para controlo da resposta à terapia instituída, permitindo controlar o sucesso do tratamento, assim como os onerosos custos associados. Nesta dissertação pretende-se desenvolver e implementar um equipamento para uma quantificação objectivo, sensível e reprodutível da Espasticidade, capaz de diferenciar a Espasticidade de outros distúrbios motores. É proposto um método com base na quantificação do limiar do reflexo de estiramento tónico (LRET) permitindo a avaliação da gama de movimentos do membro afectado pela Espasticidade. Inerentemente à metodologia proposta foram desenvolvidos e implementados a instrumentação e software adequados para aquisição dos sinais de Electromiografia de superfície (EMGs), trajectória e velocidade angular, e para o processamento dos sinais de modo a obter todos os dados e resultados finais. Em particular, foi desenvolvido e implementado um algoritmo inovador, para processamento de sinal de EMG, sensível e estável, para identificação de contracções musculares. Para validação do equipamento desenvolvido, foram efectuados ensaios experimentais, considerando os músculos flexores do cotovelo, que se dividiram em duas fases: numa primeira fase, em ambiente laboratorial, com indivíduos saudáveis, e numa segunda fase, em ambiente clínico, com a colaboração de pacientes com Espasticidade. Os ensaios experimentais permitiram confirmar a sensibilidade, fiabilidade e reprodutibilidade do equipamento e software, para além de ser possível observar a correlação entre o LRET identificado em três avaliações diferentes.

Spasticity is a disabling motor disorder resulting from neurological diseases, leading to functional loss, postural disorders and pain. This disorder has now a remarkable social and economic impact, affecting approximately 1.9% of the world population. There is a growing clinical interest in the development of an objective, sensitive and reproducible method for Spasticity quantification, in contrast with the subjectivity of the current method. The quantification of Spasticity has a remarkable importance for diagnosis, allowing preventing catastrophic consequences, and for the applied therapy, allowing controlling the success of the treatment and the associated costs. The aim of this dissertation is to develop and implement a device for an objective, sensitive and reproducible quantification of Spasticity, able to differentiate Spaticity from other motor disorder. The proposed method is based on the quantification of the tonic stretch reflex threshold (TSRT), for the assessment of the range of motion, of the limb, affected by Spasticity. It was developed and implemented the appropriate instrumentation and software for the acquisition of sEMG signal, angular trajectory and velocity and for signal processing data. In particular, it was developed and implemented an innovative algorithm for EMG signal processing, sensitive and stable for the identification of muscle contraction. In order to validate the developed device, experimental trials have been conducted, considering the flexor muscle of the elbow joint: first, tests were performed in laboratory environment with healthy subjects; secondly, tests were run in clinical environment with the collaboration of patients with Spasticity. The experimental trials allow confirming the sensibility, reproducibility and reliability of the device and software, as well as to observe the correlation between TSRT, estimated in three different assessments.