Introduzione

La presente invenzione riguarda un sistema che fornisce informazioni sul sistema neuromuscolare in realtà aumentata. L’invenzione consente di osservare informazioni relative all’anatomia e/o al livello di contrazione muscolare visualizzate sulla porzione di pelle sovrastante il muscolo utilizzando smartglass o smartphone/tablet in modalità see-through. Le informazioni vengono fornite in AR al soggetto stesso e/o a una terza persona (ad esempio un fisioterapista durante una sessione di riabilitazione; un personal trainer durante una sessione di allenamento sportivo).

Caratteristiche Tecniche

Il sistema (TRL=4) è composto da un insieme di unità sensore (SU), un’unità di elaborazione del segnale (SPU) e un insieme di unità di feedback (FU). Il soggetto indossa le SU collegate ai sistemi di rilevamento per l’acquisizione dei segnali sEMG dai muscoli di interesse. Le SU sono i nodi di una rete wireless (WSN). Su ogni sistema di prelievo è posizionato un marker. I segnali sEMG raccolti vengono trasmessi in modalità wireless all’unità di elaborazione che estrae le informazioni sul sistema neuromuscolare (es. indice di attivazione/fatica muscolare, o informazioni anatomiche come la posizione della zona di innervazione) e le trasmette alle unità di feedback (FU). Ogni FU acquisisce un video, identifica in tempo reale in ogni fotogramma la presenza dei marcatori associati ai sistemi di rilevamento e sovrappone al sistema di rilevamento una rappresentazione grafica delle informazioni neuromuscolari estratte. Il sistema supporta una modalità multiutente che consente di fornire feedback a più utenti contemporaneamente. Il sistema è in fase di valutazione in contesti riabilitativi.

Possibili Applicazioni

• Riabilitazione neuromuscolare (emiplegia, paralisi cerebrale);
• Prevenzione/trattamento delle malattie muscoloscheletriche;
• Medicina sportiva – lesioni muscolari.

Vantaggi

• Semplificazione della comprensione delle informazioni di feedback;
• Informazioni sull’anatomia/attivazione muscolare fornite al medico mentre osserva il corpo e movimenti;
• Feedback simultaneo multi-utente (pazienti, medici) adattato al livello di competenza specifico;
• Supporto di sEMG ad alta densità per un’estrazione più affidabile delle informazioni neuromuscolari.