El MIT ha desarrollado un conjunto de herramientas que se utiliza para crear dispositivos de detección de músculos portátiles impresos en 3D

En una palabra: El Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) ha desarrollado herramientas que permiten a los usuarios crear dispositivos portátiles que pueden detectar la tensión muscular. La tecnología utiliza «tomografía de impedancia eléctrica» ​​(EIT), que detecta impulsos eléctricos en los músculos para determinar si están flexionados o relajados.

El Laboratorio de Ciencia e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL) presentará su investigación en el próximo Simposio ACM sobre Software y Tecnologías de Interfaz de Usuario (UIST) el próximo mes, con un artículo titulado «EIT-kit: Un kit de herramientas de tomografía de impedancia eléctrica para la salud y la detección de movimiento» para seguir en enero. CSAIL planea usar las herramientas para crear dispositivos portátiles para detección de movimiento, reconocimiento de gestos, conducción distraída y aplicaciones de fisioterapia.

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La tecnología es un poco torpe y difícil de configurar y requiere un hardware costoso de implementar. Los dispositivos portátiles también son un poco poco prácticos en este punto, ya que requieren un cableado de varios conductores. Sin embargo, es posible ver los datos desde un dispositivo móvil con aplicaciones de realidad aumentada.

Para crear un dispositivo, los usuarios primero diseñan su forma física y su tamaño en la aplicación de modelado 3D del kit. El software posicionará automáticamente las posiciones del sensor o el usuario puede configurarlas manualmente. Desde allí, el diseño se envía a una impresora 3D y los usuarios pueden ensamblar las piezas resultantes. Una vez ensamblada, la computadora portátil debe calibrarse con la placa base especialmente diseñada del kit EIT.

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«Una biblioteca de microcontroladores automatiza la medición de impedancia eléctrica», dice CSAIL. «Una biblioteca de visualización móvil permite a los usuarios ver los datos medidos en un dispositivo móvil».

La tecnología aún necesita mucho trabajo y no se sabe si será más práctica que los métodos alternativos para aplicaciones como el reconocimiento de gestos y la detección de movimiento. Sin embargo, dado que captura la actividad muscular real en lugar de solo el movimiento de un brazo o una pierna, su uso con fines de fisioterapia parece mucho más prometedor.

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