Predicción anticipada de intención motora para prótesis rápidas mediante un modelo neuronal híbrido con EMG y presión.

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) 2026 Thesis Open access

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Authors: alejandro Gómez de Rojas
DOI: 10.5281/zenodo.18494072
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Abstract

Las prótesis mioeléctricas actuales presentan una latencia de control que degrada la sensación de agencia. Este trabajo propone un enfoque multimodal para inferir la intención motora en fase transitoria, combinando señales sEMG con presión. Se propone una arquitectura híbrida (TCN/Attention) con cuantificación de incertidumbre (MC-Dropout). Validado con NinaPro y GRABMyo, el sistema logra latencias

Fields of Study & Subjects

Muscle activation and electromyography studies EEG and Brain-Computer Interfaces Prosthetics and Rehabilitation Robotics

Publication details

Journal / source
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Publication date
3 February 2026
Language
ES
Document type
Thesis