Copaci, DorinCerro, David Serrano DelGuadalupe, Janeth AriasLorente, Luis MorenoRojas, Dolores Blanco2026-01-272026-01-272024Copaci, D, Cerro, D S D, Guadalupe, J A, Lorente, L M & Rojas, D B 2024, 'sEMG-Controlled Soft Exo-Glove for Assistive Rehabilitation Therapies', IEEE Access, vol. 12, pp. 43506-43518. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.33804692169-3536https://hdl.handle.net/10641/7634Publisher Copyright: © 2013 IEEE.El movimiento de la mano humana ofrece diversos grados de libertad, lo que permite realizar tareas dinámicas de forma eficiente e interactuar de manera robusta con el entorno de un modo continuo y adaptable. Sin embargo, el exoesqueleto rígido empleado en la rehabilitación de la mano limita la libertad de movimiento del usuario, dificultando su interacción natural con el entorno. En este estudio presentamos un exoguante blando para rehabilitación asistiva accionado mediante aleaciones con memoria de forma (SMA), controlado por un clasificador de gestos de la mano basado en electromiografía de superficie (sEMG). Gracias al tipo de actuador empleado, el exoguante blando permite movimientos lentos, suaves y controlados cuando está activado, y proporciona una transparencia de control completa cuando el dispositivo no está activo. Esta ventaja mejora la comodidad y la aceptación del exoguante por parte del paciente. Por otro lado, el clasificador, junto con el algoritmo de control y el exoguante blando, ofrece la posibilidad de emplear el exoguante en terapias de rehabilitación asistiva de la mano. Para facilitar su uso, se ha desarrollado una interfaz que permite la adquisición de nuevos datos de sEMG de nuevos usuarios, el reentrenamiento del clasificador y la conexión con el exoguante blando para la terapia de rehabilitación. El objetivo principal de este estudio es demostrar que el exoguante blando ponible propuesto, junto con el algoritmo de control y el clasificador empleado, constituye una solución eficaz para tareas de rehabilitación asistiva, tal como se ha demostrado con sujetos sanos. Además, esta solución puede adaptarse fácilmente a las características y necesidades de los usuarios. [Traducción automática al español; idioma original: inglés.]The movement of the human hand offers various degrees of freedom, enabling efficient performance of dynamic tasks and robust interaction with the environment in a compliant and continuous manner. However, the rigid exoskeleton used in hand rehabilitation limits the user's freedom of movement, complicating their natural interaction with the environment. In this study, we present a soft exo-glove for assistive rehabilitation actuated by Shape Memory Alloys (SMA), controlled by a surface electromyography (sEMG) hand gesture classifier. Thanks to the actuator type, the soft exo-glove enables slow, smooth, and controlled movements when activated and provides complete control transparency when the device is not active. This advantage enhances the comfort and acceptance of the exo-glove by the patient. On the other hand, the classifier, in conjunction with the control algorithm and the soft exo-glove, offers the potential to use the exo-glove in assistive hand rehabilitation therapy. For user-friendly use, an interface has been developed, enabling the acquisition of new sEMG data from new users, retraining of the classifier, and connection with the soft exo-glove for rehabilitation therapy. The main objective of this study is to demonstrate that the proposed wearable soft exo-glove, along with the control algorithm and the employed classifier, constitutes an effective solution for assistive rehabilitation tasks, as demonstrated with healthy subjects. Furthermore, this solution can be easily adapted to the users' characteristics and requirements.131812975enghttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Assistive rehabilitationgesture classificationshape memory alloyssoft exo-gloveGeneral Computer ScienceGeneral Materials ScienceGeneral EngineeringSDG 3 - Good Health and Well-beingYesyesjournal articleopen access10.1109/ACCESS.2024.3380469https://www.scopus.com/pages/publications/85188888427https://www.scopus.com/pages/publications/85188888427#tab=citedBy