Sistema de reconocimiento de patrones de agarre en base a un solo canal de electromiografía superficial como medio de entrenamiento y guía para los pacientes con amputación transradial en la fundación FABRILAB
Este documento presenta el desarrollo de un sistema de reconocimiento de 4 patrones de agarre, a partir de un solo canal de electromiografía superficial (SEMG), con la implementación de un sistema de realimentación visual, con el propósito de tener un acercamiento a los protocolos de rehabilitación...
- Autores:
-
Rocha León, Cristian
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad El Bosque
- Repositorio:
- Repositorio U. El Bosque
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/3944
- Palabra clave:
- Electromiografía superficial
Extracción de características
Patrones de agarre
Rehabilitación protésica
610.28
Surface electromyography
Feature extraction
Grasping movements
Prosthetic rehabilitation
Aparatos fisiológicos
Ingeniería biomédica
Extremidades artificiales
- Rights
- openAccess
- License
- Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
Summary: | Este documento presenta el desarrollo de un sistema de reconocimiento de 4 patrones de agarre, a partir de un solo canal de electromiografía superficial (SEMG), con la implementación de un sistema de realimentación visual, con el propósito de tener un acercamiento a los protocolos de rehabilitación en pacientes con amputación transradial. Este proyecto fue desarrollado para la fundación FABRILAB. El proyecto se compone de las siguientes etapas: inicialmente se eligió la base de datos del proyecto Ninapro, la cual contiene datos de pacientes con diferentes niveles de amputación transradial, en la que realizaron 24 patrones de agarre diferentes. Luego, se procedió hacer un análisis de la señal en el dominio de la frecuencia, se aplicó un filtro pasa bajos tipo butterworth de cuarto orden con una frecuencia de corte de 550Hz. Posteriormente se realizó la extracción de características, obteniendo el siguiente conjunto de características [SSC, MNP, WL, STKEO, VP, RMS, VMA, LOG, PKF], una vez obtenido el conjunto de características se implementó la técnica de análisis de componentes principales (PCA), obteniendo los 3 componentes principales. Después se procede a evaluar los algoritmos de clasificación LDA, QDA, CB y K-NN con las métricas (sensibilidad y especificidad), dando como resultados en el mejor de los casos una sensibilidad del 84% y una especificidad del 94% para 4 patrones de agarre. Finalmente se realizó la interfaz de usuario (GUI) que permite guiar y entrenar a los sujetos para realizar los diferentes ejercicios, que serían los 4 patrones de agarre (pinza bidigital, presa tridigital, presa digitopalmar y palma abierta), a partir de la interfaz gráfica se desarrolló el protocolo de rehabilitación protésica. |
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