Interfaces Hombre-Máquina (HMI) controladas por señales mioeléctricas

Presentación realizada en el marco del proyecto: Prótesis robótica para miembro superior bajo codo controlado por señales mioeléctricas.CONACYT - Consejo Nacional de Ciencias y TecnologíaPROCIENCI

Principal Component Analysis Applied to Surface Electromyography: A Comprehensive Review

© 2016 IEEE. Surface electromyography (sEMG) records muscle activities from the surface of muscles, which offers a wealth of information concerning muscle activation patterns in both research and clinical settings. A key principle underlying sEMG analyses is the decomposition of the signal into a number of motor unit action potentials (MUAPs) that capture most of the relevant features embedded in a low-dimensional space. Toward this, the principal component analysis (PCA) has extensively been sought after, whereby the original sEMG data are translated into low-dimensional MUAP components with a reduced level of redundancy. The objective of this paper is to disseminate the role of PCA in conjunction with the quantitative sEMG analyses. Following the preliminaries on the sEMG methodology and a statement of PCA algorithm, an exhaustive collection of PCA applications related to sEMG data is in order. Alongside the technical challenges associated with the PCA-based sEMG processing, the envisaged research trend is also discussed

Um Estudo de Mapeamento Sistemático sobre Metodologias de Avaliação em Interação Humano-Computador voltadas à Tecnologia Assistiva com foco em Pessoas com Deficiência Motora

A proposição de uma Tecnologia Assistiva (TA) para a interação com o computador é ainda um grande desafio, uma vez que os dispositivos de interação precisam estar adaptados às necessidades e habilidades dos usuários. Este desafio é atualmente abordado pela área de Interação Humano-Computador (IHC), que explora o projeto, implementação e avaliação de sistemas informáticos computacionais interativos. No caso da avaliação de um dispositivo voltado para TA é ela que, além de outros fatores de performance, irá validar se a TA é realmente voltada para o público alvo. Este trabalho explora metodologias de avaliação em IHC com foco em pessoas com deficiência motora nos membros superiores, resultado de um mapeamento sistemático da literatura. Por fim, este trabalho incluí uma proposta de taxonomia de como estes dispositivos de TA são classificados quanto às suas formas de captação de dados.

Memorial para Promoção a Professor Titular na Carreira de Magistério Superior

CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorCEMIG - Companhia Energética de Minas GeraisCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFAPEMIG - Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas GeraisFAU - Fundação de Apoio UniversitárioUFU - Universidade Federal de UberlândiaNeste resumo mostro uma síntese de todas as atividades apresentadas neste memorial, em aproximadamente 30 anos de carreira entre a iniciativa privada e o ensino superior em instituições públicas, focando sobretudo nas atividades de ensino, pesquisa e extensão realizadas em 15 anos de trabalho na Faculdade de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Uberlândia (UFU). Foram 10 disciplinas diferentes na graduação em Engenharia Elétrica e Engenharia Biomédica da UFU; 3 disciplinas na pós-graduação “stricto sensu”. Orientei 14 alunos de mestrado e 8 de doutorado, coorientei 3 alunos de mestrado; 6 alunos de iniciação científica com bolsa, 5 estudantes de Extensão com bolsa e supervisionei 1 aluno de pós-doutorado por 5 anos. Em relação aos projetos e auxílios à pesquisa, foram 7 projetos de pesquisa como coordenador; 1 programa de extensão (PROEXT2015). Entre esses projetos um deles foi aprovado como bolsa de produtividade em pesquisa do CNPq – Nível 2 no triênio 2015-2018 e outro como bolsa de produtividade em pesquisa do CNPq – Nível 1D no quadriênio 2018-2022. Na produção bibliográfica, tenho 44 artigos publicados em periódicos, 2 capítulos de livros publicados; acima de 100 trabalhos completos publicados em anais de congressos. Participei de 49 bancas de mestrado, 26 de qualificação de doutorado e 17 bancas de doutorado. Em termos de atividades administrativas, fui Chefe de Departamento de Engenharia Elétrica da Universidade Estadual de Londrina (UEL), Coordenador do Curso de Engenharia Biomédica da UFU e Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica da UFU (Mestrado Acadêmico). Além disso, fui membro do Colegiado de Graduação em Engenharia Biomédica da UFU. Atualmente, sou membro do Colegiado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica da UFU e Presidente do Núcleo Docente Estruturante (NDE) do Curso de Graduação em Engenharia Biomédica da UFU. Entre os anos de 2006 e 2008 fui membro do Conselho de Graduação da UFU (CONGRAD) e do Conselho Universitário (CONSUN). Entre os anos de 2013 a 2015 fui membro do Conselho de Pesquisa e Pós-graduação da UFU (CONPEP). Recebi 17 prêmios/títulos e homenagens. Sou também membro da Sociedade Brasileira de Engenharia Biomédica

Characterization and filtering of electroencephalogram contaminated by electromyography of facial muscles

The Electroencephalogram (EEG) has been the most preferred way of recording brain activity due to its noninvasiveness and affordability benefits. Information estimated from EEG has been employed broadly, e.g., for diagnosis or as an input signal to Brain-Computer Interfaces (BCI). Nevertheless, the EEG is prone to artifacts including non-brain physiological activities, such as eye blinking and the contraction of the muscles of the scalp. Some applications such as BCI systems may occasionally be associated with frequent contractions of muscles of the head corrupting the EEG-based control signal. This requires the application of several filtering techniques. However, the gold standard techniques for signal filtering still contain limitations, such as the incapacity of eliminating noise in all EEG channels. For this reason, besides studying and applying filtering techniques, it is necessary to understand the contamination from electromyogram (EMG) along the scalp. Several studies concluded that EMG artifact contaminates the EEG at frequencies beginning at 15 Hz on the topographic distribution of the energy that encompasses practically the entire scalp. Thus, the present work aims to quantitatively estimate EMG noise in 16 bipolar channels of EEG distributed along the scalp according to the 10-20 system. This estimation was based on an experimental protocol considering the simultaneous acquisition of EEG and EMG of five facial muscles sampled at 5 kHz. The protocol consisted of activating facial muscles while listening to 15 beep sounds. The evaluated muscles were frontal, masseter, zygomatic, orbicularis oculi, and orbicularis oris. The mean power of the EEG contaminated by EMG of facial muscle contractions was compared between the periods of muscle contraction and non-contraction. The results show that EMG contamination from frontal and masseter muscles are present over the scalp with an increase from 63.5 μV2 to 816 μV2 and from 118.3 μV2 to 5,617.9 μV2, respectively. Also, this work proposes a technique for EMG artifact removal that is less sensitive to low SNR as the current gold standard techniques. The proposed method, so-called EMDRLS, employs Empirical Mode Decomposition (EMD) to generate an EMG noise reference to an adaptive Recursive Least Squares (RLS) filter. To test the EMDRLS method, EEG signals were collected from 10 healthy subjects during the controlled execution of successive facial muscular contractions. The experimental protocol considered the isolated activation of the masseter and frontal muscles. EEG corrupted signals were filtered by the EMDRLS method considering distinct SNRs. The results were compared to traditional approaches: Wiener, Wavelet, EMD, and a hybrid wavelet-RLS filtering method. The following performance metrics were considered in the comparative evaluation: (i) SNR of the contaminated signal; (ii) the root mean square error (RMSE) between the power spectrum of artifact-free and filtered EEG epochs; (iii) the spectral preservation of brain rhythms (i.e., delta, theta, alpha, beta, and gamma) of filtered signals. For EEG signals with SNR below -10dB, the EMDRLS method yielded filtered EEG signals with SNR varying from 0 to 10 dB. The technique reduced the RMSE of frontal channels from 1.202 to 0.043, which are the source of the most corrupted EEG signals. The Kruskal-Wallis test and the Tukey-Kramer post-hoc test (p < 0.05) confirmed the preservation of all brain rhythms given by EEG signals filtered with the EMDRLS method. The results have shown that the single-channel EMDRLS method can be applied to highly contaminated EEG signals by facial EMG signal with performance superior to that of established methods.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFAPEMIG - Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas GeraisTese (Doutorado)O Eletroencefalograma (EEG), é uma medida da atividade cerebral que ostenta as vantagens de portabilidade, baixo custo, alta resolução temporal e não invasivo. Os desafios desse exame são os artefatos de diferentes fontes que tornam a análise de dados do EEG mais difícil, e que potencialmente resulta em erros de interpretação. Portanto, é essencial para muitas aplicações médicas e práticas remover esses artefatos no pré-processamento antes de analisar os dados do EEG. Nos últimos trinta anos, vários métodos foram desenvolvidos para remover diferentes tipos de artefatos de dados de EEG contaminados; ainda assim, não há nenhum método padrão que pode ser usado de forma otimizada e, portanto, a pesquisa permanece atraente e desafiadora. Algumas aplicações, como as Interfaces Homem Computador (HCI), podem ocasionalmente estar associadas a frequentes contrações dos músculos da cabeça, corrompendo o sinal de controle baseado no EEG, requerendo a aplicação de alguma técnica de filtragem. No entanto, as técnicas padrão de ouro para filtragem de sinal ainda contêm limitações, como a incapacidade de eliminar o ruído em todos os canais EEG com relações sinal-ruído (SNR) muito baixas e quando a faixa espectral do ruído sobrepõe a do EEG, que caracteriza diversas contaminações no EEG, mas principalmente a contaminação oriunda do sinal eletromiográfico. Por esta razão, além de estudar e aplicar técnicas de filtragem, é necessário entender a contaminação do eletromiograma (EMG) ao longo do couro cabeludo. Alguns estudos concluíram que o artefato EMG contamina o EEG em frequências a partir de 15 Hz em uma distribuição topográfica que engloba praticamente todo o couro cabeludo. Assim, o presente trabalho tem como objetivo estimar quantitativamente o ruído EMG em 16 canais bipolares de EEG distribuídos ao longo do couro cabeludo de acordo com o sistema 10-20. Essa estimativa foi baseada em um protocolo experimental considerando a aquisição simultânea de EEG e EMG de cinco músculos faciais amostrados a 5 kHz. O protocolo consistiu em ativar os músculos faciais enquanto o voluntário ouvisse 15 sons de bip. Os músculos avaliados foram o frontal, masseter, temporal, zigomático, orbicular do olho e orbicular da boca. A potência média do EEG contaminado pela EMG das contrações da musculatura facial foi comparado entre os períodos de contração muscular e não contração. Os resultados mostram que a contaminação muscular do frontal e do masseter provoca um aumento de energia sobre o couro cabeludo de 63,5 μV2 para 816 μV2 e de 118,3 μV2 para 5,617,9 μV2, respectivamente. Além disso, este trabalho propõe uma técnica de remoção do artefato de EMG menos sensível a baixas SNRs que as atuais técnicas padrão ouro. O método proposto, chamado EMDRLS, emprega Decomposição do Modo Empírico (EMD) para gerar uma referência de ruído EMG a um filtro RLS (Recursive Least Squares) adaptativo. Para testar o EMDRLS, foram coletados sinais de EEG de 10 indivíduos saudáveis durante a execução controlada de sucessivas contrações musculares faciais. O protocolo experimental considerou a ativação isolada dos músculos masseter e frontal. Os sinais corrompidos por EEG foram filtrados por EMDRLS considerando SNRs distintos. Os resultados foram comparados às abordagens tradicionais: Wiener, Wavelet, EMD e um método de filtragem híbrido wavelet-RLS. As seguintes métricas de desempenho foram consideradas na avaliação comparativa: (i) SNR do sinal contaminado; (ii) o erro quadrático médio da raiz (RMSE) entre o espectro de potência das épocas de EEG filtradas e sem artefatos; (iii) a preservação espectral de ritmos cerebrais (isto é, delta, teta, alfa, beta e gama) dos sinais filtrados. Para sinais EEG com SNR abaixo de -10dB, o método EMDRLS produziu sinais EEG filtrados com SNR variando de 0 a 10 dB. A técnica reduziu o RMSE dos canais frontais de 1,202 para 0,043, que são a fonte dos sinais de EEG mais corrompidos. O teste de Kruskal-Wallis e o teste post-hoc de Tukey-Kramer (p <0,05) confirmaram a preservação de todos os ritmos cerebrais dados pelos sinais de EEG filtrados pelo método EMDRLS. Os resultados mostraram que o método EMDRLS pode ser aplicado a sinais EEG altamente contaminados por sinal facial EMG com desempenho superior ao dos métodos estabelecidos