Universidad CES. Escuela de Ingeniería de Antioquia
Abstract
Este trabajo describe el diseño y desarrollo de un sistema capaz de adquirir señales electromiográficas de superficie, digitalizarlas y procesarlas en una computadora personal, para ser usadas como control de un objeto de realidad virtual que representa al miembro superior. La clasificación de la intencionalidad del usuario se realiza mediante la configuración y entrenamiento de una red neuronal artificial. Luego se presenta en tiempo real la animación en realidad virtual de los movimientos realizados por el miembro superior. Los resultados para los cuatro voluntarios estudiados, indican una tasa de clasificación positiva en promedio del 75% para cada uno de ellos.This work presents the design and development of a six-channel system for acquisition and conditioning of electromyographic signals collected in the upper limb. The main objective of the work is to create a system that can be used as rehabilitation and training instrument for potential users of myoelectric prostheses. The software developed perform actions of feature extraction, classifier training and design of the mechanical model of the human arm, with the running movements of flexion, extension, pronation and supination of the forearm and the grasp in a reality environment virtual, providing rehabilitation therapy to different patients.Este trabalho apresenta a concepção e desenvolvimento de um sistema de seis canais para a aquisição e condicionamento de sinais eletromiográficos coletados no membro superior. O principal objetivo do trabalho é criar um sistema que pode ser utilizado como instrumento de reabilitação e treinamento para os potenciais utilizadores de prótese mioelétrica. O software desenvolvido executar ações de extração de características, o treinamento do classificador e design do modelo mecânico do braço humano, com os movimentos da corrida de flexão, extensão, pronação e supinação do antebraço e do alcance em um ambiente de realidade virtual, fornecendo terapia de reabilitação para diferentes pacientes.Fil: Muri, Fabricio. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; ArgentinaFil: Carbajal, Celina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; ArgentinaFil: Perez, Elisa. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; ArgentinaFil: Fernandez, Hugo. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; ArgentinaFil: Echenique, Ana Maria. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; ArgentinaFil: López Celani, Natalia Martina. Universidad Nacional de San Juan. Facultad de Ingeniería. Departamento de Electrónica y Automática. Gabinete de Tecnología Médica; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin
