Método para detecção do ONSET da atividade muscular para medida do limiar do reflexo de estiramento tônico

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2015
Autor(a) principal: Silva, Andrei Nakagawa
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Uberlândia
BR
Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Engenharias
UFU
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14610
https://doi.org/10.14393/ufu.di.2015.446
Resumo: Spasticity isamotordisorderthatmightbecausedbystroke,spinalcordinjury, multiplesclerosisandcerebralpalsy,forexample.Itischaracterizedbyanincreaseof velocity-dependenttonicstretchreflex,causedbythehiperexcitabilityofthestretchre- flex.Thecorrectassessmentofspasticityisessentialtoclinicalpractice,helpinginthe proposal ofrehabilitationtherapiesthatarebettersuitedandtrackingofthepatient s condition moreaccurately.Inthiscontext,anewmethodhasbeenfoundinthelitera- ture basedonthemeasurementoftheTonicStretchReflexThreshold(TSRT).Thisisa more interestingalternativethantheothers,consideringthatisarepresentationofthe excitabilityofspinalcircuitsratherthanameasurementofthespasticlimbresistance feltduringapassivestretch.Bystudyingtheproposedmethodology,somepointswere foundthatcouldchangetheTSRTvalue,influencingtheoutcomeoftheclinicalasses- sment. Thedetectionoftheonsetofmuscularactivityintheelectromyographicsignal (EMG) isoneofthem.Thus,theobjectiveofthisworkwastoaddresstheprecision of differentEMGonsetdetectionmethodsthathasbeenusedformeasuringtheTSRT and checkhowtheywouldinterferewiththespasticityassessmentwhenappliedto real experimentalsignals.TheresultspresentedsuggeststhattheTSRTisdirected influenced bytheEMGonsetdetectionmethod.Furthermore,theonesthataremore precise,arelikelytoproducebetterresultswithregressionlinesthataremorelinear and, consequently,validTSRTvalues.