Proposta de um sistema baseado em redes neurais e wavelets para caracterização de movimentos do segmento mão-braço

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Bermudez, Rosa Maria Jimenez
Orientador(a): Balbinot, Alexandre
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/179572
Resumo: Este trabalho apresenta um sistema para o processamento do sinal mioelétrico baseado em Redes Neurais e Wavelets. Com a aquisição dos sinais mioelétricos dos músculos do segmento mão-braço, é possível determinar diversos parâmetros para a caracterização dos movimentos executados. A Transformada Wavelets foi utilizada na etapa de segmentação do sinal e a rede neural artificial na caracterização do movimento executado. O sistema é constituído de um eletromiógrafo (EMG de 8 canais), placa de aquisição de dados e um computador responsável pelo processamento dos dados. Foram utilizado eletrodos de superfície posicionados em lugares estratégicos no segmento mão-braço. O experimento consiste em repetir movimentos do segmento mão-braço executados por um modelo virtual. Os movimentos avaliados, neste trabalho, são: contração da mão, extensão do punho, flexão do antebraço, flexão do punho, rotação do braço, rotação e flexão do antebraço, rotação do braço e contração da mão, extensão e flexão do punho, contração da mão e elevação do braço. Esses movimentos são apresentados ao sujeito em determinadas sequências através dos modelos virtuais desenvolvidos, permitindo assim, a padronização do movimento a ser executado pelo voluntário O sinal é adquirido através de uma placa de aquisição e processado. As etapas principais de processamento são: segmentação do sinal de interesse através da Wavelet Discreta, extração de características (r.m.s, variância, desvio padrão, sesgo, curtose ) e uso da Rede Neural para determinar o movimento executado final dos testes, foi verificado que o movimento contração da mão e elevação do braço apresentou uma taxa de acerto média de 75%; o movimento flexão do antebraço obteve 81% de acerto médio; a contração da mão obteve 33% de acerto médio, o movimento contração da mão 76% de acerto médio; o movimento de flexão do punho 100 % de acerto médio, rotação e flexão do antebraço 66% de acerto médio, extensão e flexão do punho um 16% de acerto médio, extensão do punho 83,3% de acerto médio, rotação do braço 16,7% de acerto médio. Rotação do braço e contração da mão 83,3% de acerto médio.