Sistema de detecção e classificação para eletromiografia clínica.

• Ano de defesa: 1992
• Autor(a) principal: Avelino, Valter Fernandes
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Electromyography; Eletromiografia
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3142/tde-16122024-124417/

Este trabalho foi motivado pela necessidade do aumento da eficiência e precisão de exames eletromiográficos utilizados para análise do sistema neuromuscular. Neste trabalho apresenta-se a concepção de um processo de detecção de potenciais de ação de unidades motoras (MUAPS) baseado num modelo estatístico. A partir do modelo estatístico desenvolveu-se um detector adaptativo, em tempo real, cujo objetivo é selecionar as regiões dos registros eletromiográficos que contenham atividade elétrica importante para a análise quantitativa automática dos sinais eletromiográficos. Estes registros eletromiográficos são obtidos em resposta a contrações musculares de baixa intensidade. A implementação e testes do detector foram realizados no laboratório de engenharia biomédica da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. Para avaliação do desempenho do processo de detecção foram utilizados dados clínicos reais obtidos no Hospital São Paulo da Escola Paulista de Medicina. Os testes de desempenho do processo de detecção adaptativa mostraram resultados comparáveis aos de outros trabalhos descritos na literatura. Em sinais com relação sinal/ruído acima de 10 db, típica de eletromiograma, o processo adaptativo detectou corretamente entre 78 e 100% dos MUAPS presentes no registro eletromiográficos (em media 95%).