Simulação de modelo muscular a partir de EMG de superfície

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, Juliana Veiga dos
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
Texto Completo: http://repositorio.furg.br/handle/1/9241
Resumo: Dissertação
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spelling Santos, Juliana Veiga dosOliveira, Vinícius Menezes2020-12-28T01:21:30Z2020-12-28T01:21:30Z2020SANTOS, Juliana Veiga dos. Simulação de modelo muscular a partir de EMG de superfície. 2020. 183 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia da Computação) - Centro de Ciências Computacionais, Universidade Federal do Rio Grande, Rio Grande, 2020.http://repositorio.furg.br/handle/1/9241DissertaçãoO Acidente Vascular Cerebral é considerado uma das maiores causas de incapacidade no mundo podendo gerar uma disfunção motora leve ou severa, dependendo da região cerebral afetada e a duração do evento. A busca por tecnologias que possam auxiliar na recuperação de pacientes que sofreram um AVC e possuem algum tipo de espasticidade vem aumentando ao longo dos anos. Este trabalho tem como objetivo identificar através de uma revisão bibliográfica o modelo músculo esquelético de membros superiores que mais se adequá a pacientes que já sofreram um AVC e possuem sua estrutura muscular alterada, realizar a simulação e validação deste modelo com pacientes de uma clínica de fisioterapia, fazendo parte de um projeto ainda maior identificar os déficits de força destes pacientes e em quais músculos ocorrem e juntamente com os profissionais de saúde planificar uma fisioterapia direcionada. Esta dissertação insere-se em um projeto de investigação mais amplo, que tem como objetivo integrar os modelos músculo esqueléticos com sistemas de captação de movimentos via câmeras de profundidade e a interação com um sistema robótico para realização de movimentos terapêuticos para reabilitação de pacientes.Stroke is considered to be one of the main causes of disability in the world and can cause mild to severe motor dysfunction, depending on the affected brain region and the duration of the event. The searching for technologies that can assist in the recovery of patients who have suffered a stroke and have some type of spasticity has been increasing over the years. This work aims to identify through a bibliographic review the skeletal muscle model of upper limbs that best suits patients who have already suffered a stroke and have their muscle structure altered, to perform the simulation and validation of this model with patients from a physiotherapy clinic, being a part of an even bigger project to identify the strength deficits of these patients and in which muscles they occur, and together with health professionals plan a targeted physical therapy. This dissertation is a part of a broader research project, which aims to integrate the skeletal muscle models with motion capture systems via depth cameras and the interaction with a robotic system to perform therapeutic movements for the rehabilitation of patients.porEMGModelo MuscularMembros SuperioresReabilitaçãoMuscle ModelUpper LimbRehabilitationSimulação de modelo muscular a partir de EMG de superfícieinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da FURG (RI FURG)instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)instacron:FURGORIGINALJuliana.pdfJuliana.pdfDissertaçãoapplication/pdf3498392https://repositorio.furg.br/bitstream/1/9241/1/Juliana.pdfca56f83c727e6c3eba52bec8f782f66dMD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.furg.br/bitstream/1/9241/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52open access1/92412020-12-27 22:21:30.707open accessoai:repositorio.furg.br:1/9241Tk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.furg.br/oai/request || http://200.19.254.174/oai/requestopendoar:2020-12-28T01:21:30Repositório Institucional da FURG (RI FURG) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)false
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