Rede de sensores inerciais e eletromiografia para análise da marcha humana : Network of inertial sensors and electromyography to the analysis of human gait

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ferri, Carlos Alexandre, 1982-
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1632680
Resumo: Orientador: Antônio Augusto Fasolo Quevedo
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Atualmente, existem quatro principais diferentes abor-dagens para análise da marcha: Vídeo Cinemática, Plataforma de Força, Eletromiografia e Sensores inerciais (acelerômetro e giroscópio). Neste trabalho foi desenvolvido um equipamen-to baseada em Sistemas Wearable, constituído por Eletromiografia, acelerômetro, giroscópio, magnetômetro e footswitches. O desenvolvimento do equipamento ocorreu em três partes: mó-dulo sensor, módulo servidor e software de interface em ambiente Windows®. O módulo sen-sor constitui-se de dois canais de eletromiografia com ganho programável, acelerômetro, mag-netômetro e giroscópio triaxiais e dois canais A/D conectados a um FSRs cada, para trabalhar como footswitches. A alimentação é provida por uma bateria de íons-lítio, que fornece auto-nomia energética de, no mínimo, 5h de uso continuo. Cada módulo sensor, em pleno funcio-namento, produz 12.4kB de dados por segundo, transmitidos por meio sem fio em um canal dedicado para cada módulo. O módulo servidor recebe os dados de todos os canais e os envia pela porta USB, onde serão gerenciados pelo software de interface. O software identifica de quais sensores são os dados e os armazena em arquivos ".csv". Os testes de bancada mostra-ram que o equipamento se comporta como o esperado, as respostas em frequência dos canais de eletromiografia respondem à faixa de 10Hz a 1kHz, o acelerômetro, magnetômetro e giros-cópio respondem adequadamente às frequências de 2, 5, 10, 20 e 30Hz em uma viga vibrante engastada. A perda de pacotes de dados aumenta significativamente com o aumento do núme-ro de canais funcionando simultaneamente. No entanto, a presença de um buffer circular, ca-paz de armazenar o equivalente a 2 segundos de dados, assegura a retransmissão dos dados, minimizando as perdas reais. Os canais de eletromiografia foram testados sob condição de contração isométrica para 10%, 20%, 30%, 40% e 50% da MVC, sendo seus valores RMS compatíveis com os encontrados na literatura. Teste preliminar, com seis sujeitos, mostrou a capacidade do dispositivo em capturar todos os dados e transmiti-los simultaneamente. Deste modo, o sistema desenvolvido apresenta-se alta versatilidade como ferramenta para estudos da marcha humana utilizando o conceito dos sensores WearableAbstract: The act of walking is a complex activity involving the central and peripheral nervous system, and the musculoskeletal system, making it the object of numerous studies. Thus, kinesiology is responsible for understanding the mechanisms involved in the human gait coordination, high-lighting its importance as an auxiliary tool for comprehension, detection and treatment of lo-comotor disorders. Currently, there are four main approaches to gait analysis: Video Kinemat-ic, Force Platform, Electromyography and Inertial Sensors (accelerometer and gyroscope). In this work was developed an equipment based on Wearable Systems, consisting of Electromyog-raphy, accelerometer, gyroscope, magnetometer and footswitches. System development was divided into three parts: sensor module, server module and interface software in Windows® environment. The sensor module comprises two electromyography channels with programma-ble gain, triaxial accelerometer, magnetometer and gyroscope, and two A/D channels connect-ed to a FSR each, to work as footswitches. Power is provided by a lithium-ion battery that pro-vides energy for continuous use for at least five hours. Each sensor module, in full operation, produces 12.4kB of data per second, transmitted wirelessly in a dedicated channel for each module. The server module receives the data from all the channels and sends them through the USB port, where they will be managed by the interface software. This software identifies which sensors data comes from and stores then in ".csv" files. Workbench tests showed that the equipment behaves as expected, the electromyography frequency responses of the channels respond to the range of 10Hz to 1 kHz, the accelerometer, magnetometer and gyroscope re-spond adequately to the basic frequencies of 2, 5, 10, 20 and 30Hz. Loss of data packets in-creases significantly with the increase in the number of channels running simultaneously. How-ever, a circular buffer capable of storing two seconds of data ensure its retransmission, mini-mizing actual data losses. Electromyography channels were tested under isometric contraction for 10%, 20%, 30%, 40% and 50% of MVC, and their RMS values were compatible with those found in the literature. Preliminary human test, with six subjects, show the device's ability to capture all data and transmit them simultaneously. In addition, parameters and patterns inher-ent to gait cycle were compatible with what was expected. Therefore, the developed system pre-sents high versatility as a tool for studies of human gait using the concept of wearable sensorsDoutoradoEngenharia BiomédicaDoutor em Engenharia ElétricaCAPES[s.n.]Quevedo, Antonio Augusto Fasolo, 1970-Costa, Eduardo TavaresElias, Leonardo AbdalaBarela, Jose AngeloTierra Criollo, Carlos JulioUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASFerri, Carlos Alexandre, 1982-20172017-11-24T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf1 recurso online (102 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1632680FERRI, Carlos Alexandre. Rede de sensores inerciais e eletromiografia para análise da marcha humana: Network of inertial sensors and electromyography to the analysis of human gait. 2017. 1 recurso online (102 p.) 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