Desenvolvimento de um sistema neuro-fuzzi para análise de sinais mioelétricos do segmento mão-braço

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Favieiro, Gabriela Winkler
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/71568
Resumo: Pesquisas científicas no campo da engenharia de reabilitação estão proporcionando cada vez mais mecanismos que visam ajudar pessoas portadoras de alguma deficiência física a executar tarefas simples do dia-a-dia. Com isso em mente, esse trabalho tem a finalidade de desenvolver um sistema que utiliza sinais musculares e redes neuro-fuzzy para a caracterização de determinados movimentos de um braço humano, com o objetivo de possibilitar futuramente a integração em sistemas de reabilitação. Ensaios preliminares demonstraram que para a caracterização de movimentos simples realizados por um braço humano, o uso exclusivo de técnicas simples de processamento de sinal é suficiente, como a utilização do valor rms. No entanto, para a caracterização de movimentos complexos é necessário um processamento mais robusto do sinal. Para isso foi desenvolvido um sistema experimental que adquire, através de um eletromiógrafo (EMG) de 8 canais, o sinal mioelétrico com eletrodos de superfície posicionados em lugares estratégicos do braço. O sinal é adquirido utilizando como estímulo um modelo virtual que demonstra ao usuário os movimentos do segmento mão-braço que devem ser executados de forma aleatória. Finalmente, com o uso de uma rede neuro-fuzzy, que possibilita a distinção tanto de movimentos simples como de movimentos compostos, se adaptando a diferentes usuários, os movimentos executados foram caracterizados em 12 movimentos distintos, previamente definidos, com uma taxa de acerto médio de 65%.
id URGS_98dabff672de8501ce7bf8dda60f3d33
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/71568
network_acronym_str URGS
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
repository_id_str 1853
spelling Favieiro, Gabriela WinklerBalbinot, Alexandre2013-05-16T01:42:31Z2012http://hdl.handle.net/10183/71568000878936Pesquisas científicas no campo da engenharia de reabilitação estão proporcionando cada vez mais mecanismos que visam ajudar pessoas portadoras de alguma deficiência física a executar tarefas simples do dia-a-dia. Com isso em mente, esse trabalho tem a finalidade de desenvolver um sistema que utiliza sinais musculares e redes neuro-fuzzy para a caracterização de determinados movimentos de um braço humano, com o objetivo de possibilitar futuramente a integração em sistemas de reabilitação. Ensaios preliminares demonstraram que para a caracterização de movimentos simples realizados por um braço humano, o uso exclusivo de técnicas simples de processamento de sinal é suficiente, como a utilização do valor rms. No entanto, para a caracterização de movimentos complexos é necessário um processamento mais robusto do sinal. Para isso foi desenvolvido um sistema experimental que adquire, através de um eletromiógrafo (EMG) de 8 canais, o sinal mioelétrico com eletrodos de superfície posicionados em lugares estratégicos do braço. O sinal é adquirido utilizando como estímulo um modelo virtual que demonstra ao usuário os movimentos do segmento mão-braço que devem ser executados de forma aleatória. Finalmente, com o uso de uma rede neuro-fuzzy, que possibilita a distinção tanto de movimentos simples como de movimentos compostos, se adaptando a diferentes usuários, os movimentos executados foram caracterizados em 12 movimentos distintos, previamente definidos, com uma taxa de acerto médio de 65%.The scientific researches in the field of rehabilitation engineering are increasingly providing mechanisms to help people with a disability to perform simple tasks of day-to-day. With that in mind, this work aims to develop an experimental robotic prosthesis in order to implement, in the same, a control system that uses muscle signals and neuro-fuzzy networks for characterization of certain movements of a human arm, in order to enable further integration in rehabilitation systems. Preliminary tests showed that for the characterization of simple movements performed by a human arm, the exclusive use of simple techniques of signal processing is sufficient, as the use of the rms value. However, for the characterization of complex movements is required a more robust signal processing. For this was developed an experimental system that acquires through an electromyography (EMG) of 8 channels, the myoelectric signal with surface electrodes positioned in strategic places of the arm. The acquired signal uses, as a stimulus, a virtual model that demonstrates the hand-arm segment movements to be executed by the user at random. Finally, through a neuro-fuzzy network, which enables the distinction of both simple and compound movements, self-adapting to different users, the movements performed were characterized in 12 distinct movements, previously defined, with an average accuracy of 65%.application/pdfporEletromiografiaTecnologia assistivaProcessamento de sinaisMyoelectric signalNeuro-fuzzy networkHand-arm segment prosthesisDesenvolvimento de um sistema neuro-fuzzi para análise de sinais mioelétricos do segmento mão-braçoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulEscola de EngenhariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaPorto Alegre, BR-RS2012mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000878936.pdf000878936.pdfTexto completoapplication/pdf4744544http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/71568/1/000878936.pdf56a49d4e06afb717a2111e696a128c37MD51TEXT000878936.pdf.txt000878936.pdf.txtExtracted Texttext/plain180923http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/71568/2/000878936.pdf.txtefdab916c51548fdf98fc788749b1574MD52THUMBNAIL000878936.pdf.jpg000878936.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1076http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/71568/3/000878936.pdf.jpg2c74dac54d3eac0a1ca74e4673b5aac7MD5310183/715682018-10-17 07:41:01.527oai:www.lume.ufrgs.br:10183/71568Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-17T10:41:01Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Desenvolvimento de um sistema neuro-fuzzi para análise de sinais mioelétricos do segmento mão-braço
title Desenvolvimento de um sistema neuro-fuzzi para análise de sinais mioelétricos do segmento mão-braço
spellingShingle Desenvolvimento de um sistema neuro-fuzzi para análise de sinais mioelétricos do segmento mão-braço
Favieiro, Gabriela Winkler
Eletromiografia
Tecnologia assistiva
Processamento de sinais
Myoelectric signal
Neuro-fuzzy network
Hand-arm segment prosthesis
title_short Desenvolvimento de um sistema neuro-fuzzi para análise de sinais mioelétricos do segmento mão-braço
title_full Desenvolvimento de um sistema neuro-fuzzi para análise de sinais mioelétricos do segmento mão-braço
title_fullStr Desenvolvimento de um sistema neuro-fuzzi para análise de sinais mioelétricos do segmento mão-braço
title_full_unstemmed Desenvolvimento de um sistema neuro-fuzzi para análise de sinais mioelétricos do segmento mão-braço
title_sort Desenvolvimento de um sistema neuro-fuzzi para análise de sinais mioelétricos do segmento mão-braço
author Favieiro, Gabriela Winkler
author_facet Favieiro, Gabriela Winkler
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Favieiro, Gabriela Winkler
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Balbinot, Alexandre
contributor_str_mv Balbinot, Alexandre
dc.subject.por.fl_str_mv Eletromiografia
Tecnologia assistiva
Processamento de sinais
topic Eletromiografia
Tecnologia assistiva
Processamento de sinais
Myoelectric signal
Neuro-fuzzy network
Hand-arm segment prosthesis
dc.subject.eng.fl_str_mv Myoelectric signal
Neuro-fuzzy network
Hand-arm segment prosthesis
description Pesquisas científicas no campo da engenharia de reabilitação estão proporcionando cada vez mais mecanismos que visam ajudar pessoas portadoras de alguma deficiência física a executar tarefas simples do dia-a-dia. Com isso em mente, esse trabalho tem a finalidade de desenvolver um sistema que utiliza sinais musculares e redes neuro-fuzzy para a caracterização de determinados movimentos de um braço humano, com o objetivo de possibilitar futuramente a integração em sistemas de reabilitação. Ensaios preliminares demonstraram que para a caracterização de movimentos simples realizados por um braço humano, o uso exclusivo de técnicas simples de processamento de sinal é suficiente, como a utilização do valor rms. No entanto, para a caracterização de movimentos complexos é necessário um processamento mais robusto do sinal. Para isso foi desenvolvido um sistema experimental que adquire, através de um eletromiógrafo (EMG) de 8 canais, o sinal mioelétrico com eletrodos de superfície posicionados em lugares estratégicos do braço. O sinal é adquirido utilizando como estímulo um modelo virtual que demonstra ao usuário os movimentos do segmento mão-braço que devem ser executados de forma aleatória. Finalmente, com o uso de uma rede neuro-fuzzy, que possibilita a distinção tanto de movimentos simples como de movimentos compostos, se adaptando a diferentes usuários, os movimentos executados foram caracterizados em 12 movimentos distintos, previamente definidos, com uma taxa de acerto médio de 65%.
publishDate 2012
dc.date.issued.fl_str_mv 2012
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2013-05-16T01:42:31Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/71568
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 000878936
url http://hdl.handle.net/10183/71568
identifier_str_mv 000878936
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/71568/1/000878936.pdf
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/71568/2/000878936.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/71568/3/000878936.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 56a49d4e06afb717a2111e696a128c37
efdab916c51548fdf98fc788749b1574
2c74dac54d3eac0a1ca74e4673b5aac7
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv lume@ufrgs.br||lume@ufrgs.br
_version_ 1800309031435239424