Análisis e identificación de los movimientos de un brazo humano utilizando un sistema de adquisición y procesamiento de señales electromiográficas

Luis Alberto Zabala Aguiar, John Germán Vera Luzuriaga, Christiam Xavier Núñez Zavala

Resumen


Utilizando MATLAB para el desarrollo de un sistema de adquisición y procesamiento de señales EMG, para identificar los diferentes movimientos generados por un brazo humano como son la flexión, extensión, pronación y supinación.
Previamente se obtiene información de los movimientos antes mencionados, para determinar el mejor método de procesamiento de estas señales generadas por los movimientos. Se procede a programar en Matlab para adquirir y procesar estas señales en tiempo real. El sistema de adquisición está conformado por un sensor EMG implementado con un sensor acelerómetro que ayuda a determina la posición y el conjunto se encuentra conectado a un Arduino Promicro que se encuentra configurado como interfaz de adquisición de datos con Matlab. Estas señales que son procesadas por Matlab serán mostradas por una gráfica.

La muestra para validar el equipo se obtiene una población de 94 personas, en donde se evidencio el 96% de éxito, esto más el análisis estadístico de chi-cuadrado para evaluar y validar la hipótesis. Según las respuestas obtenidas en tiempo real se vio necesario modificar la posición del dispositivo EMG en el brazo de pruebas, fuente de alimentación y tener la suficiente información para evitar errores.


Palabras clave


señal EMG; filtrado; Matlab; Wifi

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Referencias


Camacho, Jhonatan, león, fabian, & barrero , jaime. (2012). Emg-based system for basic hand movement recognition. Dyna, 79(171), 41-49. Retrieved December 17, 2018, Recuperado de: http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0012- 73532012000100005&lng=en&tlng=en.

Cordova, Shirley; Perez,Willian; Roman, Avid, “Implementacion de metodos de preprocesamiento de senales EEG para aplicaciones de comunicación y control,” Revista del Encuentro Científico Internacional, ISSN-e 1813-0194, Vol. 10, No. 1 (Octubre), 2013,

págs. 24-33. Recuperado de: https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4814391

Duran, Cristhian M. and Jaimes, Aylen L. Optimización y clasificación de señales EMG a través de métodos de reconocimiento de patrones. Iteckne [online]. 2013, vol.10, n.1, pp.67-76. Recuperado de: . ISSN 1692-1798.

Ferguson Simon, Dunlop Reg., “Grasp Recognition From Myoelectric Signals”. Australian conf. on Robotics and Automation, Auckland, 27-29, 2002. Recuperado de: http://m8ta.com/images/474_1.pdf.

Giraldo, Eduardo; Betancourt, Gustavo y Orozco, Álvaro “Identificación de señales electromiográficas para el control de un manipulador robótico y entornos virtuales tridimensionales,” IEEE Colombian Workshop on Robotics and Automation, 2005, Recuperado de : https://www.researchgate.net/publication/236045393_Identificacion_de_senales_elec tromiograficas_para_el_control_de_un_manipulador_robotico_y_entornos_virtuales_t ridimensionales

Giraldo, Eduardo; Betancourt, Gustavo y Orozco, Álvaro, “Determinación de movimientos a partir de señales electromiográficas utilizando máquinas de soporte vectorial,” Rev. Med. Risaralda, 11(2), Nov. 2005. Recuperado de : https://revistas.utp.edu.co/index.php/revistamedica/article/view/1193

Hargrove L., Englehart K., Hudgins B., “A Comparison of Surface and Intramuscular Myoelectric Signal Classification”, Proc. of the 27th Annual Conf. Int. pag. 5009 5012. IEEE EMBS 2005. Recuperado de: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17518281

Hudgins B., Parker P., Scott RN., “New Strategy for Multifunction Myoelectric Control”,IEEE Trans Biomed Eng. Vol. 40, pp. 82 94, 1993. Recuperado de: https://ieeexplore.ieee.org/document/204774.

Osuna, Sandra; González, John y Ilzarbe, Amaia “Procesado de señales EMG en trastornos neuromusculares,” Univ. Politécnica de Catalunya, 2013.

Pinzon, Ruben; Morales; Diego Grisales, Victor, “Caracterizacion de senales electromiograficas para la discriminacion de seis movimientos de la mano,” Scientia et Technica Año XV, No 42, Agosto de 2009. Univ. Tec. de Pereira. Recuperado de: http://revistas.utp.edu.co/index.php/revistaciencia/article/view/2683.

Romero, Abel, Jugo, Diego, & Parada, Marco. (2007). Diseño e implementación de un instrumento virtual para la adquisición y procesamiento de señales fisiológicas. Revista del Instituto Nacional de Higiene Rafael Rangel, 38(1), 11-19. Recuperado de: http://www.scielo.org.ve/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0798- 04772007000100003&lng=es&tlng=es.

Romo,HaroldA.,Realpe,JudyC.,Jojoa,PabloE.,AnálisisdeSeñalesEMGSuperficialesy su Aplicación en Control de Prótesis de Mano. Revista Avances en Sistemas e Informática [en linea] 2007, 4 (Junio) : Recuperado de

: ISSN 1657-7663

Sandoval-Gonzalez, Oscar & N. Aguilar-Serena, R & F. Hinojosa-de la Rosa, D & Herrera Aguilar, Ignacio & González-Sánchez, Blanca. Diseño de un sistema de adquisición de señales electromiográficas inalámbrico. (2013). Recuperado de: https://www.researchgate.net/publication/262144150_Diseno_de_un_sistema_de_ad quisicion_de_senales_electromiograficas_inalambrico.

Vidal, Cristian y Pavesi, Leopoldo. Desarrollo De Un Sistema De Adquisición Y Tratamiento De Señales Electrocardiográficas. Rev. Fac. Ing. - Univ. Tarapacá [online].

, vol.13, n.1, pp.39-46. Recuperado de: . ISSN 0718- 1337. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-13372005000100005.

Villarejo, John; Costa, Regina; Sarmiento, John; Frizera, Anselmo. Freire, Teodiano and Khumar, Dinesh, “Sistema de control individual de dedos de una protesis utilizando señales electromiograficas de superficie,” Univ. Fed. do Espiritu Santo, Nov. 2013. Recuperado de: http://www.academia.edu/11304645/Sistema_de_Control_Individual_de_Dedos_de_u na_Pr%C3%B3tesis_Utilizando_Se%C3%B1ales_Electromiogr%C3%A1ficas_de_Superfici e.

Zabala, Luis A. “Desarrollo de un sistema de adquisición y procesamiento de señales electromiográficas con Matlab para la identificación de los movimientos extensión, flexión, pronación y supinación de un brazo humano.”, Ecuador, Octubre 2017. Recuperado de: http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/7546.

Zecca, M.; Micera, S.; Carrozza, M., “Control of Multifunctional Prosthetic Hands by Processing the Electromyographic Signal,” Critical Rev. in Biomedical Engineering, 30(4- 6):459-485 (2002). Recuperado de: http://clortho.acm.uiuc.edu/archives/sigbio- l/pdfSxckMggyEk.pdf




DOI: https://doi.org/10.31876/re.v3i24.418

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