Diseño de un sistema de monitoreo para la adquisición de señales electromiográficas no invasivas en extremidades superiores
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Publicado:
jun 2, 2018
Palabras clave:
Electrofisiología, Electromiografía, Electrodos, Músculos, Tendones, Amplificador Operacional
Contenido principal del artículo
Resumen
Las técnicas y las tecnologías para recopilar, analizar, representar y almacenar datos médicos de manera fiable han evolucionado vertiginosamente, una de estas metodologías es la electromiografía clínica de superficie, la cual permite registrar y analizar actividad bioeléctrica útil para el diagnóstico de los trastornos neuromusculares congénitos o adquiridos, así como determinar la localización anatómica exacta del problema e intensidad. La señal electromiográfica es una técnica utilizada para diversas aplicaciones en diferentes áreas como la neurología, la rehabilitación, la ortopedia, entre otras. Este artículo presenta el diseño de cada una de las etapas del desarrollo e implementación para la simulación de señales electromiograficas (EMG) de superficie, mediante un método no invasivo el cual proporciona la actividad eléctrica de los músculos con una gran objetividad y prontitud las cuales son comprobadas en músculos de miembros superiores. Para la implementación de los circuitos, se utilizan componentes de fácil adquisición contribuyendo con el desarrollo tecnológico del país.
Detalles del artículo
Sección
Artículos Vol. 8-2
DECLARACIÓN DE ORIGINALIDAD DE ARTÍCULO PRESENTADO
Por medio del presente documento, certifico(amos) que el artículo que se presenta para posible publicación en la revista institucional INGENIO MAGNO del Centro de Investigaciones de Ingeniería Alberto Magno CIIAM de la Universidad Santo Tomás, seccional Tunja, es de mi (nuestra) entera autoría, siendo su contenido producto de mi (nuestra) directa contribución intelectual y aporte al conocimiento.
Todos los datos y referencias a publicaciones hechas están debidamente identificados con su respectiva nota bibliográfica y en las citas que se destacan como tal. De requerir alguna clase de ajuste o corrección, comunicaré(emos) de tal procedimiento con antelación a los responsables de la revista.
Por lo anteriormente expresado, declaro(amos) que el material presentado en su totalidad se encuentra conforme a la legislación aplicable en materia de propiedad intelectual e industrial de ser el caso, y por lo tanto, me(nos) hago (hacemos) absolutamente responsable(s) de cualquier reclamación relacionada a esta.
En caso que el artículo presentado sea publicado, manifiesto(amos) que cedo(emos) plenamente a la Universidad Santo Tomás, seccional Tunja, los derechos de reproducción del mismo. Como contraprestación de la presente cesión de derechos, declaro(amos) mi (nuestra) conformidad de recibir dos (2) ejemplares del número de la revista en que aparezca mi (nuestro) artículo.
Por medio del presente documento, certifico(amos) que el artículo que se presenta para posible publicación en la revista institucional INGENIO MAGNO del Centro de Investigaciones de Ingeniería Alberto Magno CIIAM de la Universidad Santo Tomás, seccional Tunja, es de mi (nuestra) entera autoría, siendo su contenido producto de mi (nuestra) directa contribución intelectual y aporte al conocimiento.
Todos los datos y referencias a publicaciones hechas están debidamente identificados con su respectiva nota bibliográfica y en las citas que se destacan como tal. De requerir alguna clase de ajuste o corrección, comunicaré(emos) de tal procedimiento con antelación a los responsables de la revista.
Por lo anteriormente expresado, declaro(amos) que el material presentado en su totalidad se encuentra conforme a la legislación aplicable en materia de propiedad intelectual e industrial de ser el caso, y por lo tanto, me(nos) hago (hacemos) absolutamente responsable(s) de cualquier reclamación relacionada a esta.
En caso que el artículo presentado sea publicado, manifiesto(amos) que cedo(emos) plenamente a la Universidad Santo Tomás, seccional Tunja, los derechos de reproducción del mismo. Como contraprestación de la presente cesión de derechos, declaro(amos) mi (nuestra) conformidad de recibir dos (2) ejemplares del número de la revista en que aparezca mi (nuestro) artículo.
Citas
Laplante, Phillip A. (2005). Comprehensive dictionary of electrical engineering. Boca Raton, FL: Taylor & Francis.
Reaz, M., & Hussain, F., (2006). Techniques of EMG Signal Analysis: Detection, Processing, Classification and Applications. Biological Procedures.
Adel, R., & Luykxr. (1991). Electroterapia de frecuencia baja y media. Netherland: Editorial Alfa.
Akhtar, A., Aghasadeghi, N., Hargrove, L., & Bretl, T. (2017). Estimation of distal arm joint angles from EMG and shoulder orientation for transhumeral prostheses. Journal of Elec-tromyography and Kinesiology, 35, 86–94. https://doi.org/10.1016/j.jelekin.2017.06.001
Boschetti., G. (2002). ¿Que es la electroestimulación? Teoría, práctica y metodología del entrenamiento., Barcelona: Editoria Paidotribo.
Clancy, E. A., Martinez-luna, C., Wartenberg, M., Dai, C., & Farrell, T. R. (2017). Two de-grees of freedom quasi-static EMG-force at the wrist using a minimum number of electrodes q. Journal of Electromyography and Kinesiology, 34, 24–36. https://doi.org/10.1016/j. jelekin.2017.03.004
Hoz, E. D. La, Franklin, J., Marques, D. A., & Gallego, O. (2015). Utilidad del Biofeedback Perineal en las disfunciones del piso pélvico.
Khushaba, R. N., Al-timemy, A., Kodagoda, S., & Nazarpour, K. (2016). Combined influence of forearm orientation and muscular contraction on EMG pattern recognition. Expert Systems With Applications, 61, 154–161. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.05.031
Kim, B., Kim, L., Kim, Y., & Yoo, S. K. (2017). ScienceDirect Cross-association analysis of EEG and EMG signals according to movement intention state. Cognitive Systems Re-search, 44, 1–9. https://doi.org/10.1016/j. cogsys.2017.02.001
Malanda, A., Rodriguez-falces, J., Porta, S., & Navallas, J. (2017).
Biomedical Signal Processing and Control Motor unit profile: A new way to describe the scanning-EMG po-tential, 34, 64–73. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2016.12.020
Moreno, O., González, J. & Ballesteros, J. (2015). Transformación de archivos DICOM a formatos XML, JPEG y PNG. Revista Científica, 21, 71-80. Doi: 10.14483/udistrital.jour. RC.2015. 21.a7
Verikas, A., Parker, J., Bacauskiene, M., & Olsson, M. C. (2017). Exploring relations be-tween EMG and biomechanical data recorded during a golf swing, 88, 109–117. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.06.041
Villamizar, J., & Sc, P. M. (2012). Brazo robótico controlado por electromiografía.
Laplante, Phillip A. (2005). Comprehensive dictionary of electrical engineering. Boca Raton, FL: Taylor & Francis.
Reaz, M., & Hussain, F., (2006). Techniques of EMG Signal Analysis: Detection, Processing, Classification and Applications. Biological Procedures.
Reaz, M., & Hussain, F., (2006). Techniques of EMG Signal Analysis: Detection, Processing, Classification and Applications. Biological Procedures.
Adel, R., & Luykxr. (1991). Electroterapia de frecuencia baja y media. Netherland: Editorial Alfa.
Akhtar, A., Aghasadeghi, N., Hargrove, L., & Bretl, T. (2017). Estimation of distal arm joint angles from EMG and shoulder orientation for transhumeral prostheses. Journal of Elec-tromyography and Kinesiology, 35, 86–94. https://doi.org/10.1016/j.jelekin.2017.06.001
Boschetti., G. (2002). ¿Que es la electroestimulación? Teoría, práctica y metodología del entrenamiento., Barcelona: Editoria Paidotribo.
Clancy, E. A., Martinez-luna, C., Wartenberg, M., Dai, C., & Farrell, T. R. (2017). Two de-grees of freedom quasi-static EMG-force at the wrist using a minimum number of electrodes q. Journal of Electromyography and Kinesiology, 34, 24–36. https://doi.org/10.1016/j. jelekin.2017.03.004
Hoz, E. D. La, Franklin, J., Marques, D. A., & Gallego, O. (2015). Utilidad del Biofeedback Perineal en las disfunciones del piso pélvico.
Khushaba, R. N., Al-timemy, A., Kodagoda, S., & Nazarpour, K. (2016). Combined influence of forearm orientation and muscular contraction on EMG pattern recognition. Expert Systems With Applications, 61, 154–161. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.05.031
Kim, B., Kim, L., Kim, Y., & Yoo, S. K. (2017). ScienceDirect Cross-association analysis of EEG and EMG signals according to movement intention state. Cognitive Systems Re-search, 44, 1–9. https://doi.org/10.1016/j. cogsys.2017.02.001
Malanda, A., Rodriguez-falces, J., Porta, S., & Navallas, J. (2017).
Biomedical Signal Processing and Control Motor unit profile: A new way to describe the scanning-EMG po-tential, 34, 64–73. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2016.12.020
Moreno, O., González, J. & Ballesteros, J. (2015). Transformación de archivos DICOM a formatos XML, JPEG y PNG. Revista Científica, 21, 71-80. Doi: 10.14483/udistrital.jour. RC.2015. 21.a7
Verikas, A., Parker, J., Bacauskiene, M., & Olsson, M. C. (2017). Exploring relations be-tween EMG and biomechanical data recorded during a golf swing, 88, 109–117. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.06.041
Villamizar, J., & Sc, P. M. (2012). Brazo robótico controlado por electromiografía.
Laplante, Phillip A. (2005). Comprehensive dictionary of electrical engineering. Boca Raton, FL: Taylor & Francis.
Reaz, M., & Hussain, F., (2006). Techniques of EMG Signal Analysis: Detection, Processing, Classification and Applications. Biological Procedures.