Projeto de um sistema de monitoramento para a aquisição de sinais eletromiográficos não invasivos nas extremidades superiores

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

Angela Maria Gonzalez Amarillo
Adriana Granados Comba
Javier Antonio Ballesteros Ricaurte

Resumo

As técnicas e tecnologias para colecionar, analisar, representar e armazenar dados médicos de forma confiável evoluíram rapidamente. Uma dessas metodologias é a eletromiografia de superfície clínica, que permite gravar e analisar a atividade bioelétrica útil para o diagnóstico de transtornos neuromusculares congênitos ou adquiridos, bem como determinar a localização anatômica exata do problema e da intensidade. O sinal eletromiográfico é uma técnica utilizada para várias aplicações em diferentes áreas, como neurologia, reabilitação, ortopedia, entre outros. Este artigo apresenta o design de cada uma das etapas de desenvolvimento e implementação para simulação de sinais eletromiográficos de superfície (EMG), utilizando um método não-invasivo. Que proporciona a atividade elétrica dos músculos com grande objetividade e rapidez que são verificados nos músculos dos membros superiores. Para a implementação dos circuitos, São utilizados componentes fáceis de usar, contribuindo para o desenvolvimento tecnológico do país.

Downloads

Não há dados estatísticos.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Como Citar
Gonzalez Amarillo, A. M., Granados Comba, A., & Ballesteros Ricaurte, J. A. (2018). Projeto de um sistema de monitoramento para a aquisição de sinais eletromiográficos não invasivos nas extremidades superiores. Ingenio Magno, 8(2), 44 - 55. Recuperado de http://revistas.ustatunja.edu.co/index.php/ingeniomagno/article/view/1349
Seção
Artículos Vol. 8-2
Biografia do Autor

Angela Maria Gonzalez Amarillo, Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD

Escuela de Ciencias Básicas tecnologia e Ingenieria - Lider zonal de escuela

Adriana Granados Comba, Universidad Nacional Abierta y a Distancia UNAD

Escuela de Ciencias Básicas tecnologia e Ingenieria - Docente Ciencias Básicas

Javier Antonio Ballesteros Ricaurte, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia - UPTC

Escuela de Ingeniería de Sistemas y Computación - Docente Ingenieria de Sistemas

Referências

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.