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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/31809

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dc.contributor.advisorRODRIGUES, Marco Aurélio Benedetti-
dc.contributor.authorPININGA, Milena Maria Costa-
dc.date.accessioned2019-08-14T21:17:15Z-
dc.date.available2019-08-14T21:17:15Z-
dc.date.issued2017-08-31-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/31809-
dc.description.abstractOs sinais eletromiográficos (EMG) correspondem às atividades elétricas das células musculares e podem ser captados na superfície da pele de forma não invasiva. Na área de Medicina e Fisioterapia, os sinais de EMG podem ser utilizados para detecção de funções musculares e neuromusculares, análise de fadiga muscular e marcha e para controle de próteses. A utilização do EMG de superfície com eletrodos na configuração multipolar do tipo arranjo ou matriz é essencial para avaliar o Potencial de Ação da Unidade Motora, as características musculares e estimar a velocidade de condução nas fibras musculares. No entanto, os sistemas existentes com essa disposição são de difícil acesso. Dessa forma, este trabalho visa o desenvolvimento de um sistema portátil de arranjo linear de eletrodos de baixo custo para identificação da motricidade fina dos dedos com objetivo de controlar sistemas externos a partir de sinais de EMG e assim fornecer soluções para restaurar a função motora após a amputação da mão ou lesão do sistema nervoso, como o AVC. Foi utilizada uma plataforma open-hardware com baixo consumo de energia e comunicação sem fio, além de técnicas de processamento de sinais para eliminação dos artefatos biológicos. Para a análise dos sinais de EMG são implementados os principais parâmetros de amplitude e frequência, assim como a velocidade de condução para análise do movimento de extensão e flexão dos dedos e flexão do punho. Como resultado, pode-se dizer que utilizando o sistema desenvolvido e os parâmetros de amplitude e frequência implementados foi possível identificar padrões de classificação de motricidade fina dos dedos comprovando-se pelos resultados estatisticamente significativos.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectEngenharia Elétricapt_BR
dc.subjectEletromiogramapt_BR
dc.subjectArranjo linear de eletrodospt_BR
dc.subjectParâmetros eletromiográficospt_BR
dc.subjectMotricidade fina dos dedospt_BR
dc.titleSistema de arranjo linear de eletrodos para identificação de motricidade fina dos dedospt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2960223487143498pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2448324832915432pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Engenharia Eletricapt_BR
dc.description.abstractxThe EMG is bioelectrical signals that corresponds to electrical activities of muscle cells and can be captured noninvasively on the surface of the skin. In Medicine and Physiotherapy, EMG signals can be used to detect muscle and neuromuscular functions, muscle fatigue and gait analysis and prosthesis control. Surface EMG with electrodes in the multipolar arrangement of the array or matrix type is essential to evaluate Motor Unit Action Potential (MUAP), muscular characteristics and to estimate the conduction velocity in the muscle fibers. However, existing systems with this arragement are difficult to access. Thus, this work aims the development of a portable system with linear arrangement of electrodes and with low cost to evaluate fine motor skills in order to control external systems from EMG signals and thus provide solutions to restore motor function after amputation of the hand or njury to the nervous system, such as stroke. An open-hardware platform with low power consumption and wireless communication is used in addition to signal processing techniques for biological artifacts removal. For the analysis of EMG signals, the main parameters of amplitude and frequency are implemented, as well as the conduction velocity for analysis of the movement of extension and flexion of the fingers and flexion of the wrist. The developed system and the parameters of amplitude and frequency implemented allowed the identification of classification paterns in fine finger movement, as evidenced by the statistically significant results.pt_BR
Aparece nas coleções:Dissertações de Mestrado - Engenharia Elétrica

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