Interface Multimodal com Predição de Movimentos para Uso em Reabilitação de Membros Inferiores

Submitted by Maykon Nascimento (maykon.albani@hotmail.com) on 2015-03-06T19:28:59Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertação Douglas Soprani.pdf: 12382633 bytes, checksum: 47ecc259e614e63704f16a4d7f45023c (MD5) === Approved for entry...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Araújo, Douglas Ruy Soprani da Silveira
Format: Others
Language:Portuguese
Published: 2015
Subjects:
Online Access:http://repositorio.ufes.br/handle/10/1323
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Eletroencefalografia
Eletromiografia
Robótica – Reabilitação
Processamento de sinais
Sensores inerciais
Interface Multimodal
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Robótica – Reabilitação
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Interface Multimodal
Araújo, Douglas Ruy Soprani da Silveira
Interface Multimodal com Predição de Movimentos para Uso em Reabilitação de Membros Inferiores
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O objetivo é analisar a intenção de movimento, a ativação muscular e o início efetivo dos movimentos realizados, respectivamente, através dos sinais de EEG, EMG e IMUs. Para este fim, uma análise offline foi realizada. Nessa análise, são utilizadas técnicas de processamento dos sinais biológicos e técnicas para processar sinais provenientes de sensores inerciais. A partir destes, os ângulos da articulação do joelho também são aferidos ao longo dos movimentos. Um protocolo experimental de testes foi proposto para as tarefas realizadas. Os resultados demonstraram que o sistema proposto foi capaz de adquirir, sincronizar, processar e classificar os sinais combinadamente. Análises acerca da acurácia dos classificadores utilizados mostraram que a interface foi capaz de identificar intenção de movimento em 76, 0 ± 18, 2% dos movimentos. A maior média de tempo de antecipação ao movimento foi obtida através da análise do sinal de EEG e foi de 716, 0±546, 1 milisegundos. A partir da análise apenas do sinal de EMG, este valor foi de 88, 34 ± 67, 28 milisegundos. Os resultados das etapas de processamento dos sinais biológicos, a medição dos ângulos da articulação, bem como os valores de acurácia e tempo de antecipação ao movimento se mostraram em conformidade com a literatura atual relacionada. This master thesis presents a multimodal platform for acquisition and signal processing. The proposed interface acquires, synchronizes and processes electroencephalographic (EEG) signals, electromiographic signals (EMG) and inertial sensors (IMUs) signals. The data acquisition is done in experiments with healthy subjects performing motor tasks of lower limbs. The objective is to analyze the movement intention, the muscle activation and the movement onset. To do so, an offline analysis was performed. In the analysis are shown EEG signal processing techniques, whose aim is to identify movement intention, and EMG signal techniques aiming at identifying the initial muscle activation. Techniques for processing signals from inertial sensors whose aim is to identify movement onset and measure the knee joint angles are also shown. An experimental protocol is proposed. The platform can be used in the development of interfaces for rehabilitation robotics devices aiming at adapting their control with respect to the patient’s intention. The results obtained showed that the system is capable to acquire, process and classify the signals synchronously. The movement intention was detected in 76, 0 ± 18, 2% of the movements. The movement antecipation achieved 716, 0 ± 546, 1 ms based on EEG signal and 88, 34 ± 67, 28 ms based on EMG signals. The results of the biological signal processing, the movement antecipation times, the accuracy of classifiers and joint angles measurements were in accordance with the currently related studies. 2015-03-23T18:59:35Z 2016-06-24T06:00:07Z 2015-03-06 2014-10-10 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://repositorio.ufes.br/handle/10/1323 por info:eu-repo/semantics/openAccess text reponame:Repositório Institucional da UFES instname:Universidade Federal do Espírito Santo instacron:UFES