Muscle-Computer Interface Based On Pattern Recognition Of Myoeletric Signals For Control Of Dexterous Hand And Finger Movements Of Protheses For Forearm Amputees

Nome: John Jairo Villarejo Mayor
Tipo: Tese de doutorado
Data de publicação: 03/03/2017
Orientador:

Nomeordem decrescente Papel
Anselmo Frizera Neto Co-orientador
Teodiano Freire Bastos Filho Orientador

Banca:

Nomeordem decrescente Papel
Andre Ferreira Examinador Interno
Anselmo Frizera Neto Coorientador
Antônio Padilha Lanari Bó Examinador Externo
Fransergio Leite da Cunha Examinador Externo
Klaus Fabian Coco Examinador Externo
Teodiano Freire Bastos Filho Orientador

Resumo: O controle intuitivo de uma prótese é um dos desafios mais importantes
para reduzir o esforço do usuário em aprender a usar uma mão artificial. Este
trabalho apresenta a análise de técnicas de reconhecimento de padrões para sinais mioelétricos de baixo nível para classificar movimentos de destreza dos dedos e da mão em sujeitos com amputação do antebraço. Dez indivíduos com amputação e dez indivíduos sem amputação foram analisados e o desempenho das técnicas propostas no presente estudo foi comparado levando em consideração ambos os grupos. A classificação foi realizada para a flexão de cada um dos dedos, movimentos da mão e diferentes tipos de preensão palmar utilizando quatro eletrodos e considerando a baixa contração muscular durante estes movimentos. Dezessete características dos sinais mioelétricos baseadas na magnitude do sinal e em análise de fractais foram comparadas para os dois grupos de sujeitos (com e sem amputação) com nível de significância de 95%. Os resultados, usando um conjunto de características mostraram uma exatidão máxima das médias de 92,7% de reconhecimento de padrão do movimento para o grupo de indivíduos amputados utilizando máquinas de vetores de suporte (SVM). A segunda melhor exatidão foi obtida utilizando o método de k vizinhos mais próximos (KNN). A melhor combinação das técnicas analisadas mostrou-se adequada para realizar o controle da próstese com precisão e destreza dos dedos e da mão, proporcionando maior funcionalidade e melhor aceitação para os sujeitos com amputação.

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