Identificación de Tareas Isométricas y Dinámicas del Miembro Superior Basada en EMG de Alta Densidad

Mónica Rojas-Martínez, Joan F. Alonso, Mislav Jordanic, Sergio Romero, Miguel A. Mañanas

Resumen

La identificación de tareas y estimación del movimiento voluntario basados en electromiografía (EMG) constituyen un problema conocido que involucra diferentes áreas en sistemas expertos, particularmente la de reconocimiento de patrones, con muchas aplicaciones posibles en dispositivos de asistencia y rehabilitación. La información que proporciona puede resultar útil para el control de exoesqueletos o brazos robóticos utilizados en terapias activas. La tecnología emergente de electromiografía de alta densidad (HD-EMG) abre nuevas posibilidades para extraer información neural y ya ha sido reportado que la distribución espacial de mapas de intensidad HD-EMG es una característica valiosa en la identificación de tareas isométricas (contracciones que no producen cambio en la longitud del músculo). Este estudio explora la utilización de la distribución espacial de la actividad mioeléctrica y lleva a cabo identificación de tareas durante ejercicios dinámicos a diferentes velocidades que son mucho más cercanos a los que se utilizan habitualmente en las terapias de rehabilitación. Con este objetivo, se registraron señales HD-EMG en un grupo de sujetos sanos durante la realización de un conjunto de tareas isométricas y dinámicas del miembro superior. Los resultados indican que la distribución espacial es una característica muy útil en la identificación, no solo de contracciones isométricas sino también de contracciones dinámicas, mejorando la eficiencia y naturalidad del control de dispositivos de rehabilitación para que se adapte mejor al usuario.

Palabras clave

Bioingeniería; electromiografía; neuromuscular; rehabilitación

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1. High-density surface electromyography signals during isometric contractions of elbow muscles of healthy humans
Mónica Rojas-Martínez, Leidy Yanet Serna, Mislav Jordanic, Hamid Reza Marateb, Roberto Merletti, Miguel Ángel Mañanas
Scientific Data  vol: 7  num.: 1  año: 2020  
doi: 10.1038/s41597-020-00717-6



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