Este trabajo presenta el diseño e implementación de una nueva técnica para el reconocimiento de cuatro movimientos de la mano (flexión (FL), extensión (EX), apertura (OP) y cierre (CL)) para respuesta en tiempo real a partir de señales electromiográficas EMG generadas desde dos músculos del antebrazo: palmaris longus y extensor digitorum. El trabajo se desarrolló en dos principales etapas: el hardware de bajo costo para la adquisición y adecuación analógica de las señales EMG; el sistema de procesamiento para la identificación y clasificación de los movimientos capturados para respuesta en tiempo real. El sistema fue integrado mediante una aplicación hardware-software usando MATLAB y se usaron técnicas de procesamiento para el análisis discriminante. Tres métodos fueron evaluados para el reconocimiento de patrones obteniendo tasas de reconocimiento del 98% con el nuevo método propuesto.
INTRODUCCIÓN
Las interfaces hombre-máquina se basan en el uso de biopotenciales como señal de control para dispositivos externos entre los que se encuentran las prótesis inteligentes, que pueden ayudar a las personas que han perdido sus extremidades ya sea por accidentes de tráfico, accidentes laborales, diabetes o como lo demuestra un estudio de la Gerencia para la Acción Integral contra las Minas Antipersona de Colombia(1) que en Colombia otra de las causas de amputación está relacionada con las lesiones por minas antipersona. Para hacer frente a estos problemas existen varios dispositivos protésicos comerciales, desarrollados en otros países, como la mano de Otto Bock (2), la i-Limb (3) o la SmartHand 4 que permiten a estas personas recrear algunos de los movimientos de la mano humana (5).
Los resultados de varias investigaciones muestran que el biopotencial más utilizado para controlar este tipo de dispositivos protésicos son las señales electromiográficas EMG, que registran la actividad eléctrica generada en el tejido muscular, producida durante la contracción y relajación de los músculos (6,7,8,9,10. Estas señales dan una idea de la actividad neuromuscular asociada a una contracción, pero no indica necesariamente la fuerza desarrollada por el músculo, sino que da la información de qué músculo fue activado por el sistema nervioso central y qué músculo aporta indirectamente un papel más protagonista en una función o movimiento en particular 6. Las señales EMG se utilizan en el ámbito médico para diagnosticar enfermedades musculares como miopatías, neuropatías (11) o la enfermedad de Parkinson (12) y, gracias a los avances tecnológicos, estas señales también se utilizan como señales de control para sistemas electrónicos.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Competencia del sistema MIMO basado en cable coaxial con fugas utilizando la distribución de campo radiado
Artículo:
Dispersión superficial de tipo oceánico que varía en el tiempo con incidencia de rozamiento: Análisis numérico del espectro Doppler en las bandas HF/VHF/UHF
Artículo:
Un nuevo enfoque computacional para solucionar ecuaciones integrales convolucionales: el método de muestreo para una dimensión
Artículo:
Un algoritmo PSO-CVX de patrones de haz de suma y diferencia para un conjunto de antenas moduladas en el tiempo
Artículo:
Diseño e implementación de un emulador para una turbina eólica de baja potencia a través del arreglo motor de inducción-generador de imanes permanentes
Artículo:
Creación de empresas y estrategia : reflexiones desde el enfoque de recursos
Artículo:
Importancia, manejo y control de extraíbles e incrustaciones (pitch) en la fabricación de papel
Artículo:
Estudio sobre la evaluación de la sostenibilidad de los productos innovadores
Libro:
Planta de tratamiento de aguas residuales