Decomposição de sinais eletromiográficos de superfície utilizando Modelos ocultos de Markov

AUTOR(ES)

Ângela Abreu Rosa de Sá

DATA DE PUBLICAÇÃO

2010

RESUMO

A captação de sinais fisiológicos provenientes do Sistema Motor, que pode ser realizada pela eletromiografia, tem sido cada vez mais utilizada na prática clínica para auxiliar o terapeuta no diagnóstico de distúrbios motores. Desta forma, o processo de decomposição de sinais eletromiográficos (EMG), que inclui a identificação e classificação dos potenciais de ação de Unidade Motora (MUAP) de um sinal EMG de superfície é de extrema importância para a prática clínica, para auxiliar os profissionais na detecção de patologias do Sistema Motor. O processo de decomposição de um sinal EMG é uma tarefa complexa, pois as características de um sinal EMG dependem do tipo de eletrodo utilizado (intramuscular ou de superfície), do seu posicionamento em relação ao músculo, o nível de contração e o estado clínico do Sistema Neuromuscular do paciente. A maior parte dos sistemas de decomposição de sinais EMG são específicos para o sinal proveniente de eletrodos invasivos, devido às facilidades e vantagens em processar este tipo de sinal. Assim, poucos esforços foram concentrados no que tange à decomposição de sinais EMG de superfície. Neste contexto, este trabalho apresenta um sistema de decomposição de sinais EMG de superfície utilizando Modelos Ocultos de Markov, com o apoio das técnicas Evolução Diferencial e Agrupamento Espectral, no intuito de auxiliar a prática clínica e as terapias de Biofeedback. O sistema desenvolvido apresentou resultados coerentes no que tange a: a) Identificação da quantidade de Unidades Motoras ativas no sinal EMG; b) Apresentação dos padrões morfológicos de MUAPs presentes no sinal EMG; c) Identificação da seqüência de disparos das Unidades Motoras no sinal EMG analisado. As técnicas utilizadas neste trabalho ainda não tinham sido fruto de pesquisa na área de decomposição de sinais EMG, e se destacam como excelentes técnicas para processamento de sinal EMG de superfície. A arquitetura do modelo proposto constitui um avanço nas pesquisas de decomposição de eletromiografia de superfície.

ASSUNTO(S)

decomposição de sinal eletromiográfico unidades motoras potenciais de ação de unidade motoras engenharia eletrica eletromiografia processamento de sinais decomposition of electromyographic signal electromyography motor units motor units action potentials

Documentos Relacionados

• Reconhecimento de fala continua usando modelos ocultos de Markov
• Estimação paramétrica e não-paramétrica em modelos de markov ocultos
• PrediÃÃo de palavras baseada em modelos ocultos de Markov
• IDENTIFICAÇÃO DE TIPOS DE CULTURAS AGRÍCOLAS A PARTIR DE SEQÜÊNCIAS DE IMAGENS MULTITEMPORAIS UTILIZANDO MODELOS DE MARKOV OCULTOS
• Desenvolvimento de arquitetura para sistemas de reconhecimento automático de voz baseados em modelos ocultos de Markov