Submitted by Gisely Teixeira (gisely.teixeira@uniceub.br) on 2018-06-11T18:17:43Z No. of bitstreams: 1 51403780.pdf: 845919 bytes, checksum: 9e6159ac8100ac1807624150a620c709 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-11T18:17:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 51403780.pdf: 845919 bytes, checksum: 9e6159ac8100ac1807624150a620c709 (MD5) Previous issue date: 2018 / Introdução: A preferência motora por um dos lados do corpo caracteriza a lateralidade. Essa escolha interfere na organização neurológica do ser humano, ou seja, a dominância do hemisfério esquerdo ou do hemisfério direito afeta diretamente nosso processamento motor, cognitivo e emocional. A contração muscular é o resultado de uma descarga elétrica desferida no interior do músculo, a qual desencadeia eventos químicos na superfície da célula, liberando Ca2+ (íons cálcio) intracelular. Esse fenômeno gera alteração na propagação dos sinais elétricos pelas fibras musculares, os quais podem ser avaliados pela eletromiografia. Essa técnica permite identificar os músculos ativados durante um determinado exercício e, ainda que de forma indireta, a intensidade de suas contrações. Objetivo: comparar, através da eletromiografia, a resposta da ativação elétrica do bíceps braquial cabeça longa e do bíceps braquial cabeça curta, entre o lado dominante e o lado não dominante, quando da execução do exercício de flexão e extensão do cotovelo. Metodologia: amostra composta por 26 voluntários (n = 26), todos fisicamente ativos, sendo 11 (onze) mulheres e 15 (quinze) homens, com idade de 22,73 ± 3,42 anos. Quatro voluntários possuíam dominância no braço esquerdo enquanto 22 voluntários possuíam dominância no braço direito. 15 voluntários não eram treinados, enquanto 11 voluntários já praticavam o exercício resistido há pelo menos 3 (três) meses. Resultados: O teste proposto não verificou diferença significativa, seja na carga máxima suportada pelos dois braços (D - 13,85 + 4,98Kg vs. E - 13,50 + 4,94Kg; p = 0,214), seja na diferença entre a ativação eletromiográfica dos dois braços (D – 57,99 + 31,82rms vs. E – 52,99 + 28,19rms; p = 0,521). Conclusão: Não se verificou diferença significativa na carga máxima suportada, bem como na ativação elétrica, entre os braços dominante e não dominante.

Submitted by Gisely Teixeira (gisely.teixeira@uniceub.br) on 2018-06-11T18:17:43Z No. of bitstreams: 1 51403780.pdf: 845919 bytes, checksum: 9e6159ac8100ac1807624150a620c709 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-11T18:17:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 51403780.pdf: 845919 bytes, checksum: 9e6159ac8100ac1807624150a620c709 (MD5) Previous issue date: 2018 / Introdução: A preferência motora por um dos lados do corpo caracteriza a lateralidade. Essa escolha interfere na organização neurológica do ser humano, ou seja, a dominância do hemisfério esquerdo ou do hemisfério direito afeta diretamente nosso processamento motor, cognitivo e emocional. A contração muscular é o resultado de uma descarga elétrica desferida no interior do músculo, a qual desencadeia eventos químicos na superfície da célula, liberando Ca2+ (íons cálcio) intracelular. Esse fenômeno gera alteração na propagação dos sinais elétricos pelas fibras musculares, os quais podem ser avaliados pela eletromiografia. Essa técnica permite identificar os músculos ativados durante um determinado exercício e, ainda que de forma indireta, a intensidade de suas contrações. Objetivo: comparar, através da eletromiografia, a resposta da ativação elétrica do bíceps braquial cabeça longa e do bíceps braquial cabeça curta, entre o lado dominante e o lado não dominante, quando da execução do exercício de flexão e extensão do cotovelo. Metodologia: amostra composta por 26 voluntários (n = 26), todos fisicamente ativos, sendo 11 (onze) mulheres e 15 (quinze) homens, com idade de 22,73 ± 3,42 anos. Quatro voluntários possuíam dominância no braço esquerdo enquanto 22 voluntários possuíam dominância no braço direito. 15 voluntários não eram treinados, enquanto 11 voluntários já praticavam o exercício resistido há pelo menos 3 (três) meses. Resultados: O teste proposto não verificou diferença significativa, seja na carga máxima suportada pelos dois braços (D - 13,85 + 4,98Kg vs. E - 13,50 + 4,94Kg; p = 0,214), seja na diferença entre a ativação eletromiográfica dos dois braços (D – 57,99 + 31,82rms vs. E – 52,99 + 28,19rms; p = 0,521). Conclusão: Não se verificou diferença significativa na carga máxima suportada, bem como na ativação elétrica, entre os braços dominante e não dominante.

El objetivo general del trabajo fue realizar aportaciones al conocimiento dinamométrico y electromiográfico de la articulación del codo. Para ello se analizó la fuerza isométrica máxima y su variabilidad inter e intraobservador, así como el comportamiento electromiográfico de bíceps y tríceps en diferentes ejercicios dinámicos sobre una población de 23 sujetos sanos. Se determinó también la influencia del género y de la dominancia. Los resultados de las mediciones dinamométricas mostraron valores más altos de fuerza isométrica en los varones, observándose una alta correlación con la talla y el peso corporal. Un CCI>0.71 en todas las mediciones demostró la fiabilidad y reproductibilidad de este método a 90º de flexión. No se encontraron diferencias en cuanto a la lateralidad. La actividad EMGs aumentó con la carga e intensidad del ejercicio dinámico, principalmente en el bíceps. Se demostró la gran influencia del sexo y la dominancia sobre los resultados. / The aim of this study was to make contributions to the knowledge of isometric dynamometry and surface electromyography of the elbow joint. We analyzed the maximal isometric force and inter-intraobserver variability also the electromyographic behavior of biceps and triceps brachii in different dynamic exercises on a population of 23 healthy people. We determined the influence of gender and dominance too. Dynamometric measurements showed higher values of isometric strength in men, showing a high correlation with height and body weight. An ICC>0.71 for all measurements demonstrated the reliability and reproducibility of this method at 90º of elbow flexion. There were no differences between dominant and nondominant side. The sEMG activity increased with the load and intensity of dynamic exercise mainly in the biceps brachii. It showed the great influence of sex and dominance on the results.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-05-31T14:03:18Z No. of bitstreams: 1 felipecostaalvim.pdf: 1024726 bytes, checksum: 960e31300fb235185572e16e58bf4a19 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-07-02T12:42:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 felipecostaalvim.pdf: 1024726 bytes, checksum: 960e31300fb235185572e16e58bf4a19 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-02T12:42:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 felipecostaalvim.pdf: 1024726 bytes, checksum: 960e31300fb235185572e16e58bf4a19 (MD5) Previous issue date: 2012-03-30 / FAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Introdução: O sistema nervoso central (SNC) utiliza o recrutamento de unidades motoras e a modulação da frequência de ativação dessas unidades para controlar a força voluntária exercida por um músculo. A eletromiografia de superfície (sEMG) pode ser utilizada para captar o sinal elétrico resultante do somatório dos potenciais de ação das fibras musculares recrutadas durante o processo de produção de força. A análise da variável root mean square (RMS) e da frequência mediana (Fm) tem sido utilizada para extrair informações a respeito dos mecanismos de controle da força utilizados pelo SNC. Objetivos: Investigar as propriedades do sinal eletromiográfico de indivíduos adultos através das variáveis RMS, Fm e da análise da distribuição da potência por faixas de frequência em contrações isométricas para os níveis de força iguais a 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80% e 90% da contração isométrica voluntária máxima (CIVM). Metodogia: Os sinais eletromiográficos foram obtidos a partir da contração isométrica voluntária do bíceps braquial de vinte voluntários jovens saudáveis bilateralmente nos níveis submáximos de força. Um algoritmo foi elaborado visando identificar o trecho ideal do sinal eletromiográfico a ser analisado. As variáveis RMS, Fm e a densidade de potências por faixa de 5 Hz e 10 Hz foram calculadas. Resultados e discussão: A variável RMS apresentou aumento linear com o incremento da força, conforme esperado. A variável Fm apresentou aumento entre 10% e 30% da CIVM e diminuiu para níveis de força superiores. Esse comportamento pode estar relacionado ao protocolo experimental conforme indicado na literatura. A análise da densidade de potência por faixa mostrou uma concentração da densidade de potência na faixa entre 40 e 50 Hz em 10% da CIVM. Essa concentração de potência diminuiu progressivamente em 20% e 30% do nível de força e voltou a ocorrer, na mesma faixa de frequência, em 40% da CIVM. Esse comportamento pode estar relacionado ao acréscimo de fibras de contração dos tipos IIa e IIb ao processo produção de força. Entre 40 e 90% da CIVM a concentração de potência na faixa entre 40 e 50 Hz diminui. Conclusões: As variáveis extraídas do sinal eletromiográfico apresentaram comportamento compatível com o descrito na literatura em protocolos contendo contrações em diversos níveis submáximos da CIVM. Suas variações podem estar relacionadas a diferenças no protocolo experimental. A análise da densidade de potência por faixa de frequências pode trazer informações adicionais estando relacionadas ao processo de recrutamento e ativação das unidades motoras durante o incremento de força. / Introduction: Central nervous system (CNS) uses the motor unit recruitment and the rate coding of the recruited units to control the voluntary force exerted by a muscle. Surface electromyography (sEMG) can be used to capture the electrical signal resulting from the summation of the action potentials of the muscle fibers recruited during the force production. The analysis of the variable root mean square (RMS) and median frequency (Fm) has been used to extract information about the control mechanisms of force used by the CNS. Objectives: To investigate the properties of the electromyographic signal through RMS and Fm variables and analyze the power density distribution in frequency bands in isometric force levels equal to 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80% and 90% of maximal voluntary isometric contraction (MIVC). Methods: The signals were obtained bilaterally from the isometric contraction of the biceps brachii muscle of twenty young healthy volunteers in submaximals force levels. An algorithm was developed to identify the ideal section of the electromyographic signal to be analyzed. The variable RMS, Fm and power density distribution in frequency bands of 5 Hz and 10 Hz were calculated. Results and discussion: The variable RMS increased linearly with increasing force, as expected. The variable Fm had increased between 10% and 30% MVIC and than decreased toward high force levels. This behavior can be related to the experimental protocol as described in the literature. The analysis of the power density distribution in frequency bands showed a concentration of power density in the range between 40 Hz and 50 Hz in 10% MIVC. This power density concentration progressively reduced in 20% to 30% of the MIVC and occurs again on the same frequency range in 40% MVIC. This behavior may be related to increased fibers type IIa and IIb to the force production process. From 40% to 90% of the MIVC the concentration in power density in range between 40 Hz and 50 Hz decreases. Conclusions: The variables extracted from the EMG signal showed behavior compatible with the protocols described in the literature containing submaximal contractions at different levels of MIVC. Their variations may be related to differences in experimental protocol. The analysis of power density distribution in frequency bands can provide additional information being related to the recruitment and rate coding of motor units during the increase in voluntary force.

Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / The muscle fatigue can be caused by multiple factors, and the most common one is bodywork. As a result, the muscle stress signal becomes part of atlets life. However, this phenom may show injuries incident, neuromuscular diseases, and it is related to the general human being health, as well as with its nutrition. To determine the fatigue level from a muscle or from a person is not that simple, because multiple subjective factors are envolved, including psychological and hormonal matters, thus maybe is not possible to determine an universal method for quantification of muscle fatigue. The electromyographic signal (EMG) is well known and studied for reflecting the musculature condition from which it was generated. The electromyography is an important tool for the health muscle assessment, and counts on various studies and advances in its formation and interpretation understanding.Thus, it is expected that the muscle fatigue that affects the natural muscle behavior, affects also the EMG signal. This work aims to understand how the fatigue action appears in the signal, through the study of different EMG signal characteristics. From literature, several studies analyzed isometric contractions, thus it was decided to make a dynamic contractions evaluation, which are more natural in the daily life. For the sake of simplicity, the biceps braquii was chosen. This muscle was estimulated by a scott biceps curl exercise, an exercise known to well isolate the working muscle, so that the weight lifting is almost all done by the biceps action. Pilot trial was done, collecting EMG signals from both biceps braquii, and also measuring the force applied to the bar. For the EMG signal analysis, three software packages were developed. One of them was a programm for the electromyographer control, and for the signals record- ing in text files without header. For this development were used C Sharp and .NET. One library for signals processing was developed using Matlab, including fil- ter functions, muscle activity detection and features extraction, such as amplitude, frequency, entropy, and stationarity. Finally, was developed a programm for feature analysis that uses the previous mentioned library, and that also applies the Kohonen algorithm of self-organizing maps.This programm was also developed using Matlab. All created programms are open source, and they are available for download on GitHub platform. A temporal analysis of the features was performed in order to cluster the results of the features extracted from the signals of 21 volunteers. This analysis showed that signal s amplitude increases as the fatigue occurs while there is a spectral shift for the left. This shift indicates that the main frequencies have decreased. The trends observed for amplitude and frequency are the same reported in the literature. The results also show decreasing in the entropy as effect of the fatigue progres- sion. Two stationarity features indicate decreasing in the stationarity, these were influenced by the amplitude raise, though. A third stationarity feature, which is not dependent on amplitude, show that there is not significant modification on the stationarity. The data clustering attempt using the Kohonen algorithm was frustrated, gener- ating inconclusive results. It can be concluded that the features related to amplitude, frequency and entropy are somehow related to the muscular fatigue. So that it is possible, during future work, the development of a fatigue classifier based on these features. / A fadiga muscular pode ser causada por diversos fatores, e o mais comum deles e o exercício físico. Isso faz com que esse sinal de estresse muscular faça parte da vida de atletas. No entanto, esse fenômeno pode indicar a ocorrência de lesões, doenças neuro-musculares e está ligado à saúde geral do indivíduo, bem como com a alimentação. Determinar o nível de fadiga de um músculo ou de um indivíduo em geral não é simples, pois vários aspectos subjetivos estão envolvidos, incluindo questões psicológicas e hormonais, e talvez não seja possível a determinação de um método universal de quanticação da fadiga muscular. O sinal eletromiográfico (EMG) é conhecido e estudado por refletir o estado da musculatura que o gerou. A eletromiografia é uma ferramenta importante para a avaliação da saúde muscular e conta com diversos estudos e avanços tanto no entendimento de sua formação quanto na sua interpretação. Assim, de antemão, espera-se que a fadiga muscular, que afeta o comportamento natural dos músculos, afete também o sinal eletromiográfico. Nesse trabalho, procurou-se entender, por meio do estudo de diferentes características do sinal EMG, como a ação da fadiga se manifesta no sinal. Na literatura, vários estudos analisam as contrações isométricas, assim decidiu-se por fazer uma avaliação de contrações dinâmicas, as quais são mais naturais no cotidiano. Por uma questão de simplicidade, o músculo escolhido foi o bíceps braquial. Esse músculo foi estimulado por um exercício de rosca em banco scott, um exercício conhecido por isolar bem o músculo trabalhado, de forma que o levantamento do peso é quase todo feito por ação do bíceps. Coletas piloto foram realizadas, nas quais o sinal EMG dos dois bíceps foi registrado em conjunto com a medida de força aplicada na barra. Para a análise dos sinais EMG, três pacotes de software foram desenvolvidos. Um deles foi um programa para controle do eletromiógrafo e registro dos sinais em arquivos texto com cabecalho. Para esse desenvolvimento, utilizou-se C Sharp e .NET. Uma biblioteca para processamento de sinais biológicos foi desenvolvida em Matlab, na qual encontram-se funções de filtragem, detecção de atividade muscular e extração de características tais como amplitude, frequência, entropia e estacionaridade. Por fim, desenvolveu-se um programa para análise de características que usa a biblioteca mencionada e também aplica o algortimo de mapas auto-organizáveis de Kohonnen. Esse programa também foi desenvolvido em Matlab. Todos os programas criados sâo de código aberto e estão disponíveis para download na plataforma GitHub. Uma analise temporal das características foi realizada de forma a agrupar os resultados das características extraídas dos sinais dos 21 voluntários. Essa análise mostrou que a amplitude do sinal aumentou com o avanço da fadiga muscular enquanto a frequência dos sinais se deslocou para esquerda no espectro. Isso indica que as frequências principais diminuiram. Essas tendências para amplitude e frequência são as mesmas registradas na literatura. O estudo mostrou ainda que a entropia diminui com a progressão da fadiga. Duas características de estacionaridade indicaram diminuição, no entanto foram influenciadas pela amplitude. Uma terceira característica, indepentende da amplitude, mostrou que não há alteração signicativa na estacionaridade. A tentativa de agrupamento dos dados com o algortimo de Kohonnen foi frustrada, ja que gerou resultados inconclusivos. Concluiu-se que as características de amplitude, frequência e entropia estão relacionadas com a fadiga muscular. Assim acredita-se ser possível desenvolver, em estudos futuros, um classificador de sinais EMG que faca inferência do nível de fadiga baseado nessas características. / Mestre em Ciências