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Compressão de sinais de S-EMG em abordagens 1D E 2D / S-EMG signal compression in 1D and 2D approaches

Trabuco, Marcel Henrique 15 September 2017 (has links)
Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-02-21T18:19:33Z No. of bitstreams: 1 2017_MarcelHenriqueTrabuco.pdf: 15513525 bytes, checksum: 891f831794f609c9b9f93b8c425cd95d (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-02-27T18:13:32Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_MarcelHenriqueTrabuco.pdf: 15513525 bytes, checksum: 891f831794f609c9b9f93b8c425cd95d (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-27T18:13:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_MarcelHenriqueTrabuco.pdf: 15513525 bytes, checksum: 891f831794f609c9b9f93b8c425cd95d (MD5) Previous issue date: 2018-02-27 / O objetivo desta tese de doutorado é o desenvolvimento de algoritmos de compressão de sinais de eletromiografia de superfície (S-EMG, do inglês Surface Electromyography) arranjados de forma unidimensional (1D) e bidimensional (2D). Os algoritmos 1D são baseados em Transformada de Wavelet e na alocação de bits por sub-bandas do espaço transformado 1D. Cinco perfis distintos de alocação são propostos: exponencial, linear, raiz-quadrática, tangente hiperbólica e logarítmico, todos decrescentes. Os quatro primeiros possuem comportamento fixo, o último, possui comportamento adaptativo. Os algoritmos 2D geram uma representação bidimensional do sinal de S-EMG a partir da segmentação do sinal 1D e são divididos em três grupos: 1) Contêm os algoritmos de compressão baseados em Transformada Wavelet 2D e na alocação de bits por sub-bandas do espaço transformado 2D. 2) Contêm os algoritmos de compressão baseados em Transformada Wavelet 2D, no reordenamento adaptativo do espaço transformado e na alocação de bits pelo perfil tangente hiperbólico. E por fim, 3) Composto pelos algoritmos baseados no codificador de vídeo HEVC aplicados a uma imagem do sinal de S-EMG gerada por reordenação simples ou baseada no recorte adaptativo entre duas contrações musculares consecutivas. Os algoritmos são testados com bancos de sinais reais dinâmicos e isométricos e o desempenho é avaliado por métricas objetivas. Ademais, são realizadas comparações de desempenho entre os algoritmos propostos e por outros algoritmos relatados na literatura. Os algoritmos propostos se mostram promissores por serem superiores aos outros algoritmos comparados quando o fator de compressão é menor que 90% para protocolo isométrico e em toda faixa de fator de compressão para o protocolo dinâmico. / The aim of this PhD thesis is the design of compression algorithms for Surface Eletromyography (S-EMG) signals arranged one-dimensional (1D) and bi-dimensional mode. The 1D algorithms are based in Wavelet Transform and the bits allocation by subbands of the transformed space 1D. Five distinct allocation profiles are proposed: Exponential, linear, root-quadratic, hyperbolic and logarithmic tangent, all decreasing. The first four have static behavior, the latter has adaptive behavior. The 2D algorithms generate a bi-dimensional representation of the S-EMG signal from the 1D signal segmentation and are divided into three groups: 1) This group contains the compression algorithms based on Wavelet Transform 2D and the bits allocation by
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Reconhecimento de gestos de membros superiores usando eletromiografia de superfície para uso em reabilitação / Upper limb gestures recognition using surface electromyography for use in rehabilitation

Aguiar, Lucas Fernandes 22 August 2017 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-02-21T18:30:48Z No. of bitstreams: 1 2017_LucasFernandesAguiar.pdf: 13647190 bytes, checksum: 01b3bd5257d66308c2104a60b9dce5a9 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-02-27T18:25:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_LucasFernandesAguiar.pdf: 13647190 bytes, checksum: 01b3bd5257d66308c2104a60b9dce5a9 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-27T18:25:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_LucasFernandesAguiar.pdf: 13647190 bytes, checksum: 01b3bd5257d66308c2104a60b9dce5a9 (MD5) Previous issue date: 2018-02-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). / Tecnologias vestíveis são um dos focos de estudo da computação ubíqua, que por sua vez está na vanguarda do recente paradigma da computação em que um usuário está cercado por diversos dispositivos computacionais. As áreas de cuidados para a saúde e reabilitação vêm sendo estimuladas por novas tecnologias vestíveis surgindo no mercado e por pesquisas acadêmicas conduzidas mundialmente. Este trabalho se insere justamente neste contexto com o uso de um dispositivo vestível para obtenção de dados de eletromiografia de superfície para o desenvolvimento de uma tecnologia de reconhecimento de gestos de mão e propondo um algoritmo inovador para clusterização, treinamento e classificação multi classe. Terapias de reabilitação de movimento de membro superior que utilizam gestos do membro contralateral necessitam de métodos eficientes, rápidos e de fácil configuração para reconhecimento de gestos que possam ser utilizados em interfaces inteligentes, para a estimulação do membro parético, fazendo uso da imagética motora que resulta no movimento do membro saudável como estratégia de terapia para o membro lesionado. O objetivo deste trabalho é aplicar um sistema de aquisição de eletromiografia (EMG) multicanal econômico e de fácil utilização, bem como avaliar seu desempenho de reconhecimento de gestos em um protocolo onde nenhum procedimento de inicialização seja necessário antes do uso. Dados de EMG do antebraço gerados a partir do movimento das mãos são analisados de forma a extrair a informação mais relevante para a classificação de gestos previamente determinados. Um algoritmo é apresentado e se utiliza um arranjo das ferramentas, iniciando com a análise das componentes principais (PCA) para selecionar as características mais relevantes que foram extraídas do sinal de EMG, clusterização por k-means utilizando os dados projetados sobre suas componentes principais com o objetivo de encontrar os centróides que representem as regiões de cada gesto, árvore binária multimodal (MBT) de forma a permitir que o problema de classificação multi modal fosse particionado em problemas menos complexos, e máquina de vetor de suporte (SVM) como metodologia para separação binária de classes, todas estas técnicas combinadas de maneira a aprimorar o treinamento e classificação do reconhecedor. O classificador de 5 gestos criado com tal metodologia apresenta taxa de acerto média de 81% em tempo real, demonstrando potencial para investigação futura em aplicações de interface baseada em dados de sEMG, bem como em reabilitação. Já o classificador de 9 gestos apresenta taxa média de acerto de 46%, o que mostra que este reconhecedor necessita de mais dados para esta tarefa devido à similaridade dos dados de EMG entre eles. / Wearable technologies are on the center of ubiquitous computing researches, which is leading to a new paradigm where one user is surrounded by many computational devices. Healthcare and rehabilitation are being arouse by new wearable devices available on the market and by academic researches conducted worldwide on this field. This work is precisely inserted in this topics by using a wearable gadget to obtain superficial electromyography data in order to develop a hand gesture recognition technology and proposing a novel algorithm for clustering, training and classification for multi-class problems. Upper limb movement rehabilitation therapies using contralateral limb gestures require efficient, quick, and easily configured methods for recognizing gestures that can be used in intelligent interfaces for the stimulation of the paretic limb, making use of motor imagery that results in the movement of the healthy limb as a therapy strategy for the injured limb. The goal of this work is to apply an easy-to-use and economical multi-channel electromyography (EMG) acquisition system and evaluate its gesture recognition performance in a protocol where no initialization procedure is allowed before use Forearm EMG data generated from hand movement are analyzed in order to extract the most relevant information for the classification of previously determined gestures. An algorithm is presented and an array of tools is used, starting with the main component analysis (PCA) to select the most relevant characteristics that were extracted from the EMG signal, k-means clustering using the projected data on its main components aiming to find the centroids that represent the regions of each gesture, a multi-modal binary tree (MBT) in order to allow the problem of multi-modal classification to be partitioned into less complex problems, and support vector machine (SVM) as methodology for binary class separation, all these techniques combined in a way to improve the training and classification of the recognizer. The 5-gesture classifier created with such methodology presents a real-time average hit rate of 81%, demonstrating the potential for future research in interface applications based on sEMG data, as well as in rehabilitation. On the other hand, the 9-gesture classifier has a 46% hit rate, which means that this classifier needs more data to distinguish gestures with similar sEMG data.
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Instrumentação sem fio para avaliação em tempo real de parâmetros objetivos de fadiga muscular / Wireless instrumentation for real time assessment of objectives parameters of muscle fatigue

Abrantes, Luiz Paulo Rosa 22 November 2016 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2016. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2017-05-16T21:21:45Z No. of bitstreams: 1 2017_LuizPauloRosaAbrantes.pdf: 7246613 bytes, checksum: 116baef06e861bf64bf5954d718decab (MD5) / Rejected by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br), reason: Boa noite, Por favor, adicione o campo orientador, o campo de título alternativo, e arrume as datas no campo de referência. Atenciosamente on 2017-05-17T22:30:19Z (GMT) / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2017-05-18T16:20:50Z No. of bitstreams: 1 2017_LuizPauloRosaAbrantes.pdf: 7246613 bytes, checksum: 116baef06e861bf64bf5954d718decab (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2017-05-26T18:48:13Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_LuizPauloRosaAbrantes.pdf: 7246613 bytes, checksum: 116baef06e861bf64bf5954d718decab (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-26T18:48:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_LuizPauloRosaAbrantes.pdf: 7246613 bytes, checksum: 116baef06e861bf64bf5954d718decab (MD5) Previous issue date: 2017-05-26 / Esta dissertação apresenta a concepção de uma instrumentação sem fio para aquisição e apresentação de sinais em tempo real, com ênfase no sinal de eletromiografia. A ferramenta computacional é capaz de apresentar os diversos indicadores objetivos de fadiga também em tempo real, sendo este o diferencial deste trabalho. Dois dos indicadores de fadiga utilizados, RMS e MDF, são bem conhecidos da literatura, o primeiro é de origem temporal, e o segundo de origem frequencial. O terceiro indicador apresentado é proveniente da transformada Wavelet, e é denominado SWW. A ferramenta apresenta também indicadores acumulativos derivados destes três indicadores. Essas versões acumulativas apresentaram bons resultados quanto à minimização das perturbações inerentes à aquisição do sinal de eletromiografia. Foram desenvolvidos: uma estação remota, que utiliza a tecnologia bluetooth para a transmissão sem fio dos sinais, e um programa computacional (plataforma LabVIEW) responsável pela reconstrução dos sinais e apresentação dos indicadores de fadiga. Foi utilizado um protocolo de contração isométrica para a avaliação dos resultados da ferramenta quanto a indicação da fadiga. Houve similaridade na indicação da fadiga através dos indicadores MDF e RMS, com outros resultados obtidos em trabalhos acerca do assunto. Os resultados preliminares, quanto a aquisição e apresentação em tempo real dos sinais eletromiografia, são satisfatórios mediante aos objetivos inicias propostos. A ferramenta vem sendo apresentada à profissionais e pesquisadores no assunto e nota-se, boas avaliações da instrumentação. / This dissertation presents the conception of a wireless instrumentation for acquisition and presentation of signal in real time, with emphasis in electromyography signal. The computational tool is able to present several fatigue indexes at real time, being the differetial of this work. Two fatigue index presented in this work, RMS and MDF, are wellknown indexes, the first is derived from time domain and the former is derived from frequency domain. The third presented index is from Wavelet transform, this is called SWW. The software also presents accumulated version derived from these three fatigue indexes. These accumulated version presented good results in minimizing the inherent disturbances in the acquisition of the electromyography signal. Were developed: a remote station, that uses bluetooth technology for the wireless transmission of signals, and a software (developed in LabVIEW) responsible for signals reconstruction and presentation of fatigue indexes. An isometric contraction protocol was used to evaluate the tool results regarding the fatigue indication. There was similarity in fatigue indication through MDF and RMS indexes, with results obtained in other studies of the area. Preliminary results, as the acquisition and presentation in real time of electromyography signals, are satisfatory against the proposed initial objectives. The tool has been presented to professional and researchers it the subject and it is noted a good evaluations of the instrumentation.
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Análise de desempenho de filtragem biomecânica derivada de biomaterial látex aplicada em sistema de aquisição, exibição e análise de sinais eletromiográficos / Performance analysis of latex biomaterial-derived biomechanical filtration applied in a system for acquisition, exhibition and analysis of electromyography signals

Mendonça, Kennya Resende 04 July 2016 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade Gama, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, 2016. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-08-23T20:20:39Z No. of bitstreams: 1 2016_KennyaResendeMendonça.pdf: 10372392 bytes, checksum: 0ebe9f42aefbcd2b20373c4f9e74abad (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-10-04T22:23:13Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_KennyaResendeMendonça.pdf: 10372392 bytes, checksum: 0ebe9f42aefbcd2b20373c4f9e74abad (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-04T22:23:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_KennyaResendeMendonça.pdf: 10372392 bytes, checksum: 0ebe9f42aefbcd2b20373c4f9e74abad (MD5) / A eletromiografia (EMG) é uma técnica utilizada para registrar e avaliar o sinal bioelétrico coletado no músculo esquelético humano. Tem sido largamente utilizada no estudo do movimento humano, sendo aplicada na medicina esportiva e ocupacional, em rotinas fisioterapêuticas, em pesquisas relacionadas ao sistema neuromuscular e para gerar comandos de controle em equipamentos para a reabilitação, como em próteses robóticas e em interfaces homem-máquina. No entanto, sinais de EMG ruidosos são os principais obstáculos a serem superados a fim de se conseguir um melhor desempenho nestas aplicações. O sinal de eletromiografia de superfície (EMGS) pode ser contaminado por vários sinais de ruído ou artefatos que se originam na interface pele-eletrodo, na eletrônica que amplifica os sinais, e em fontes externas. Estes componentes de ruído contaminam o sinal de EMGS e podem gerar interpretações errôneas do mesmo. Vários métodos de eliminação de ruídos têm sido propostos, no entanto, ainda há muitas dificuldades para que o ruído seja mitigado. O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de aquisição, exibição e análise de sinais eletromiográficos de superfície, caracterizado pela utilização de um filtro biomecânico derivado de biomaterial látex no processo de aquisição do sinal de EMGS, visando a diminuição de ruídos de artefato de movimento e de ruídos eletroquímicos que podem afetar a qualidade do sinal captado. O biomaterial látex, extraído da seringueira (Hervea brasiliensis) é uma secreção de aspecto esbranquiçado utilizado como biomaterial em dispositivos médicos e que se destaca por seu baixo custo e biocompatibilidade, além de ser natural e ter procedência nacional. O sistema desenvolvido é composto por três módulos principais: o módulo de aquisição, caracterizado pela utilização de eletrodos de superfície envoltos por uma malha de biomaterial látex (filtro físico); o módulo de hardware, responsável pelo condicionamento, digitalização e armazenamento do sinal captado; e o módulo de software, responsável pela exibição gráfica do sinal na tela do computador, bem como seu processamento e análise. Durante o desenvolvimento do sistema, a frequência de amostragem, foi um importante fator observado, estando relacionada com a qualidade do sinal coletado. Foram realizados testes e coletas de sinais de EMGS em voluntários para verificação do funcionamento e da eficiência do sistema desenvolvido e do desempenho da filtragem física. ________________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Electromyography (EMG) is a technique used for recording and evaluating the bioelectric signal produced by human skeletal muscles. It has been widely used in the study of human movement, being applied in sports and occupational medicine, as well as in physical therapy routines, in researches related to the neuromuscular system and to generate control commands for rehabilitation equipments, such as robotic prostheses and man-machine interfaces. However, noisy electromyography signals are the main obstacles to be overcome in order to achieve improved performance in the above mentioned applications. Surface EMG signals can be contaminated by various artifacts or noise signals that originate from skin-electrode interface, from electronics that amplify the signals, and from external sources. Such noise components contaminate the surface EMG signal and can generate its wrongful interpretation. Numerous noise elimination methods have been proposed, however, many difficulties still exist for noises to be mitigated. This paper presents the development of a system for acquisition, exhibition and analysis of surface electromyography signals characterized by the use of a biomechanical filter, derived from latex biomaterial, in the process of surface EMG signal acquisition. This method has the objective of reducing noises of movement artifacts and electrochemical noises that can affect the quality of the captured signal. Latex, extracted from rubber trees (Hervea brasiliensis), is a secretion of milky aspect that is used as a biomaterial in medical devices and that stands out for its low costs and biocompatibility, in addition to being natural and found on Brazilian territory. The system that was developed is composed by three main modules: the acquisition module, which consists in the use of surface electrodes wrapped in a mesh of biomaterial latex (physical filter); the hardware module, responsible for the conditioning, digitization and storage of the captured signal; and the software module, responsible for the graphic exhibition of the signal on the computer screen, as well as its processing and analysis. During the development of the system, the frequency of sampling was an important factor that was observed, as it is related to the quality of the captured signal. Tests and gathering of surface EMG signals were carried out on volunteers, so that the running and efficiency of the developed system and the performance of the physical filtering could be verified.
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Processamento de sinais de EMG-S por meio da utilização de Compressive Sensing

Moura, Igor Luiz Bernardes de 08 June 2015 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade Gama, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, 2015. / Submitted by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2015-12-01T17:06:21Z No. of bitstreams: 1 2015_IgorLuizBernardesdeMoura.pdf: 2053550 bytes, checksum: a20bf1fac903babfe1ae72f7433039dd (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-01-15T19:23:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_IgorLuizBernardesdeMoura.pdf: 2053550 bytes, checksum: a20bf1fac903babfe1ae72f7433039dd (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-15T19:23:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_IgorLuizBernardesdeMoura.pdf: 2053550 bytes, checksum: a20bf1fac903babfe1ae72f7433039dd (MD5) / O CompressiveSensing(CS) é uma técnica recente que explora a esparsidade de um sinal para realizar a amostragem em uma taxa inferior à de Nyquist. Ainda incipientes, pesquisas que relacionam o CS à reconstrução de sinais de Eletromiografia de Superfície (EMG-S) indicam possibilidade de utilização desta técnica no processamento e recuperação de dados. Este trabalho tem como proposta a realização de um teste computacional para avaliar múltiplas combinações dos parâmetros: intervalos máximo de perdas para reconstrução, métrica lpa ser minimizada, menor percentual de amostras para uso do CS e tipo de matriz de aquisição (binária ou aleatória). Espera-se determinarquais os melhores valores para recuperação e reconstrução de sinais de EMG-S através do uso de CS, de modo que na etapa de pós processamento seja possível recuperar trechos danificados do sinal. Utilizou-se um sinal simulado para os testes, de modo que este serviu para comparação com os que foram reconstruídos experimentalmente. Por serem naturalmente não-esparsos, os sinais de EMG-S foram esparsificados através da utilização de um banco de filtros de 32 canais, sendo o CS aplicado em cada uma das componentes. Um laço de repetição foi implementado para determinar qual a melhor combinação entre o tamanho máximo do intervalo, a métrica lpa ser minimizada, o percentual de amostras e o tipo de matriz de aquisição utilizado. Uma vez determinados, os resultados foram aplicados em múltiplos intervalos distribuídos pelo sinal, com intuito de avaliar a capacidade da técnica em recuperar um sinal altamente comprometido.Os resultados indicaram uma relação entre o sinal reconstruído e o original de aproximadamente 29.59 dB, para o caso em que um intervalo de 40 pontos foi recuperado, e 25.01 para o caso decinco intervalos. Considerando que o sinal de testes tinha 1025 amostras, foi possível reconstruiraproximadamente 20% deste com o CS. Uma vez que na análise de sinais de EMG-S micro oscilações na curva do sinal não são comprometedoras, e que outros parâmetros/características possuem umarelevânciamaior (ex: RMS, ARV, MNF, MDF, CV), o objetivo foi alcançado e a utilização do CSmostrou-se bastante promissor. ______________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The Compressive Sensing (CS) is a recent technique that exploits the sparsity of a signal to sampleit at a rate under the proposed by Nyquist. Still incipient, research linking the CS reconstructionof surface electromyography signals (EMG-S) indicate the possibility of using this technic for theprocessing and data recovery. This paper aims to carry out a computer test to evaluate multiplecombinations of parameters: maximum reconstruction intervals, metric lp to be minimized, minimal percentage of samplesand type of acquisition matrix(binary or random). It was expected to determine the best values for the recovery andreconstruction S-EMG signals through the use ofCS, so in the post-processing step, will bepossible to recover damaged sections of the signal.It was used a simulated signal for the tests, so this was used to compare with those reconstructedexperimentally. Due the characteristic of been naturally non-sparse, the S-EMG signals weresparsified by using a 32-channel filter bank, and the CS was applied to each of the components. Arepeating loop was implemented to determine the best combination between the maximum size ofthe interval, the metric Lpto be minimized, the percentage of samples and the type of acquisitionmatrix used. Once determined, the results were applied in multiple intervals distributed by thesignal, in order to verify the technique's ability to recover a highly compromised signal.The results indicate a relationship between the reconstructed signal and the original of approximately29.59 dB for the case in which an interval of 40 points was recovered and 25.01for the case of five intervals. Whereas the test signal had 1025 samples, it was possible to reconstructabout 20 % of this with the CS. Once the analysis of EMG-S micro-oscillation signalsin the signal curve are not compromising, and other parameters/features have greater relevance(RMS, ARV, MNF, MDF, CV), the objective has been achieved and using the CS proved verypromising.
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Sistematização de procedimentos e algoritmos para o cálculo da velocidade de condução / Sistematization and algorithms for conduction velocity calculation

Silva, Ana Paula Bernardi da 15 December 2015 (has links)
Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2015. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2016-03-29T13:45:46Z No. of bitstreams: 1 2015_AnaPaulaBernardiSilva.pdf: 2760403 bytes, checksum: 22bc53172314b3b37f4ab1aa008f9399 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-03-29T16:39:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_AnaPaulaBernardiSilva.pdf: 2760403 bytes, checksum: 22bc53172314b3b37f4ab1aa008f9399 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-29T16:39:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_AnaPaulaBernardiSilva.pdf: 2760403 bytes, checksum: 22bc53172314b3b37f4ab1aa008f9399 (MD5) / A Velocidade de Condução (VC) é um parâmetro fisiológico básico que fornece informações sobre o sistema neuromuscular, utilizada para identificar fadiga e patologias. Este trabalho propõe algoritmos para o cálculo da VC no domínio temporal e uma sistematização de procedimentos para otimizar o seu cálculo. Dado um arranjo linear de sinais Eletromiográficos de Superfície (EMGS), a sistematização proposta consiste de três etapas distintas: (i) seleção dos canais que serão utilizados no cálculo; (ii) aplicação do denoising para minimização do ruído branco gaussiano nos canais selecionados; e (iii) cálculo da velocidade de condução. Na primeira etapa é apresentado um método (independente da intervenção humana) para selecionar os canais de um sinal de EMGS que representem o fenômeno desejado e que sejam similares. Esta seleção é realizada utilizando a distribuição do espectro de frequência dos sinais no intervalo de frequência útil. Na segunda etapa são propostos dois parâmetros de limiariarização para o denoising invariante ao deslocamento que minimizem o ruído branco obtidos de um processo experimental exaustivo. Nesta etapa, também é apresentado um comparativo de desempenho dos métodos e parâmetros mais conhecidos de limiarização utilizados no denoising com os aqui propostos. Na terceira etapa a VC é estimada, por meio de dois algoritmos no domínio temporal, que descrevem o parâmetro como uma dispersão de valores instantâneos. Um dos métodos utiliza o deslocamento dos potenciais de ação respectivos em diferentes canais. O segundo método calcula o coeficiente angular entre um conjunto de canais. O método proposto para a etapa seleção de canais apresentou aproximadamente 98% de correta classificação dos sinais. Não há como comparar este resultado, pois não foi encontrado trabalho similar. Na etapa referente a aplicação do Denoising foi constatado que, para os sinais utilizados neste trabalho, os limiares clássicos SURE e Hibrido apresentam os maiores valores de RSR. O limiar 1, proposto neste trabalho apresentou resultados bem semelhantes aos otimizadores clássicos. Os métodos propostos para o cálculo da VC não necessitaram de utilização de canais consecutivos. As dispersões apresentadas para representar a VC apontaram que existe uma variação do parâmetro ao longo do tempo. As etapas da sistematização se mostraram essenciais para reduzir as limitações de um método de cálculo da VC no domínio temporal. / The conduction velocity (CV) is a basic physiological parameter that measures how fast an electrochemical impulse propagates through the neuromuscular system. The CV parameter is used to identify fatigue and pathologies, for instance. This work deals with novel algorithms to infer conduction velocity of white fiber in the time domain. Also, I propose a systematization process in order to estimate the conduction velocity which minimizes the inherent drawbacks of the time domain. Taken a linear arrange of skin surface electromyographic signals (EMGS) the proposed systematization has three distinct stages: (i) channel selection that are utilized for the calculation; (ii) denoising to minimize white Gaussian noise (AWGN) of the selected channels; and (iii) the conduction velocity estimation itself. In the first stage, a method (free from human intervention) that selects the channel of the EMG signal which are representative of the expected phenomenon and are also similar, is presented. In the second stage, I propose two thresholds for denoising were proposed, which are invariant to the displacement that minimizes AWGN. Also, in this stage, I compare the proposed methods with standart methods in the current literature. In the last stage, the conduction velocity is estimated by means of a time domain pair of algorithms, which describe the parameter as a dispersion of the real time values. The first algorithms uses the delay of action potentials on difference channels. The second method computes the slope between a set of channels. Results: The proposed method for channel selection step has approximately a 98% correct classification of signals. There is no way to compare this outcome because it was not found similar work. The classical thresholds SURE and Hybrid showed the highest SNR (Signal Noise Ratio) values for signals used in this work. The first threshold, proposed in this work showed very similar results to classic optimizers. The methods proposed for the calculating the CV does not require the use of consecutive channels. Dipersions presented to represent the result of CV showed that there is a variation of the parameter over time. The stages of systematization proved essencial to reduce the limitations of a CV estimation in the time domain.
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Definição de parâmetros para o estudo da fadiga muscular em exercícios dinâmicos utilizando a metodologia acumulativa-normalizada por meio de eletromiografia

Silva, Hédipo José Ribeiro e 17 August 2018 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2018. / Esta dissertação compreende o estudo da fadiga muscular, e aborda a determinação de parâmetros que possibilitem a avaliação objetiva da fadiga muscular em esforços físicos dinâmicos utilizando EMG-S (eletromiografia de superfície). O trabalho tem enfase na busca que parâmetros que permitam a repetibilidade da avaliação em diferentes voluntários e diferentes tipos de esforços físicos. Além de índices indicadores de fadiga já consolidados na literatura, usar-se-á um indicador demostrado pelo grupo de pesquisa da Universidade de Brasília, que mostrou bastante eficácia e sensibilidade quanto à evolução da fadiga muscular. Tanto para este parâmetro quanto para os outros abordou-se, além da verificação direta dos indicadores uma análise com indicadores acumulativos. As avaliações realizadas mostraram que, ajustando os parâmetros de processamento de sinais flexivelmente de acordo com cada sinal, tanto os novos quanto os parâmetros clássicos se mostram tão promissores na análise de exercícios dinâmicos como já observado na análise de exercícios isostáticos. Os modelos determinantes de indicadores de fadiga através de EMG-S mostraram um grau de reprodutibilidade alvissareiro em relação a diferentes pessoas, diferente exercício e diferentes músculos de estudo. / This work comprises the study of muscle fatigue and addresses the determination of parameters that allow the objective evaluation of muscle fatigue in dynamic physical efforts using EMG-S(surface electromyography). The work focuses on the search for parameters that allow the repeatability of the evaluation in different volunteers and different types of physical efforts. In addition to indexes of fatigue already consolidated in the literature, an indicator will be used, demonstrated by the research group of the University of Brasília, which showed a great deal of efficacy and sensitivity regarding the evolution of muscular fatigue. For both this parameter and the others, it was approached, besides the direct verification of the indicators, an analysis with cumulative indicators. The evaluations showed that by adjusting the signal processing parameters flexibly according to each signal, both the new and the classical parameters are shown as promising in the analysis of dynamic exercises as already observed in the analysis of isotactic exercises. The determinant models of fatigue indicators through EMG-S showed a degree of reproducibility in relation to different people, different exercise and different study muscles.
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Efeitos de diferentes intervalos de recuperação entre as séries do treinamento resistido nas respostas neuromusculares em idosos com Doença de Parkinson

Silva, Michel Santos 04 August 2015 (has links)
Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Ciências da Saúde, Programa de Pós-Graduação em Ciências da Saúde, 2015. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-06-15T17:53:53Z No. of bitstreams: 1 2015_MichelSantosSilva.pdf: 3176061 bytes, checksum: 8f8210222ad24c11a4980ab68e724b0b (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-12-21T12:55:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_MichelSantosSilva.pdf: 3176061 bytes, checksum: 8f8210222ad24c11a4980ab68e724b0b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-21T12:55:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_MichelSantosSilva.pdf: 3176061 bytes, checksum: 8f8210222ad24c11a4980ab68e724b0b (MD5) / A Doença de Parkinson (DP) é uma doença idiopática, crônica e progressiva, associada a perda ou degeneração do sistema dopaminérgico da substância nigra (SNpc), localizada no mesencéfalo. Aspectos motores mais incapacitantes estão relacionados a dificuldades no desempenho das atividades da vida diária (AVDS) e maior nível de dependência. A prática de exercícios resistidos vem sendo apontada como importante abordagem complementar ao tratamento medicamentoso, porém o controle inapropriado de suas variáveis de treinamento, como o intervalo de recuperação (IR), contribui para inconsistências nos resultados dos estudos com treinamento resistido na DP. O idoso com DP apresenta uma degeneração acelerada quando comparado ao idoso aparentemente saudável, desta forma, o tempo ideal do IR entre séries de exercícios em indivíduos com DP pode não ser o mesmo que em outras populações. O objetivo do presente estudo foi avaliar os efeitos de diferentes IRs entre as séries de treinamento resistido isoinercial na ativação muscular e níveis de fadiga em idosos com DP e indivíduos aparentemente saudáveis. Foram avaliados 26 indivíduos, divididos em Grupo Parkinson (GP=15) e Grupo Controle (GC=11). Inicialmente os voluntários foram submetidos a um teste de 10RM. Nas visitas subsequentes, separadas por um mínimo de 48h, foram realizadas 3 séries de 15 repetições isoinerciais de extensão bilateral de joelhos a 85% de 10RM. Em cada visita foi aplicado um IR entre séries (30, 60 e 120 seg), definido de forma randomizada. A ativação muscular e os níveis de fadiga foram avaliados por meio da Eletromiografia de Superfície (EMG). As análises estatísticas foram realizadas por meio do programa SPSS (Statistical Package for Social Sciences) versão 20.0. A estatística descritiva foi apresentada por média e desvio-padrão e a normalidade dos dados foi analisada pelo teste Shapiro-Wilk. Foi utilizada uma Análise de Variância (ANOVA) de modelos mistos ([Grupo (Parkinson e Controle) x intervalos de recuperação (30,60 e 120 seg) x séries (1ª, 2ª e 3ª séries)]). Como teste post-hoc foi utilizado o método LSD. O nível de significância adotado foi de 5% (p<0,05). Não foram encontradas interações significativas entre grupos vs. intervalo de recuperação vs. séries de exercício para o desempenho muscular (p=0,818) na extensão dos joelhos. O percentual de desempenho muscular no GP foi maior em sua 3a série quando comparado a 1a série (p=0,002) no IR de 30seg. O IR de 60 seg também apresentou um maior desempenho muscular quando comparado a 2a com a 1a série (p=0,013). Não foram encontradas interações significativas entre grupos em relação aos índices de fadiga nos IRs 30,60 e 120seg. Tanto o GP quanto o GC mostraram que os IRs (30, 60seg) exercem maiores efeitos nos índices de fadiga entre as séries, enquanto os resultados obtidos no GP em 120seg demonstraram que os níveis de fadiga não foram influenciados ao longo das séries, mantendo-se praticamente inalterada durante toda a execução da série. Conclui-se que indivíduos com DP necessitem de intervalos superiores a 120 segundos para que ocorra uma melhor recuperação entre as séries no exercício isoinercial, mantendo níveis constantes de ativação muscular e possibilitando menores índices de fadiga durante 3 séries de 15 repetições de extensão de joelhos. ________________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Parkinson's disease (PD) is an idiopathic, chronic, progressive disease, associated with loss or degeneration of substantia nigra (SNpc) of dopaminergic system, located in midbrain. PD is characterized by motor and no-motor symptoms, and fatigue, decreased muscle activation and the loss of ability to generate power have been characterized as common and consistent problems in the disease. The practice of resistance exercises has been indicated as an important complementary approach to drug treatment, but inappropriate control of training variables, as the rest interval (RI) contributes to inconsistencies in the studies results with resistance training and PD. The elderly with PD shows an accelerated degeneration when compared to apparently healthy elderly, thus the optimal RI time between exercise`s series in patients with PD may not be the same of other populations. Therefore, the purpose of this study was to evaluate the effects of different RIs between isoinertial resistance training series in muscle performance and fatigue levels, through muscle electrical activity in elderly patients with Parkinson's disease and apparently healthy individuals. Were evaluated 26 individuals, divided into Parkinson Group (PG = 15) and control group (CG = 11). Initially the volunteers were subjected to a 10RM test. In subsequent visits, separated by at least 48 hours, were performed 3 sets of 15 isoinertial repetitions of bilateral knee extension at 85% of 10MR. At each visit were applied an interval between sets (30, 60 and 120 sec), defined randomly. The muscular performance and fatigue levels were assessed by surface electromyography (EMG). Statistical analyzes were performed using SPSS (Statistical Package for Social Sciences) version 20.0. Descriptive statistics were presented as mean and standard deviation and normality of the data was analyzed by the Shapiro-Wilk test. Confirmed the normality of the data, an analysis of variance (ANOVA) mixed model was used ([Group (Parkinson and Control) x rest intervals (30, 60 and 120 sec) x series (1st, 2nd and 3rd series)]). As post-hoc test was used LSD. The significance level was 5% (p <0.05). No significant interactions were found between groups vs. recovery interval vs. exercise series for muscle performance (p = 0.818) in knee extension. The percentage of muscle performance in PG was higher in its third series when compared to the first series (p = 0.002) in the RI 30sec. The RI 60 sec also showed an increased muscle performance compared with the first to the second series (p = 0.013). No significant interactions were found between groups in relation to fatigue index in intervals 30, 60 and 120sec. Both the PG as CG showed that RIs (30, 60 sec) exert effects on fatigue index between the series, while the results obtained for 120 sec in PG showed that the fatigue levels were not influenced over the series, with maintaining unchanged for the entire execution of the series. Accordingly, it is concluded that individuals with PD require intervals greater than 120 seconds for occurs better recovery between the series of isoinertial exercise while minimizing the decrease in muscle performance and allowing lower levels of fatigue for 3 sets of 15 repetitions of knees extension.
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Compressão de sinais de S-EMG utilizando técnicas bidimensionais / S-EMG signal compression using two-dimensional techniques

Costa, Marcus Vinícius Chaffim 27 March 2014 (has links)
Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2014. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2015-11-20T16:24:55Z No. of bitstreams: 1 2014_MarcusViníciusChaffimCosta.pdf: 5080995 bytes, checksum: d1b95c9423e26df76de7a4ec625b6a69 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-05-13T16:57:50Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_MarcusViníciusChaffimCosta.pdf: 5080995 bytes, checksum: d1b95c9423e26df76de7a4ec625b6a69 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-13T16:57:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_MarcusViníciusChaffimCosta.pdf: 5080995 bytes, checksum: d1b95c9423e26df76de7a4ec625b6a69 (MD5) / Este trabalho apresenta a aplicação de codificadores bidimensionais para a compressão de sinais de eletromiografia de superfície (S-EMG) adquiridos durante contrações isométricas e dinâmicas. Os dados dos sinais de S-EMG são primeiramente arranjados em uma matriz N×M, composta de M segmentos de sinal com comprimento N. Então, um préprocessamento é realizado para aumentar a correlação bidimensional da matriz. Isso é alcançado pelo reordenamento das colunas da matriz de modo que a correlação entre as colunas adjacentes seja maximizada. Finalmente, um codificador de entropia é utilizado para comprimir a informação lateral de cabeçalho (a saber, a lista da ordem das colunas na matriz processada e os parâmetros temporais do sinal) e um algoritmo de compressão de imagens normatizado e amplamente adotado é utilizado para reduzir o volume de dados. Na presente proposta são avaliados sinais de S-EMG mensurados no músculo bíceps braquial de quatro voluntários do gênero masculino, saudáveis, durante contrações musculares estáticas (isométricos) e sinais de S-EMG medidos nos músculos vasto medial e vasto lateral de nove voluntários saudáveis (seis homens e três mulheres) realizando atividades dinâmicas (ciclismo). Pode-se demonstrar o aumento da correlação bidimensional, oferecido pelo estágio de pré-processamento proposto, e o aumento da eficiência de compressão, alcançada quando tal estágio é utilizado. A aplicação desta proposta demonstra que a utilização dos codificadores de imagem – algoritmos JPEG2000, H.264/AVC e HEVC – é eficiente para a compressão de sinais de S-EMG. Ademais, foi realizada uma avaliação quantitativa do desempenho destes codificadores com os algoritmos preconizados por Norris et al. (2001) e Berger et al. (2006). _______________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / This work reports the use of two-dimensional data encoders for compression of surface electromyographic (S-EMG) signals measured during isometric and dynamic contractions. The S-EMG data is first arranged into an N×M matrix, composed of M signal segments of length N. Then, a preprocessing step is used to increase the two-dimensional correlation of this matrix. This is achieved by rearranging the columns of the matrix such that the correlation between adjacent columns is maximized. Finally, entropy encoding is used to compress lateral overhead information (the column-order list in the new matrix and temporal parameters), and an off-the-shelf image compression standard algorithm is used for reducing data size. The proposed approach is evaluated on S-EMG recordings measured on the biceps brachii muscle of four healthy male volunteers during isometric exercise and on S-EMG recordings measured on the vastus lateralis and vastus medialis muscles of nine healthy volunteers (six men, three women) during dynamic (cycling) exercise. We show the increase in two-dimensional correlation provided by the proposed preprocessing stage, and quantitatively demonstrate the improvement in compression efficiency achieved when such stage is used. Using the proposed approach, this work shows that off-the-shelf image encoders — namely the JPEG2000, the H.264/AVC and the HEVC algorithms — are efficient for compression of S-EMG signals. Finally, we quantitatively compare the performance of these algorithms with the S-EMG encoders proposed by Norris et al. (2001) and Berger et al. (2006).
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Análise de parâmetros eletromiográficos durante exercício realizado com resistência elástica sob controle objetivo ou subjetivo / Analysis of the electromyography parameters during exercise performed with elastic resistance and objective or subjective load control

Teles, Fernanda Sampaio 10 July 2015 (has links)
Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Educação Física, Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Educação Física, 2015. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-01-08T15:18:53Z No. of bitstreams: 1 2015_FernandaSampaioTeles.pdf: 9037955 bytes, checksum: 9d1e101dfded53ff648691559a10e243 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-01-08T15:40:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_FernandaSampaioTeles.pdf: 9037955 bytes, checksum: 9d1e101dfded53ff648691559a10e243 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-08T15:40:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_FernandaSampaioTeles.pdf: 9037955 bytes, checksum: 9d1e101dfded53ff648691559a10e243 (MD5) / O objetivo do presente estudo foi analisar o comportamento de parâmetros eletromiográficos durante o exercício de flexão de cotovelo realizado com resistência elástica sob controle objetivo ou subjetivo de carga. O sinal eletromiográfico de superfície foi registrado, por um eletrodo bipolar, no músculo bíceps braquial de 31 indivíduos do sexo masculino (29,03 ± 5,99 anos, 81,81 ± 8,65 kg, 179,09 ± 5,05 cm) praticantes de treinamento resistido. Os sujeitos realizaram duas contrações voluntárias isométricas máximas (CVIM) com o cotovelo a 90 graus e alocados, de forma contrabalanceada, ou no grupo com biofeedback (GBIO) ou no grupo com controle subjetivo de carga (GTRD). Todos os sujeitos realizaram três tarefas com diferentes resistências (polia e elástico). As tarefas consistiam em doze repetições unilaterais de flexão do cotovelo a 30% da CVIM. Essa intensidade foi utilizada durante o exercício na polia, com resistência elástica ao iniciar o movimento e com resistência elástica ao atingir a metade do movimento. As variáveis eletromiográficas foram comparadas através de ANOVAs fatoriais de delineamento misto. Para o RMS, houve interação entre os grupos e efeitos principais entre as tarefas. Não houve diferenças significativas entre as tarefas do GBIO. Foram encontradas diferenças significativas nas tarefas que utilizaram resistência elástica comparadas com a polia no GTRD. Para FPMd, não houve interação nem efeitos principais. O procedimento de Bland e Altman (1983) confirmou uma excelente concordância entre todas as tarefas para FPMd. A ativação muscular foi significativamente modificada quando o exercício foi realizado sem controle objetivo de carga durante flexão de cotovelo com resistência elástica. ______________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The purpose of this study was to analyze the electromyography parameters during elbow flexions performed with elastic resistance and objective or subjective load control. Surface electromyography of the biceps brachii was registered with a bipolar electrode of thirty one resistance trained males (29,03 ± 5,99 yr, 81,81 ± 8,65 kg, 179,09 ± 5,05 cm). They performed 2 maximal isometric (MVC) unilateral elbow flexions at 90° of flexion and they were assigned, in counterbalanced order, to a group with biofeedback (GBIO) or a group with subjective control of load (GTRD). All volunteers performed three tasks with different types of resistance (pulley and elastic). Tasks consisted in twelve unilateral elbow flexions with 30% of MVC. This same load was used during exercises performed with pulley, at the beginning of the movement with elastic resistance and reaching it in the middle of the movement with elastic resistance. Electromyography parameters were compared using mixed-design ANOVAs. For RMS, there was interaction for groups and main effect for tasks. There were no significant differences between tasks in GBIO. There were significant differences between tasks performed with elastic resistance compared to pulley in GTRD. For MDF, there were no interaction or main effects. The Bland-Altman procedure confirmed an excellent concordance between all tasks for MDF. Muscular activation was significantly modified when exercise was performed without objective load control during elbow flexion with elastic resistance.

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