Made available in DSpace on 2014-06-12T17:35:59Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo4453_1.pdf: 6019274 bytes, checksum: 09c06ea15b6ba7875be9f6068bca2c2f (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2004 / O objetivo deste trabalho foi verificar se existe diferença nos padrões dos sinais eletromiográficos durante a fadiga muscular em contração isométrica voluntária durante o teste de preensão manual, em indivíduos com peso normal e com sobrepeso. Foram estudados 42 voluntários do sexo masculino, com idade entre 18 e 30 anos, saudáveis, não fumantes e não atletas, distribuídos em três grupos de acordo com o índice de massa corporal (IMC): controle (n=16, IMC entre 18,5 e 24,99 Kg/m2), sobrepeso grau 1 SP1 (n=14, IMC entre 25 e 29,99 Kg/m2) e sobrepeso grau 2 SP2 (n=12, IMC entre 30 e 39,99 Kg/m2). Após a determinação da força de contração voluntária máxima (CVM), os indivíduos foram submetidos a teste de preensão manual com cargas de 30% e 50% da CVM e registro simultâneo da atividade eletromiográfica dos músculos flexores dos dedos. A partir dos valores de freqüência e amplitude do sinal (RMS), foram obtidos gráficos com a variação destes parâmetros em função do tempo. Os resultados encontrados foram utilizados para análise estatística através do programa Sigma Stat 32, com a aplicação do teste de Análise de Variância, considerando p< 0,05 o limite de significância. O valor RMS máximo e o tempo total foram maiores nos indivíduos do grupo controle para contrações com 30% da CVM. O tempo limiar foi menor nos grupos de sobrepeso para 50% da CVM. A determinação do limiar eletromiográfico da fadiga muscular pode ser melhor evidenciada com 50% da CVM sendo clara a visualização do decréscimo da freqüência média e concomitante elevação no valor da RMS. Estes resultados estão de acordo com os encontrados na literatura com relação aos baixos valores obtidos por indivíduos obesos em testes de esforço físico, sugerindo a tendência de maior hipertrofia de fibras oxidativas nos indivíduos com peso normal

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:53Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-05-10Bitstream added on 2014-06-13T20:40:44Z : No. of bitstreams: 1 fraga_chw_dr_rcla.pdf: 2287250 bytes, checksum: 19a31b7d57d53f1dce9bd848d8b99deb (MD5) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / O presente estudo teve como objetivos: (1) determinar e comparar os Limiares de Fadiga Eletromiográficos (EMGLF) de diferentes músculos com limiares metabólicos, durante protocolo de corrida incremental; (2) comparar o sinal eletromiográfico (EMG), a freqüência de passada (FP) e amplitude de passada (AP) entre três intensidades de exercício, correspondentes a 60%, 80% e 100% da velocidade máxima (Vmáx); (3) analisar o efeito de um protocolo incremental de corrida sobre o comportamento do sinal EMG obtido a partir de contrações isométricas e dinâmicas. Para cada objetivo proposto, será apresentado um artigo, nos quais foram avaliados indivíduos com diferentes experiências na modalidade: corredores recreacionais (CR), sem treinamento específico em corrida; e, corredores (CO) que treinavam para competições específicas da modalidade. Os protocolos de corrida foram realizados com velocidades iniciais de 8 km.h-1 para CR e de 10 km.h-1 para CO, com incrementos de 1 km.h-1 a cada três minutos até a exaustão. Esses protocolos diferiram de acordo com o intervalo entre cada estágio incremental: 30 segundos (protocolo A) e 120 segundos (protocolo B). Nos dois protocolos, foram coletados, nos intervalos, amostras de 25 μl de sangue para determinação dos limiares metabólicos. Apenas no protocolo B, foram coletados sinais EMG de contrações isométricas submáximas nos intervalos entre os estágios incrementais. Sinais eletromiográficos (EMG) foram registrados por meio de eletrodos de superfície bipolares posicionados sobre os músculos iliocostal lombar (IC), reto femoral (RF), vasto lateral (VL), vasto medial (VM), bíceps femoral (porção longa) (BF), tibial anterior (TA), e gastrocnêmio (porção lateral) (GL). Os principais resultados encontrados apontam que (1) o EMGLF mostrou-se similar entre os diferentes músculos analisados e entre a velocidade correspondente... / This study aimed to: (1) determine and compare the electromyographic fatigue threshold (EMGFT) of different muscles with metabolic thresholds during incremental running protocol, (2) compare the electromyographic signal (EMG), the stride frequency (SF) and the stride length (SL) in three exercise intensities corresponding to 60%, 80% and 100% of maximum velocity (Vmax), (3) analyze the influence of an incremental running protocol on the behavior of the EMG signal obtained from isometric and dynamic contractions. An article will be presented for each proposed aim. The subjects were divided according to their experiences in the sport in: Recreational Runners (RR), with no specific training in running, and Runners (RU) who trained specifically for running competitions. The running protocols were performed with initial speeds of 8 km.h-1 for RR and 10 km.h-1 for RU. The increments were of 1 km.h-1 in every three minutes until exhaustion. The two protocols used differed in their interval between each increments in: 30 seconds (protocol A) and 120 seconds (protocol B). In both protocols, blood samples of 25 μl were collected at the intervals between increments to determination the metabolic thresholds. Only in the protocol B, EMG signals were collected from submaximal isometric contractions in the intervals between incremental stages. Electromyographic signals (EMG) were recorded by bipolar surface electrodes placed over the lumbar iliocostal (IC), rectus femoris (RF), vastus lateralis (VL), vastus medialis (VM), biceps femoris (long portion) (BF), tibialis anterior (TA) and gastrocnemius (lateral portion) (GL). The main findings indicate that (1) EMGFT proved to be similar among the different muscles and between the speed at which the anaerobic threshold occurred. Therefore, the EMGFT allowed the estimation of the transition from aerobic to anaerobic metabolism noninvasively in the two... (Complete abstract click electronic access below)

Submitted by Jean Medeiros (jeanletras@uepb.edu.br) on 2016-12-13T13:27:08Z No. of bitstreams: 1 PDF - Rossini Lucena de Medeiros.pdf: 1121632 bytes, checksum: e8c808505becdcfceefb2f7f603a94b4 (MD5) / Approved for entry into archive by Secta BC (secta.csu.bc@uepb.edu.br) on 2017-02-02T18:19:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 PDF - Rossini Lucena de Medeiros.pdf: 1121632 bytes, checksum: e8c808505becdcfceefb2f7f603a94b4 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-02T18:19:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PDF - Rossini Lucena de Medeiros.pdf: 1121632 bytes, checksum: e8c808505becdcfceefb2f7f603a94b4 (MD5) Previous issue date: 2015-12-11 / Technological innovations are considered as fundamental means of provided advances in current therapy. Electromyography surface-EMG's is defined as a technique that promotes the detection and analysis of electromyographic signals picked up by the noticeable contraction of skeletal muscles or not. The SENIAM protocol for placement of electrodes in electromyography has been corroborated by studies that evaluated the electromyographic activity of the knee extensors mainly indicate that must be followed to obtain the best muscle responses. The EMG-BFB-EMG biofeedback is a learning technique defined as a physiological event monitoring process. They pick up the electrical signal of the working muscles in microvolts (uV), and transfers it to a display that is displayed by the patient in the form of signs called electromyographic amplitude. Functional electrical stimulation (Functional Electrical Stimulation - FES), can be defined as a transcutaneous electrical stimulation technique of motor neurons, with characteristics similar to the physiological and in order to produce muscle contraction, they are used in clinical practice for muscle strengthening, as well as the recovery and functional preservation of weakened muscles. If justifying the need to pursue technological innovations that contribute to improving the efficiency and reducing health procedures costs, this research aimed to unite in an intervention method the BFB-EMG technologies with the assistance of FES current and, then conceived in one box, the synergy between them. The test proposed by this research assessed the BFB-EMG in a group of 10 volunteers, control group and also evaluated the BFB-EMG with current assistance FES other 10 volunteers, the intervention group, the research followed all ethical criteria and approves the committee ethics in research with human beings of UEPB, data collection was held at SESI-PB and equipment developed in the laboratory of researchers. All statistical tests projections showed relevance and alternative hypotheses different from zero, with differences between the most favorable medium for the intervention group made use of EMG-BFB with the current FES assistance for muscle recruitment. The team devised a device that united the EMG BFB-technologies with the current FES, which is in the final testing phase, with good response and functionality. More elaborate research needs to be encouraged to build this methodological and technological innovation for physiotherapy as to combine the two technologies the new method needs to be thoroughly tested and proven by the scientific community. / As inovações tecnológicas são consideradas como meios fundamentais de proporcionar avanços na fisioterapia atual. A eletromiografia de superfície-EMG’s é definida como uma técnica que promove a detecção e análise do sinal eletromiográfico captado pela contração perceptível ou não dos músculos esqueléticos. O protocolo SENIAM para posicionamento dos eletrodos em eletromiografia já foi corroborado por estudos que avaliaram a atividade eletromiográfica principalmente dos extensores do joelho, indicam que deve ser seguido para melhor obtenção das respostas musculares. O biofeedback eletromiográfico-BFB-EMG é uma técnica de aprendizado definida como um processo de monitoração de eventos fisiológicos. Eles captam o sinal elétrico dos músculos em atividade, em microvolts (µV), e o transfere para um display que é visualizado pelo paciente na forma de sinais denominados de amplitude eletromiográfica. A estimulação elétrica funcional (Functional Electrical Stimulation - FES), pode ser definida como uma técnica de estimulação elétrica transcutânea dos neurônios motores, com características semelhantes à fisiológica e com a finalidade de produzir contração muscular, são usados na prática clínica para o fortalecimento muscular, assim como para a recuperação e preservação funcional dos músculos enfraquecidos. Justificando-se na necessidade de se buscar inovações tecnológicas que contribuam para a melhoria da eficácia e da redução dos custos com procedimentos de saúde, esta pesquisa objetivou unir em um método de intervenção as tecnologias de BFB-EMG com a assistência da corrente FES e, em seguida, idealizou, em um só equipamento, a sinergia entre as mesmas. O teste proposto por esta pesquisa avaliou o BFB-EMG num grupo de 10 voluntários, grupo controle, e também avaliou o BFB-EMG com assistência da corrente FES noutros 10 voluntários, grupo intervenção, as pesquisas seguiram todos os critérios éticos e aprova no comitê de ética em pesquisa com seres humanos da UEPB, a coleta de dados foi realizada no SESI- PB e o equipamento desenvolvido em laboratório dos pesquisadores. Todas as projeções de testes estatísticos apresentaram relevância e hipóteses alternativas diferente de zero, com diferenças entre as médias mais favoráveis para o grupo intervenção que fez uso do BFB-EMG com assistência da corrente FES para o recrutamento muscular. A equipe de pesquisadores idealizou um equipamento que uniu as tecnologias de BFB-EMG com a corrente FES, que se encontra em fase final de testes, com boa resposta e funcionalidade. Pesquisas mais elaboradas precisam ser incentivadas para concretização desta inovação metodológica e tecnológica para a fisioterapia, pois ao unir as duas tecnologias o novo método precisa ser exaustivamente testado e comprovado pela comunidade científica.

Embora a analise no domínio da freqüência do sinal Eletromiográfico (EMG) seja empregada na caracterização do processo de fadiga muscular localizada sua aplicação, especificamente a da Freqüência Mediana (Fmed), é pouco explorada para a determinação do Limiar de Fadiga Eletromiográfico (LFE). Neste estudo foram realizadas análises baseadas em procedimentos experimentais executados em três diferentes modalidades de exercício: i) isométrico; ii) isotônico com peso fixo; iii) isotônico no cicloergômetro; onde foi monitorado o comportamento da Fmed do sinal EMG em três porções do músculo quadríceps femoral: vasto lateral, vasto medial e reto femoral. Os resultados demonstraram ser possível determinar o LFE através da monitoração da Fmed, em qualquer modalidade de exercício para todas as três porções musculares avaliadas. Entretanto, para o exercício isométrico e isotônico com peso fixo a qualidade dos ajustes, utilizados para o calculo do LFE, apresentou melhores índices estatísticos em comparação com os resultados obtidos no cicloergômetro. Pode ser considerado um reflexo deste comportamento a menor variação nos valores do LFE observada nas duas primeiras modalidades de exercício. Por conseqüência, nestas modalidades, uma melhor caracterização do LFE, relacionada sua definição teórica, foi observada. A análise complementar das bandas de freqüência isoladas demonstrou a possibilidade de melhoramentos relacionados ao processo metodológico de tratamento do sinal EMG para determinação do LFE. Entende-se que a determinação do LFE é uma temática controversa, porém ao mesmo tempo apresenta um grande potencial de exploração científica caracterizando, neste contexto, a contribuição deste estudo para a área / Tthough the analysis in the frequency domain of the Electromyographic Signal (EMG) was used in the characterization of the localized muscular fatigue process their application, specifically the Median Frequency (MF), is rarely explored for the determination of Electromyographic Fatigue Threshold (EMGFT). In this study analysis based in experimental procedures were executed in three different modalities of exercise: i) isometric; ii) dynamic with fixed load; iii) dynamic in the cycle ergometer; where was monitored the behavior of the EMG signal through the MF in three portions of the quadriceps muscle: vastus lateralis, vastus medialis and rectus femoris. The results demonstrated that the determination of EMGFT through the monitorization of MF was possible, in any modality of exercises for all the three muscular portions evaluated. However for the isometric and dynamic exercise with fixed load the quality of the adjustments, used for estimate the EMGFT, presented better statistical index in comparison with the results obtained in the cycle ergometer. May be considered a reflex of this behavior the smallest variation in the values of EMGFT observed in the first two modalities of exercise. For consequence, in these modalities, a better characterization of EMGFT was observed when related with your theoretical definition. The complemental analysis of the isolated bands of frequency demonstrated the possibility of improvement related in the methodological process of EMG signal processing for determination of EMGFT. The understanding around the determination of EMGFT demonstrated a controversial theme, however at the same time it presents a great potential of scientific exploration characterizing, in this context, the contribution of present study for this area

Embora a analise no domínio da freqüência do sinal Eletromiográfico (EMG) seja empregada na caracterização do processo de fadiga muscular localizada sua aplicação, especificamente a da Freqüência Mediana (Fmed), é pouco explorada para a determinação do Limiar de Fadiga Eletromiográfico (LFE). Neste estudo foram realizadas análises baseadas em procedimentos experimentais executados em três diferentes modalidades de exercício: i) isométrico; ii) isotônico com peso fixo; iii) isotônico no cicloergômetro; onde foi monitorado o comportamento da Fmed do sinal EMG em três porções do músculo quadríceps femoral: vasto lateral, vasto medial e reto femoral. Os resultados demonstraram ser possível determinar o LFE através da monitoração da Fmed, em qualquer modalidade de exercício para todas as três porções musculares avaliadas. Entretanto, para o exercício isométrico e isotônico com peso fixo a qualidade dos ajustes, utilizados para o calculo do LFE, apresentou melhores índices estatísticos em comparação com os resultados obtidos no cicloergômetro. Pode ser considerado um reflexo deste comportamento a menor variação nos valores do LFE observada nas duas primeiras modalidades de exercício. Por conseqüência, nestas modalidades, uma melhor caracterização do LFE, relacionada sua definição teórica, foi observada. A análise complementar das bandas de freqüência isoladas demonstrou a possibilidade de melhoramentos relacionados ao processo metodológico de tratamento do sinal EMG para determinação do LFE. Entende-se que a determinação do LFE é uma temática controversa, porém ao mesmo tempo apresenta um grande potencial de exploração científica caracterizando, neste contexto, a contribuição deste estudo para a área / Tthough the analysis in the frequency domain of the Electromyographic Signal (EMG) was used in the characterization of the localized muscular fatigue process their application, specifically the Median Frequency (MF), is rarely explored for the determination of Electromyographic Fatigue Threshold (EMGFT). In this study analysis based in experimental procedures were executed in three different modalities of exercise: i) isometric; ii) dynamic with fixed load; iii) dynamic in the cycle ergometer; where was monitored the behavior of the EMG signal through the MF in three portions of the quadriceps muscle: vastus lateralis, vastus medialis and rectus femoris. The results demonstrated that the determination of EMGFT through the monitorization of MF was possible, in any modality of exercises for all the three muscular portions evaluated. However for the isometric and dynamic exercise with fixed load the quality of the adjustments, used for estimate the EMGFT, presented better statistical index in comparison with the results obtained in the cycle ergometer. May be considered a reflex of this behavior the smallest variation in the values of EMGFT observed in the first two modalities of exercise. For consequence, in these modalities, a better characterization of EMGFT was observed when related with your theoretical definition. The complemental analysis of the isolated bands of frequency demonstrated the possibility of improvement related in the methodological process of EMG signal processing for determination of EMGFT. The understanding around the determination of EMGFT demonstrated a controversial theme, however at the same time it presents a great potential of scientific exploration characterizing, in this context, the contribution of present study for this area

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The detection of physiological signals from the Motor System (electromyographic signals), studied by electromyography, is being utilized in the practice clinic to guide the therapist in a more precise and accurate diagnosis of motor disorders. In this context, the process of decomposition of electromyographic signals (EMG) that includes the identification and classification of Motor Unit Action Potential (MUAP) of EMG signals, is very import to help the therapist in the evaluation of motor disorders The EMG decomposition is a complex task due to the features of the EMG features depend on the electrode type (needle or surface), its placement related to the muscle, the contraction level and the health of the Neuromuscular System. To date the majority of research on EMG decomposition utilizes EMG signals acquired by needle electrodes, due to their advantages in processing this type of signal. However, relatively little research has been conducted using surface based EMG signals. As such this thesis aims to contribute to the clinical practice and Biofeedback therapies by presenting a system permitting the decomposition of surface EMG signal via the use of Hidden Markov Models. This process is supported by the use of Differential Evolution and Spectral Clustering techniques. The developed system presented coherent results in: a) Identification of the number of Motor Units actives in the EMG signal; b) Presentation of the morphological patterns of MUAPs in the EMG signal; c) Identification of the firing sequence of the Motor Units. The Techniques utilized in this work have not yet been applied in the field of EMG decomposition and, in the end of this work, it was proved that they are excellent techniques for the surface EMG decomposition. The model proposed in this work is an advance in the research of decomposition of surface EMG signals. / 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. / Doutor em Ciências

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