Sistema de reconocimiento de patrones de agarre en base a un solo canal de electromiografía superficial como medio de entrenamiento y guía para los pacientes con amputación transradial en la fundación FABRILAB
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2020
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Resumen
Este documento presenta el desarrollo de un sistema de reconocimiento de 4 patrones de agarre, a partir de un solo canal de electromiografía superficial (SEMG), con la implementación de un sistema de realimentación visual, con el propósito de tener un acercamiento a los protocolos de rehabilitación en pacientes con amputación transradial. Este proyecto fue desarrollado para la fundación FABRILAB.
El proyecto se compone de las siguientes etapas: inicialmente se eligió la base de datos del proyecto Ninapro, la cual contiene datos de pacientes con diferentes niveles de amputación transradial, en la que realizaron 24 patrones de agarre diferentes. Luego, se procedió hacer un análisis de la señal en el dominio de la frecuencia, se aplicó un filtro pasa bajos tipo butterworth de cuarto orden con una frecuencia de corte de 550Hz. Posteriormente se realizó la extracción de características, obteniendo el siguiente conjunto de características [SSC, MNP, WL, STKEO, VP, RMS, VMA, LOG, PKF], una vez obtenido el conjunto de características se implementó la técnica de análisis de componentes principales (PCA), obteniendo los 3 componentes principales. Después se procede a evaluar los algoritmos de clasificación LDA, QDA, CB y K-NN con las métricas (sensibilidad y especificidad), dando como resultados en el mejor de los casos una sensibilidad del 84% y una especificidad del 94% para 4 patrones de agarre. Finalmente se realizó la interfaz de usuario (GUI) que permite guiar y entrenar a los sujetos para realizar los diferentes ejercicios, que serían los 4 patrones de agarre (pinza bidigital, presa tridigital, presa digitopalmar y palma abierta), a partir de la interfaz gráfica se desarrolló el protocolo de rehabilitación protésica.
Descripción
Abstract
This document presents the development of a system for the recognition of 4 gripping movements, from a single surface electromyography channel (SEMG), with the implementation of a visual feedback system, in order to have an approach to rehabilitation protocols in patients with transradial amputation. This project will be developed for the FABRILAB foundation.
The project consists of the following steps: The Ninapro project database was initially selected, containing data on patients with different levels of transradial amputation and carrying out 24 different grip movements. Then, we proceeded to make an analysis of the signal in the frequency domain, we applied a low pass filter type butterworth fourth order with a cutting frequency of 550Hz. Subsequently the extraction of characteristics was carried out, obtaining the following set of characteristics [SSC, MNP, WL, STKEO, VP, RMS, VMA, LOG, PKF], once obtained the set of characteristics it was implemented the technique of principal components analysis (PCA), obtaining the 3 principal components. The LDA, QDA, CB and K-NN classification algorithms were then evaluated with the metrics (sensitivity and specificity), resulting in a sensitivity to 84% and a specificity to 94% for 4 grip movements in the best case. Finally, the user interface (GUI) was developed to guide and train the subjects to perform the different exercises, it would be the 4 gripping movements (bidigital clamp, tridigital dam, digitopalmar dam and open palm), from the graphical interface the protocol of prosthetic rehabilitation was proposed.
Palabras clave
Electromiografía superficial, Extracción de características, Patrones de agarre, Rehabilitación protésica
Keywords
Surface electromyography, Feature extraction, Grasping movements, Prosthetic rehabilitation