Publicação: Classificação de movimentos da mão baseado em sinais emg e lda para controle de próteses de membros artificiais
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CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::BIOENGENHARIA::PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOLOGICOS, CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::ENGENHARIA MEDICA::TECNOLOGIA DE PROTESES
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Resumo
A amputação de membros superiores é um problema que desencadeia outros durante a vida,
tais como dificuldades para comer e realizar as atividades do dia-a-dia. Existem diferentes
níveis de amputação, que podem ser divididos em seis níveis nos membros superiores
(desarticulação de ombro, amputação transumeral, desarticulação de cotovelo, amputação
transradial, desarticulação do punho e desarticulação parcial de mão). Para minimizar as
dificuldades decorrentes da amputação, os sujeitos podem fazer uso de dispositivos protéticos.
Dependendo da estratégia de controle, as próteses podem ser classificadas como passivas
(estéticas), ativas (controle mioelétrico) ou híbridas. O presente trabalho apresenta uma
estratégia para a classificação de movimentos da mão e possível uso em dispositivo protético
mioelétrico. A estratégia adotada consiste no uso do algoritmo Linear Discriminant Analysis
(LDA) para classificação de movimentos, realizando todo o processo de aquisição de
características do sinal EMG, treinamento do modelo e uso do mesmo. O algoritmo LDA foi
escolhido pois apresenta grande simplicidade computacional, fato que se confirma no presente
trabalho. Para avaliação do algoritmo foram utilizadas as métricas de acurácia que são
amplamente empregadas em problemas de aprendizado de máquina. A respeito de seu baixo
custo computacional quando comparado a outras estratégias de aprendizado de máquina, os
resultados mostram que o classificador LDA provê altas taxas de acerto permitindo seu uso em
sistemas embarcados para controle de próteses de membros artificiais.
Abstract
Palavras-chave
LDA, Prótese, Aprendizado de máquina
Citação
DUARTE NETO, Lázaro Luiz. Classificação de movimentos da mão baseado em sinais EMG e LDA para controle de próteses de membros artificiais. 2023. 41 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Biomédica) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.