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Document type: Trabalho de Conclusão de Curso
Access type: Acesso Aberto
Title: Comparação dos Filtros Passa-Alta Butterworth, Hof e ICA para a remoção da Contaminação do ECG no Sinal EMG
Alternate title (s): Comparison of the Butterworth Pass-High Filters, Hof and ICA for the removal of ECG Contamination in the EMG Signal
Author: Silva, Yuri Cassiolato
First Advisor: Pereira, Adriano Alves
First member of the Committee: Oliveira, Iraídes
Second member of the Committee: Nóbrega, Lígia
Summary: A eletromiografia dos músculos do tronco parece ser muito adequada para estudar a atividade dos músculos abdominais e dorsais durante o controle da postura. As características contidas no sinal eletromiograma (EMG) de tais músculos são fontes de informações importantes, como a fadiga desenvolvida no músculo durante sua ativação. Infelizmente, os sinais captados são constantemente contaminados por agentes externos, como no caso dos sinais eletrocardiograma (ECG), os quais são capazes de dificultar a análise das características dos sinais EMG, resultando em interpretações errôneas. Para acessar quantitativamente as diferenças em ambos, remoção ECG e preservação do sinal EMG, é utilizado um sinal EMG artificialmente contaminado provindos de músculos periféricos com diferentes padrões e níveis de ativação. O ECG usado para a contaminação artificial foi registrado por eletrodos em uma localização frequentemente usadas por registros de EMG dos músculos do tronco, a fim de limitar as atuais diferenças nas formas de onda ECG no EMG de músculos do tronco. Foi hipotetizado que os métodos que requerem registros separados de ECG são no geral superiores aos métodos sem o uso desse tipo de referência. Por último, supõe-se que a hipótese de que a filtragem por análise de componentes independentes (ICA) é mais bem sucedida que as outras alternativas em remover ECG. Foram empregadas três técnicas de remoção ECG que não requerem o registro de um sinal ECG de referência, Estas técnicas foram: (a) filtragem passa alta de 30Hz, (b) filtragem adaptável por amostragem, (c) ICA. Em adição, foram avaliados dois métodos para a remoção do ECG incluindo gravação simultânea do sinal ECG: o procedimento de Hof e a filtragem ICA. Como resultados iniciais foram obtidos quatro sinais brutos, os quais são dois para a atividade muscular do bíceps (direito e esquerdo), um para o sinal EMG coletado do reto abdominal e um para o sinal ECG coletado no esterno. Os sinais EMG coletados no bíceps são divididos em 3 atividades com duração de 30s cada, de acordo com a Tabela 1, somando um total de um minuto e meio. Já o sinal do reto abdominal e o sinal coletado no esterno possuem somente 30s de duração. Os procedimentos de filtragem baseados na ICA se mostraram muito superiores aos outros procedimentos avaliados. Esta superioridade se deu pelo fato de que os procedimentos ICA e ICA com referência além de amenizar severamente o ruído ECG inserido no sinal EMG, permitiu que o sinal fosse reconstruido efetivamente sem que o sinal original fosse atenuado demasiadamente.
Abstract: The electromyography of the trunk muscles seems to be very adequate to study the activity of the abdominal and dorsal muscles during posture control. The characteristics contained in the electromyogram (EMG) signal of such muscles are sources of important information, such as fatigue developed in the muscle during its activation. Unfortunately, the received signals are constantly contaminated by external agents, as in the case of electrocardiogram (ECG) signals, which are capable of hindering the analysis of EMG signal characteristics, resulting in erroneous interpretations. To quantitatively access the differences in both ECG removal and EMG signal preservation, an artificially contaminated EMG signal from peripheral muscles with different patterns and activation levels is used. The ECG used for artificial contamination was recorded by electrodes in a location frequently used by EMG records of the trunk muscles in order to limit the current differences in ECG waveforms in the EMG of trunk muscles. It has been hypothesized that methods requiring separate ECG records are generally superior to methods without the use of such reference. Finally, it is assumed that the independent component analysis (ICA) filtering is more successful than the two alternatives in removing ECG. Three ECG removal techniques were used which do not require the recording of a reference ECG signal. These techniques were: (a) high pass filtering of 30 Hz, (b) sample adaptive filtering, (c) ICA. In addition, two methods for ECG removal including simultaneous recording of the ECG signal were evaluated: the Hof procedure and the ICA filtering. As initial results, four gross signals were obtained, which are two for the biceps muscle activity (right and left), one for the EMG signal collected from the rectus abdominis and one for the ECG signal collected in the sternum. The EMG signals collected in the biceps are divided into 3 activities with duration of 30s each, according to Table 1, adding a total of one and a half minute. The sign of the rectus abdominis and the signal collected in the sternum have only 30 seconds of duration. ICA-based filtering procedures proved to be much superior to the other evaluated procedures. This superiority was due to the fact that ICA and ICA procedures with reference to severely attenuating the ECG noise inserted in the EMG signal, allowed the signal to be reconstructed effectively without the original signal being attenuated too much.
Keywords: Músculos do tronco
Trunk muscles
Filtragem
Filtering
EMG
ICA
Hof
Ruído
Noise
Area (s) of CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::BIOENGENHARIA::PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOLOGICOS
CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::FISIOTERAPIA E TERAPIA OCUPACIONAL
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Quote: SILVA, Yuri Cassiolato. Comparação dos Filtros Passa-Alta Butterworth, Hof e ICA para a remoção da Contaminação do ECG no Sinal EMG. 2017. 45 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Biomédica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/21841
Date of defense: 11-Dec-2017
Appears in Collections:TCC - Engenharia Biomédica

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