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Document type: Trabalho de Conclusão de Curso
Access type: Acesso Aberto
Title: Aplicação de máquinas de vetores de suporte para geração de sinais de controle robustos para próteses mioelétricas
Alternate title (s): Application of support vector machine to generate robust control signals for myoelectric prostheses
Author: Gouveia, Eber Lawrence Souza
First Advisor: Soares, Alcimar Barbosa
First member of the Committee: Thomaz, Ricardo de Lima
Second member of the Committee: Jesus, Sérgio Ricardo de
Summary: Os membros superiores têm grande importância para a realização de atividades cotidianas. Além disso, eles auxiliam na comunicação através de movimentos e gestos. Desta forma, a perda dos membros superiores afeta diretamente essas habilidades, podendo fazer com que o indivíduo perca sua independência, capacidade de socialização, autoestima, etc. Inúmeras pesquisas vêm sendo desenvolvidas com o intuito de resolver problemas como esses, a maioria delas voltadas para área de elaboração de próteses. Técnicas de controle de próteses que utilizam sinais EMG são as que estão em maior ascensão, principalmente a partir de reconhecimento de padrões com o uso de algoritmos de Aprendizado de Máquina, capazes de proporcionar vários graus de liberdade com alta acurácia. Porém, existem diversos problemas que ainda tornam essa forma de controle pouco utilizada em aplicações clínicas, logo, conseguir um modelo genérico se tornou algo fundamental, pois realizar o controle de próteses através de sinais EMG demanda certo esforço físico e mental por parte do usuário. Os eletrodos utilizados para captação do sinal EMG estão geralmente posicionados no socket da prótese e, com isso, podem sofrer constantes mudanças de posição, alterando os atributos extraídos do sinal EMG. Isso faz com que o desempenho do sistema se torne instável. Dessa forma, este trabalho tem como objetivo elaborar um sistema de classificação capaz de gerar um modelo mais robusto e genérico, mantendo um bom desempenho mesmo se a posição dos eletrodos for alterada. A técnica de Máquinas de Vetores de Suporte foi escolhida, uma vez que diversos trabalhos na literatura comprovaram sua eficácia em relação a outras técnicas. Além disso, a técnica de Análises de Componentes Principais foi utilizada com o intuito de reduzir de forma significativa a dimensionalidade dos dados, mantendo um bom desempenho. A validação dos resultados foi feita através da técnica de validação cruzada usando o método de k-Fold. A construção de modelos mais genéricos possibilitou um ótimo desempenho, com acurácia média dos voluntários de 91%. Além disso, o uso da técnica de Análises de Componentes Principais possibilitou a redução de dimensionalidade dos dados de 24 atributos para no máximo 8 componentes principais, mantendo 95% da variabilidade dos dados.
Abstract: The upper limbs have great importance while performing daily activities. In addition, they aid in communication through movements and gestures. This way loss of the upper limbs directly affects these abilities and can cause the individual to lose his independence, socialization capacity, self-esteem, etc. Numerous researches have been developed with the purpose of solving these problems, most of them focused on prosthesis design. Prosthetic control techniques that use EMG signals are on the rise, mainly from pattern recognition with the use of Machine Learning algorithms, capable of providing various degrees of freedom with high accuracy. However, there are several problems that still limits this form of control in clinical applications, so achieving a generic model has become fundamental because performing the control of prosthesis through EMG signals requires some physical and mental effort by the user. The electrodes used for EMG signal capture are usually positioned in the prosthesis socket and thereby can undergo a constant change of position by modifying the extracted features of the EMG signal. This causes an unstable system performance. Thus, this work aims to develop a classification system capable of generating a more robust and generic model, maintaining a good performance even if the position of the electrodes has been changed. The Support Vector Machines technique was chosen since several works in the literature have proved their effectiveness in relation to other techniques. Moreover, the Principal Component Analysis technique was used in order to significantly reduce the data dimensionality, maintaining a good performance. The validation of the results was done through the cross-validation technique using the k-Fold method. The construction of more generic models allowed a great performance, with the volunteers' average accuracy of 91%. In addition, the use of the Principal Component Analysis technique allowed the reduction of data dimensionality from 24 features to a maximum of 8 main components, maintaining 95% of the data variability.
Keywords: Máquinas de Vetores de Suporte
Support Vector Machine
Análise de Componentes Principais
Principal Component Analysis
Eletromiografia
Electromyography
Aprendizado de Máquina
Machine Learning
Extração de Atributos
Feature Extraction
Area (s) of CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::BIOENGENHARIA::MODELAGEM DE FENOMENOS BIOLOGICOS
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA::BIOENGENHARIA::PROCESSAMENTO DE SINAIS BIOLOGICOS
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Quote: GOUVEIA, E. L. S. Aplicação de máquinas de vetores de suporte para geração de sinais de controle robustos para próteses mioelétricas. 2018. 54 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Biomédica) Universidade Federal de Uberlândia. Uberlândia, 2018.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/22274
Date of defense: 13-Jul-2018
Appears in Collections:TCC - Engenharia Biomédica

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