Optimización y clasificación de señales EMG a través de métodos de reconocimiento de patrones
dc.creator | Durán Acevedo, Cristhian Manuel | |
dc.creator | Jaimes Mogollón, Aylen Lisset | |
dc.date | 2013-06-30 | |
dc.date.accessioned | 2025-02-05T17:20:45Z | |
dc.date.available | 2025-02-05T17:20:45Z | |
dc.description | Este artículo presenta un estudio basado en la optimización de la respuesta de un electromiógrafo a través de algunas técnicas utilizadas para el trata- miento, análisis y procesamiento de señales electro- miográficas superficiales, con el fin de proporcionar una herramienta útil como estrategia para el diagnóstico y pronóstico de cuadro clínico de enfermedades muscula- res (Por ejemplo, para pacientes con pie caído). Los datos fueron obtenidos a partir de la información de pacientes que fueron diagnosticados previamente por fisiatras, de los cuales 7 eran sanos y 5 pacientes mos- traron neuropatía de pie caído. Un conjunto de señales electromiográficas fueron ad- quiridas y almacenadas durante el movimiento de dorsi- flexión en una posición supina a partir del músculo tibial anterior en cada paciente. Luego estas señales fueron procesadas mediante técnicas de extracción caracterís- tica y métodos de reconocimiento de patrones para la clasificación de las mismas. Para el pre-procesamiento de las señales electromio- gráficas se emplearon métodos en tiempo y frecuencia, como la transformada de Fourier y, a su vez, técnicas como el Análisis de Componentes Principales (PCA) y redes neuronales artificiales (es decir, MLP y PNN), que permiten representar en forma gráfica los resultados obtenidos en un plano bidimensional y mejorar de esta forma el porcentaje de clasificación. Los resultados obtenidos describen un sistema electro- miógrafo, el cual fue optimizado mediante la implemen- tación de métodos de reconocimiento de patrones, se alcanzó un porcentaje de acierto de hasta el 100 % en la clasificación de señales EMG por medio de electrodos superficiales. | es-ES |
dc.format | application/pdf | |
dc.identifier | https://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/181 | |
dc.identifier | 10.15332/iteckne.v10i1.181 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11634/63046 | |
dc.language | spa | |
dc.publisher | Universidad Santo Tomás. Seccional Bucaramanga | en-US |
dc.relation | https://revistas.ustabuca.edu.co/index.php/ITECKNE/article/view/181/219 | |
dc.rights | Copyright (c) 2018 ITECKNE | en-US |
dc.source | ITECKNE; Vol. 10 Núm. 1 (2013); 67-76 | es-ES |
dc.source | ITECKNE; Vol. 10 No. 1 (2013); 67-76 | en-US |
dc.source | 2339-3483 | |
dc.source | 1692-1798 | |
dc.subject | EMG | es-ES |
dc.subject | FFT | es-ES |
dc.subject | MLP | es-ES |
dc.subject | PCA | es-ES |
dc.subject | pie caído | es-ES |
dc.subject | PNN | es-ES |
dc.subject | foot drop | es-ES |
dc.subject | PNN. | es-ES |
dc.title | Optimización y clasificación de señales EMG a través de métodos de reconocimiento de patrones | es-ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/article | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion |