Implementación De Técnicas De Machine Learning Para El Diseño De Un Mecanismo Exoesqueleto Controlado Por Señales EMG

dc.contributor.advisorMartínez Vásquez, David Alejandro
dc.contributor.authorPalacios Pardo, Jorge Iván
dc.contributor.corporatenameUniversidad Santo Tomásspa
dc.contributor.cvlachttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001560096spa
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9750-2653spa
dc.coverage.campusCRAI-USTA Bogotáspa
dc.date.accessioned2025-01-22T15:24:47Z
dc.date.available2025-01-22T15:24:47Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionEl campo industrial requiere que sus trabajadores efectúen actividad física pesada, una de las actividades más comunes es el levantamiento y carga de objetos pesados, la cual requiere de gran activación muscular en los bíceps dependiendo del peso del objeto. El desarrollo incorrecto de dicha actividad puede resultar en heridas musculoesqueléticas como desgarres musculares y desarrollo de tendinitis por lo que es importante el desarrollo en forma adecuada de estas. Para ello se puede implementar el machine learning y datasets ya existentes de las señales de activación muscular (Electromiografía) de los bíceps para determinar cuando una persona hace un levantamiento erróneo y así prevenir una lesión muscular. Esto se desarrollará con la creación de un algoritmo clasificador mediante el lenguaje de programación Python y una base de datos de un trabajo previo con finalidad similar y el resultado de estos conlleva al desarrollo teórico de un exoesqueleto para el brazo que pueda reducir la tensión muscular del usuario cuando efectúe un movimiento que ponga en riesgo la integridad de los bíceps.spa
dc.description.abstractThe industrial field requires that its workers effectuate heavy physical activity, one of the most common activities is the lifting and carrying of heavy objects, which requires great muscle activation on the biceps, depending on how heavy the object is. The incorrect development of such activity can result in skeletal-muscle injuries like muscle tears and the development of tendinitis, so it is important to develop these activities adequately. For this reason, machine learning and existing datasets of electromyography can be implemented to determine when a person is doing an incorrect lifting and thus prevent a muscular injury. This will be developed with the creation of a classifier algorithm through the programming language Python and a dataset from a previous study with a similar purpose, and the result will lead to the theoretical development of an arm exoskeleton that could reduce muscle tension of the user when they effectuate a movement that could risk the bicep’s integrity.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero Electronicospa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.citationPalacios Pardo, J. I. (2024). Implementación de técnicas de Machine Learning para el diseño de un mecanismo exoesqueleto controlado por señales EMG. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.spa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.usta.edu.cospa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11634/59394
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Santo Tomásspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería Electrónicaspa
dc.publisher.programPregrado Ingeniería Electrónicaspa
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dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
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dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
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dc.subject.keywordElectromyographyspa
dc.subject.keywordMuscle Activationspa
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dc.titleImplementación De Técnicas De Machine Learning Para El Diseño De Un Mecanismo Exoesqueleto Controlado Por Señales EMGspa
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