Sinais de sEMG Aplicados na Classificação de Movimentos de Membros Superiores
Amanda Fernandes Vilaça Martins1; Kessia Klein Pereira1; Daniel Cruz Cavalieri1; Flávio Garcia Pereira1
1 Instituto Federal do Espírito Santo
Resumo
Este trabalho consiste no desenvolvimento de um algoritmo baseado em máquinas de vetor suporte (SVM) capaz de realizar a classificação de seis movimentos pré-definidos dos membros superiores, realizados por voluntários saudáveis, através dos dados de sinais eletromiográficos de superfície (sEMG). O projeto proposto insere-se no contexto do desenvolvimento de interfaces para aplicação em dispositivos robóticos, cujo propósito é a reabilitação motora adaptando o controle destes dispositivos de acordo com a intenção do usuário. O objetivo principal é determinar a intenção do movimento através da análise da ativação muscular e do início efetivo dos movimentos realizados. Foram utilizadas, para isso, técnicas de processamento de sinais biológicos, onde foram extraídas onze características no domínio do tempo, e técnicas de classificação de sistemas. Os resultados apresentados demonstram que o algoritmo proposto obteve uma porcentagem de 82,44% de acertos contra 87,70% de outro trabalho da literatura, utilizando uma quantidade inferior de dados de treinamento. Isso permite concluir que a metodologia adotada neste trabalho de conclusão de curso obteve sucesso para as condições estudadas.
Palavras-chave: Robótica de Reabilitação; Processamento de Sinais Biológicos; Máquinas de Vetor Suporte