Abstract

DURAN ACEVEDO, Cristhian Manuel  and  JAIMES MOGOLLON, Aylen Lisset. Optimización y clasificación de señales EMG a través de métodos de reconocimiento de patrones. Iteckne [online]. 2013, vol.10, n.1, pp.67-76. ISSN 1692-1798.

Este artículo presenta un estudio basado en la optimización de la respuesta de un electromiógrafo a través de algunas técnicas utilizadas para el tratamiento, análisis y procesamiento de señales electromiográficas superficiales, con el fin de proporcionar una herramienta útil como estrategia para el diagnóstico y pronóstico de cuadro clínico de enfermedades musculares (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 mostraron neuropatía de pie caído. Un conjunto de señales electromiográficas fueron adquiridas y almacenadas durante el movimiento de dorsiflexión en una posición supina a partir del músculo tibial anterior en cada paciente. Luego estas señales fueron procesadas mediante técnicas de extracción característica y métodos de reconocimiento de patrones para la clasificación de las mismas. Para el pre-procesamiento de las señales electromiográficas 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 electromiógrafo, el cual fue optimizado mediante la implementación 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.

Keywords : EMG; FFT; MLP; PCA; pie caído; PNN.

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