Análisis preliminar y depuración de un circuito de acondicionamiento para un sensor electromiográfico superficial de electrodos secos diseñado in-house
DOI:
https://doi.org/10.35381/s.v.v3i6.305Palabras clave:
Electromiografía superficial, Condicionamiento de señales analógicas, sensores in-house, procesamiento de señales.Resumen
Diversos estudios han determinado la importancia de la electromiografía (EMG) en la detección de desórdenes musculares y de movimiento en extremidades superiores. En la actualidad, la electromiografía superficial (sEMG) se utiliza para la rehabilitación y detección de distonía, fatiga muscular, temblores entre otros fenómenos musculares. Sin embargo, la adquisición de estas señales es realizada a través de dispositivos costosos y no portátiles que requieren que el usuario asista a un laboratorio o clínica para la evaluación de estos desórdenes. Debido a ellos, empresas y laboratorios de biomédica diseñan sus propios sensores EMG in-house (también referido a la fabricación realizada en el mismo ambiente de trabajo). El presente estudio tiene como finalidad el análisis preliminar de los componentes de acondicionamiento analógico necesarios para el correcto funcionamiento del sensor electromiográfico a través de pruebas experimentales y de depuración utilizando instrumentos de medición electrónicos y digitales.Descargas
Citas
Altin, C., & Er, O. (2016). Comparison of different time and frequency domain feature extraction methods on elbow gesture’s EMG. European journal of interdisciplinary studies, 2(3), 35-44.
Beck, T. W., Housh, T. J., Cramer, J. T., Malek, M. H., Mielke, M., Hendrix, R., & Weir, J. P. (2007). A comparison of monopolar and bipolar recording techniques for examining the patterns of responses for electromyographic amplitude and mean power frequency versus isometric torque for the vastus lateralis muscle. Journal of neuroscience methods, 166(2), 159-167.
Brown, B. H., Smallwood, R. H., Barber, D. C., Lawford, P. V., & Hose, D. R. (2017). Medical physics and biomedical engineering. CRC Press.
Catarino, A. P., Rocha, A., Carvalho, H., & Ferreira, F. N. (2017). Textile based electrodes for ECG and EMG measurements. In Proceedings of the ITMC2017-International Conference on Intelligent Textiles and Mass Customisation.
Farina, D., Stegeman, D. F., & Merletti, R. (2016). Biophysics of the Generation of EMG Signals. Surface Electromyography: Physiology, Engineering, and Applications, 1-24.
Hofmann, M., Harris, J., Hudson, S. E., & Mankoff, J. (2016, May). Helping hands: Requirements for a prototyping methodology for upper-limb prosthetics users. In Proceedings of the 2016 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 1769-1780). ACM.
Merletti, R., Botter, A., & Barone, U. (2016). Detection and conditioning of surface EMG signals. In Surface electromyography: Physiology, engineering, and applications. IEEE Press-John Wiley & Sons, Inc..
Nuyujukian, P., Sanabria, J. A., Saab, J., Pandarinath, C., Jarosiewicz, B., Blabe, C. H., ... & Hochberg, L. R. (2018). Cortical control of a tablet computer by people with paralysis. PloS one, 13(11), e0204566.
Pet, M. A., Morrison, S. D., Mack, J. S., Sears, E. D., Wright, T., Lussiez, A. D., ... & Kung, T. A. (2016). Comparison of patient-reported outcomes after traumatic upper extremity amputation: replantation versus prosthetic rehabilitation. Injury, 47(12), 2783-2788.
Xu, W., Sun, Y., & Li, C. (2017, October). Research on EMG Signal Extraction Based on Biomimetic Hand. In 7th International Conference on Management, Education, Information and Control (MEICI 2017). Atlantis Press.
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