Uma ferramenta didática para a geração de sinais de eletromiografia de indivíduos miopáticos, neuropáticos e normais em contração forte.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Miranda, Tiago Milagres
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Bioengenharia
Biomedical engineering
Electromyography
Eletromiografia
Engenharia
Engineering
Linear models, Signal processing
Modelos lineares
Processamento de sinais
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3154/tde-18102023-113402/
Resumo: Os sinais de eletromiografia podem ser analisados a fim de realizar o diagnóstico de doenças neuromusculares. Sendo assim, o estudo desse tipo de sinal é de fundamental importância. Dentre os métodos de análise, a modelagem linear somada a outras técnicas de processamento de sinais é amplamente utilizada na literatura. Dessa forma, seria possível empregá-la para a geração de sinais de eletromiografia que pudessem ser utilizados no processo de ensino-aprendizagem de temas relacionados, assim como na elaboração de metodologias de classificação diagnóstica. Assim, este trabalho desenvolve uma ferramenta capaz de alcançar esses objetivos a partir da sintetização de sinais de eletromiografia para indivíduos normais, miopáticos e neuropáticos, em contração forte, por meio de modelagem linear. Como resultado, obteve-se uma ferramenta capaz de gerar computacionalmente esses sinais em acordo com o esperado pela teoria, de forma que sua utilização em ambiente de sala de aula possa ser valiosa. Além disso, esses sinais foram usados em testes com classificadores já conhecidos. Os resultados foram satisfatórios e indicaram que esses sinais também possuem o potencial de serem empregados no desenvolvimento de novas técnicas voltadas ao diagnóstico de patologias, notadamente, no treinamento de classificadores.
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