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PROCESSING AND GRAPHING OF ELECTROMIOGRAPHIC SIGNALS WITH RASPBERRY-PI 2 FOR WRIST REHABILITATION

Se presenta en este trabajo el diseño de una herramienta para la
rehabilitación de muñeca utilizando una interfaz dinámica donde el paciente puede
realizar su terapia de una forma sencilla y entretenida. Esto ayudará a los médicos
a realizar la terapia más fácilmente, ya que se podrán visualizar en tiempo real los
valores de las señales electromiográficas (EMG) y se tendrá el control sobre la
información. Además, el sistema permite almacenar los datos de cada sesión y se
pueden graficar y comparar con los datos de sesiones previas de una terapia de
rehabilitación. Como una alternativa al uso común de una computadora como
procesador, en este proyecto se usa como plataforma de hardware una
tarjeta Raspberry-Pi 2 como procesador de uso específico, acompañada de

una tarjeta Arduino-Uno para la interacción con los sensores del tipo “sensor
muscle V3”.

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PROCESSING AND GRAPHING OF ELECTROMIOGRAPHIC SIGNALS WITH RASPBERRY-PI 2 FOR WRIST REHABILITATION

  • DOI: 10.22533/at.ed.3173232329067

  • Palavras-chave: Arduino, Raspberry-Pi, rehabilitación de muñeca.

  • Keywords: Arduino, Raspberry-Pi, wrist rehabilitation.

  • Abstract:

    This job presents the design of a tool for wrist rehabilitation using a dynamic interface where the patient can carry out his therapy in a simple and entertaining way. This will help doctors to carry out the therapy more easily, since the values of the electromyographic signals (EMG) can be displayed in real time and they will have control over the information. In addition, the system allows to store the data of each session and can be graphed and compared with the data of previous sessions of a rehabilitation therapy. As an alternative to the common use of a computer as a processor, in this project a Raspberry-Pi 2 card is used as a hardware platform as a processor for specific use, accompanied by an Arduino-Uno card for interaction with sensors of the type “sensor muscle V3”.

  • Mario Alberto García Martínez
  • Daniel Ivann Arias Guevara
  • Ingrid Lizette Sánchez Carmona
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