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capa do ebook Procesamiento y Graficación de señales electromiográficas con Raspberry-Pi 2 para la rehabilitación de muñeca

Procesamiento y Graficación de señales electromiográficas con Raspberry-Pi 2 para la rehabilitación de muñeca

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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Procesamiento y Graficación de señales electromiográficas con Raspberry-Pi 2 para la rehabilitación de muñeca

  • DOI: 10.22533/at.ed.5262110126

  • Palavras-chave: Arduino, Raspberry Pi, Rehabilitación de muñeca

  • Keywords: Arduino, Raspberry Pi, Wrist Rehabilitation

  • Abstract:

    This work presents the design of a tool for wrist rehabilitation using a dynamic interface where the patient can perform their therapy in a simple and entertaining way. This will help clinicians to perform therapy more easily, as electromyographic (EMG) signal values ​​can be viewed in real time and information controlled. In addition, the system allows the data of each session to be stored and can be plotted 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 board is used as a processor for specific use as a hardware platform, accompanied by an Arduino-One board for interaction with sensors of the “muscle sensor V3” type. 

  • Número de páginas: 13

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