Atena Editora

O sinal eletromiográfico permite

a análise da atividade elétrica da contração

muscular, possuindo inúmeras aplicações

na área da medicina, sendo uma delas sua

utilização como mecanismo de controle de

próteses mioelétricas. Atualmente, as próteses

possuem uma participação importantíssima

no tratamento de reabilitação de pacientes

amputados, pois, não há mais a preocupação de

imitar e sim de recuperar a função do membro

perdido. Tendo isso em vista, este trabalho

relata a aplicação de um sistema inteligente

híbrido (SIH), utilizando Redes Neurais

Artificiais (RNAs) e Algoritmos Genéticos (AG)

para reconhecimento de padrões do movimento

“fechar mão”, com variações na orientação do

membro e intensidade de força do movimento,

a partir de sinais mioelétricos.

Ler mais

DOI: Atena
Palavras-chave: Eletromiografia, Redes Neurais Artificiais, Algoritmos Genéticos, Sistemas Inteligentes Híbridos.
Keywords: Artificial Neural Networks, electromyography, Pattern Recognition
Abstract:
The electromyographic signal

allows the electrical activity analysis of muscular

contractions, which has a large application in

medical areas. An application of these signals is

using as a control mechanism for the myoelectric

prostheses. Nowadays, prostheses have a

very important participation in the rehabilitation

treatment of amputees’ patients, since there is

no longer the concern to imitate, but to recover

the function of the lost limb. This work reports

the application of a hybrid intelligent system (HIS) using Artificial Neural Networks

(ANNs) and Genetic Algorithms (GA) to recognize the patterns of the “closed hand”

movement, with variations in the orientation of the limb and intensity of movement, from

electromyographic signals.
Número de páginas: 15

Download

Artigo