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Title: Detección de la intención de movimiento de extremidades inferiores usando métodos de aprendizaje supervisado
Authors: Astudillo Palomeque, Felipe Emmanuel
Charry Villamagua, José Fernando
metadata.dc.contributor.advisor: De Balzan, Sara Wong
metadata.dc.contributor.assessor: Minchala Avila, Luis Ismael
Keywords: Exoesqueleto
Emg
Redes Neuronales Artificiales
Reconocimiento De Patrones
Snr
Mnf
Issue Date: 8-Apr-2019
metadata.dc.ucuenca.paginacion: 76 páginas
metadata.dc.description.city: 
Cuenca
Series/Report no.: TET;78
metadata.dc.type: bachelorThesis
Abstract: 
This work is part of the project Prototype of usable exoskeleton in the lower extremities, through the use of adaptive control algorithms. The aim of this project was to develop a capable algorithm of detecting the motion intention based on electromyograms (EMG) of subjects with pathologies in the lower limbs using artificial neural networks (ANN) with pattern recognition and the Levenberg-Marquardt method. Contemplated a stage (filtering, rectification and normalization) and the annotation of the motion intention for EMG pre-processing. Trained and validated the algorithm using an EMG database of normal subjects. Obtained an overall performance of 90.96% for a point-to-point evaluation and 94.88% in an evaluation by events. Publishing these results for ETCM-IEEE2018. Recorded a database of six patients (42.83 ± 10.51 years), containing 78 EMG signals, corresponding to 13 muscles. With the training parameters obtained in the first database, determined the motion intention in the subjects with pathologies, additionally, the values of signal-to-noise ratio (SNR) and mean frequency (MNF). Obtained an overall performance of 93.14% point-to-point and 91.19% by events, the delay time was 31.06 ± 18.89 ms, SNR of 17.28 ± 1.67 dB and the MNF values found they are lower than those the literature reported, suggesting lower torque in this population. These results allow contemplating the implementation of the algorithm in real time for an exoskeleton.
Description: 
Este trabajo se enmarca dentro el proyecto Prototipo de exoesqueleto usable en las extremidades inferiores, mediante la utilización de algoritmos de control adaptativos. El objetivo fue desarrollar un algoritmo capaz de detectar la intención del movimiento partiendo de electromiogramas (EMG) de sujetos con patologías en los miembros inferiores utilizando redes neuronales artificiales (ANN, por sus siglas en inglés) con reconocimiento de patrones mediante el método Levenberg-Marquardt. Se contempló una etapa de pre-procesamiento del EMG (filtrado, rectificación y normalización) y la anotación de la intención del movimiento. El algoritmo fue entrenado y validado usando una base de datos EMG de sujetos normales. Se obtuvo un desempeño global de 90,96% para una evaluación punto a punto y 94,88% en una evaluación por eventos. Estos resultados fueron publicados en ETCM-IEEE2018. Se registró una base de datos de 6 pacientes (42.83 ± 10.51 años), contentiva de 78 señales EMG, correspondientes a 13 músculos. Con los parámetros de entrenamiento obtenidos en la primera base de datos, se determinó la intención de movimiento en los sujetos con patologías y adicionalmente los valores de relación señal a ruido (SNR) y de frecuencia media (MNF). Se obtuvo un desempeño global de 93,14% punto a punto y 91.19% por eventos, el tiempo de retardo fue de 31,06±18,89 ms, SNR de 17,28±1,67 dB y los valores de MNF hallados son menores a los reportados en la literatura, lo que sugiere menor torque en esta población. Estos resultados permiten contemplar la implementación del algoritmo en tiempo real para un exoesqueleto.
metadata.dc.description.degree: 
Ingeniero en Electrónica y Telecomunicaciones
URI: http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/32275
Appears in Collections:Tesis de Pregrado

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