Detección de fuerza y posición para los movimientos de flexión-extensión de codo a partir de señales de EMG

• Autores: Daniel Santiago Acebes Moreno, Julián Augusto Cortés Gómez, Lina María Peñuela Calderón, Alexandra Velasco Vivas
• Localización: Revista EIA, ISSN-e 1794-1237, Vol. 20, Nº. 39, 2023
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Force and position detection for elbow flexion and extension movements from EMG signals
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• Resumen
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    Objetivo: Evaluar fuerza y posición angular a partir del análisis de señales electromiográficas en bíceps y tríceps durante la realización de movimientos de flexión-extensión de codo, comparando los algoritmos V − Order, WaveLength, Mean Absolute Value, Wavelength y un factor denominado Valor Q1.

    Materiales y métodos: Se realizó un experimento con 15 voluntarios con cargas de 0, 0.5, y 1 kg. Para determinar la fuerza, se extraen características de la señal teniendo en cuenta los algoritmos mencionados en el objetivo, y a partir de estos valores se halla la posición angular mediante el uso de un filtro pasabajos. Para validar los algoritmos, se utilizó un sensor comercial NOTCH para la medición de posición angular y se evaluó el coeficiente de correlación comparando con los resultados del algoritmo que presenta mejor comportamiento.

    Resultados: Al evaluar las señales adquiridas, la señal del bíceps presenta mayor amplitud respecto al tríceps. Adicionalmente, el algoritmo Q1 presenta menores niveles de ruido por lo que se utiliza para determinar la posición angular. Los resultados muestran que el método Valor Q1 permite la estimación de la señal de posición angular, con un coeficiente de correlación promedio de 72,3% para 1 kg y 60,9% para 0 kg.

    Conclusiones: La medición de fuerza y posición angular permite el desarrollo de sistemas de control para dispositivos biomecatrónicos destinados al apoyo de procesos de rehabilitación y evaluación de la evolución de un paciente. Los resultados fueron mejores con pesos mayores, debido a que esto implica mayor activación muscular.

  • English

    Objective: Assessment of force and angular position based on the analysis of electromyographic signals acquired from the biceps and triceps during the elbow flexion-extension. The idea is to compare the computational algorithms V − Order, WaveLength, Mean Absolute Value, Wavelength, and the Q1 value. Materials and Methods: An experiment with 15 volunteers was carried out. We used weights of 0, 0.5, y 1 kg. We extracted the signal characteristics using the algorithms mentioned above to measure the force. After, we calculated the angular position using a low-pass filter applied to the force signal. We measured the angular position with a NOTCH commercial sensor to validate the algorithms. Then, we evaluated the correlation coefficient and compared the results with those of the algorithm that behaves better.Results: The acquired signals show that the biceps’ signal has a greater amplitude compared to the triceps’ signal. Furthermore, the Q1 algorithm has lower noise levels. Therefore, it is employed to acquire the force and the angular position. As main results, we found a mean correlation coefficient of 72,3% for 1 kg and 60,9% for 0 kg, comparing the angular position calculated with the angular position from the NOTCH sensors.Conclusion: The measurement of force and angular position allows the development of control systems for biomechatronic devices intended to support rehabilitation processes and evaluation of the evolution of a patient. The algorithm behaves better with higher loads, because it implies a greater muscular activation.