Sistema embebido de detección de intención de movimiento basado en sEMG para la rehabilitación inteligente de pacientes post-ictus

La electromiografía de superficie (sEMG) se ha consolidado como una herramienta indispensable para la interpretación de movimientos de la mano, especialmente en el contexto de la rehabilitación post-ACV. Este estudio presenta un sistema integrado en dispositivo diseñado para el reconocimiento de seis gestos manuales distintos a partir de se˜nales sEMG, lo que permite el control en tiempo real de dispositivos de asistencia livianos. El conjunto de datos utilizado se desarrolló a partir de registros sEMG de 40 participantes sanos. Se implementó una extensa canalización de ingeniería de características para extraer información relevante en los dominios del tiempo y la frecuencia, al tiempo que se reducía la dimensionalidad. Se entrenaron dos modelos de aprendizaje automático, una red neuronal y un bosque de ensamblado, y se desplegaron posteriormente utilizando técnicas de TinyML en un dispositivo con recursos limitados de hardware. El sistema embebido es capaz de realizar inferencias en tiempo real dentro de estrictas restricciones de energía, memoria y latencia. La evaluación de los modelos incluyó pruebas en el borde y experimentación en tiempo real con sujetos humanos utilizando el sistema embebido, con el fin de medir el desempeño bajo condiciones operativas realistas. Los resultados confirman la viabilidad de integrar aprendizaje automático en dispositivos de rehabilitaci´on, allanando as´ı el camino hacia ayudas de movilidad manual autónomas y fáciles de usar en el proceso de recuperación de personas con secuelas de ACV.

Grantor dc:publisher

Pontificia Universidad Javeriana

Author dc:creator

• Gomez Bautista, Andres David

Advisors dc:contributor.advisor

• Méndez Chaves, Diego
• Colorado Montaño, Julian David

• Ingeniería de características
• Reconocimiento de gestos
• Tiempo real
• TinyML

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

Language dc:language.iso

spa

Handle dc:identifier.uri

http://hdl.handle.net/10554/70475

OAI record oai:identifier

https://repository.javeriana.edu.co/oai/request?verb=GetRecord&metadataPrefix=dim&identifier=oai%3Arepository.javeriana.edu.co%3A10554%2F70475