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https://hdl.handle.net/1822/59261
Título: | Wearable muscle force sensory system - MuscLab |
Autor(es): | Guimarães, Ricardo Nuno Sousa |
Orientador(es): | Santos, Cristina |
Palavras-chave: | Muscle weakness Monitoring Muscular activity Human motion Detection Recognition Force sensors Fraqueza muscular Monitorização Atividade muscular Movimentos humanos Deteção Reconhecimento Sensores de força |
Data: | 2018 |
Resumo(s): | Sarcopenia, the age-associated loss of skeletal muscle mass, has been postulated to
be a major factor in the strength decline with ageing. Considering the increase in
the number of people with muscle weakness, the monitoring of a person’s muscular
activity becomes a necessity. This need is also present in the sports area, since the
muscles monitoring allows an improvement in the athlete’s technique and may also
help preventing possible injuries.
The standard method for muscle monitoring is the electromyography signal
acquisition, although it presents various problems, like their lack of ergonomics,
requiring hairless skin and gel inserted in it, and the need of complex electronics,
demanding several hardware filters, since the EMG raw data is full of noise.
This dissertation consists in developing a wearable prototype to monitor the user’s
muscular activity, through force sensing resistors sensors, and recognize the toe-off
gait event. The sensors data are processed by a microcontroller and are sent to a
desktop application through wireless connection, or saved in a memory card for a
later analysis. This project was also integrated in the robotic system SmartOs.
The force sensors output signals were validated by comparing them to the EMG
signals. These trials were divided in two groups: static trials, in which the subjects
performs specific gestures several times, and dynamic trials, where the subject walks in
different paces (slow, medium and fast). Both signals showed some similarity between
them, although their similarities were more obvious in the static trials because of their
more simple and linear signals. Several regression methods were validated in order
to convert the FSR in EMG signals, but the results showed poor results, discarding
this possible implementation. The gait event toe-off recognition algorithm was also
validated in the dynamic trials performed. The results were satisfactory, showing a
high accuracy percentage and low delay times.
This dissertation project should provide an easier way to monitor muscles,
discarding the needs of complex electronics and hairless skin and providing a clean
signal with few noise. Sarcopenia, a perda de massa muscular esquelética associada à idade, tem sido postulada como um fator importante no declínio de força com o envelhecimento. Com o aumento do número de pessoas com fraqueza muscular, uma monitorização da atividade muscular de uma pessoa torna-se uma necessidade. Esta necessidade também está presente na área do desporto, em que a monitorização muscular permite uma melhoria na técnica do atleta ou prevenir possíveis lesões. O método padrão para a monitorização muscular é a aquisição do sinal EMG, embora apresente vários problemas, como a sua falta de ergonomia, exigindo pele depilada e inserção dum gel específico, e a necessidade de eletrónica complexa, composta por vários filtros, uma vez que os sinais EMG contém muito ruído. Esta dissertação consiste em desenvolver um protótipo vestível para monitorizar a atividade muscular do utilizador através de sensores piezoresistivos e reconhecer o evento da marcha toe-off. Os dados dos sensores são processados por um microcontrolador que envia os dados para uma aplicação gráfica por comunicação wireless ou então são guardados num cartão de memória para uma futura análise. Este sistema também foi integrado no sistema robótico SmartOs. Os sinais provenientes dos sensores de força foram validados, comparando-os com os sinais EMG. Estes testes foram divididos em dois grupos: testes estáticos, onde a pessoa realiza movimentos específicos repetidamente, e testes dinâmicos, onde a pessoa caminha em diferentes velocidades (lenta, média e rápida). Os testes mostraram alguma semelhança entre os dois sinais, embora estas semelhanças foram mais visíveis nos testes estáticos devido ao facto dos seus sinais serem mais simples e lineares que nos testes dinâmicos. O algoritmo de reconhecimento do evento toe-off foi validado nos testes dinâmicos realizados, mostrando resultados satisfatórios tais como altas percentagens de precisão e curtos atrasos temporais. Este projeto deverá fornecer uma maneira mais fácil de monitorizar os músculos, não necessitando de eletrónica complexa ou de ter a pele depilada e a inserção de gel, fornecendo assim um sinal livre de muito ruído. |
Tipo: | Dissertação de mestrado |
Descrição: | Dissertação de mestrado em Industrial Eletronics and Computers |
URI: | https://hdl.handle.net/1822/59261 |
Acesso: | Acesso aberto |
Aparece nas coleções: | BUM - Dissertações de Mestrado DEI - Dissertações de mestrado |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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68518-Wearable+muscle+force+sensory+system-MuscLab_Ricardo_Magalhães.pdf | 11,89 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |