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Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI
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Vol. 14. Núm. 4.
Páginas 406-411 (Octubre - Diciembre 2017)
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Vol. 14. Núm. 4.
Páginas 406-411 (Octubre - Diciembre 2017)
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Identificación de Tareas Isométricas y Dinámicas del Miembro Superior Basada en EMG de Alta Densidad
Identification of isometric and dynamic tasks of the upper limb based on high-density EMG
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Mónica Rojas- Martínezc,a,b,
Autor para correspondencia
mmrojasm@unbosque.edu.co

Autor para correspondencia.
, Joan F. Alonsoa,b, Mislav Jordanica,b, Sergio Romeroa,b, Miguel A. Mañanasa,b
a BIOsignal Analysis for Rehabilitation and Therapy Group, Dept. ESAII, CREB, Universitat Politècnica de Catalunya, C/Pau Gargallo, 5, 08028 Barcelona, España
b Instituto Carlos III, CIBER de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina (CIBER-BBN), 28029 Madrid, España
c Facultad de Ingeniería, Departamento de Bioingeniería, Universidad El Bosque, Bogotá, Colombia
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Resumen

La identificación de tareas y estimación del movimiento voluntario basados en electromiografía (EMG) constituyen un problema conocido que involucra diferentes áreas en sistemas expertos, particularmente la de reconocimiento de patrones, con muchas aplicaciones posibles en dispositivos de asistencia y rehabilitación. La información que proporciona puede resultar útil para el control de exoesqueletos o brazos robóticos utilizados en terapias activas. La tecnología emergente de electromiografía de alta densidad (HD-EMG) abre nuevas posibilidades para extraer información neural y ya ha sido reportado que la distribución espacial de mapas de intensidad HD-EMG es una característica valiosa en la identificación de tareas isométricas (contracciones que no producen cambio en la longitud del músculo). Este estudio explora la utilización de la distribución espacial de la actividad mioeléctrica y lleva a cabo identificación de tareas durante ejercicios dinámicos a diferentes velocidades que son mucho más cercanos a los que se utilizan habitualmente en las terapias de rehabilitación. Con este objetivo, se registraron señales HD-EMG en un grupo de sujetos sanos durante la realización de un conjunto de tareas isométricas y dinámicas del miembro superior. Los resultados indican que la distribución espacial es una característica muy útil en la identificación, no solo de contracciones isométricas sino también de contracciones dinámicas, mejorando la eficiencia y naturalidad del control de dispositivos de rehabilitación para que se adapte mejor al usuario.

Palabras clave:
Bioingeniería
electromiografía
neuromuscular
rehabilitación
Abstract

Identification of tasks and estimation of volitional movement based on electromyography (EMG) constitute a known problem that involves different areas in the field of expert systems and particularly pattern recognition, with many possible applications in assistive and rehabilitation devices. The obtained information can be very useful to control exoskeletons or robots used in active rehabilitation processes. The emerging technology of high-density electromyography (HD-EMG) opens up new possibilities to extract neural information, and it has already been reported that the spatial distribution of HD-EMG intensity maps is a valuable feature in the identification of isometric tasks.

This study explores the use of the spatial distribution of myoelectric activity and carries out a task identification during dynamic exercises at different velocities which are much closer to the ones commonly used during therapy. To this end, HD-EMG signals were recorded in a group of healthy subjects while performing a set of isometric and dynamic upper limb tasks. The results show that spatial distribution is a very useful feature in the identification not only of isometric contractions but also of dynamic contractions, so it can be very useful to improve the control of rehabilitation devices, making it more natural and permitting to adapt better to the user.

Keywords:
Bioengineering
electromiography
neuromuscular
rehabilitation
Referencias
[Badesa et al., 2014]
F.J. Badesa, A. Llinares, R. Morales, N. Garcia-Aracil, J.M. Sabater, C. Perez-Vidal.
Pneumatic Planar Rehabilitation Robot for Post-Stroke Patients.” Biomedical Engineering - Applications.
Basis and Communications, 26 (2014),
[Farina et al., 2001]
Dario Farina, Roberto Colombo, Roberto Merletti, Henrik Baare Olsen.
Evaluation of Intra-Muscular EMG Signal Decomposition Algorithms.
Journal of Electromyography and Kinesiology, 11 (2001),
175–87
[Farina et al., 2008]
Dario Farina, Frédéric Leclerc, Lars Arendt-Nielsen, Olivier Buttelli, Pascal Madeleine.
The Change in Spatial Distribution of Upper Trapezius Muscle Activity Is Correlated to Contraction Duration.
Journal of Electromyography and Kinesiology, 18 (2008), pp. 16-25
[Freriks and Hermens, 1999]
B. Freriks, H.J. Hermens.
SENIAM: 9 European Recommendations for Surface ElectroMyoGraphy, Results of the SENIAM Project (CD).
Roessingh Research and Development b. v, (1999),
[Hargrove et al., 2007]
Levi J. Hargrove, Kevin Englehart, Bernard Hudgins.
A Comparison of Surface and Intramuscular Myoelectric Signal Classification.
IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 54 (2007), pp. 847-853
[Hogan et al., 2006]
N. Hogan, H.I. Krebs, B. Rohrer, J.J. Palazzolo, L. Dipietro, S.E. Fasoli, J. Stein, et al.
Motions or Muscles? Some Behavioral Factors Underlying Robotic Assistance of Motor Recovery.
Journal of Rehabilitation Research and Development, 43 (2006), pp. 605-618
[Holtermann et al., 2005]
Andreas Holtermann, Karin Roeleveld, J. Stefan Karlsson.
Inhomogeneities in Muscle Activation Reveal Motor Unit Recruitment.
Journal of Electromyography and Kinesiology, 15 (2005), pp. 131-137
[Jordanic et al., 2016a]
Jordanic, Mislav, Monica Rojas-Martinez, Miguel Angel Mananas, and Joan Francesc Alonso. 2016. “Prediction of Isometric Motor Tasks and Effort Levels Based on High-Density EMG in Patients with Incomplete Spinal Cord Injury.” Journal of Neural Engineering 13 (4): 46002. http://ovidsp.ovid.com/ovidweb.cgi?T=JS&PAGE=reference&D=prem&NEWS=N&AN=27187214.
[Jordanic et al., 2016b]
Mislav Jordanic, Mónica Rojas-Martínez, Miguel Angel Mañanas, Joan Francesc Alonso.
Spatial Distribution of HD-EMG Improves Identification of Task and Force in Patients with Incomplete Spinal Cord Injury.
Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 13 (2016), pp. 1-11
[Rojas-Martinez et al., 2013]
M. Rojas-Martinez, M.A. Mananas, J.F. Alonso, R. Merletti.
Identification of Isometric Contractions Based on High Density EMG Maps.
Journal of Electromyography and Kinesiology, 23 (2013), pp. 33-42
[Rojas-Martinez et al., 2012]
Monica Rojas-Martinez, Miguel A. Mananas, Joan F. Alonso.
High- Density Surface EMG Maps from Upper-Arm and Forearm Muscles.
Journal of Neuroengineering and Rehabilitation, 9 (2012), pp. 85
[Stango et al., 2015]
Antonietta Stango, Francesco Negro, Dario Farina.
Spatial Correlation of High Density EMG Signals Provides Features Robust to Electrode Number and Shift in Pattern Recognition for Myocontrol.
IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering: A Publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 23 (2015), pp. 189-198
[Van Peppen et al., 2004]
R.P.S. Van Peppen, G. Kwakkel, B.H. Van Ber Wel, B. Kollen, J. Hobbelen, J. Buurke, J. Halfens, et al.
KNGF Clinical Practice Guideline for Physical Therapy in Patients with Stroke. Review of the Evidence.
Nederlands Tijdschrift Voor Fysiotherapie, 114 (2004),
[Zhou et al., 2007]
Ping Zhou, Madeleine M. Lowery, Kevin B. Englehart, He Huang, Guanglin Li, Levi Hargrove, Julius P.A. Dewald, Todd A. Kuiken.
Decoding a New Neural Machine Interface for Control of Artificial Limbs.
Journal of Neurophysiology, 98 (2007), pp. 2974-2982
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