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Resumen

 Este artículo presenta un estudio basado en la optimización de la respuesta de un electromiógrafo a través de algunas técnicas utilizadas para el tratamiento, análisis y procesamiento de señales electromiográficas superficiales, con el fin de proporcionar una herramienta útil como estrategia para el diagnóstico y pronóstico de cuadro clínico de enfermedades musculares (Por ejemplo, para pacientes con pie caído).

Los datos fueron obtenidos a partir de la información de pacientes que fueron diagnosticados previamente por fisiatras, de los cuales 7 eran sanos y 5 pacientes mostraron neuropatía de pie caído.

Un conjunto de señales electromiográficas fueron adquiridas y almacenadas durante el movimiento de dorsiflexión en una posición supina a partir del músculo tibial anterior en cada paciente. Luego estas señales fueron procesadas mediante técnicas de extracción característica y métodos de reconocimiento de patrones para la clasificación de las mismas.

Para el pre-procesamiento de las señales electromiográficas se emplearon métodos en tiempo y frecuencia, como la transformada de Fourier, y a su vez, técnicas como el Análisis de Componentes Principales (PCA) y redes neuronales artificiales (es decir, MLP y PNN), permitiendo representar en forma gráfica los resultados obtenidos en un plano bidimensional y mejorando de esta forma el porcentaje de clasificación.

Los resultados obtenidos describen a un sistema electromiógrafo, el cual fue optimizado mediante la implementación de métodos de reconocimiento de patrones, alcanzando un porcentaje de acierto de hasta un 100 % en la clasificación de señales EMG por medio de electrodos superficiales.

UNIDAD MOTORA FISIOLOGICAMENTE

DIAGRAMA EN BLOQUES DEL SISTEMA

UBICACIÓN DE ELECTRODOS SEGÚN NORMATIVA SENIAM