Reconocimiento de posturas de mano del dataset Ninapro DB1 usando inteligencia artificial
La pérdida de una extremidad corporal superior afecta significativamente la calidad de vida de quien lo padece. Para abordar esto se ha impulsado el desarrollo de prótesis, tanto comerciales como de código abierto, habilitando el acceso a esta tecnología a los pacientes. Un aspecto clave es el desar...
- Autores:
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Agudelo Medina, Jairo Alberto
Arcila Ramírez, Henry Alberto
- Tipo de recurso:
- Tesis
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
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- OAI Identifier:
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La pérdida de una extremidad corporal superior afecta significativamente la calidad de vida de quien lo padece. Para abordar esto se ha impulsado el desarrollo de prótesis, tanto comerciales como de código abierto, habilitando el acceso a esta tecnología a los pacientes. Un aspecto clave es el desarrollo del sistema de control, que involucra diseño electrónico, adquisición de datos y pruebas clínicas. Los investigadores pueden utilizar bases de datos públicas como Ninapro y CapgMyo, que contienen señales electromiográficas de superficie, sEMG, para entrenar modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, esenciales para el desarrollo de los controles. En este campo, debido a las limitaciones de los microcontroladores utilizados, técnicas clásicas de aprendizaje de máquina como máquinas de vectores de soporte, bosque aleatorio o k-vecinos más cercanos siguen siendo relevantes por su simplicidad y bajo requerimiento de recursos. En este artículo se compara la capacidad de modelos de aprendizaje de máquina y aprendizaje profundo para clasificar dos tipos de agarre (movimientos 1 y 23) y el estado de reposo (movimiento 0) de la base de datos Ninapro DB1, utilizando como datos de entrada a los modelos, características extraídas las señales de electromiografía como raíz cuadrática media, longitud de forma de onda y valor absoluto integrado. |
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Los investigadores pueden utilizar bases de datos públicas como Ninapro y CapgMyo, que contienen señales electromiográficas de superficie, sEMG, para entrenar modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, esenciales para el desarrollo de los controles. En este campo, debido a las limitaciones de los microcontroladores utilizados, técnicas clásicas de aprendizaje de máquina como máquinas de vectores de soporte, bosque aleatorio o k-vecinos más cercanos siguen siendo relevantes por su simplicidad y bajo requerimiento de recursos. En este artículo se compara la capacidad de modelos de aprendizaje de máquina y aprendizaje profundo para clasificar dos tipos de agarre (movimientos 1 y 23) y el estado de reposo (movimiento 0) de la base de datos Ninapro DB1, utilizando como datos de entrada a los modelos, características extraídas las señales de electromiografía como raíz cuadrática media, longitud de forma de onda y valor absoluto integrado.The loss of an upper limb significantly impacts the quality of life of affected individuals. To address this, the development of prosthetics - both commercial and open-source - has been promoted, enabling patient access to this technology. A key aspect is the control system development, which involves electronic design, data acquisition, and clinical testing. Researchers can utilize public databases like Ninapro and CapgMyo, containing electromyographic signals, to train machine learning and deep learning models essential for control system development. In this field, due to microcontroller limitations, classical machine learning techniques such as Support Vector Machines, Random Forest, or K-Nearest Neighbors remain relevant for their simplicity and low resource requirements. This article compares the capability of machine learning and deep learning models to classify two types of grasps (movements 1 and 23) and the rest state (movement 0) from the Ninapro DB1 database. The models use extracted electromyography signal features as input, including Root Mean Square, Waveform Length, and Integrated Absolute Value.EspecializaciónEspecialista en Analítica y Ciencia de Datos34 páginasapplication/pdfspaUniversidad de AntioquiaEspecialización en Analítica y Ciencia de DatosMedellín, ColombiaFacultad de IngenieríaCampus Medellín - Ciudad UniversitariaDeep learning (Machine learning)Standard deviationsMiembros ArtificialesArtificial LimbsAprendizaje automático (inteligencia artificial)Machine learningSeñales electromiográficashttp://id.loc.gov/authorities/subjects/sh2021006947http://id.loc.gov/authorities/subjects/sh85127303https://id.nlm.nih.gov/mesh/D001186Reconocimiento de posturas de mano del dataset Ninapro DB1 usando inteligencia artificialTrabajo de grado - Especializaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_46echttp://purl.org/redcol/resource_type/COtherTexthttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/otherinfo:eu-repo/semantics/draftA. C. Roșca, C. C. Baciu, V. Burtăverde, and A. Mateizer, “Psychological Consequences in Patients With Amputation of a Limb. An Interpretative-Phenomenological Analysis,” Front Psychol, vol. 12, 2021, doi: 10.3389/fpsyg.2021.537493.Ottobock, “Myoelectric Hand System 8E70,” 2025. Accessed: Apr. 13, 2025. [Online]. Available: https://www.ottobock.com/en-us/product/8E70Open Bionics, “Hero Arm Overview,” Open Bionics. Accessed: Apr. 13, 2025. [Online]. Available: https://openbionics.com/en/hero-arm-overview/Prótesis Avanzadas Colombia, “Prótesis A3D,” Prótesis Avanzadas Colombia. Accessed: Apr. 13, 2025. [Online]. Available: https://www.protesisavanzadas.co/pr%C3%B3tesis-a3dexiii Inc., “Hackberry - Open-source 3D printable bionic hand,” exiii Inc. Accessed: Apr. 13, 2025. [Online]. Available: https://www.exiii-hackberry.com/OpenBionics, “OpenBionics – Open-source robotic and bionic devices,” OpenBionics. Accessed: Apr. 13, 2025. [Online]. Available: https://openbionics.org/Enabling The Future, “Enabling The Future – A Global Network Of Passionate Volunteers Using 3D Printing To Give The World A Helping Hand,” Enabling The Future. Accessed: Apr. 13, 2025. [Online]. Available: https://enablingthefuture.org/M. Suárez García, “Adaptación de la Prótesis de Mano Basada en Soft-Robotics PrExHand para la Evaluación con Usuarios no Patológicos en Pruebas Funcionales,” Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2021. doi: 10.48713/10336_31566.S. Pizzolato, L. Tagliapietra, M. Cognolato, M. Reggiani, H. Müller, and M. Atzori, “Comparison of six electromyography acquisition setups on hand movement classification tasks,” PLoS One, vol. 12, no. 10, p. e0186132, Oct. 2017, doi: 10.1371/journal.pone.0186132.Y. Du, W. Jin, W. Wei, Y. Hu, and W. Geng, “Surface EMG-Based Inter-Session Gesture Recognition Enhanced by Deep Domain Adaptation,” Sensors, vol. 17, no. 3, 2017, doi: 10.3390/s17030458.J. Yang, M. Soh, V. Lieu, D. J. 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Zheng, “Hand Gesture Recognition Using Compact CNN via Surface Electromyography Signals,” Sensors, vol. 20, no. 3, 2020, doi: 10.3390/s20030672.info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2PublicationORIGINALAgudeloJairo_ArcilaHenry_2025_NinaproClasificiacionIA.pdfAgudeloJairo_ArcilaHenry_2025_NinaproClasificiacionIA.pdfTrabajo de grado de especializaciónapplication/pdf2018500https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/10fbc94f-0054-4282-9b4d-31767b59f4ff/download1f9d5f6201ac79f3f99a3fabde8394b0MD52trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814837https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/f195bcd4-bc06-4832-8534-10fb11a47539/downloadb76e7a76e24cf2f94b3ce0ae5ed275d0MD54falseAnonymousREADTEXTAgudeloJairo_ArcilaHenry_2025_NinaproClasificiacionIA.pdf.txtAgudeloJairo_ArcilaHenry_2025_NinaproClasificiacionIA.pdf.txtExtracted 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