Diseño de prótesis de mano controlada mediante algoritmos de clasificación basados en el análisis de señales de electromiografía enfocada en pacientes con amputación transradial

El crecimiento constante del número de personas con afecciones musculoesqueléticas, enfermedades no transmisibles, accidentes cerebrovasculares, así como accidentes laborales o amputaciones por eventos violentos, ha aumentado el número de población que requiere prótesis. Este documento plantea el di...

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Autores:
Echeverría Castañeda, Nicolás
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Militar Nueva Granada
Repositorio:
Repositorio UMNG
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/45690
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10654/45690
Palabra clave:
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Prosthesis
Electromyography
Transradial amputation
Artificial Neural Network
Decision tree
PROTESIS
Prótesis
Electromiografía
Amputación transradial
Red neuronal artificial
Árbol de decisión
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openAccess
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description El crecimiento constante del número de personas con afecciones musculoesqueléticas, enfermedades no transmisibles, accidentes cerebrovasculares, así como accidentes laborales o amputaciones por eventos violentos, ha aumentado el número de población que requiere prótesis. Este documento plantea el diseño de una prótesis robótica de mano dada por una pinza de tres dedos controlada a partir del análisis de señales electrofisiológicas y la clasificación del tipo de movimiento a realizar mediante el uso de diferentes algoritmos de clasificación como redes neuronales y arboles de decisión, validando el sistema mediante simulación. El procesamiento de las señales se basa en el análisis de señales de electromiografía de la base de datos recopilada por Ali H. et al. [62]. El análisis realizado contempla la extracción de características de las señales basadas tanto en el dominio del tiempo como de la frecuencia. Posteriormente, las características seleccionadas se convierten en la entrada al algoritmo de clasificación de movimiento que discrimina entre tres tipos de movimiento en la mano: presa tridigital, prensión palmar y presa en forma de gancho. Los algoritmos de clasificación puestos a prueba fueron una red neuronal convolucional, arboles de decisión y el algoritmo de k vecinos más cercanos. Como resultado se obtuvo que el algoritmo que mejor identificó los movimientos con un porcentaje de exactitud mayor al 80% fue una variación de un árbol de decisión utilizando la técnica del empaquetamiento (bagging). Posteriormente, se plantea el diseño mecánico de la prótesis evaluando materiales, rangos de movilidad, movimientos a realizar y actuadores que mejor se acoplen a una prótesis funcional y económicamente viable. Teniendo que la idea es implementar una prótesis mioeléctrica, se plantea el diseño haciendo uso de servomotores y un sistema de engranajes para la trasmisión de movimiento y fuerza. Mediante simulación se verifica el cumpliendo de los esfuerzos mínimos requeridos para las acciones de agarre para cada tipo de movimiento así como los rangos de amplitud. De esta manera se presentará cada parte del proceso y los resultados de la simulación del prototipo de la prótesis transradial con el ánimo que pueda ser utilizado para su implementación física a futuro y sea un aporte para al desarrollo de prótesis para personas con amputación transradial.
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spelling Peñuela Calderón, Lina MaríaEcheverría Castañeda, NicolásIngeniero en MecatrónicaBernal Castillo, Fredy David2024-02-06T15:26:39Z2024-02-06T15:26:39Z2023-08-01http://hdl.handle.net/10654/45690instname:Universidad Militar Nueva Granadareponame:Repositorio Institucional Universidad Militar Nueva Granadarepourl:https://repository.unimilitar.edu.coEl crecimiento constante del número de personas con afecciones musculoesqueléticas, enfermedades no transmisibles, accidentes cerebrovasculares, así como accidentes laborales o amputaciones por eventos violentos, ha aumentado el número de población que requiere prótesis. Este documento plantea el diseño de una prótesis robótica de mano dada por una pinza de tres dedos controlada a partir del análisis de señales electrofisiológicas y la clasificación del tipo de movimiento a realizar mediante el uso de diferentes algoritmos de clasificación como redes neuronales y arboles de decisión, validando el sistema mediante simulación. El procesamiento de las señales se basa en el análisis de señales de electromiografía de la base de datos recopilada por Ali H. et al. [62]. El análisis realizado contempla la extracción de características de las señales basadas tanto en el dominio del tiempo como de la frecuencia. Posteriormente, las características seleccionadas se convierten en la entrada al algoritmo de clasificación de movimiento que discrimina entre tres tipos de movimiento en la mano: presa tridigital, prensión palmar y presa en forma de gancho. Los algoritmos de clasificación puestos a prueba fueron una red neuronal convolucional, arboles de decisión y el algoritmo de k vecinos más cercanos. Como resultado se obtuvo que el algoritmo que mejor identificó los movimientos con un porcentaje de exactitud mayor al 80% fue una variación de un árbol de decisión utilizando la técnica del empaquetamiento (bagging). Posteriormente, se plantea el diseño mecánico de la prótesis evaluando materiales, rangos de movilidad, movimientos a realizar y actuadores que mejor se acoplen a una prótesis funcional y económicamente viable. Teniendo que la idea es implementar una prótesis mioeléctrica, se plantea el diseño haciendo uso de servomotores y un sistema de engranajes para la trasmisión de movimiento y fuerza. Mediante simulación se verifica el cumpliendo de los esfuerzos mínimos requeridos para las acciones de agarre para cada tipo de movimiento así como los rangos de amplitud. De esta manera se presentará cada parte del proceso y los resultados de la simulación del prototipo de la prótesis transradial con el ánimo que pueda ser utilizado para su implementación física a futuro y sea un aporte para al desarrollo de prótesis para personas con amputación transradial.The constant growth in the number of people with musculoskeletal conditions, non-communicable diseases, cerebrovascular accidents, as well as occupational accidents or amputations due to violent events, has increased the number of the population requiring prostheses. This paper proposes the design of a robotic hand prosthesis given by a three-finger gripper controlled from the analysis of electrophysiological signals and the classification of the type of movement to be performed by using different classification algorithms such as neural networks and decision trees, validating the system by simulation. Signal processing is based on the analysis of electromyography signals from the database compiled by Ali H. et al [62]. The analysis performed contemplates the extraction of signal features based on both time and frequency domain. Subsequently, the selected features become the input to the motion classification algorithm that discriminates between three types of hand motion: tridigital grasp, palmar grasp, and hook grasp. The classification algorithms tested were a convolutional neural network, decision trees and the k-nearest neighbors algorithm. As a result, the algorithm that best identified the movements with a percentage of accuracy greater than 80% was a variation of a decision tree using the bagging technique. Subsequently, the mechanical design of the prosthesis is proposed, evaluating materials, mobility ranges, movements to be performed and actuators that best fit a functional and economically viable prosthesis. Considering that the idea is to implement a myoelectric prosthesis, the design is proposed using servomotors and a gear system for the transmission of movement and force. By means of simulation, the fulfillment of the minimum efforts required for the grip actions for each type of movement as well as the amplitude ranges are verified. In this way, each part of the process and the results of the simulation of the prototype of the transradial prosthesis will be presented so that it can be used for its physical implementation in the future and be a contribution to the development of prosthesis for people with transradial amputation.Pregradoapplicaction/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternationalAcceso abiertohttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Diseño de prótesis de mano controlada mediante algoritmos de clasificación basados en el análisis de señales de electromiografía enfocada en pacientes con amputación transradialDesign of controlled hand prosthesis using classification algorithms based on the analysis of electromyography signals focused on patients with transradial amputationALGORITMOS (COMPUTADORES)ProsthesisElectromyographyTransradial amputationArtificial Neural NetworkDecision treePROTESISPrótesisElectromiografíaAmputación transradialRed neuronal artificialÁrbol de decisiónTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fIngeniería en MecatrónicaFacultad de IngenieríaUniversidad Militar Nueva GranadaDepartamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), 2018. 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