Desarrollo de un sistema electrónico de procesamiento de señales electromiografías que permita monitorear y extraer características de la actividad muscular en tiempo real orientado a aumentar la calidad y eficiencia en los diagnósticos fisioterapéuticos y sesiones de rehabilitación de los deportistas evaluados en el área de Fisioterapia de la UPC

• Autores: Rey-Sanchez Delgado, Hernan Alberto, Velasquez Fermin, Rai Santos
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/674719
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/674719
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistema electrónico; Electromiografía (EMG)|Adquisición, acondicionamiento y procesamiento de señales EMG; Monitoreo de la Actividad muscular; Extracción de características de la contracción muscular; Análisis de datos; Aplicativo móvil; Diagnóstico; Rehabilitación; Deportista; Fisioterapia; Electronic system; Electromyography (EMG); EMG signal acquisition|Conditioning, and processing; Muscle activity monitoring; Feature extraction of muscle contraction; Data analysis; Mobile app; Diagnosis; Rehabilitation; Athlete; Physiotherapy; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00

Este trabajo propone desarrollar un sistema electrónico de adquisición, acondicionamiento y procesamiento de señales electromiográfícas (EMG) que sea preciso, portable, ergonómico y económico, con el objetivo de monitorear la actividad muscular y extraer características objetivas de cada contracción muscular en tiempo real orientado a complementar, con datos numéricos, la decisión de los fisioterapeutas en los diagnósticos, sesiones de rehabilitación y acompañamiento de los deportistas. Para ello se captura la señal del músculo mediante electrodos superficiales, se acondiciona mediante un amplificador diferencial y filtros analógicos activos, luego se digitaliza, se rectifica, se obtiene la señal envolvente en tiempo real, se secciona mediante un algoritmo de detección de actividad y se procesa con algoritmos estadísticos y aritméticos en el dominio temporal. Así se obtienen valores cuantitativos como el esfuerzo realizado, la duración de la contracción, de activación del músculo y de pérdida de fuerza de cada contracción, los cuales se visualizan y comparan mediante gráficos en un aplicativo móvil y se almacenan por sesión en un servidor de base de datos para su análisis posterior. Las señales del sistema propuesto fueron comparadas con el equipo PowerLab, validando su precisión. Se obtuvo un coeficiente de correlación de 0.6729 entre las señales adquiridas acondicionadas, de 0.7160 entre las señales rectificadas y de 0.9883 entre las señales envolventes, lo que demuestra la equivalencia entre ambos sistemas. En conclusión, el sistema propuesto ofrece una solución eficaz, portable y económica para la medición, procesamiento y extracción de características de la actividad muscular y con ello complementar la toma de decisiones de los fisioterapeutas en los diagnósticos y sesiones de rehabilitación de los deportistas con resultados más precisos, eficientes y con menores riesgos.