Diseño e implementación de prototipo de un sistema de adquisición de bio potencial muscular usando redes neuronales para la clasificación de movimientos de una mano, 2023

Descripción del Articulo

El presente trabajo de tesis tuvo como objetivo diseñar e implementar un sistema de adquisición de señales no invasivo capaz de reconocer patrones de biopotencial muscular y clasificarlos en diferentes estados de movimiento de una mano. Se abordó la problemática de la pérdida de extremidades superio...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Nizama Silva, Gerson Moises
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Privada de Tacna
Repositorio:UPT-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.upt.edu.pe:20.500.12969/3824
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Biopotencial muscular
Señales mioeléctricas
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description El presente trabajo de tesis tuvo como objetivo diseñar e implementar un sistema de adquisición de señales no invasivo capaz de reconocer patrones de biopotencial muscular y clasificarlos en diferentes estados de movimiento de una mano. Se abordó la problemática de la pérdida de extremidades superiores y su impacto en la calidad de vida, así como la demanda creciente de sistemas de asistencia y rehabilitación basados en la clasificación de movimientos. Se revisaron antecedentes internacionales y nacionales, destacando la importancia de desarrollar prótesis más accesibles y sistemas de rehabilitación efectivos. Se establecieron bases teóricas sobre inteligencia artificial, redes neuronales, señales mioeléctricas y técnicas de caracterización y clasificación de señales. Metodológicamente, se optó por un diseño experimental, manipulando los movimientos de la mano para evaluar el prototipo en un entorno controlado. Se definieron requerimientos y se planificó el desarrollo utilizando un modelo de proceso iterativo e incremental, siguiendo el ciclo de vida de cascada y metodologías de codiseño. Se implementó el hardware y software, utilizando sensores, amplificadores, digitalizadores y algoritmos de clasificación. Siendo sus resultados un prototipo con una precisión global del 92,69 % clasificando los estados de la mano del sujeto de pruebas, esperándose que el prototipo contribuya al avance de las prótesis mioeléctricas y los sistemas de rehabilitación, mejorando la calidad de vida de las personas con discapacidad motora.
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