Programa de Pós-Graduação de Mestrado e Doutorado em Engenharia Elétrica
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Navegando Programa de Pós-Graduação de Mestrado e Doutorado em Engenharia Elétrica por Orientador "Castro, M. C. F."
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Dissertação Desenvolvimento e avaliação clínica de neurotim:uma neuroprótese ativada por EMG(2019) Argentim, Lucas MalassiseDissertação Estudo de biopotenciais cerebrais para identificação de movimentos do humano(2014) Caracillo, R. C.Esta pesquisa visa explorar a atividade cerebral, por meio do Eletroencefalograma (EEG), com o objetivo de identificar uma fonte de dados robusta e que demande menor esforço por parte dos usuários de tecnologias assistivas na utilização desses sistemas. As atividades motoras, objeto de estudo desta pesquisa, são os movimentos de flexão dos braços e os movimentos de abertura das mãos. O estudo foi realizado a partir dos dados eletroencefalográficos adquiridos de três voluntários durante a realização de uma sequência de quatro movimentos com os membros superiores. O potencial elétrico cerebral foi mensurado por meio de doze eletrodos, dispostos segundo o padrão 10-20, que forneceram oito diferenças de potenciais não convencionais a um sistema de amplificação e digitalização, o qual, por sua vez, amostrou os dados com uma frequência de 1000 Hz. Os dados digitalizados foram submetidos a técnicas de processamento de sinais para a determinação da Potência Espectral Média por Faixas de Frequência ( ) e posteriormente submetida a classificadores baseados em Análise de Discriminantes Lineares e em Máquina de Vetores de Suporte, ambos combinados ou não com Análise de Componentes Principais. Os movimentos foram segmentados nas fases de planejamento, execução e posição estática para compor vetores de dados de 1 s e 2 s que, combinados com Seleção Espacial de Características, permitiram demonstrar que as melhores taxas de classificação são obtidas, na maioria dos casos, com os dados da fase de planejamento do movimento, seguidas pelos dados da posição estática. Segmentar as fases do movimento dentro de vetores de dados com 1 e 2 s de duração foi um grande desafio, pois, além de resultar em baixa resolução da Densidade Espectral de Potência (PSD) devido a curta duração do sinal em relação às frequências envolvidas, implicou na sobreposição de dados das diferentes fases do movimento, o que dificulta o trabalho dos classificadores. Adicionalmente, a Seleção Espacial de Características indicou que áreas não motoras atuaram como fontes de informação, sugerindo que também devem ser consideradas. Também se observou que essa técnica apresenta resultados particulares a cada voluntário, mostrando que a configuração das funções cerebrais varia amplamente entre indivíduos e que há informação útil aos classificadores em frequências acima daquelas usualmente utilizadas nos experimentos. Na medida em que se aumentou a frequência máxima do EEG de 40 a 80 Hz, pode-se constatar uma discreta melhora na taxa média de acerto dos classificadores. A melhor taxa de classificação obtida nos experimentos, para um voluntário específico, foi 90,4%, para distinguir entre mãos e braços, independentes de serem do lado direito ou do lado esquerdo, e na discriminação entre quatro classes, um cenário difícil quando comparado com a literatura, obteve-se 78,8% de taxa de acerto no melhor caso. Considerando-se as melhores taxas de classificação entre todos os experimentos, a fase de planejamento foi aquela que levou a esse resultado em 80% das vezes. Esses resultados sugerem que é possível usar sinais de EEG da fase de planejamento do movimento para melhorar a velocidade de classificação e precisão de um sistema de Interface Computador Cérebro (BCI).Tese Interface cérebro-computador para classificação de banco de imagens de acervos museológicos(2018) Bechelli, R. P.Dissertação Protótipo inteligente de prótese mioelétrica de mão de baixo custo auxiliada por sistema de visão(2020) Rigolin, GlaucoTendo em vista as necessidades de pessoas com amputação de membros superiores, é proposto, neste trabalho, o desenvolvimento de um protótipo de prótese de mão de baixo custo, operando em conjunto com uma rede neural para reconhecimento de objetos presentes no cotidiano para definir o padrão de preensão a ser executado, e de um sistema de Eletromiografia de superfície (sEMG) para comandar o acionamento dos motores da prótese. A prótese foi construída com material chamado de ácido polilático (PLA) e impressa em uma impressora Voolt 3D GI3. A rede neural convolucional Visual Geometry Group (VGG) foi escolhida para a classificação dos objetos e foi modificada para operar no microcomputador Raspberry Pi 3 (RPI3), que foi conectado a uma webcam. Foram utilizados os softwares Keras, como interface de programação de aplicativos, e TensorFlow, como software de computação numérica. Por meio de um banco de imagens de objetos de uso diário, a rede neural foi treinada para a classificação dos objetos, em função do tipo de preensão necessário para pegá-los, em cinco classes: Potência Punho Neutro, Potência Punho Pronado, Pinça de três pontos, Extensão do Indicador e Preensão Lateral. A imagem capturada do objeto que se deseja manusear é classificada pela rede neural e, por meio do sinal dos sensores de sEMG, o microcomputador Raspberry Pi comanda o fechamento e abertura da prótese para a correta manipulação do objeto. A prótese de mão proposta obteve 100% de acurácia para a preensão de objetos da classe potência com punho neutro, 99% de acurácia para a preensão de objetos da classe potência com punho pronado, 98% de acurácia para a preensão de objetos da classe pinça de três pontos, 99% de acurácia para a preensão de objetos da classe preensão lateral e 99% de acurácia para o uso da classe extensão do indicadorDissertação STIMGRASP: estimulador neuromuscular para restauração de padrões de preensão(2017) Barelli, R. G.Este trabalho se propôs a desenvolver uma neuroprótese formada por um Estimulador Elétrico Neuromuscular juntamente com uma órtese com eletrodos, voltada à restauração de padrões de preensão em tetraplégicos, com lesões nas vértebras C5 e C6, com foco em portabilidade e usabilidade. Neste sentido, são priorizadas a abertura da mão e as preensões palmar e lateral, bem como a extensão do dedo indicador, que apresentam potencial para aumentar a autonomia do lesionado medular, fazendo-o depender menos de outras pessoas para tarefas básicas do seu dia a dia, que antes não conseguia realizar pela falta de força e destreza nas mãos. A revisão bibliográfica, bem como dos princípios da estimulação elétrica neuromuscular, e por fim da fisiologia neuromuscular, possibilitaram a definição de parâmetros e diretrizes para o delineamento da solução proposta. A revisão bibliográfica traz à tona ainda, a escassez, nos dias atuais, de projetos voltados ao usuário final, ou seja, a falta de opções de sistemas para lesionados medulares utilizarem cotidianamente, após o atendimento fisioterápico inicial e sem estarem vinculados a pesquisas acadêmicas, por exemplo. O estimulador proposto possui também tal compromisso, tanto com miniaturização, quanto com portabilidade, para tornar possível e viável o seu uso cotidiano. Como interface de usuário foi adotado o smartphone, em virtude de sua flexibilidade na criação de aplicativos, podendo-se ainda explorar uma grande quantidade de recursos oriundos da teoria de Interface Humano-Computador, culminando em uma interface simples, eficiente e de fácil aprendizagem. Após o desenvolvimento, o estimulador foi testado em bancada, em um voluntário sem lesões neuromusculares e em um voluntário com lesão C6, e sua funcionalidade foi comprovada. A órtese desenvolvida se mostrou funcional, e embora com alguma dificuldade, o voluntário foi capaz de acoplá-la e desacoplá-la sem auxílio de terceiros. No teste piloto, realizado em uma única sessão, foi possível obter a preensão palmar e a extensão do indicador. Contudo, algumas das contrações obtidas tiveram qualidade aquém da desejada para preensões funcionais, podendo-se atribuir este fato ao grau de atrofia da musculatura do voluntário. O grau de miniaturização obtido, o tempo de autonomia da bateria, a simplicidade no controle via smartphone, dentre outros pontos, indicam que o sistema está no caminho certo para se tornar um aparato para auxiliar o lesionado medular nas atividades cotidianas, objetivo ao qual se propõe.