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Classificação de sinais EMG utilizando Redes LVQ para
controle de próteses Virtuais
Professor Keiji Yamanaka, PhDDaniel Stefany
Fernando MattioliWedson Gomes
Grupo de Realidade Virtual e Aumentada - UFU
14/07/2010 – Uberlândia/MG
• Redução do esforço mental dos pacientes (exercícios programados);
• Ferramenta de avaliação clínica;• Redução dos riscos de lesão;• Favorecimento da adaptação do paciente à
prótese;
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Motivação
Arquitetura do Sistema
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Aquisição dos Sinais
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Extensão Flexão
Grasp Torção
Extração das Características
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MAV – Mean Absolute Value
MAVS – Mean Absolute Value Slope
SSC – Slope Singing Changes
ZC – Zero Crossing
WL – Waveform Length
A Rede LVQ
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Análise dos Sinais
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Segmentação dos Sinais
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Protótipo da Interface
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• Classification of surface electromyographic signals for control of upper limb virtual prosthesis using time-domain features - S. Herle et al.
• A real-time EMG pattern recognition system based on linear-nonlinear feature projection for a multifunction myoelectric hand - Jun-Uk Chu et al.
• EMG pattern recognition based on artificial intelligence techniques - Sang-Hui and Seok-Pil Lee
• O uso de técnicas de Realidade Virtual e Aumentada na simulação de próteses de membros superiores - Kenedy Lopes Nogueira
Referências
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