Knee functional state classification using surface electromyographic and goniometric signals by means artificial neural networks
En este artc̕ulo se propone una metodologa̕ para un sistema de apoyo a la decisin̤ de diagns̤tico mďico para evaluar las lesiones de rodilla. Dicha metodologa̕ toma en cuenta que este tipo de lesiones son comunes y surgen por diferentes causas. Por lo tanto, el diagns̤tico y el tratamiento del mďi...
Saved in:
| Other Authors: | , , , , |
|---|---|
| Format: | Book |
| Language: | English |
| Subjects: | |
| Online Access: | Knee functional state classification using surface electromyographic and goniometric signals by means artificial neural networks |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | En este artc̕ulo se propone una metodologa̕ para un sistema de apoyo a la decisin̤ de diagns̤tico mďico para evaluar las lesiones de rodilla. Dicha metodologa̕ toma en cuenta que este tipo de lesiones son comunes y surgen por diferentes causas. Por lo tanto, el diagns̤tico y el tratamiento del mďico pueden conducir a pruebas costosas e invasivas segn͠ sus criterios mďicos. Este sistema utiliza una electromiografa̕ de superficie (sEMG) y seąles goniomťricas que se procesan con mťodos de anl̀isis de seąles en el espacio tiempo-frecuencia a travš de un espectrograma y una transformada de ondc̕ulas. Las redes neuronales artificiales se utilizan como tčnica de aprendizaje al tener un perceptrn̤ multicapa. Las seąles de EMG se midieron en cuatro ms͠culos externos e internos asociados a la articulacin̤ mediante evaluaciones de flexin̤ y extensin̤. Estas pruebas tambiň registraron las medidas goniomťricas del plano sagital. |
|---|---|
| ISBN: | 2011-2769 (Versin̤ electrn̤ica); 0123-2126 (Versin̤ impresa) |