Reconocimiento de tres patrones básicos de movimiento de la mano utilizando electromiografía de superficie y algoritmos inteligentes / Identification of three basic hand movement patterns by surface electromyography and smart algorithms

Introducción: este artículo presenta la predicción de tres tipos de movimientos básicos de la mano mediante un algoritmo inteligente para extraer características imprescindibles para el reconocimiento de patrones de movimiento a partir del análisis de señales electromiográficas superficiales adquiridas con el dispositivo Myo. Objetivo: reconocer y predecir patrones básicos de movimiento de la articulación del brazo utilizando electromiografía de superficie para aplicarlo sobre un prototipo de prótesis. Métodos: se tomaron datos de 13 estudiantes de 22 y 23 años de la Universidad Politécnica Salesiana, cada uno de los cuales ejecutó tres tipos de agarre: cilíndrico, pinza y pinza planar. Se trabajó con una frecuencia de 10 Hz y se tomaron 5 muestras por tipo de agarre durante 60 segundos. Para el análisis estadístico de los datos se utilizó la herramienta Anova, estableciendo un valor de significancia mayor a 0,65. Resultados: En ciertos voluntarios hay una mayor reacción en el electrodo 1 debido a que su antebrazo es mayor. El tiempo de respuesta para el reconocimiento varía dependiendo del número de variables que se tenga que comparar. Cuando se analiza un solo movimiento es de 2,6 segundos, en cambio, cuando se analizan los 3 movimientos el tiempo de respuesta incrementa a 7,8 segundos por la cantidad de electrodos que se quieran analizar. Conclusiones: la respuesta del sistema propuesto empieza a ser más lenta a medida que se analizan más movimientos a la vez y por tanto, es menos efectiva. El tiempo de ejecución y respuesta de nuestro sistema, en comparación al estado del arte, es más alto, debido a que se utilizan menos métodos de caracterización de la señal. Adicionalemtne, una limitante del proyecto es la frecuencia de muestreo del dispositivo Myo (200Hz)(AU)

Introduction: the paper presents the prediction of three basic hand movement types by means of a smart algorithm to draw characteristics indispensable for identification of movement patterns based on the analysis of surface electromyographic signals obtained with the Myo device. Objective: recognize and predict basic movement patterns of the arm joint using surface electromyography with a view to applying them over a prosthesis prototype. Methods: data were taken from 13 students aged 22 and 23 years from the Salesian Polytechnic University, each of whom performed three types of grasp: cylindrical, pincer and palmar pincer. A 10 Hz frequency was used and 5 samples were taken of each grasp type during 60 seconds. Statistical analysis was performed with the tool ANOVA, establishing a significance value > 0.65. Results: in certain volunteers a greater reaction was observed in electrode 1, due to their larger forearms. Response time for identification varies with the number of variables to be compared. When only one movement is analyzed, response time is 2.6 seconds, but when the three movements are examined it rises to 7.8 seconds by the number of electrodes intended to be studied. Conclusions: the response of the system proposed starts to slow down as more movements are analyzed simultaneously, which makes it less effective. The performance and response time of our system is higher than in state-of-the-art systems, since fewer signal characterization methods are used. On the other hand, a limitation of the project is the sampling frequency of the Myo device (200 Hz)(AU)

Comparación de esfuerzos pre y post quirúrgicos sobre articulación de cadera con secuelas de displasia / Comparison of pre- and postsurgical stress over a hip joint with dysplastic sequels

Introducción: la displasia residual de cadera en jóvenes y adultos requiere un procedimiento quirúrgico para su tratamiento; tener en cuenta el comportamiento biomecánico futuro de la articulación podría ser una útil herramienta en la planeación y evaluacióndel procedimiento quirúrgico más adecuado para el paciente. Objetivo: realizar una comparación entre la distribución de esfuerzos pre y post quirúrgicos sobre una articulación de cadera con secuelas de displasia utilizando el método de elementos finitos para su resolución. Métodos: se usó un modelo de elementos finitos de la articulación de un paciente con secuelas de displasia, reconstruido a partir de imágenes obtenidas por TAC, y un modelo de la reubicación articular simulando elprocedimiento quirúrgico realizado. El máximo esfuerzo generado y el área de soporte de peso fueron calculados durante la etapa de apoyo de un ciclo de marcha. Resultados: hay una excesiva carga sobre la articulación patológica debido a la reducida cobertura articular. Las simulaciones sobre el modelo post-quirúrgico revelaron una reducción del 20,20 % en elesfuerzo máximo generado sobre la cabeza femoral en el punto de mayor carga en la marcha (20 % de la fase de apoyo), además de una reducción del 49 % en la presión de contacto sobre el cartílago articular y un incremento del 64 % en el área de soporte de peso en el mismo punto. Conclusiones: este estudio revela una mejora biomecánica post-quirúrgica muy considerableen el nivel de la carga que soporta la articulación; por otra parte, permite tener un mayor acercamiento a la realidad del paciente y contribuye a la toma de una óptima decisión para el tratamiento de la patología.

Introduction: The treatment of residual hip dysplasia in young persons and adults requires surgery. Bearing in mind the future biomechanical behavior of the joint could be a useful tool in the planning and evaluation of the most appropriate surgical procedure. Objective: Compare the distribution of pre- and postsurgical stress over a hip joint with dysplastic sequels using the finite element method for its resolution. Methods: Use was made of a finite element model of a patient's hip joint with dysplastic sequels reconstructed from CT scan images, and a model of the joint relocation that simulated the surgical procedure performed. The maximum stress generated and the weight bearing area were estimated during the stance phase of the gait cycle. Results: The load on the treated joint is excessive due to the reduced joint coverage. Simulations on the postsurgical model showed a 20.20% reduction in the maximum stress exerted on the femoral head at the point of greatest load during the gait (20% of the stance phase), a 49% reduction in the contact pressure over the joint cartilage, and a 64% increase in the weight bearing area at the same point. Conclusions: The study revealed very considerable postsurgical biomechanical improvement in the amount of load borne by the joint. On the other hand, it allows a better view of the patient's reality and contributes to taking the best treatment decision.