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Artículo

Knee functional state classification using surface electromyographic and goniometric signals by means artificial neural networksClasificación del estado funcional de la rodilla utilizando señales goniométricas y electromiográficas de superficie mediante redes neuronales artificiales

Resumen

En este artículo se propone una metodología para un sistema de apoyo a la decisión de diagnóstico médico para evaluar las lesiones de rodilla. Dicha metodología toma en cuenta que este tipo de lesiones son comunes y surgen por diferentes causas. Por lo tanto, el diagnóstico y el tratamiento del médico pueden conducir a pruebas costosas e invasivas según sus criterios médicos. Este sistema utiliza una electromiografía de superficie (sEMG) y señales goniométricas que se procesan con métodos de análisis de señales en el espacio tiempo-frecuencia a través de un espectrograma y una transformada de ondículas. Las redes neuronales artificiales se utilizan como técnica de aprendizaje al tener un perceptrón multicapa. Las señales de EMG se midieron en cuatro músculos externos e internos asociados a la articulación mediante evaluaciones de flexión y extensión. Estas pruebas también registraron las medidas goniométricas del plano sagital.

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Información del documento

  • Titulo:Knee functional state classification using surface electromyographic and goniometric signals by means artificial neural networks
  • Autor:Avilés Sánchez, Oscar Fernando; Herrera González, Marcelo; Martínez Hernández, Gustavo Adolfo; Rodríguez Sotelo, Jose Luis
  • Tipo:Artículo
  • Año:2015
  • Idioma:Inglés
  • Editor:Pontificia Universidad Javeriana
  • Materias:Órganos artificiales Movimiento (Fisiología) Redes neuronales (Computadores)
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