Estimación de velocidad del movimiento de mano usando redes neuronales artificiales y mediciones electromiográfícas

• Autores: Camilo Sandoval Rodríguez, Rodolfo Villamizar Mejía, Eusebio Delgado Velosa, Andrés Cordero Cardozo
• Localización: Revista Ingeniería Biomédica, ISSN-e 1909-9762, ISSN 1909-9991, Vol. 4, Nº. 8, 2010, págs. 41-56
• Idioma: español
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    En este artículo se presenta el desarrollo de un algoritmo para la estimación de la velocidad de los movimientos básicos de la mano usando redes neuronales artificiales a partir del sensado de la actividad electromiográfica del antebrazo. Para la implementación de dicho algoritmo fue necesario adaptar un modelo funcional de laboratorio para la medición de la velocidad, usando procesado digital de imágenes, presentando un error bajo en la medición de velocidad. Asimismo, para la estimación de velocidad a partir del análisis de la sEMG (señal electromiográfica superficial) se escogió una red NARX (nonlinear autoregressive network with exogenous inputs) como resultado de la comparación de diversas topologías de redes neuronales dinámicas. Los resultados mostrados evidencian una aproximación adecuada en la estimación de velocidad, que sirve como punto de comparación al usarse metodologías diferentes para obtener los perfiles de velocidad.

  • English

    In this paper an algorithm for estimating the speed of the basic hand movements using artificial neural networks based on recorded electromyographic activity at the forearm is presented. To implement this algorithm it was necessary to adapt a model for measuring the speed, using digital image processing, which presented a low error rate measurement. Likewise, for speed estimation, a NARX network (network nonlinear autoregressive with exogenous inputs) was chosen after comparing different dynamic neural network topologies. The results shown demonstrated a suitable approach to the estimation of speed, which serves as a comparison to the different methodologies used to obtain the velocity profiles