Processamento de sinais eletromiográficos de superfície utilizando técnicas de processamento de imagens

Abstract

O objetivo desta tese de doutorado é o desenvolvimento e teste de métodos para análise de sinais eletromiográficos baseados em técnicas de processamento de imagens. No trabalho, sinais eletromiográficos de superfície são capturados por meio de arranjos lineares de eletrodos e representados na forma de imagens, ou são capturados por meio de matrizes de eletrodos e as variáveis indicadoras de fadiga estimadas a partir dos sinais de cada canal são representados na forma de imagens. A partir dessas imagens, são desenvolvidos algoritmos para a estimação de parâmetros relevantes na análise de sinais eletromiográficos. O trabalho se divide em quatro partes principais. Na primeira parte, foi feita uma revisão bibliográfica sobre eletromiografia de superfície, procurando mostrar o estado da arte nessa área do conhecimento. Na segunda parte, a abordagem baseada em processamento de imagens é usada para a estimação de velocidade de condução média e da variância da velocidade de condução dos potenciais de ação das unidades motoras. Na terceira parte, é desenvolvida uma técnica baseada em processamento de imagens para identificação de uma ou múltiplas zonas de inervação em sinais de eletromiografia multicanal. Finalmente, na quarta parte, a técnica proposta para estimação da velocidade de condução é aplicada a um caso real: a avaliação e comparação da fadiga muscular ao longo do ciclo menstrual e entre os gêneros. Além disso, é apresentada uma proposta de mapa de fadiga para avaliar as propriedades espaciais e temporais da fadiga. _________________________________________________________________________________ ABSTRACT

The aim of this PhD thesis is the design and testing of methods for analyzing electromyographic signals using image processing techniques. In this work, surface electromyographic signals are captured by means of linear arrays of electrodes, and represented as images; or captured using a matrix of electrodes, and fatigue index variables are estimated from the signals in each channel and represented as images. From these images, algorithms are designed for the estimation of relevant parameters in the analysis of electromyographic signals. The manuscript is divided into four main parts. The first presents a review about the state of the art in electromyography. In the second part, the image processing -based approach is used for estimating the average conduction velocity, and the variance of the conduction velocity of motor unit action potentials. In the third part, an image processing -based technique for identifying one or multiple innervation zones in multichannel electromyography is proposed. Finally, in the fourth part, the proposed method for estimation of conduction velocity is applied in a real case: the evaluation and comparison of muscle fatigue along the menstrual cycle, and between genders. Furthermore, fatigue maps are proposed for evaluating spatial and temporal properties of muscle fatigue.