Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1822/59261

TitleWearable muscle force sensory system - MuscLab
Author(s)Guimarães, Ricardo Nuno Sousa
Advisor(s)Santos, Cristina
KeywordsMuscle weakness
Monitoring
Muscular activity
Human motion
Detection
Recognition
Force sensors
Fraqueza muscular
Monitorização
Atividade muscular
Movimentos humanos
Deteção
Reconhecimento
Sensores de força
Issue date2018
Abstract(s)Sarcopenia, the age-associated loss of skeletal muscle mass, has been postulated to be a major factor in the strength decline with ageing. Considering the increase in the number of people with muscle weakness, the monitoring of a person’s muscular activity becomes a necessity. This need is also present in the sports area, since the muscles monitoring allows an improvement in the athlete’s technique and may also help preventing possible injuries. The standard method for muscle monitoring is the electromyography signal acquisition, although it presents various problems, like their lack of ergonomics, requiring hairless skin and gel inserted in it, and the need of complex electronics, demanding several hardware filters, since the EMG raw data is full of noise. This dissertation consists in developing a wearable prototype to monitor the user’s muscular activity, through force sensing resistors sensors, and recognize the toe-off gait event. The sensors data are processed by a microcontroller and are sent to a desktop application through wireless connection, or saved in a memory card for a later analysis. This project was also integrated in the robotic system SmartOs. The force sensors output signals were validated by comparing them to the EMG signals. These trials were divided in two groups: static trials, in which the subjects performs specific gestures several times, and dynamic trials, where the subject walks in different paces (slow, medium and fast). Both signals showed some similarity between them, although their similarities were more obvious in the static trials because of their more simple and linear signals. Several regression methods were validated in order to convert the FSR in EMG signals, but the results showed poor results, discarding this possible implementation. The gait event toe-off recognition algorithm was also validated in the dynamic trials performed. The results were satisfactory, showing a high accuracy percentage and low delay times. This dissertation project should provide an easier way to monitor muscles, discarding the needs of complex electronics and hairless skin and providing a clean signal with few noise.
Sarcopenia, a perda de massa muscular esquelética associada à idade, tem sido postulada como um fator importante no declínio de força com o envelhecimento. Com o aumento do número de pessoas com fraqueza muscular, uma monitorização da atividade muscular de uma pessoa torna-se uma necessidade. Esta necessidade também está presente na área do desporto, em que a monitorização muscular permite uma melhoria na técnica do atleta ou prevenir possíveis lesões. O método padrão para a monitorização muscular é a aquisição do sinal EMG, embora apresente vários problemas, como a sua falta de ergonomia, exigindo pele depilada e inserção dum gel específico, e a necessidade de eletrónica complexa, composta por vários filtros, uma vez que os sinais EMG contém muito ruído. Esta dissertação consiste em desenvolver um protótipo vestível para monitorizar a atividade muscular do utilizador através de sensores piezoresistivos e reconhecer o evento da marcha toe-off. Os dados dos sensores são processados por um microcontrolador que envia os dados para uma aplicação gráfica por comunicação wireless ou então são guardados num cartão de memória para uma futura análise. Este sistema também foi integrado no sistema robótico SmartOs. Os sinais provenientes dos sensores de força foram validados, comparando-os com os sinais EMG. Estes testes foram divididos em dois grupos: testes estáticos, onde a pessoa realiza movimentos específicos repetidamente, e testes dinâmicos, onde a pessoa caminha em diferentes velocidades (lenta, média e rápida). Os testes mostraram alguma semelhança entre os dois sinais, embora estas semelhanças foram mais visíveis nos testes estáticos devido ao facto dos seus sinais serem mais simples e lineares que nos testes dinâmicos. O algoritmo de reconhecimento do evento toe-off foi validado nos testes dinâmicos realizados, mostrando resultados satisfatórios tais como altas percentagens de precisão e curtos atrasos temporais. Este projeto deverá fornecer uma maneira mais fácil de monitorizar os músculos, não necessitando de eletrónica complexa ou de ter a pele depilada e a inserção de gel, fornecendo assim um sinal livre de muito ruído.
TypemasterThesis
DescriptionDissertação de mestardo em Industrial Eletronics and Computers
URIhttp://hdl.handle.net/1822/59261
AccessopenAccess
Appears in Collections:BUM - Dissertações de Mestrado

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