Análise Univariada de Sinais Mioelétricos

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1 Análise Univariada de Sinais Mioelétricos Orientador: Maria Claudia Ferrari de Castro Departamento: Engenharia Elétrica Candidato: Luiz Victor Esteves N FEI: Início: Setembro/10 Provável conclusão: Agosto/11

2 RESUMO DO PROJETO Os resultados parciais de dois outros projetos, de iniciação científica, utilizando análise multivariada, que adotaram inicialmente uma técnica conhecida como PCA Análise de Componentes Principais, cujo objetivo é reduzir a dimensionalidade dos dados através de uma transformação linear, têm mostrado que para o movimento de flexão e extensão do braço no plano horizontal, a posição angular expressa através do sinal eletromiográfico dos músculos bíceps braquial e tríceps braquial tende a reduzir o número de componentes principais quando considerados ambos os músculos em conjunto. A redução pode chegar a uma única componente principal explicando mais de 95% de variabilidade dos dados. Esses resultados nos estimularam a presente proposta que corresponde em fazer uma análise univariada dos dados. Ou seja, cada conjunto de dados adquiridos será representado pela sua média e desvio padrão e/ou coeficiente de variação. A análise consistirá em verificar a distribuição das médias de cada conjunto (voluntário, movimento, ângulo articular) bem como a realização de testes de hipótese para comprovar ou não à distinção entre as médias representativas. Palavras-chave: 1. Flexão e extensão do braço 2. Eletromiografia 3. Análise univariada 4. Teste de hipótese

3 I. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA Eletromiografia corresponde à disciplina que lida com a detecção, registro, análise e uso do sinal obtido durante a contração muscular (EMG). Este sinal, conhecido como sinal mioelétrico, encontra aplicações diversificadas nos campos da neurofisiologia, cinesiologia, controle motor, medicina de reabilitação, engenharia biomédica e mais recentemente na área de robótica. O EMG é a manifestação elétrica da ativação neuromuscular associada ao evento contrátil muscular. O sinal corresponde à resultante das correntes geradas pelos fluxos iônicos que atravessam a membrana muscular e se propagam ao longo dos tecidos até atingirem os eletrodos (DE LUCA, 2006). O sinal mioelétrico obtido com eletrodos de superfície é afetado pelas propriedades de filtro das camadas epiteliais e da interface eletrodo-pele, de forma que apresenta componentes de frequência até 500 Hz mas concentrando-se entre 50 e 150 Hz com amplitudes máximas que variam entre 50 µv e 5 mv (DELSYS INC, 1996). Estes valores variam de acordo com o tipo de músculo analisado, o nível de contração muscular, e também do tipo e localização dos eletrodos. Além disso, o sinal captado é composto por uma somatória de potenciais originados em cada uma das unidades motoras que compõe o músculo, e que apresentam características diferentes entre si. Por todas essas variações o sinal mioelétrico foi descrito como um processo estocástico (DeLUCA, 1979). Segundo HUDGINS e PARKER (1993) os sinais mioelétricos possuem características determinísticas em torno dos primeiros 200 ms após o início da contração muscular, ou seja, possuem um padrão de comportamento e diferem entre si para cada tipo de contração muscular. Este reconhecimento de padrões pode ser realizado segundo várias abordagens, dentre as quais encontram-se técnicas estatísticas como a Análise de Componentes Principais (PCA) e a Análise de Discriminantes Lineares (LDA) (FUCUNAGA, 1990). Sendo o sinal mioelétrico altamente redundante, a aplicação da PCA tem por objetico reduzir a dimensionalidade dos dados, extraindo as componentes principais, ou seja aquelas que são mais importantes para representar e identificar as informações contidas nos dados. Em dois trabalhos de iniciação científica, ainda em desenvolvimento, estão sendo avaliados os sinais mioelétricos dos músculos, bíceps braquial e tríceps braquial, durante movimentos de flexão e extensão do braço, no plano horizontal. Cada movimento foi repetido 3 vezes por cada um dos 7 voluntários, e os 200 ms iniciais do movimento para cada posição articular foram tabulados. o Movimento 1 iniciando na posição de extensão total, a cada 3s, após um sinal de comando, o voluntário move a articulação em 10 o iniciando pela flexão até atingir 90 o e em seguida retorna no sentido da extensão seguindo o mesmo procedimento. o Movimento 2 o movimento é feito sem paradas, iniciando na posição de extensão total atinge os 90 o de flexão e retorna à posição inicial. o Movimento 3 Movimentos de flexão e extensão repetidos com amplitude inicial de 10 o com incrementos de 10 o para cada repetição. O resultado da Análise de Componentes Principais, considerando apenas um dos músculos estudos, tem resultado em torno de cinco componentes principais para explicar mais de 90% da variabilidade dos dados, enquanto que considerando ambos os músculos em conjunto tem resultado em apenas uma única componente principal para explicar mais de 95% de variabilidade dos dados. Isto confirma a grande redundância de informação deste tipo de sinal, e nos induz a pensar que uma análise univariada talvez seja suficiente para representar a tendência da distribuição em questão.

4 II. PROJETO DE PESQUISA II.1. Objetivos e justificativas Fazer uma análise univariada de dados mioelétricos, os quais serão expressos a partir de parâmetros estatísticos básicos como média, desvio padrão, coeficiente de variação. Analisar a distribuição das médias tendo como foco principal a discriminação da posição angular; ou seja o sinal mioelétrico, neste trabalho expresso pela sua média e desvio padrão estará representando a posição angular do braço durante o movimento. A partir de testes de hipótese comprovar ou não a distinção entre as médias representativas de cada posição angular de modo a verificar se a média é um bom parâmetro para caracterizar a distribuição em questão. Ou seja, se podemos utilizar a média como parâmetro representativo do conjunto de dados. II.2. Metodologia II.2.1. Recursos humanos e materiais Todos os recursos materiais estão disponíveis no Laboratório de Engenharia Biomédica e/ou CLE e CGI. II.2.2. Métodos Como a freqüência de aquisição utilizada foi de 1 khz temos 200 dados para representar cada posição angular, de cada voluntário, em cada uma das repetições, de cada um dos movimentos analisados. A planilha está organizada de maneira a facilitar todo o procedimento. Nas 200 primeiras linhas estão os dados referentes ao bíceps organizadas por movimento, variação angular, voluntários e repetições do movimento, e nas 200 linhas seguintes os dados do tríceps organizados da mesma forma, resultando em uma planilha de 400 linhas e 1133 colunas. A figura 1 mostra uma parte da planilha, ilustrando parte dos dados do movimento 1, variação angular de 0 a 10 graus para os 7 Voluntários, nas 3 repetições executadas por cada um.

5 Figura 1 Planilha de dados Cada voluntário terá uma média representativa para cada posição articular e movimento e deverá ser analisado o desvio padrão correspondente, resultante das três repetições. Será analisando a distribuição das médias para um mesmo indivíduo avaliando como ela varia em função da variação da posição angular. Esse procedimento deverá ser repetido para cada um dos 7 voluntários. Na segunda fase considerará todos os voluntários como parte de um único grupo, gerando uma única média representativa para cada posição articular e movimento e deverá ser analisado o desvio padrão correspondente e resultante deste agrupamento. Será analisado também, seguindo a mesma linha da distribuição dessas médias em função da variação da posição angular. E por fim através de testes de hipótese as médias obtidas serão comparadas para certificação da distinção ou não entre elas, mostrando se elas caracterizam e discriminam cada posição angular considerada.

6 II.3. Plano de trabalho e cronograma Meses atividade Revisão Bibliográfica e Estudo Teórico (EMG, parâmetros estatísticos, teste t-student) Processamento Estatístico Fase 1 Relatório Parcial Processamento Estatístico Fase 2 Análise e Comparação dos Resultados Relatório Final II. Referências Bibliográficas [2] DELSYS INC. (1996) Tutorials & WhitePapers: " A Discussion on Surface Electromyography: Detection and Recording" ( acessado em março de 2006) [3] DeLUCA, C. J. (1979). " Physiology and Mathematics of Myoelectric Signals". IEEE Trans. Biomedical Eng., v. 26(6), p , [4] FUKUNAGA, K, Introduction to Statistical Pattern Recognition, second edition. Boston: Academic Press, [5] HUDGINS, B. e PARKER, P., A New Strategy for Multifunction Myoelectric Control, IEEE Trans. Biom. Eng., vol. 40(1), p.82-94, Luiz Victor Esteves Maria Claudia F. Castro

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