Edição: XII JIC - 2019
ID: 1148
Participantes:
Número de Registro: PE0506180818/043
Campus: Pelotas
Nível: Ensino Superior
Área: Engenharias
Temática: Engenharias
Potenciais evocados eletricamente, medidos por meio de eletromiografia de superfície, têm várias aplicações clínicas tradicionais, como monitoramento intraoperatório de nervos e de músculos em terapias de reabilitação. No entanto, o estímulo elétrico gera um artefato que pode interferir nos sinais medidos, o qual não é facilmente removido por promediação. Os artefatos são particularmente difíceis de serem removidos em aplicações como o monitoramento do nervo facial, no qual os estímulos e os eletrodos de sinal ficam próximos e a sobreposição entre o artefato e potencial evocado desejado é comum. Métodos de supressão de artefatos são amplamente pesquisados e desenvolvidos, através do uso de modelos de geração de sinais de onda M e de artefato. Modelos de geração de artefato que consideram as parcelas não-lineares do sinal são propostos mas não amplamente usados na avaliação de métodos de supressão de artefato. Nesse trabalho um modelo completo de geração de onda M e artefato, incluindo propagação de artefato não-linear, foi implementado. A partir desse modelo é necessário realizar o ajuste da modelagem da parcela não-linear existente a partir de dados reais captados em voluntários. O projeto foi submetido e aprovado em comitê de ética e as coletas e testes estão em andamento. Nessa fase foram feitos testes preliminares dos modelos com a coleta de dados usando um plataforma pré-desenvolvida. Além disso foram feitos ajustes ao hardware da plataforma sendo descobertos e tratados alguns problemas de comunicação do sistema. Também nesse período foi submetido e aprovado no XXIV Congresso Brasileiro de Física Médica um artigo intitulado "Avaliação de métodos adaptativos e baseados em software para compensação de artefato de estímulo em sEMG" sintetizado da pesquisa até o momento. Esse artigo foi selecionado e aprovado para publicação na Revista Brasileira de Física Médica.
EMG;MODELAGEM NÃO-LINEAR;ENGENHARIA BIOMÉDICA
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