Resumen

En este estudio se llevó a cabo una estimación bidimensional del movimiento de la articulación de la muñeca basada en señales electromiográficas de siete canales con y sin movimientos de prensión de la mano. Las señales electromiográficas se analizaron utilizando el modelo de regresión lineal basado en la sinergia y el modelo musculoesquelético; posteriormente se compararon con respecto a los movimientos de la articulación de la muñeca y la empuñadura simples y combinados. Utilizando cada uno de los ensayos de movimiento y agarre de la muñeca como conjunto de entrenamiento, el modelo de regresión lineal basado en la sinergia mostró un rendimiento estadísticamente significativo con un valor de coeficiente de correlación de Pearson (r) de 0,7891 ± 0,0844 en la estimación del movimiento bidimensional de la muñeca en comparación con el valor r de 0,7608 ± 0,1037 del modelo musculoesquelético. Las estimaciones de la fuerza de agarre produjeron un valor r de 0,8463 ± 0,0503 con un error cuadrático medio normalizado de 0,2559 ± 0,1397 del rango de movimiento de la muñeca. Esta estimación continua de la muñeca y la empuñadura puede tenerse en cuenta cuando se necesiten señales de entrada multidimensionales basadas en electromiografía en la prótesis, la interfaz virtual y la rehabilitación.

• Materias:Inteligencia artificial Big Data Registros médicos electrónicos Acelerómetros Antecedentes teóricos
• Subjects:Artificial intelligence Big Data Electronic medical records Accelerometers Theoretical background
• Palabras claves:modelo de regresión lineal, ±, modelo musculoesquelético, valor r, estimación del movimiento dimensional de la muñeca, coeficiente de correlación de Pearson, señal de electromiografía de canal, señales de entrada dimensionales, estimación del movimiento articular, rango de movimiento de la muñeca.
• Keywords:linear regression model, ±, musculoskeletal model, r value, dimensional wrist motion estimation, Pearson correlation coefficient, channel electromyography signal, dimensional input signals, joint movement estimation, wrist motion range