Publicación:

EXPERIMENTACIÓN Y PREDICCIÓN DE LAS ACTIVACIONES MUSCULARES MEDIANTE REDES NEURONALES EN MOVIMIENTOS DE ABDUCCIÓN, ADUCCIÓN Y ROTACIÓN EXTERNA DE LA ARTICULACIÓN GLENOHUMERAL

Resumen

El presente proyecto de investigación estipula el proceso de obtención de señales electromiográficas (EMG) en movimiento de abducción-aducción, flexión-extensión y rotación interna y externa de la articulación glenohumeral. El propósito fundamental de la obtención de datos es entrenar un modelo de red neuronal para que esta prediga, dependiendo de los datos de entrada, qué tipo de movimiento se está generando y a su vez, encontrar las cargas actuantes en la articulación glenohumeral en los movimientos previamente mencionados. La obtención de los datos electromiográficos fue posible gracias al profesor Lusvin Javier Amado Forero, quien es el encargado del laboratorio de biomecánica de la UNAB, el protocolo de posición de marcadores y obtención de datos se hizo siguiendo la recomendación de la ISB. Varias investigaciones de redes neuronales para clasificación de señales EMG fueron la base para el diseño del modelo de red neuronal, se siguieron los pasos fundamentales para dicho objetivo como lo es la normalización de datos, la divisón de datos de entrenamiento, testeo y validación y la realización de actividades para evitar el overfitting. Se obtuvo una precisión del 91.29% en la predicción de los movimientos previamente descritos. Las cargas en la articulación fueron obtenidas con ayuda del software opensim y se observó que la carga máxima iba del 30% al 80% de la masa de cada individuo, coincidiendo con la base de datos de Orthoload.