Electromiografia

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Detección de actividad muscular en registros EMG superficiales en aplicaciones de compresión de datos
D.M. Ballesteros1, A.E. Gaona2
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Universidad Militar Nueva Granada/ Ingeniería de Telecomunicaciones/ Grupo TIGUM, Docente, Bogotá, Colombia Universidad Distrital Francisco José de Caldas/ Ingeniería Electrónica/ Laboratorio De Automática, Microelectrónica e Inteligencia Computacional(LAMIC), Docente, Bogotá, Colombia

Abstract— Este artículo presenta la programación de un algoritmo para la compresión de señales electromiográficas (EMG) aplicando la detección de contracción muscular y reposo. Por medio de un análisis multiresolución se estima la porción de la señal que corresponde a relajación (baja frecuencia correspondiente a ruido de fondo) y contracción (alta frecuenciarelativa), se elimina la información no significativa en términos de energía (señal de ruido); y posteriormente se codifican los datos resultantes, en este caso se aplica la codificación run length. Además, se estima la tasa de compresión para un nivel de distorsión específico. Posteriormente, se examina que los tiempos de contracción y reposo no se modifiquen con la compresión de los datos. Comoprincipal resultado, se encontró el compromiso existente entre la relación de compresión y la detección de las regiones de contracción y relajación muscular. Altas tasas de compresión implican una incorrecta identificación del rango de tiempo de la contracción muscular. Keywords— señal electromiográfica, contracción muscular, relajación muscular, transformada wavelet discreta, relación de compresión,run length.

I. INTRODUCCIÓN La compresión de señales médicas ha sido un área de interés en los últimos años, para optimizar los procesos de transmisión y almacenamiento en equipos médicos. Existen diferentes técnicas de compresión de datos, y específicamente para el caso de datos no estacionarios como lo son las señales electromiográficas, la combinación de análisis multi-resolución contécnicas de codificación ha proporcionado buenos resultados en la relación de compresión CR y el bajo nivel de distorsión de la señal comprimida PRD [1]-[6] Uno de los métodos de análisis multi-resolución es la transformada wavelet discreta (DWT), la cual proporciona una discriminación simultánea tiempo-frecuencia de una señal y además permite identificar los coeficientes más significativos de surepresentación. Con la descomposición de la señal utilizando la DWT, se pueden estimar los coeficientes que en tiempo corresponden

a la actividad de reposo, de acuerdo al análisis de la amplitud y frecuencia de la descomposición. Estos coeficientes tiene la particularidad de aportar muy poca energía; menos del 5%, de la energía total de la señal, por lo que la reducción a cero de los mismos no produceun cambio estadísticamente significativo. En el proyecto realizado se estiman diferentes niveles de umbralización para determinar los coeficientes que se consideran no significativos y que corresponden principalmente a las regiones de relajación muscular. Luego, se codifican los coeficientes con el algoritmo run length, el cual es clasificado como un método de codificación sin pérdida deinformación (lossless), ya que al decodificar la información se tiene la misma señal de la cual se partió. El algoritmo se desarrolló en Matlab versión 7.0, en el cual se realiza la descomposición de la señal EMG, se umbralizan los coeficientes de aproximación de la señal, se codifican los coeficientes, se calcula la relación de compresión CR, se decodifican los datos, se reconstruye la señal y se calculael valor de distorsión PRD. Adicionalmente se analizan diferentes señales comprimidas en términos de CR, PRD y duración de los periodos de relajación y contracción muscular. Este artículo presenta en la sección II la descripción de las fases a seguir para la compresión de senales utilizando la DWT, y tomando en consideración como método de codificación run length. En la sección III se explica...
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