Interfaces e estratégias de controle baseadas em machine learning aplicadas a um exoesqueleto de braço para reabilitação motora

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dc.contributor.advisor1Andrade, Rafhael Milanezi de
dc.contributor.advisor1IDhttps://orcid.org/0000-0002-2839-3649
dc.contributor.authorDias, Eduardo Antonio Fragoso
dc.contributor.referee1Bastos Filho, Teodiano Freire
dc.contributor.referee2Vimieiro, Claysson Bruno Santos
dc.date.accessioned2024-11-21T21:19:29Z
dc.date.available2024-11-21T21:19:29Z
dc.date.issued2024-09-17
dc.description.abstractStroke is one of the leading causes of acquired disability worldwide, with approximately 80% of survivors living with permanent disabilities. Recovery of upper limb functionality is particularly challenging, with only about 50% of patients regaining some functional use after the event. In this context, physiotherapy and occupational therapy are essential, but robotic rehabilitation emerges as a promising alternative to enhance therapeutic outcomes. However, the effectiveness of these new therapies is directly linked to the control interfaces and strategies applied in the patient’s interaction with the robotic device. Thus, this work investigates the development and application of control strategies and interfaces in an arm exoskeleton designed for neuromotor rehabilitation of post-stroke patients. We explore different strategies using surface electromyography (sEMG) to identify the patient’s movement intention and strategies operated by the physiotherapist, applied to an upper limb exoskeleton. Additionally, a rehabilitation protocol was implemented using an interface based on assistive trajectory control. The results indicate significant improvements in rehabilitation, highlighting the efficacy of incorporating advanced robotic technologies in the neuromotor recovery process, providing a more effective and individually tailored approach to patient needs.
dc.description.resumoOAcidente Vascular Cerebral (AVC) é uma das principais causas de incapacidade adquirida no mundo, com aproximadamente 80% dos sobreviventes convivendo com incapacidades permanentes. A recuperação da funcionalidade do membro superior é particularmente desafiadora, com apenas cerca de 50% dos pacientes conseguindo recuperar algum uso funcional após o AVC. Neste contexto, a fisioterapia e a terapia ocupacional são essenciais, mas a reabilitação robótica surge como uma alternativa promissora para potencializar os resultados terapêuticos. Por outro lado, a funcionalidade dessas novas terapias estão diretamente atreladas às interfaces e estratégias de controle aplicadas na interação do paciente com o dispositivo robótico. Assim, este trabalho investiga o desenvolvimento e a aplicação de estratégias de controle e interfaces em um exoesqueleto de braço destinado à reabilitação neuromotora de pacientes pós-AVC. Foram exploradas diferentes estratégias que utilizam a eletromiografia de superfície (sEMG, do inglês, surface electromyography) para identificar a intenção de movimento do paciente e estratégias operadas pelo fisiotera peuta, aplicadas a um exoesqueleto de membro superior. Além disso, foi implementado um protocolo de reabilitação com uma interface baseada em um controle de trajetória assis tivo. Os resultados indicam melhorias significativas na reabilitação, destacando a eficácia de incorporar tecnologias robóticas avançadas no processo de recuperação neuromotora, proporcionando uma abordagem mais eficaz e adaptada às necessidades individuais dos pacientes.
dc.description.sponsorshipAgência de fomento
dc.formatText
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/18155
dc.languagepor
dc.language.isopt
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseMestrado em Engenharia Mecânica
dc.publisher.departmentCentro Tecnológico
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica
dc.rightsopen access, restricted access ou embargoed access
dc.subjectExoesqueleto
dc.subjectEletromiografia
dc.subjectInterfaces de controle
dc.subject.cnpqEngenharia Mecânica
dc.titleInterfaces e estratégias de controle baseadas em machine learning aplicadas a um exoesqueleto de braço para reabilitação motora
dc.typemasterThesis
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