Considerações Gerais e Trabalhos Futuros

A decomposição de sinais EMG em seus constituintes MUAPs engloba uma linha de pesquisa extensa e necessita do estudo e desenvolvimento de vários módulos.

Inicialmente, é necessário desenvolver um transdutor de força capaz de medir, em tempo real, a intensidade de contração do sujeito. Desta forma, pode-se relacionar a intensidade de

força de contração com a contração máxima voluntária (e.g., 20%, 30% da contração máxima

voluntária). Com isso, tem-se o controle da intensidade de contração e, indiretamente, o número de UMs recrutadas para sustentar a contração. Claro que o controle exato do número de UMs recrutadas durante uma contração voluntária é praticamente impossível, mas a presença de uma mesa de força tem se mostrado extremamente útil nesse processo (LeFever & De Luca, 1982; Farina et al, 2004b; García et al, 2005).

O eletrodo, ou a matriz de eletrodos, é a primeira etapa no processo de captura de sinais sEMG. Logo, ruídos e artefatos gerados nessa etapa são propagados para o restante do sistema. Além disso, deve-se garantir uma área de captura menor que as encontradas em eletrodos comerciais. Com isso, é necessário o desenvolvimento de matrizes de eletrodos com dimensões reduzidas e confiáveis. É interessante dar preferência a eletrodos de Ag-AgCl, pois são os mais indicados para captura de biopotenciais.

Os resultados mostram que os sinais sEMG capturados neste trabalho com eletrodos comerciais são limpos e bons, mostrando que o sistema é apto a capturar sinais sEMG de qualidade. Contudo, o mesmo não foi visto com sinais sEMG capturados pela matriz de eletrodos, com resultados bem ruidosos. Portanto, é necessário desenvolver uma matriz de eletrodos com uma interface Ag-AgCl mais estável. Adicionalmente, deve-se ter o maior número possível de eletrodos, uma vez que as UMs são organizadas de tal modo que as fibras musculares se entrelaçam. Logo, uma pequena área na superfície da pele pode culminar na captura da atividade elétrica de inúmeras UMs. Ainda, o processo de BSS exige que o número de misturas seja maior ou igual ao número de fontes a serem separadas e que o músculo possui uma quantidade enorme de UMs.

Esse tópico implica também no desenvolvimento de um sistema de captura que suporte uma quantidade elevada de canais. Logo, deve-se construir um sistema de captura dedicado, com quantidade de canais suficiente para suportar matrizes de eletrodos com muitos pontos de captura. Adicionalmente, seria interessante desenvolver um sistema de captura dedicado, sem a utilização do TWR-S08MM128 e também garantir que o sistema capture sinais sEMG desconectado do PC, como um data logger. Isso auxiliaria a garantir níveis de ruído do sistema

Além dos filtros digitais utilizados nesse trabalho, outros pré-processamentos podem ser estudados a fim de auxiliar no processo de decomposição dos sinais EMG. Em particular, dois métodos podem ser considerados. O primeiro, chamado de filtro de zona morta (dead zone filter)

visa diminuir o nível de ruído do sinal capturado, bem como eliminar pequenos potenciais de ação de UMs que somente tornariam a decomposição mais difícil (García et al, 2005). O segundo

processamento é conhecido como filtro passa-baixa diferencial (low-pass differential filter), que

desloca a componente média de freqüência para freqüências maiores, eliminando componentes lentas e tornando os PAs mais visíveis (Usui & Amidror, 1982; McGill et al, 1985).

A fim de tornar o processo de validação do sistema de separação de sinais EMG proposto mais robusto, é interessante utilizar simuladores de sinais sEMG. Tais modelos são extremamente complexos, e levam em consideração o tamanho de fibras, velocidade de condução, não-linearidade do meio, composição do tecido subcutâneo, geometria das fibras e dos eletrodos. Contudo, esses simuladores não são de fácil acesso, e seu desenvolvimento é demorado.

Por fim, existe uma gama enorme de métodos de BSS que podem ser estudados para decomposição de sinais EMG. A investigação desses métodos é crucial para atingir resultados relevantes. Seria interessante a decomposição de sinais EMG por técnicas de BSS de segunda ordem. Tais técnicas consideram informações temporais dos sinais, o que pode ser relevante na separação. Apesar do método JADE ser considerado um método de separação baseado em independência estatística, ele é visto como um método mais robusto e pode ser utilizado no lugar da FastICA. Uma última técnica que seria interessante investigar é a SCA, que considera que as fontes assumem valor nulo a maior parte do tempo e, principalmente, pode ser utilizada em um sistema sub-dimensionado, ou seja, com número de observações menor que o número de fontes. Isso é de grande valia na eletromiografia de superfície, tendo em vista que é difícil garantir que a quantidade de UMs recrutadas durante uma contração fique limitada à quantidade de canais de captura de sinais eletromiográficos.

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Capítulo 7

Conclusão

STE projeto visou desenvolver um sistema capaz de capturar sinais eletromiográficos de superfície e analisar a viabilidade da separação de sinais eletromiográficos intramusculares misturados linearmente, utilizando análise de componentes independentes.

O sistema desenvolvido capturou vários sinais eletromiográficos de superfícies fidedignos utilizando uma matriz de eletrodos desenvolvida no Laboratório de Reabilitação Sensório-Motora do CEB/UNICAMP, gerando um ambiente propício para a utilização da análise de componentes independentes na decomposição de sinais eletromiográficos em suas constituintes componentes. Adicionalmente, realizou-se uma análise inicial da viabilidade da utilização da análise de componentes independentes na decomposição de sinais com as características dos sinais eletromiográficos através de um cenário controlado ao misturar linearmente sinais eletromiográficos intramusculares provenientes de um banco de dados.

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